在视频搜索系统中，用户交互数据通过显式和隐式反馈机制收集。显式反馈包括评分、点赞或用户直接报告等操作，用户通过这些操作有意识地表明自己的偏好。例如，用户可能将某个视频评为有帮助，或标记为不相关内容。然而，隐式反馈是通过跟踪用户行为间接收集的。这包括点击搜索结果、观看时长、暂停/播放模式、滚动交互以及查询优化。系统使用客户端跟踪（例如，Web 应用中的 JavaScript 事件）或服务器端日志记录（例如，API 请求）来记录这些交互。还收集设备类型、位置和访问时间等元数据，以便对交互进行情境化分析。例如，用户在观看 10 秒后放弃某个视频可能表明相关性低，而重复搜索相似术语则可能表明需求未被满足。
收集数据后，使用统计方法和机器学习对其进行处理和分析。点击率 (CTR)、平均观看时长和会话时长等聚合指标有助于识别趋势。例如，如果搜索结果中排名第 3 位的视频的 CTR 始终高于排名第 2 位的视频，则可能需要调整排名算法。机器学习模型，如协同过滤或神经网络，利用这些数据来改进推荐或搜索相关性。模型可能会学习到，观看“吉他入门教程”的用户经常搜索“和弦图”，从而促使系统优先展示带有嵌入式和弦图的视频。实时分析管道（例如，Apache Kafka 或 Flink）可以处理流式数据以检测突然的变化，例如在突发事件期间“实时新闻更新”的搜索量激增，从而触发立即优先展示相关内容。
具体技术包括使用 A/B 测试比较算法版本，或使用嵌入技术对相似用户行为进行聚类。例如，视频搜索系统可以通过衡量哪个版本能带来更长的平均观看时长来测试两种排名算法。协同过滤可以将与相似内容交互的用户分组，实现个性化推荐——如果用户 A 观看编程教程且用户 B 也与这些视频互动，系统可能会向两人推荐新的编程内容。数据通常存储在结构化数据库（例如，用于元数据的 SQL）或非结构化存储（例如，用于日志分析的 Elasticsearch）中，以实现高效查询。挑战包括处理噪音（例如，意外点击）以及通过在分析前匿名化敏感数据来确保隐私合规性。