评估搜索质量涉及到衡量搜索系统检索相关结果的效果、响应效率以及满足用户需求的程度。关键指标分为三类：相关性、用户参与度和性能。每个类别都提供了对搜索体验不同方面的洞察，结合这些类别可以全面了解系统的有效性。
相关性指标侧重于结果的准确性。精确率（检索到的结果中相关的比例）和召回率（所有相关结果中被检索到的比例）是基础。例如，如果用户搜索“Python 排序算法”，精确率衡量的是排名前 10 的结果中有多少真正与 Python 中的排序相关，而召回率检查系统是否遗漏了关键文章。归一化折损累计增益 (NDCG) 是另一个关键指标，它考虑了相关结果的排名位置——排名较高的相关项目对得分贡献更大。例如，将最有用的文章放在第 3 位的搜索引擎在 NDCG 中的得分低于将其放在第 1 位的搜索引擎。这些指标需要标记的数据集或用户反馈才能计算。
用户参与度指标反映了用户如何与结果互动。点击率 (CTR) 衡量用户点击顶部结果的频率，表明感知的相关性。第一个结果的低点击率可能表明排名不佳。跳出率（用户在查看结果后立即离开）和会话持续时间（搜索后花费的时间）也提供了线索。例如，高跳出率可能意味着用户没有找到他们需要的东西。然而，这些指标可能存在噪音——用户可能很快离开，因为他们立即找到了答案，而不是因为结果不好。 A/B 测试通常用于此，比较不同排名算法或 UI 设计之间的指标，以隔离改进。
性能指标确保系统高效运行。延迟（返回结果所花费的时间）至关重要——用户期望亚秒级响应，延迟会损害满意度。吞吐量（每秒处理的查询数）决定了可伸缩性，尤其是在流量高峰期间。还跟踪错误率（例如，由于超时或错误导致的查询失败）和正常运行时间（系统可用性）。例如，具有 99.9% 正常运行时间和 200 毫秒延迟的搜索 API 比具有 95% 正常运行时间和 500 毫秒延迟的搜索 API 更可靠。开发人员通过缓存频繁查询、负载平衡或改进索引结构来优化这些指标。仪表板等监控工具可帮助实时跟踪这些指标，以便及早发现回归。
通过平衡相关性、参与度和性能指标，开发人员可以迭代改进搜索系统。例如，针对 NDCG 进行优化可能会提高相关性，但会增加延迟，因此需要权衡。定期根据这些指标进行测试和改进可确保搜索体验保持准确和高效。
