评估视频搜索性能依赖于衡量相关性、排名质量和用户参与度的指标。最常见的指标包括精确率（Precision）、召回率（Recall）、平均精确率均值（MAP - Mean Average Precision）和归一化折损累积增益（NDCG - Normalized Discounted Cumulative Gain）。这些指标帮助开发者评估搜索系统在检索和排序与用户意图匹配的视频方面的表现。例如，搜索“Python 循环教程”应该返回相关的教学视频，并按实用性排序，同时尽量减少不相关内容。
精确率和召回率是基础指标。精确率衡量检索到的视频中相关的比例（例如，如果 10 个结果中有 8 个是教程，精确率就是 80%）。召回率衡量数据集中所有相关视频中被检索到的比例（例如，如果存在 20 个相关视频，返回了 8 个，召回率就是 40%）。然而，这些指标本身不考虑排名顺序。MAP 通过平均不同召回率水平下的精确率得分来解决这个问题，强调相关结果的位置。例如，如果相关视频出现在列表靠前的位置，MAP 就会增加。NDCG 通过对靠前的位置赋予更高的权重并对照理想排名进行分数归一化，进一步完善排名评估。这对于分级相关性非常有用（例如，位置 1 的“非常相关”视频对分数的贡献高于位置 5 的“有点相关”视频）。
点击率（CTR - click-through rate）和观看时长（Watch time）等以用户为中心的指标也至关重要。CTR 衡量用户点击搜索结果的频率，表明感知到的相关性。观看时长（例如，每个视频的平均观看秒数）反映了内容与用户需求的匹配程度。例如，观看时长高的视频可能更符合查询意图。开发者通常将这些指标与 A/B 测试结合使用来优化算法。例如，测试两种排名模型可能发现模型 A 的 MAP 更高，但模型 B 的观看时长更长，这表明在相关性和参与度之间存在权衡。总之，这些指标提供了视频搜索效果的全面视图。