在视频搜索中，用户满意度通常通过结合行为指标、显式反馈和会话级别指标来衡量。这些指标帮助开发者了解搜索系统满足用户需求的有效性以及可能需要改进的地方。常用的指标包括点击率（CTR）、停留时长和显式评分。点击率衡量用户在搜索后点击视频结果的百分比，表明初步的相关性。例如，如果用户搜索“如何修理漏水的水龙头”并点击了排名靠前的结果，高点击率表明结果符合他们的意图。停留时长，即用户观看视频的时间长度，有助于评估内容质量。视频观看完成表明用户满意，而提前退出可能意味着不相关或质量差。显式反馈，例如点赞/点踩评分或观看后调查，提供直接的用户意见，尽管这通常仅限于部分活跃用户。
会话级别指标，如跳出率、重复搜索和会话时长，提供了更广泛的洞察。跳出率——指用户观看视频后立即离开的百分比——可以突出搜索结果与用户期望之间的不匹配。例如，如果用户在通过搜索观看视频后频繁离开平台，则结果可能与他们的目标不符。短时间内的重复搜索（例如，用户在观看视频后再次搜索“Python 教程”）可能表明未解决的需求。会话时长，特别是与分享或保存视频等行为结合时，反映了用户的参与度。视频加载时间和播放错误等技术因素也会影响满意度；即使延迟几秒钟也会让用户感到沮丧。开发者通常会将这些指标与搜索指标一同跟踪，以隔离性能问题。
参与度信号和 A/B 测试进一步深化了理解。搜索后对视频进行分享、点赞或评论等行为是满意度的有力指标。例如，用户分享通过搜索找到的烹饪教程，很可能认为它很有价值。A/B 测试比较不同的排名算法或 UI 设计，以查看哪种能带来更高的满意度指标。视频平台可以通过衡量不同用户群体的点击率和观看时长来测试个性化结果与通用结果的差异。此外，用户留存率和回访次数等长期指标有助于评估持续的满意度。如果用户经常回到平台进行视频搜索，则表明系统持续满足他们的需求。结合这些指标提供了全面的视图，使开发者能够优先处理问题、优化算法并有效验证变更。