Implicit feedback is a form a relevance feedback that is inferred from how users interact with an information retrieval system such as an online search engine. This degree project report describes a method of using implicit feedback to establish relevance judgments and rank products based on their relevance to a specified attribute. The report contains an overview of the benefits and limitations of implicit feedback, as well as a description on how those limitations can be mitigated. A prototype that interpreted user actions as relevance votes and calculat-ed a fair relevance score based on these votes with the help of an algo-rithm was developed. This system was then tested on a website with real users during a limited period of time. The results from the test period were evaluated and the system was concluded to be far from perfect, but that improvements could be made by making adjustments to the algo-rithm. The system performed better when looking at the algorithm’s pre-cision rather than its sensitivity. / Implicit feedback är en sorts relevansfeedback som sammanställs utifrån användares interaktion med ett informationsökningsssystem. Denna examensarbetesrapport beskriver ett sätt att använda implicit feedback för att skapa en bedömning av en produkts relevans till ett angivet attribut. Rapporten innehåller också en överblick av fördelarna och nackdelarna med implicit feedback, samt en beskrivning av hur dessa nackdelar kan hanteras. En prototyp som översatte användarbeteende till olika relevansröster och beräknade ett relevansvärde baserat på dessa relevansröster med hjälp av en algoritm, utvecklades. Denna prototyp testades sedan på en hemsida med verkliga användare under en begränsad tid. Resultatet från denna testperiod analyserades och gav slutsatsen att prototypen inte var perfekt, men att resultaten kunde förbättras med hjälp av finjusteringar av algoritmen. Prototypens precision, med avseende på vilka produkter algoritmen valde ut som relevanta, var dock bättre än dess sensitivitet.