搜索结果中的缩略图和视频预览通常通过自动化帧提取、手动选择和编码过程相结合的方式生成。视频上传后，大多数平台会自动从视频中捕获一帧或多帧，用作潜在的缩略图。这些帧通常会按预设的时间间隔（例如，每 10 秒）或在特定时间点（如视频中点）提取。对于预览，平台可能会通过从视频中截取片段来生成短视频（例如，3-5 秒）。有些系统使用算法选择具有较高视觉吸引力的帧或片段，例如有运动、高对比度或检测到人脸的场景。开发者通常依赖 FFmpeg 或云服务（例如 AWS MediaConvert）等工具来处理这些提取和编码过程。
提取帧或片段后，会对它们进行大小、格式和质量优化。缩略图通常会被调整到标准化尺寸（例如 1280x720 像素），并压缩成 JPEG 或 WebP 等格式，以平衡质量和加载时间。视频预览会被编码成轻量级格式，例如使用 H.264 压缩的 MP4，以确保跨设备和浏览器的兼容性。平台通常会将这些资产存储在内容分发网络 (CDN) 中，以便在全球范围内快速提供服务。例如，YouTube 会生成多种缩略图分辨率以适应不同的设备，而 Netflix 则在视频处理期间预先渲染预览片段，以减少播放时的延迟。开发者还可能实现缓存策略，以最大程度减少冗余处理——例如，在上传时生成一次缩略图，并在所有搜索结果中重复使用。
定制化和动态生成增加了另一层复杂性。有些平台允许上传者手动选择或上传自定义缩略图，这些缩略图会经过格式和大小验证。对于视频预览，交互元素（例如，悬停触发播放）可能需要生成针对自动播放优化的短片、静音片段。先进的系统使用机器学习分析视频内容——例如场景变化、对象检测或观众互动数据——以自动选择最吸引人的缩略图或预览片段。例如，一个体育精彩集锦平台可能会优先选择显示进球的帧。像 Google Cloud Video Intelligence 或 Azure Video Indexer 这样的 API 提供了用于此目的的预构建模型。开发者还必须处理边缘情况，例如视频短于默认预览时长，或直播流需要实时更新缩略图。安全措施，如签名 URL 或访问控制，确保只有授权用户才能生成或修改这些资产。