机器学习通过分析用户意图、内容语境和多模态信号来改进视频搜索的查询解读。传统的基于关键词的系统难以处理模糊的词语，例如“apple”（水果 vs. 公司）或“jaguar”（动物 vs. 汽车）。机器学习模型，如基于 Transformer 的架构（例如 BERT），解析查询的语义含义。例如，搜索“如何修理漏水的水龙头”可以通过识别动词-名词关系中的教学意图来映射到教程视频。这些模型还通过分析周围的词语来消除术语歧义，例如根据语境线索区分“Python coding”（编程）和“python snake”（蟒蛇）。
多模态学习通过结合文本、视觉和音频来增强解读能力。卷积神经网络（CNN）从视频帧中提取视觉特征，而语音识别模型处理音频转录。例如，像“日落山脉配钢琴音乐”这样的查询需要同时匹配风景视觉和特定的音频模式。机器学习模型可以将元数据（标题、标签）与视觉分类器（检测山脉、日落颜色）和音频分析（识别钢琴音调）交叉引用。这减少了对手动标记数据的依赖，手动标记数据往往不完整或不准确。搜索“搞笑狗狗失败集锦”可能会优先显示那些通过目标检测识别出狗狗且通过音频分析检测到笑声或欢快音乐的视频。
个性化和反馈循环进一步优化结果。强化学习可以适应用户行为：如果用户经常观看短视频，模型可能会优先推荐时长在 60 秒以下的视频。协同过滤识别跨用户的模式——例如，当有人搜索“家居装修”时，会显示热门的 DIY 修理视频。机器学习还可以处理拼写错误（例如，“excersize”→“exercise”）和区域方言（英式“lorry”vs. 美式“truck”）。通过对用户交互（点击、观看时长）进行持续训练，模型可以动态更新权重，提高准确性。对于像“bat”这样的模糊查询，系统可能会优先显示棒球棒视频给观看体育内容的用户，但会显示动物视频给野生动物爱好者。