视频字幕通过将语音和视觉内容转换为可索引、可查询和可分析的文本，从而增强搜索功能。这使得搜索引擎或应用程序能够将视频内容解析为结构化数据，从而帮助用户高效地在视频中查找特定时刻、主题或关键词。例如，构建视频平台的开发者可以将字幕与视频元数据一起编入索引，这样就可以搜索“如何优化 SQL 查询”等短语，并返回讨论该主题的确切时间戳。字幕还可以实现跨模态搜索，文本查询可以同时映射到音频和视觉元素（例如，查找解释图表的场景）。
字幕提供了丰富的上下文数据，可以提高相关性排名和过滤效果。传统的视频搜索依赖于标题、标签或手动描述，这些往往缺乏深度。借助 Google Speech-to-Text 或 Whisper 等开源模型等自动化字幕工具，开发者可以提取精确的转录内容，包括技术术语或小众词汇，这些内容可能不会出现在手动创建的元数据中。例如，如果一段讲座视频的字幕中提到了“卷积神经网络”，即使标题仅包含“机器学习基础知识”，该视频也可能出现在搜索结果中。此外，字幕时间戳支持精细导航，例如在教程中快速跳到调试错误消息的确切片段。
字幕还支持多语言和无障碍搜索。翻译后的字幕使用户能够使用他们偏好的语言进行搜索，即使视频的原始音频是另一种语言。开发者可以实现机器翻译 API 来进行字幕后期处理，从而扩大平台的覆盖范围。此外，将字幕与光学字符识别 (OCR) 技术结合用于屏幕文本（例如，幻灯片或代码片段），可以创建混合搜索索引。例如，用户搜索特定的 Python 函数时，可以找到同时包含语音提及和代码显示的视频。通过将字幕视为可搜索的文本数据，开发者可以解锁精确、跨语言和无障碍的发现功能，而无需完全依赖手动标记。