音频质量的变化直接影响搜索结果，因为它会影响语音识别系统转录音频内容的准确性，进而影响索引和相关性排名。依赖音频数据的搜索引擎和平台——如语音搜索、播客目录或视频托管服务——使用自动语音识别（ASR）将口语转换为文本进行索引。音频质量差，例如背景噪音、低比特率或模糊的语音，都可能导致 ASR 系统误解词语。例如，由于音频失真，ASR 将“machine”（机器）听错为“mattress”（床垫），导致搜索“machine learning tutorials”（机器学习教程）的查询无法匹配相关视频。即使内容本身相关，也会降低其在搜索结果中的可见度。
音频质量还会影响用户参与度指标，从而间接影响搜索排名。低质量的音频文件（例如，音量不一致或有回声的播客）可能导致用户很快停止播放，向算法发出信号表明内容没有价值。像 Google 这样的搜索引擎在排名时会考虑跳出率或页面停留时间等指标。例如，与一个制作精良、内容相同的网络研讨会相比，录制糟糕、音频模糊的网络研讨会排名可能会更低，即使其内容在技术上是正确的。像 YouTube 这样的平台优先考虑用户留存，因此音频清晰的视频通常在搜索结果中表现更好。
最后，音频质量会影响音乐搜索或音频指纹识别等专业系统中的内容可发现性。像 Shazam 这样的服务依赖高保真音频样本准确识别歌曲。如果用户上传的是低质量录音（例如，在嘈杂房间里用手机录下的歌曲），系统可能无法将其匹配到正确的曲目。同样，播客平台使用从音频文件中提取的元数据——例如口头关键词或章节标记——来提高可搜索性。音频文件中的压缩伪影或削波可能会损坏这些元数据，使内容更难找到。处理基于音频搜索的开发人员应优先考虑降噪、正确的编码设置和验证工具，以确保音频质量的一致性。