MPEG、H.264 和 H.265 等视频压缩标准主要通过影响视频数据的存储、传输和处理方式来影响搜索系统。这些标准通过空间和时间压缩等技术减小文件大小，这些技术丢弃冗余或感知上不相关的数据。对于搜索应用来说，更小的文件大小意味着降低存储成本和更快的网络传输，使平台能够高效地索引更大的视频库。例如，使用 H.265 (HEVC) 的视频流服务可以以 H.264 一半的比特率存储 4K 内容，从而可以在不按比例增加基础设施成本的情况下索引更多高分辨率视频。这种可扩展性直接影响可搜索性：更大的索引库提高了相关结果的可能性，而更低的带宽要求使得网络连接受限的用户也能更快地检索。
然而，压缩会引入计算上的权衡。解码高度压缩的视频（例如 H.265）比 MPEG-2 等旧标准需要更多的处理能力，这可能会减慢索引过程中帧分析或元数据提取等任务的速度。例如，分析视频内容以识别人脸的搜索引擎必须解码压缩流，而 H.265 的编码树单元（CTU）比 H.264 的宏块更复杂，这增加了开销。开发者可以通过优化解码流水线或使用硬件加速（例如 GPU 或专用的 HEVC 解码器）来缓解此问题。同样，压缩视频通常存储运动向量和帧内预测数据，一些系统可以利用这些数据来加速与搜索相关的任务。视频监控平台可以使用 H.264 流中的运动向量来检测活动模式，而无需完全解压缩帧，从而减少实时搜索查询的处理时间。
最后，压缩标准塑造了视频内容的结构，这会影响用于搜索的特征提取。像 H.265 这样的现代编码器支持并行处理瓦片和感兴趣区域编码等工具，可以对视频的特定部分进行选择性解码。这使得搜索系统可以将计算资源集中在相关片段上——例如，从压缩讲座视频的幻灯片区域提取文本，而无需处理整个帧。此外，嵌入在压缩流中的元数据（例如用于场景转换的 MPEG-7 描述符）可以直接索引，提高搜索精度。一个实际例子是视频编辑平台使用 H.264 的图片组（GOP）结构快速定位关键帧（I 帧），用于基于场景的搜索。通过将索引策略与压缩伪影对齐，开发者可以优化存储效率和搜索性能，尽管这需要与编码器的技术规范进行深入集成。