视频搜索通过分析用户互动和视频内容来识别模式和偏好，从而增强推荐系统。当用户搜索视频时，他们的查询和选择直接提供了关于其兴趣的信号。推荐系统利用这些数据，通过基于内容的过滤和协同过滤等技术来改进建议。例如，如果用户经常搜索“Python 教程”，系统可以在其推荐中优先显示与编程相关的内容。搜索词还有助于情境化用户意图，使系统能够区分宽泛的类别（如“科幻电影”）和具体请求（如“星际穿越解析”），从而提高相关性。
视频搜索数据补充了观看时长和点击量等用户行为指标。例如，搜索“初级瑜伽教程”并观看完整视频的用户，比那些浏览高级教程的用户，对基础健身内容的兴趣更浓。推荐系统可以将搜索历史与观看模式进行交叉参考，以建立个性化档案。YouTube 等平台使用这种方法来推送与显式搜索（如“如何修理漏水水龙头”）以及从过去行为推断出的隐式偏好都相符的视频。此外，搜索词的语义分析有助于识别相关主题——搜索“TensorFlow 基础知识”可能会触发机器学习播客或 PyTorch 教程的推荐。
视频搜索还有助于解决新用户或新内容的冷启动问题。上传新视频时，包含其标题或描述中关键词的搜索查询可以帮助系统将其匹配给相关受众。例如，一部标记为“气候变化”的纪录片最初可能会推荐给搜索过“全球变暖解决方案”的用户。随着时间的推移，这些数据会训练推荐模型识别细微的关联，例如将关于可再生能源的视频链接到对可持续性感兴趣的用户，即使他们没有明确搜索过这些词语。搜索与推荐之间的这种协同作用确保了系统能够动态地适应内容可用性和用户需求。