视频搜索应用中直播内容的处理通常涉及实时处理、元数据管理和动态索引的结合。当直播开始时，平台会提取标题、描述、标签和时间戳等元数据，并立即对其进行索引，以便发现直播。例如，一场体育赛事直播可能会被标记球队名称、球员标识符和比赛类型。平台通常使用 WebRTC 或 HLS 等低延迟协议来高效传输流，同时并行系统会近乎实时地更新搜索索引以反映直播内容的可用性。
为了实现可搜索性，直播流通常被分割成更小的块（例如，2-10 秒的片段）并进行增量处理。这使得诸如实时隐藏字幕或对象检测等功能可以在流处理过程中应用。例如，新闻直播可能会使用语音转文本技术实时生成可搜索的字幕。搜索算法会根据观看人数、新近度和与查询词的相关性等因素来优先处理直播内容。YouTube Live 或 Twitch 等服务的 API 也展示了这一点，它们允许开发者使用诸如 eventType=live 之类的参数过滤搜索结果，只显示直播流。
可伸缩性和用户体验至关重要。平台使用分布式系统（例如，用于事件流处理的 Apache Kafka）来处理并发的直播流和观看请求。流结束后，可能会被存档并重新索引为点播内容，这需要调整元数据和搜索排名。例如，一个已结束的直播网络研讨会可能会转为带有主题章节时间戳的静态视频。诸如自动化内容标记或人工审核之类的审核工具确保直播期间的合规性。这些步骤确保直播内容与传统的视频搜索工作流程集成，同时解决其独特的时序和技术限制。