多模态搜索通过同时分析多种数据类型——如文本、图像、音频和视频——来识别有害或不当内容，从而增强内容审核。传统的审核工具通常只侧重于单一模态，例如仅扫描文本关键词或仅使用图像识别。多模态搜索结合了这些方法，提高了准确性和上下文理解能力。例如，一张包含有害文本叠加的表情包可能绕过纯文本过滤器（如果文本被混淆）或纯图像系统（如果图像在没有上下文的情况下是良性的）。通过同时分析两者，审核员可以标记出原本会漏掉的内容。
一个关键应用是检测协调滥用行为，例如使用混合媒体的仇恨言论或虚假信息传播活动。假设用户上传了一个视频，背景包含极端主义图像，而音频则淡化暴力意图。多模态系统可以将视觉线索（符号、手势）与语音转文本分析和元数据（上传者历史、地理位置）进行交叉参照，以评估风险。同样，深度伪造视频或经过操纵的图像搭配误导性字幕，需要结合视频分析（例如，检测人造面部运动）和文本情感分析。社交网络或用户生成内容网站等平台受益于这种方法，因为它减少了对人工审核的依赖，并加快了对违规内容的响应速度。
另一个用例是提高对大型数据集的可扩展性。例如，一个审核产品列表的电商平台可以使用多模态搜索来检测假冒商品：将产品图片与已知的正品图片进行比较，分析描述中的商标侵权行为，并标记具有可疑模式的卖家（例如，在多个账户中重复使用图片）。同样，在游戏或虚拟环境中，审核员可以通过解析游戏内聊天记录、语音通信和玩家举报的截图来识别不良行为。通过训练模型识别模态之间的关联——例如聊天中的仇恨言论以及冒犯性表情符号或头像——多模态系统比单一模态工具更能有效地减少漏报并适应新兴威胁。由于不良行为者越来越多地利用文本、视觉和音频审核系统之间的漏洞，这种集成方法尤为宝贵。