视频搜索广泛应用于媒体和娱乐领域，以提高内容可访问性、简化工作流程并增强用户体验。三个常见的用例包括内容发现、版权管理和受众互动。开发人员通常使用计算机视觉、语音转文本转换和元数据标记等技术来实现视频搜索，从而实现视频内容的高效索引和检索。
一个关键用例是 内容发现和推荐。 像 Netflix 或 YouTube 这样的平台依靠视频搜索来帮助用户在庞大的库中找到特定的场景、类型或主题。 例如，用户可能会搜索“汽车追逐场景”或“90 年代电影中的浪漫时刻”。 为了实现这一点，开发人员构建的系统使用对象检测（例如，识别汽车）、语音识别（转录对话）或场景分类（检测动作与戏剧）来分析视频内容。 元数据（例如时间戳或演员姓名）通常存储在 Elasticsearch 等数据库中，以支持快速查询。 这使得平台能够快速呈现相关内容，从而提高用户保留率和满意度。
另一个应用是 版权管理和版权执行。 媒体公司使用视频搜索来识别未经授权使用受版权保护的材料，例如用户上传视频中的电影剪辑或音乐曲目。 例如，YouTube 的 Content ID 系统会针对注册媒体数据库扫描上传的内容，自动标记匹配项。 开发人员可能会实施视频指纹算法（例如，散列视觉或音频特征）或水印检测来跟踪内容所有权。 这有助于工作室通过许可协议保护知识产权并从重复使用的内容中获利。
第三个用例是 通过互动功能增强受众互动。 例如，体育平台允许粉丝使用视频搜索来搜索特定的比赛时刻，例如“2022 年世界杯的点球大战”。 开发人员可能会集成来自直播的时间戳事件数据，或者应用对象检测来识别关键动作（例如，足球进入球门）。 同样，流媒体服务可能允许用户通过搜索标有特定演员或地点的场景来创建自定义精彩片段。 这些功能通常依赖于云提供商（例如，AWS Rekognition、Google Video AI）的 API 来大规模分析和索引视频内容，从而减少了手动标记的需要。