索引和搜索短视频内容由于其格式的简洁性、对视觉和听觉线索的依赖以及庞大的数据量而面临独特的技术挑战。与基于文本的内容不同，短视频（例如，TikTok 或 Instagram Reels）通常缺乏足够的元数据，这使得传统搜索算法难以准确地对其进行分类和检索。此外，视频的动态特性（结合了运动、声音和文本）需要专门的处理技术，这些技术在计算上是密集且容易出错的。
一个主要的挑战是从具有最少上下文的视频中提取有意义的元数据。短视频内容通常具有稀疏的标题、描述或标签，迫使系统严重依赖于分析原始视频和音频数据。例如，一个 15 秒的烹饪教程片段可能显示了食材但未命名，需要对象检测模型来识别蔬菜或厨房用具等项目。但是，这些模型可能难以处理休闲视频中常见的快速剪切、遮挡或不寻常的拍摄角度。同样，音频分析必须处理背景噪音、音乐或重叠的语音，这使得语音到文本的转录和关键词提取变得复杂。如果没有准确的元数据，搜索引擎可能会返回不相关的结果或完全错过内容。
另一个问题是处理实时内容的可扩展性和延迟。每天上传数百万个短视频的平台需要高效的索引管道，以避免瓶颈。例如，逐帧分析每个视频的视觉特征（例如，面部识别、场景变化）需要大量的存储和计算资源。开发人员通常会采用采样关键帧或使用近似算法来减少处理时间，但这可能会牺牲准确性。跨此数据进行搜索也带来了挑战：像“2023 年舞蹈趋势”这样的查询必须快速扫描数千个质量、光照和风格各异的视频。传统的基于关键词的搜索在这里效果不佳，因此需要结合视觉相似性匹配、音频分析和用户参与信号（例如，主题标签、点赞）的混合方法来提高相关性。平衡速度、成本和精度仍然是工程师设计这些系统时面临的持久障碍。