视频搜索排序算法结合了传统信息检索技术和针对视频内容量身定制的机器学习模型。核心目标是通过分析多种信号（包括元数据、用户互动和视频内容本身）将用户查询与相关视频进行匹配。关键方法包括基于文本的排序、内容分析和个性化推荐，这些方法通常在多阶段系统中分层应用，以平衡准确性和计算效率。
基于文本的排序是基础。BM25 或 TF-IDF 等算法分析视频标题、描述、标签和字幕，以评估与搜索查询的文本相关性。现代系统通过使用 BERT 等基于 Transformer 的模型来增强此功能，以更好地理解查询词和视频元数据之间的语义关系。例如，搜索“如何修理漏水的水龙头”可能会优先显示元数据中有详细分步描述的视频，即使其中没有确切的短语。YouTube 等平台也将观看时长、点赞和评论等互动指标作为排序信号，使用逻辑回归或梯度提升决策树来权衡这些特征。
基于内容的分析增加了另一层。卷积神经网络 (CNN) 分析视频帧或缩略图中的视觉特征，而音频处理模型从音轨中提取语音/文本。YOLO 等对象检测模型可以识别特定的视觉元素（例如，管道教程中的“水龙头”）。对于口语内容，自动语音识别 (ASR) 系统生成字幕，输入到文本排序流程中。一些平台使用 CLIP 等多模态模型，这些模型协同处理视觉和文本信息，以提高相关性评估，而不仅仅依赖于元数据。
混合系统将这些方法与个性化相结合。协同过滤技术推荐与具有相似兴趣的用户观看过的视频相似的视频，而实时信号（如热门话题或新鲜度评分）则优先考虑最新内容。例如，搜索“React 18 特性”的开发者可能会看到较新的教程由于排序模型中的时间戳分析而排名更高。许多平台采用两阶段架构：轻量级算法（如近似最近邻）从海量数据集中快速过滤候选视频，然后更复杂的神经排序模型使用数百个特征评估最终的候选列表。这在生产系统中平衡了速度和准确性。