编辑导语：本文作者从视频搜索的特点、优势、存在问题和未来发展等方面，以具体的视频平台为例，对不同平台中视频搜索的特点进行了分析，感兴趣的小伙伴们一起来看一下吧 。

文章插图
由于笔者即将入职微软视频搜索相关产品经理岗位，因此在入职前夕学习和整理了视频搜索的相关知识（参考了一些大佬的文章，再次表示感谢），且在学习过程中发现有较少文章是聚焦于视频搜索的，因此作此篇文章，希望与各搜推、视频相关pm分享和交流 。
本篇将从视频搜索的基础知识， 包括其特点、优势、存在问题和未来发展等入手，随后通过具体的视频平台和搜索引擎中的视频搜索功能分析，来了解不同平台中视频搜索的特点 。
一、视频搜索基础搜索的关键是搜索内容丰富度和搜索结果准确度，其本质是“人找物” 。搜索基于人的主动性，给用户其最想要的东西 。用户在搜索的时候大多带有明确的目的或者相对明确的目的，比如在阅读APP搜书，用户触发搜索的时候可能知道自己想看哪本；比如在淘宝搜商品，用户大概知道他想买什么 。
搜索的步骤大概分为以下五步：
query—语义理解—召回（retrieval/indexing）—排序（ranking）—返回结果 。

1. 用户触发搜索，输入关键词 。
2. 系统根据用户输入的关键词，进行关键词的理解，包括分词、词根化（在印欧系语言中更常用） 。
3. 系统根据结合用户的用户画像以及系统的搜索数据（热搜、广告等）找到全部搜索结果 。
4. 对全部搜索结果进行优化，排序 。
5. 将搜索的结果呈现给用户 。

了解了搜索的基础知识后，我们再来关注视频搜索 。我们首先应在概念上应明确一点，“视频搜索”的定义与“文字搜索”、“图片搜索”的定义是不同的，文字、图片搜索的输入内容是文字和图片本身，而“视频搜索”的输入内容并非视频，而是文字，其结果才是视频 。
因此，“视频搜索”本质上还是“文字搜索”，或者将“视频搜索”称为“搜索视频”更为合适 。
视频搜索的特殊性大致有以下四点：

1. 在技术实现上难度更大，一些ugc视频标签的获取基于对视频内容的nlp、cv深度学习训练
2. 用户对视频搜索内容的满意度是延时反馈，往往体现在点击内容之后的后续播放过程中
3. 应注意内容版权的播放控制问题（针对不同人群、地域、时段的控制）
4. 需要对短查询有较强的处理能力，应尽量在用户输入一到两个字符时就猜到（适配电视设备），且应考虑方块键盘和线性键盘的设计差异

视频搜索的优点也很突出，对用户来说，在搜索教学类、技术类等方面内容时，用户体验更好 。
例如，对于搜索“红烧肉做法”这一搜索内容来说，视频搜索要优于文字搜索和图片搜索；对视频平台和搜索引擎来说，视频搜索可以提高长尾流量的曝光度，并且帮助平台了解用户的喜好，便于做更精准的推荐算法 。
与此同时，视频搜索的商业化空间巨大，我国视频用户量为9.27亿，用户基数庞大 。视频搜索在知识付费、短视频电商、关键词搜索点击付费（广告主付费）等方面都有其商业化空间 。
不过，视频搜索仍存在一定的问题：
未来视频搜索的发展空间主要体现在以下三点：

1. 提升nlp理解能力和算法精准度，使视频搜索精准度提升
2. 建立高质量、丰富的视频内容储备池，尽力打破APP壁垒，提供更丰富的内容
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