Video search engine
વિડિયો સર્ચ એન્જિન એ વેબ-આધારિત સર્ચ એન્જિન છે જે વિડિયો સામગ્રી માટે વેબને ક્રોલ કરે છે. કેટલાક વિડિયો સર્ચ એન્જિન બાહ્ય રીતે હોસ્ટ કરેલી સામગ્રીનું વિશ્લેષણ કરે છે જ્યારે અન્ય સામગ્રીને તેમના પોતાના સર્વર પર અપલોડ અને હોસ્ટ કરવાની મંજૂરી આપે છે. કેટલાક એન્જિન વપરાશકર્તાઓને વિડિયો ફોર્મેટ પ્રકાર અને ક્લિપની લંબાઈ દ્વારા શોધવાની પણ મંજૂરી આપે છે. વિડિયો શોધ પરિણામો સામાન્ય રીતે વિડિયોના લઘુચિત્ર દૃશ્ય સાથે હોય છે. વિડિયો સર્ચ એન્જિન એ કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ્સ છે જે ડિજિટલ ઉપકરણો પર સંગ્રહિત વીડિયો શોધવા માટે રચાયેલ છે, ક્યાં તો ઇન્ટરનેટ સર્વર દ્વારા અથવા સમાન કમ્પ્યુટરથી સંગ્રહ એકમોમાં. આ શોધ ઑડિઓવિઝ્યુઅલ અનુક્રમણિકા દ્વારા કરી શકાય છે, જે ઑડિઓવિઝ્યુઅલ સામગ્રીમાંથી માહિતી કાઢી શકે છે અને તેને મેટાડેટા તરીકે રેકોર્ડ કરી શકે છે, જેને સર્ચ એન્જિન દ્વારા ટ્રેક કરવામાં આવશે. ઉપયોગિતા આ સર્ચ એન્જિનોનો મુખ્ય ઉપયોગ ઑડિઓવિઝ્યુઅલ સામગ્રીની વધતી રચના અને તેને યોગ્ય રીતે સંચાલિત કરવાની જરૂરિયાત છે. ઑડિઓવિઝ્યુઅલ આર્કાઇવ્સના ડિજિટાઇઝેશન અને ઇન્ટરનેટની સ્થાપના, મોટા ડેટાબેઝમાં સંગ્રહિત મોટી માત્રામાં વિડિયો ફાઇલો તરફ દોરી ગઈ છે, જેની પુનઃપ્રાપ્તિ ડેટાના વિશાળ જથ્થા અને સિમેન્ટીક ગેપના અસ્તિત્વને કારણે ખૂબ જ મુશ્કેલ બની શકે છે. શોધ માપદંડ દરેક સર્ચ એન્જિન દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાતા શોધ માપદંડ તેની પ્રકૃતિ અને શોધના હેતુ પર આધારિત છે. મેટાડેટા એ હકીકતો વિશેની માહિતી છે. તે વિડિયોના લેખક કોણ છે, બનાવવાની તારીખ, સમયગાળો અને તે જ ફાઇલોમાં કાઢી શકાય તેવી અને શામેલ કરી શકાય તેવી તમામ માહિતી વિશેની માહિતી હોઈ શકે છે. ઈન્ટરનેટનો ઉપયોગ ઘણીવાર મેટાડેટાને એન્કોડ કરવા માટે XML નામની ભાષામાં થાય છે, જે વેબ દ્વારા ખૂબ જ સારી રીતે કામ કરે છે અને લોકો દ્વારા વાંચી શકાય તેવું છે. આમ, આ ફાઇલોમાં સમાવિષ્ટ આ માહિતી દ્વારા આપણને રસ હોય તેવી માહિતી શોધવાનો સૌથી સરળ રસ્તો છે. વિડિયોમાં બે પ્રકારના મેટાડેટા હોય છે, જેને આપણે વિડિયો કોડમાં જ એકીકૃત કરી શકીએ છીએ અને જ્યાં વિડિયો છે તે પૃષ્ઠમાંથી બાહ્ય મેટાડેટા. બંને કિસ્સાઓમાં જ્યારે અનુક્રમિત કરવામાં આવે ત્યારે અમે તેમને આદર્શ બનાવવા માટે તેમને શ્રેષ્ઠ બનાવીએ છીએ. આંતરિક મેટાડેટા તમામ વિડિયો બંધારણો તેમના પોતાના મેટાડેટાનો સમાવેશ કરે છે. શીર્ષક, વર્ણન, કોડિંગ ગુણવત્તા અથવા સામગ્રીનું અનુલેખન શક્ય છે. આ માહિતીની સમીક્ષા કરવા માટે એફએલવી મેટાડેટા ઇન્જેક્ટર, સોરેનસન સ્ક્વીઝ અથવા કાસ્ટફાયર જેવા કાર્યક્રમો અસ્તિત્વમાં છે. દરેકની કેટલીક ઉપયોગિતાઓ અને વિશેષ વિશિષ્ટતાઓ છે. એક ફોર્મેટમાંથી બીજામાં રૂપાંતરિત કરવાથી આ મોટાભાગનો ડેટા ગુમાવી શકાય છે, તેથી તપાસો કે નવી ફોર્મેટ માહિતી સાચી છે. તેથી વિડિયોને બહુવિધ ફોર્મેટમાં રાખવાની સલાહ આપવામાં આવે છે, જેથી બધા સર્ચ રોબોટ્સ તેને શોધી અને અનુક્રમિત કરી શકશે. બાહ્ય મેટાડેટા મોટા ભાગના કિસ્સાઓમાં છબી અથવા લખાણ સામગ્રીની સ્થિતિની જેમ જ પદ્ધતિઓ લાગુ કરવી આવશ્યક છે. શીર્ષક અને વર્ણન વિડિયોની સ્થિતિ બનાવતી વખતે તે સૌથી મહત્વપૂર્ણ પરિબળો છે, કારણ કે તેમાં મોટાભાગની જરૂરી માહિતી હોય છે. શીર્ષકો સ્પષ્ટ રીતે વર્ણનાત્મક હોવા જોઈએ અને ઉપયોગી ન હોય તેવા દરેક શબ્દ અથવા શબ્દસમૂહને દૂર કરવા જોઈએ. ફાઇલનું નામ તે વર્ણનાત્મક હોવું જોઈએ, જેમાં એવા કીવર્ડ્સનો સમાવેશ થાય છે જે વિડિયોને તેનું શીર્ષક અથવા વર્ણન જોવાની જરૂર વગર વર્ણવે છે. આદર્શ રીતે, શબ્દોને ડેશ "-" દ્વારા અલગ કરો. ટેગ જ્યાં વીડિયો છે તે પૃષ્ઠ પર, તે માઇક્રોફોર્મેટ "રીલે-ટેગ" સાથે જોડાયેલા કીવર્ડ્સની સૂચિ હોવી જોઈએ. આ શબ્દોનો ઉપયોગ સર્ચ એન્જિન દ્વારા માહિતીને વ્યવસ્થિત કરવા માટેના આધાર તરીકે કરવામાં આવશે. અનુલેખન અને ઉપશીર્ષકો સંપૂર્ણપણે પ્રમાણભૂત ન હોવા છતાં, બે સ્વરૂપો છે જે માહિતીને અસ્થાયી ઘટકમાં સંગ્રહિત કરે છે જે નિર્દિષ્ટ કરવામાં આવે છે, એક ઉપશીર્ષકો માટે અને બીજું અનુલેખન માટે, જેનો ઉપયોગ ઉપશીર્ષકો માટે પણ થઈ શકે છે. ઉપશીર્ષકો માટે એસ. આર. ટી. અથવા એસ. યુ. બી. અને લખાણ માટે ટી. ટી. એક્સ. ટી. બંધારણો છે. સ્પીચ રેકગ્નિશનમાં વીડિયોના ઓડિયો ટ્રેકના સ્પીચની લખાણનો સમાવેશ થાય છે, જે ટેક્સ્ટ ફાઇલ બનાવે છે. આ રીતે અને શબ્દસમૂહની મદદથી એક્સટ્રેક્ટર સરળતાથી શોધી શકે છે કે શું વિડિયો સામગ્રી રસપ્રદ છે કે નહીં. કેટલાક સર્ચ એન્જિન વીડિયો શોધવા માટે વાણી ઓળખનો ઉપયોગ કરવા ઉપરાંત, તેનો ઉપયોગ મલ્ટિમીડિયા ફાઇલના ચોક્કસ બિંદુને શોધવા માટે પણ કરે છે જેમાં કોઈ ચોક્કસ શબ્દ અથવા શબ્દસમૂહ સ્થિત હોય છે અને તેથી સીધા આ બિંદુ પર જાય છે. ગૌડી (ગૂગલ ઓડિયો અનુક્રમણિકા), ગૂગલ લેબ્સ દ્વારા વિકસાવવામાં આવેલ એક પ્રોજેક્ટ, ઓડિયોમાં એક અથવા વધુ શબ્દો બોલવામાં આવ્યા છે તે ચોક્કસ ક્ષણને શોધવા માટે અવાજ ઓળખવાની તકનીકનો ઉપયોગ કરે છે, જે વપરાશકર્તાને શબ્દો બોલવામાં આવ્યા હતા તે ચોક્કસ ક્ષણ પર સીધા જ જવાની મંજૂરી આપે છે. જો શોધ ક્વેરી યુ ટ્યુબના કેટલાક વીડિયો સાથે મેળ ખાય છે, તો સ્થિતિઓ પીળા માર્કર્સ દ્વારા સૂચવવામાં આવે છે, અને લખાણ વાંચવા માટે માઉસને પસાર કરવું આવશ્યક છે. વક્તાની ઓળખ અનુલેખન ઉપરાંત, વિશ્લેષણ વિવિધ વક્તાઓને શોધી શકે છે અને ક્યારેક ભાષણને વક્તા માટે ઓળખાયેલ નામ સાથે જોડી શકે છે. લખાણ ઓળખ "ચિરોન" દ્વારા વિડિયોમાંના અક્ષરોને ઓળખવા માટે લખાણ ઓળખ ખૂબ જ ઉપયોગી થઈ શકે છે. વાણી ઓળખકર્તાઓની જેમ, એવા સર્ચ એન્જિન છે જે (પાત્ર ઓળખ દ્વારા) ચોક્કસ બિંદુથી વિડિયો ચલાવવાની મંજૂરી આપે છે. ટૉકમાઈનર, ટેક્સ્ટ રેકગ્નિશન દ્વારા વીડિયોમાંથી ચોક્કસ ટુકડાઓની શોધનું ઉદાહરણ, સ્લાઇડના ઓળખકર્તા સંકેતો, જેમ કે તેનો આકાર અને સ્થિર પ્રકૃતિ, શોધવા માટે દરેક વીડિયોનું પ્રતિ સેકન્ડ એકવાર વિશ્લેષણ કરે છે, સ્લાઇડની છબી મેળવે છે અને સ્લાઇડ પરના શબ્દોને શોધવા માટે ઓપ્ટિકલ કેરેક્ટર રેકગ્નિશન (ઓસીઆર) નો ઉપયોગ કરે છે. પછી, આ શબ્દો ટોકમાઇનરના સર્ચ એન્જિનમાં અનુક્રમિત કરવામાં આવે છે, જે હાલમાં વપરાશકર્તાઓને સ્ટેનફોર્ડ યુનિવર્સિટી, બર્કલે ખાતે યુનિવર્સિટી ઓફ કેલિફોર્નિયા અને ટેડ જેવી સંસ્થાઓના 20,000 થી વધુ વીડિયો પ્રદાન કરે છે. ફ્રેમ વિશ્લેષણ દ્રશ્ય વર્ણનકર્તાઓ દ્વારા આપણે વિડિયોની ફ્રેમનું વિશ્લેષણ કરી શકીએ છીએ અને માહિતીને બહાર કાઢી શકીએ છીએ જેને મેટાડેટા તરીકે સ્કોર કરી શકાય છે. વર્ણનો આપમેળે ઉત્પન્ન થાય છે અને ફ્રેમના વિવિધ પાસાઓ, જેમ કે રંગ, રચના, આકાર, ગતિ અને પરિસ્થિતિનું વર્ણન કરી શકે છે. પ્રકરણ વિડિયો વિશ્લેષણ કેમેરા એંગલમાં ફેરફાર, ઓડિયો જિંગલ્સની ઓળખ જેવી તકનીકોનો ઉપયોગ કરીને સ્વચાલિત પ્રકરણ તરફ દોરી શકે છે. વિડિયો દસ્તાવેજની લાક્ષણિક રચનાને જાણીને, ક્રેડિટની શરૂઆત અને અંત, સામગ્રીના ભાગો અને જાહેરાત વિરામની શરૂઆત અને અંતને ઓળખવું શક્ય છે. રેન્કિંગ માપદંડ સર્ચ એન્જિનની ઉપયોગીતા પરત કરવામાં આવેલા પરિણામ સમૂહની સુસંગતતા પર આધારિત છે. જ્યારે લાખો વીડિયો હોઈ શકે છે જેમાં કોઈ ચોક્કસ શબ્દ અથવા શબ્દસમૂહનો સમાવેશ થાય છે, ત્યારે કેટલાક વીડિયો વધુ સુસંગત, લોકપ્રિય અથવા અન્ય કરતા વધુ સત્તા ધરાવતા હોઈ શકે છે. આ વ્યવસ્થાને સર્ચ એન્જિન ઓપ્ટિમાઇઝેશન સાથે ઘણું કરવાનું છે. મોટાભાગના સર્ચ એન્જિન પરિણામોને વર્ગીકૃત કરવા અને પ્રથમ પરિણામોમાં શ્રેષ્ઠ વિડિયો પ્રદાન કરવા માટે વિવિધ પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરે છે. જો કે, મોટાભાગના કાર્યક્રમો પરિણામોને કેટલાક માપદંડ દ્વારા સૉર્ટ કરવાની મંજૂરી આપે છે. સુસંગતતા દ્વારા ક્રમ આ માપદંડ વધુ અસ્પષ્ટ અને ઓછો ઉદ્દેશ્યપૂર્ણ છે, પરંતુ કેટલીકવાર તે આપણને જે જોઈએ છે તેની સૌથી નજીક હોય છે; તે સંપૂર્ણપણે શોધક અને માલિકે પસંદ કરેલા અલ્ગોરિધમ પર આધાર રાખે છે. તેથી જ તેની હંમેશા ચર્ચા કરવામાં આવે છે અને હવે જ્યારે શોધ પરિણામો આપણા સમાજમાં એટલા જોડાયેલા છે કે તેની વધુ ચર્ચા કરવામાં આવી છે. આ પ્રકારનું સંચાલન ઘણીવાર શોધાયેલ શબ્દ કેટલી વાર બહાર આવે છે, તેના જોવાની સંખ્યા, આ સામગ્રી સાથે જોડાયેલા પૃષ્ઠોની સંખ્યા અને તેને જોનારા વપરાશકર્તાઓ દ્વારા આપવામાં આવેલા રેટિંગ્સ પર આધાર રાખે છે. અપલોડની તારીખ પ્રમાણે ઓર્ડર આ એક માપદંડ છે જે સંપૂર્ણપણે સમયરેખા પર આધારિત છે. રીપોઝીટરીમાં તેમની વરિષ્ઠતા અનુસાર પરિણામોને સૉર્ટ કરી શકાય છે. દૃશ્યોની સંખ્યા દ્વારા ક્રમ તે આપણને દરેક વિડિયોની લોકપ્રિયતાનો ખ્યાલ આપી શકે છે. લંબાઈ દ્વારા ક્રમ આ વિડિયોની લંબાઈ છે અને તે કયા વિડિયો છે તેનો સ્વાદ આપી શકે છે. વપરાશકર્તા રેટિંગ દ્વારા ઓર્ડર તે રીપોઝીટરીઓમાં સામાન્ય પ્રથા છે જે વપરાશકર્તાઓને વીડિયોને રેટ કરવા દે છે, જેથી ગુણવત્તા અને સુસંગતતાની સામગ્રી દૃશ્યતા પ્રાપ્ત કરતી પરિણામોની સૂચિમાં ઉચ્ચ ક્રમ મેળવશે. આ પ્રથા વર્ચ્યુઅલ સમુદાયો સાથે નજીકથી સંબંધિત છે. આપણે બે મૂળભૂત પ્રકારના ઇન્ટરફેસોને અલગ કરી શકીએ છીએ, કેટલાક સર્વર પર હોસ્ટ કરેલા વેબ પૃષ્ઠો છે જે ઇન્ટરનેટ દ્વારા એક્સેસ કરવામાં આવે છે અને નેટવર્ક દ્વારા શોધવામાં આવે છે, અને અન્ય કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ્સ છે જે ખાનગી નેટવર્કમાં શોધ કરે છે. ઈન્ટરનેટ ઈન્ટરફેસની અંદર આપણે એવા રીપોઝીટરીઓ શોધી શકીએ છીએ જે વિડિયો ફાઇલોને હોસ્ટ કરે છે જેમાં સર્ચ એન્જિનનો સમાવેશ થાય છે જે ફક્ત તેમના પોતાના ડેટાબેઝને જ શોધે છે, અને રીપોઝીટરી વગરના વિડિયો શોધકો જે બાહ્ય સોફ્ટવેરના સ્રોતોમાં શોધ કરે છે. વિડિયો શોધક સાથેની રીપોઝીટરીઓ તેના સર્વર પર સંગ્રહિત વિડિયો ફાઇલોમાં આવાસ પ્રદાન કરે છે અને સામાન્ય રીતે તેમાં એક સંકલિત સર્ચ એન્જિન હોય છે જે તેના વપરાશકર્તાઓ દ્વારા અપલોડ કરેલા વીડિયો દ્વારા શોધ કરે છે. પ્રથમ વેબ રીપોઝીટરીઓમાંથી એક, અથવા ઓછામાં ઓછું સૌથી પ્રખ્યાત પોર્ટલ વિમેઓ, ડેઇલીમોશન અને યુટ્યુબ છે. તેમની શોધ ઘણીવાર મેટાડેટા ટૅગ્સ, શીર્ષકો અને વર્ણનને વાંચવા પર આધારિત હોય છે જે વપરાશકર્તાઓ તેમના વીડિયોને સોંપે છે. આ શોધોના પરિણામોનો નિકાલ અને ઓર્ડર માપદંડ સામાન્ય રીતે ફાઇલ અપલોડ કરવાની તારીખ, જોવાની સંખ્યા અથવા જેને તેઓ સુસંગતતા કહે છે તેની વચ્ચે પસંદ કરી શકાય છે. તેમ છતાં, વર્ગીકરણ માપદંડ આજકાલ આ વેબસાઇટ્સનું મુખ્ય હથિયાર છે, કારણ કે પ્રચારની દ્રષ્ટિએ વીડિયોની સ્થિતિ મહત્વપૂર્ણ છે. વિડિયો સર્ચર્સ રીપોઝીટરીઓ તે વેબસાઇટ્સ છે જે સમગ્ર નેટવર્ક અથવા અમુક પૂર્વ-પસંદ કરેલા રીપોઝીટરીઓમાં વિડિયો શોધવામાં વિશિષ્ટ છે. તેઓ વેબ સ્પાઈડર દ્વારા કામ કરે છે જે મુલાકાત લીધેલી વેબસાઇટ્સની નકલો બનાવવા માટે સ્વચાલિત રીતે નેટવર્કનું નિરીક્ષણ કરે છે, જે પછી સર્ચ એન્જિન દ્વારા અનુક્રમિત કરવામાં આવશે, જેથી તેઓ ઝડપી શોધ પ્રદાન કરી શકે. ખાનગી નેટવર્ક કેટલીકવાર સર્ચ એન્જિન માત્ર કમ્પ્યુટરમાં સંગ્રહિત ઑડિઓવિઝ્યુઅલ ફાઇલોમાં શોધ કરે છે અથવા, જેમ તે ટેલિવિઝનમાં થાય છે તેમ, ખાનગી સર્વર પર જ્યાં વપરાશકર્તાઓ લોકલ એરિયા નેટવર્ક દ્વારા પ્રવેશ કરે છે. આ શોધકો સામાન્ય રીતે સોફ્ટવેર અથવા સમૃદ્ધ ઇન્ટરનેટ કાર્યક્રમો હોય છે, જેમાં પરિણામો રજૂ કરતી વખતે મહત્તમ ઝડપ અને કાર્યક્ષમતા માટે ખૂબ જ ચોક્કસ શોધ વિકલ્પો હોય છે. તેઓ સામાન્ય રીતે મોટા ડેટાબેઝ માટે ઉપયોગમાં લેવાય છે અને તેથી ટેલિવિઝન કંપનીઓની જરૂરિયાતોને સંતોષવા માટે ખૂબ ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. આ પ્રકારના સોફ્ટવેરનું ઉદાહરણ ડિજિશન સ્યુટ હશે, જે આ પ્રકારના ઇન્ટરફેસોમાં બેન્ચમાર્ક હોવા ઉપરાંત કોર્પોરેશન કેટાલાના ડી મિટજેન્સ ઑડિઓવિઝ્યુઅલમાંથી સંગ્રહ અને પુનઃપ્રાપ્તિ ફાઇલ સિસ્ટમ માટે આપણી ખૂબ નજીક છે. આ ચોક્કસ સ્યુટ અને કદાચ તેનો સૌથી મજબૂત મુદ્દો એ છે કે તે બનાવવા, અનુક્રમણિકા, સંગ્રહ, શોધ, સંપાદન અને પુનઃપ્રાપ્તિની સમગ્ર પ્રક્રિયાને એકીકૃત કરે છે. એકવાર આપણી પાસે ડિજિટાઇઝ્ડ ઑડિઓવિઝ્યુઅલ સામગ્રી હોય તે પછી સામગ્રીના મહત્વ અને તેને સંગ્રહિત કરવાના આધારે વિવિધ સ્તરની વિવિધ તકનીકો સાથે અનુક્રમિત કરવામાં આવે છે. વપરાશકર્તા, જ્યારે તે કોઈ ચોક્કસ ફાઇલને પુનઃપ્રાપ્ત કરવા માંગે છે, ત્યારે તેણે પ્રોગ્રામનું શીર્ષક, ઇશ્યૂની તારીખ, અક્ષરો જે કાર્ય કરે છે અથવા નિર્માતાનું નામ જેવા શોધ ક્ષેત્રો ભરવા પડે છે, અને રોબોટ શોધ શરૂ કરે છે. એકવાર પરિણામો દેખાય અને તેઓ પસંદગીઓ અનુસાર ગોઠવાય, વપરાશકર્તા શક્ય તેટલી ઝડપથી કામ કરવા માટે ઓછી ગુણવત્તાની વિડિઓઝ ચલાવી શકે છે. જ્યારે તેને ઇચ્છિત સામગ્રી મળે છે, ત્યારે તેને સારી વ્યાખ્યા સાથે ડાઉનલોડ કરવામાં આવે છે, તેને સંપાદિત કરવામાં આવે છે અને પુનઃઉત્પાદિત કરવામાં આવે છે. ડિઝાઇન અને અલ્ગોરિધમ્સ વિડિયો શોધ ધીમે ધીમે કેટલાક મૂળભૂત શોધ બંધારણો દ્વારા વિકસિત થઈ છે જે આજે અસ્તિત્વમાં છે અને બધા કીવર્ડ્સનો ઉપયોગ કરે છે. દરેક શોધ માટેના મુખ્ય શબ્દો મીડિયાના શીર્ષક, મીડિયા સાથે જોડાયેલ કોઈપણ લખાણ અને સામગ્રી સાથે જોડાયેલા વેબ પૃષ્ઠોમાં મળી શકે છે, જે લેખકો અને વિડિયો હોસ્ટ કરેલા સંસાધનોના વપરાશકર્તાઓ દ્વારા પણ વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે. કેટલીક વિડિયો શોધ માનવ સંચાલિત શોધનો ઉપયોગ કરીને કરવામાં આવે છે, અન્ય તકનીકી પ્રણાલીઓ બનાવે છે જે વિડિયોમાં શું છે તે શોધવા અને શોધકોની જરૂરિયાતો સાથે મેળ કરવા માટે આપમેળે કામ કરે છે. માનવ સંચાલિત શોધ તેમજ લેખન અલ્ગોરિધમ જે વિડિયોની અંદર શું છે તે ઓળખે છે તે બંને સહિત વિડિયો શોધને સુધારવાના ઘણા પ્રયાસોનો અર્થ શોધ પ્રયાસોનો સંપૂર્ણ પુનર્વિકાસ થાય છે. તે સામાન્ય રીતે સ્વીકારવામાં આવે છે કે ટેક્સ્ટ સાથે બોલવું શક્ય છે, જોકે તાજેતરમાં એવરીઝિંગના નવા સીઇઓ થોમસ વિલ્ડેએ સ્વીકાર્યું હતું કે જ્યારે સંગીત, આસપાસના ઘોંઘાટ અથવા એક કરતાં વધુ વ્યક્તિ બોલતા હોય ત્યારે એવરીઝિંગ 70 ટકા સમય કામ કરે છે. જો ન્યૂઝકાસ્ટ સ્ટાઇલ સ્પીકિંગ (એક વ્યક્તિ, સ્પષ્ટ રીતે બોલે છે, કોઈ આજુબાજુનો અવાજ નથી) ઉપલબ્ધ હોય, તો તે 93 ટકા સુધી વધી શકે છે. (વેબ વિડિયો શિખર સંમેલનમાંથી, સેન જોસ, સીએ, જૂન 27,2007). દરેક ભાષામાં લગભગ 40 ધ્વનિઓ છે અને તમામ બોલાતી ભાષાઓમાં લગભગ 400 ધ્વનિઓ છે. વાણી-થી-લખાણ પ્રક્રિયા પૂર્ણ થયા પછી લખાણ શોધ અલ્ગોરિધમ લાગુ કરવાને બદલે, કેટલાક એન્જિન બોલાયેલા શબ્દમાં પરિણામો શોધવા માટે ધ્વન્યાત્મક શોધ અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરે છે. અન્ય લોકો શાબ્દિક રીતે સમગ્ર પોડકાસ્ટ સાંભળીને અને અત્યાધુનિક સ્પીચ-ટુ-ટેક્સ્ટ પ્રક્રિયાનો ઉપયોગ કરીને ટેક્સ્ટ ટ્રાન્સક્રિપ્શન બનાવીને કામ કરે છે. એકવાર ટેક્સ્ટ ફાઇલ બનાવવામાં આવે તે પછી, ફાઇલને ગમે તેટલા શોધ શબ્દો અને શબ્દસમૂહો માટે શોધી શકાય છે. સામાન્ય રીતે સ્વીકારવામાં આવે છે કે વિડિયોમાં દ્રશ્ય શોધ સારી રીતે કામ કરતી નથી અને કોઈ પણ કંપની તેનો જાહેરમાં ઉપયોગ કરી રહી નથી. યુસી સાન ડિએગો અને કાર્નેગી મેલોન યુનિવર્સિટીના સંશોધકો 15 વર્ષથી વધુ સમયથી દ્રશ્ય શોધ સમસ્યા પર કામ કરી રહ્યા છે, અને વસંત 2007 માં યુસી બર્કલે ખાતે "ફ્યુચર ઓફ સર્ચ" પરિષદમાં સ્વીકાર્યું હતું કે તે સરળ શોધમાં પણ વ્યવહારુ બનવાથી વર્ષો દૂર છે. વિડિયો સર્ચ એન્જિન અજ્ઞેયવાદી શોધ કે જે વિડિયોની હોસ્ટિંગથી પ્રભાવિત નથી, જ્યાં પરિણામો અજ્ઞેયવાદી હોય, પછી ભલે તે વિડિયો ક્યાં સ્થિત હોયઃ બ્લિંકક્સ 2004 માં શરૂ કરવામાં આવ્યું હતું અને એકલા મેટાડેટા પર આધાર રાખવાને બદલે સ્પાઇડર વિડિયો પર પ્રક્રિયા કરવા માટે વાણી ઓળખ અને દ્રશ્ય વિશ્લેષણનો ઉપયોગ કરે છે. બ્લિન્કએક્સ વેબ પર વિડિયોની સૌથી મોટી આર્કાઇવ હોવાનો દાવો કરે છે અને તેના સંગ્રહને લગભગ 26,000,000 કલાકની સામગ્રી પર મૂકે છે. કાસ્ટટીવી એ વેબ-વાઇડ વિડિયો સર્ચ એન્જિન છે જેની સ્થાપના 2006માં કરવામાં આવી હતી અને તેને ડ્રેપર ફિશર જુર્વેટ્સન, રોન કોનવે અને માર્ક એન્ડ્રીસેન દ્વારા ભંડોળ પૂરું પાડવામાં આવ્યું હતું. મુનાક્સે 2005 માં તેમનું પ્રથમ વર્ઝન ઓલ-કન્ટેન્ટ સર્ચ એન્જિન બહાર પાડ્યું હતું અને વીડિયો સર્ચ સાથે રાષ્ટ્રવ્યાપી અને વિશ્વવ્યાપી સર્ચ એન્જિન બંનેને શક્તિ આપી હતી. પિક્સર્ચ વિડિયો સર્ચને 2006 થી પોર્ટલ શોધવા માટે લાઇસન્સ આપવામાં આવ્યું છે. પિક્સર્ચ એક સર્ચ ટેક્નોલોજી પ્રોવાઇડર છે જે વિશ્વભરના 100 થી વધુ મુખ્ય સર્ચ એન્જિનો માટે ઇમેજ, વિડિયો અને ઓડિયો શોધને શક્તિ આપે છે. બિન-અજ્ઞેય શોધ શોધ પરિણામોમાં ફેરફાર કરવામાં આવે છે, અથવા શંકાસ્પદ છે, કારણ કે મોટા હોસ્ટ કરેલા વિડિયોને શોધ પરિણામોમાં પ્રેફરન્શિયલ ટ્રીટમેન્ટ આપવામાં આવે છેઃ એઓએલ વિડિયો એક વિડિયો સર્ચ એન્જિન પ્રદાન કરે છે જેનો ઉપયોગ સમગ્ર વેબ પર લોકપ્રિય વિડિયો સ્થળો પર સ્થિત વિડિયો શોધવા માટે થઈ શકે છે. ડિસેમ્બર 2005માં, એઓએલએ ટ્રુવિયો વિડિયો સર્ચ હસ્તગત કરી હતી. બિંગ વિડિયો સર્ચ એ બિંગ દ્વારા સંચાલિત સર્ચ એન્જિન છે અને તેનો ઉપયોગ યાહૂ દ્વારા પણ થાય છે. વિડિયો સર્ચ કરો. ગૂગલ વિડિયોઝ એ ગૂગલનું વિડિયો સર્ચ એન્જિન છે. ટેનસેન્ટ વિડિયો ટેનસેન્ટમાંથી વિડિયો શોધ પ્રદાન કરે છે. સામગ્રી-આધારિત છબી પુનઃપ્રાપ્તિ મેટાડેટા ઓપ્ટિકલ પાત્ર માન્યતા શોધ એન્જિન ઓપ્ટિમાઇઝેશન ભાષણ માન્યતા વિડિઓ બ્રાઉઝિંગ વિડિઓ સામગ્રી વિશ્લેષણ સંદર્ભો બાહ્ય કડીઓ શોધ એન્જિનની પ્રક્રિયા સામગ્રી કેવી રીતે કામ કરે છે ઇન્ટરનેટ શોધ એન્જિન મલ્ટીમીડિયા ફિલ્મ અને વિડિઓ ટેકનોલોજી