Video search engine
ویڈیو سرچ انجن ایک ویب پر مبنی سرچ انجن ہے جو ویڈیو مواد کے لیے ویب کو رینگتا ہے۔ کچھ ویڈیو سرچ انجن بیرونی طور پر ہوسٹ کیے گئے مواد کو تجزیہ کرتے ہیں جبکہ دیگر مواد کو اپنے سرورز پر اپ لوڈ اور ہوسٹ کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔ کچھ انجن صارفین کو ویڈیو فارمیٹ کی قسم اور کلپ کی لمبائی کے لحاظ سے تلاش کرنے کی بھی اجازت دیتے ہیں۔ ویڈیو تلاش کے نتائج عام طور پر ویڈیو کے تھمب نیل ویو کے ساتھ ہوتے ہیں۔ ویڈیو سرچ انجن وہ کمپیوٹر پروگرام ہیں جو ڈیجیٹل آلات پر محفوظ کردہ ویڈیوز کو تلاش کرنے کے لیے بنائے گئے ہیں، یا تو انٹرنیٹ سرورز کے ذریعے یا اسی کمپیوٹر سے اسٹوریج یونٹس میں۔ یہ تلاشیں آڈیو ویژول انڈیکسنگ کے ذریعے کی جا سکتی ہیں، جو آڈیو ویژول مواد سے معلومات نکال سکتی ہیں اور اسے میٹا ڈیٹا کے طور پر ریکارڈ کر سکتی ہیں، جسے سرچ انجنوں کے ذریعے ٹریک کیا جائے گا۔ افادیت ان سرچ انجنوں کا بنیادی استعمال آڈیو ویژول مواد کی بڑھتی ہوئی تخلیق اور اسے مناسب طریقے سے منظم کرنے کی ضرورت ہے۔ آڈیو ویژول آرکائیوز کی ڈیجیٹلائزیشن اور انٹرنیٹ کے قیام کی وجہ سے بڑے ڈیٹا بیس میں بڑی مقدار میں ویڈیو فائلیں محفوظ ہوئی ہیں، جن کی بازیابی ڈیٹا کی بڑی مقدار اور سیمنٹک گیپ کے وجود کی وجہ سے بہت مشکل ہو سکتی ہے۔ تلاش کا معیار ہر سرچ انجن کے ذریعہ استعمال ہونے والا تلاش کا معیار اس کی نوعیت اور تلاش کے مقصد پر منحصر ہوتا ہے۔ میٹا ڈیٹا حقائق کے بارے میں معلومات ہے۔ یہ اس بارے میں معلومات ہو سکتی ہیں کہ ویڈیو کا مصنف کون ہے، تخلیق کی تاریخ، مدت، اور وہ تمام معلومات جو نکالی جا سکتی ہیں اور انہی فائلوں میں شامل کی جا سکتی ہیں۔ انٹرنیٹ اکثر میٹا ڈیٹا کو انکوڈ کرنے کے لیے ایکس ایم ایل نامی زبان میں استعمال ہوتا ہے، جو ویب کے ذریعے بہت اچھی طرح کام کرتا ہے اور لوگوں کے ذریعے پڑھنے کے قابل ہوتا ہے۔ اس طرح، ان فائلوں میں موجود اس معلومات کے ذریعے ہماری دلچسپی کا ڈیٹا تلاش کرنے کا سب سے آسان طریقہ ہے۔ ویڈیوز میں دو قسم کے میٹا ڈیٹا ہوتے ہیں، جنہیں ہم خود ویڈیو کوڈ میں ضم کر سکتے ہیں اور بیرونی میٹا ڈیٹا کو اس پیج سے جہاں ویڈیو ہے۔ دونوں صورتوں میں ہم ان کو بہتر بناتے ہیں تاکہ انڈیکس ہونے پر انہیں مثالی بنایا جا سکے۔ اندرونی میٹا ڈیٹا تمام ویڈیو فارمیٹس اپنے میٹا ڈیٹا کو شامل کرتے ہیں۔ مواد کا عنوان، تفصیل، کوڈنگ کا معیار یا نقل ممکن ہے۔ ان اعداد و شمار کا جائزہ لینے کے لیے ایف ایل وی میٹا ڈیٹا انجیکٹر، سورینسن سکویز یا کاسٹ فائر جیسے پروگرام موجود ہیں۔ ہر ایک کی کچھ افادیت اور خصوصی وضاحتیں ہیں۔ ایک فارمیٹ سے دوسرے فارمیٹ میں تبدیل کرنے سے اس ڈیٹا کا زیادہ تر حصہ ضائع ہو سکتا ہے، لہذا چیک کریں کہ نئی فارمیٹ کی معلومات درست ہے۔ اس لیے ویڈیو کو متعدد فارمیٹس میں رکھنے کا مشورہ دیا جاتا ہے، لہذا تمام سرچ روبوٹ اسے تلاش اور انڈیکس کر سکیں گے۔ بیرونی میٹا ڈیٹا زیادہ تر معاملات میں وہی میکانزم لاگو ہونا چاہیے جو کسی تصویر یا متن کے مواد کی پوزیشننگ میں ہوتا ہے۔ عنوان اور تفصیل ویڈیو کی پوزیشننگ کرتے وقت وہ سب سے اہم عوامل ہوتے ہیں، کیونکہ ان میں زیادہ تر ضروری معلومات ہوتی ہیں۔ عنوانات کو واضح طور پر وضاحتی ہونا چاہیے اور ہر اس لفظ یا فقرے کو ہٹا دینا چاہیے جو مفید نہیں ہے۔ فائل کا نام یہ وضاحتی ہونا چاہیے، بشمول ایسے مطلوبہ الفاظ جو ویڈیو کو بیان کرتے ہیں اور ان کے عنوان یا تفصیل کو دیکھنے کی ضرورت نہیں ہے۔ مثالی طور پر، الفاظ کو ڈیش "-" سے الگ کریں۔ ٹیگز اس صفحہ پر جہاں ویڈیو ہے، یہ مائیکرو فارمیٹ "ریل-ٹیگ" سے منسلک مطلوبہ الفاظ کی فہرست ہونی چاہیے۔ ان الفاظ کو سرچ انجن معلومات کو منظم کرنے کی بنیاد کے طور پر استعمال کریں گے۔ نقل اور ذیلی عنوانات اگرچہ مکمل طور پر معیاری نہیں ہیں، لیکن دو فارمیٹ ہیں جو معلومات کو ایک عارضی جزو میں محفوظ کرتے ہیں جو مخصوص ہے، ایک ذیلی عنوانات کے لیے اور دوسرا نقل کے لیے، جسے ذیلی عنوانات کے لیے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے۔ ذیلی عنوانات کے لیے ایس آر ٹی یا ایس یو بی اور نقل کے لیے ٹی ٹی ایکس ٹی فارمیٹ ہیں۔ تقریر کی شناخت تقریر کی شناخت ویڈیوز کے آڈیو ٹریک کی تقریر کی نقل پر مشتمل ہوتی ہے، جس سے ٹیکسٹ فائل بنتی ہے۔ اس طرح اور ایک جملے کی مدد سے ایکسٹریکٹر آسانی سے تلاش کر سکتا ہے کہ آیا ویڈیو کا مواد دلچسپی کا حامل ہے یا نہیں۔ کچھ سرچ انجن ویڈیوز تلاش کرنے کے لیے تقریر کی شناخت کا استعمال کرنے کے علاوہ، اسے ملٹی میڈیا فائل کے مخصوص نقطہ کو تلاش کرنے کے لیے بھی استعمال کرتے ہیں جس میں ایک مخصوص لفظ یا فقرہ واقع ہوتا ہے اور اس لیے براہ راست اس مقام پر جاتے ہیں۔ گوڈی (گوگل آڈیو انڈیکسنگ)، گوگل لیبز کا تیار کردہ ایک پروجیکٹ، آواز کی شناخت کرنے والی ٹیکنالوجی کا استعمال کرتا ہے تاکہ اس لمحے کا پتہ لگایا جا سکے کہ آڈیو کے اندر ایک یا ایک سے زیادہ الفاظ بولے گئے ہیں، جس سے صارف براہ راست اس لمحے تک جا سکتا ہے جب الفاظ بولے گئے تھے۔ اگر تلاش کا استفسار یوٹیوب کی کچھ ویڈیوز سے ملتا جلتا ہے، تو پوزیشنوں کو پیلے رنگ کے مارکر کے ذریعے اشارہ کیا جاتا ہے، اور نقل شدہ متن کو پڑھنے کے لیے ماؤس کو پاس کرنا ضروری ہے۔ اسپیکر کی پہچان نقل کے علاوہ، تجزیہ مختلف مقررین کا پتہ لگا سکتا ہے اور بعض اوقات تقریر کو اسپیکر کے شناخت شدہ نام سے منسوب کر سکتا ہے۔ متن کی شناخت متن کی شناخت "چائرون" کے ذریعے ویڈیوز میں حروف کو پہچاننے کے لیے بہت مفید ہو سکتی ہے۔ تقریر کو پہچاننے والوں کی طرح، ایسے سرچ انجن بھی ہیں جو (کردار کی شناخت کے ذریعے) کسی خاص نقطہ سے ویڈیو چلانے کی اجازت دیتے ہیں۔ ٹاک مائنر، ٹیکسٹ ریکگنیشن کے ذریعے ویڈیوز سے مخصوص ٹکڑوں کی تلاش کی ایک مثال، ہر ویڈیو کا فی سیکنڈ ایک بار تجزیہ کرتی ہے جو سلائیڈ کی شناخت کی علامتوں کی تلاش کرتی ہے، جیسے کہ اس کی شکل اور جامد نوعیت، سلائیڈ کی تصویر پر قبضہ کرتی ہے اور سلائیڈ پر الفاظ کا پتہ لگانے کے لیے آپٹیکل کریکٹر ریکگنیشن (او سی آر) کا استعمال کرتی ہے۔ پھر، ان الفاظ کو ٹاک مائنر کے سرچ انجن میں انڈیکس کیا جاتا ہے، جو فی الحال صارفین کو اسٹینفورڈ یونیورسٹی، برکلے میں یونیورسٹی آف کیلیفورنیا، اور ٹی ای ڈی جیسے اداروں کی 20,000 سے زیادہ ویڈیوز پیش کرتا ہے۔ فریم تجزیہ بصری وضاحتیں کے ذریعے ہم ویڈیو کے فریموں کا تجزیہ کر سکتے ہیں اور ایسی معلومات نکال سکتے ہیں جنہیں میٹا ڈیٹا کے طور پر اسکور کیا جا سکتا ہے۔ وضاحتیں خود بخود تیار کی جاتی ہیں اور فریم کے مختلف پہلوؤں کو بیان کر سکتی ہیں، جیسے رنگ، ساخت، شکل، حرکت اور صورتحال۔ چیپٹرنگ ویڈیو تجزیہ خودکار چیپٹرنگ کا باعث بن سکتا ہے، جس میں کیمرہ اینگل کی تبدیلی، آڈیو زنگلز کی شناخت جیسی تکنیکوں کا استعمال کیا جاتا ہے۔ ویڈیو دستاویز کے مخصوص ڈھانچے کو جان کر، کریڈٹ شروع کرنے اور ختم کرنے، مواد کے حصوں اور اشتہاری وقفوں کے آغاز اور اختتام کی شناخت کرنا ممکن ہے۔ درجہ بندی کا معیار سرچ انجن کی افادیت کا انحصار واپس کیے گئے نتیجہ سیٹ کی مطابقت پر ہوتا ہے۔ اگرچہ لاکھوں ویڈیوز ہو سکتی ہیں جن میں ایک خاص لفظ یا فقرہ شامل ہو، کچھ ویڈیوز زیادہ متعلقہ، مقبول یا دوسروں کے مقابلے میں زیادہ اختیار رکھتی ہیں۔ اس انتظام کا سرچ انجن آپٹیمائزیشن سے بہت کچھ تعلق ہے۔ زیادہ تر سرچ انجن نتائج کی درجہ بندی کرنے اور پہلے نتائج میں بہترین ویڈیو فراہم کرنے کے لیے مختلف طریقے استعمال کرتے ہیں۔ تاہم، زیادہ تر پروگرام نتائج کو کئی معیارات کے مطابق ترتیب دینے کی اجازت دیتے ہیں۔ مطابقت کے لحاظ سے ترتیب یہ معیار زیادہ مبہم اور کم معروضی ہے، لیکن بعض اوقات یہ ہماری خواہش کے قریب ہوتا ہے۔ یہ مکمل طور پر تلاش کرنے والے اور مالک کے منتخب کردہ الگورتھم پر منحصر ہوتا ہے۔ یہی وجہ ہے کہ اس پر ہمیشہ بحث ہوتی رہی ہے اور اب جب کہ تلاش کے نتائج ہمارے معاشرے میں اتنے جڑے ہوئے ہیں کہ اس پر اور بھی زیادہ بحث کی گئی ہے۔ اس قسم کا انتظام اکثر اس بات پر منحصر ہوتا ہے کہ تلاش شدہ لفظ کتنی بار سامنے آتا ہے، اس کے دیکھنے کی تعداد، اس مواد سے منسلک صفحات کی تعداد اور اسے دیکھنے والے صارفین کی طرف سے دی گئی درجہ بندی۔ اپ لوڈ کی تاریخ کے حساب سے آرڈر یہ ایک معیار ہے جو مکمل طور پر ٹائم لائن پر مبنی ہے۔ نتائج کو ذخیرہ میں ان کی سنیارٹی کے مطابق ترتیب دیا جا سکتا ہے۔ ویوز کی تعداد کے لحاظ سے آرڈر یہ ہمیں ہر ویڈیو کی مقبولیت کا اندازہ دے سکتا ہے۔ لمبائی کے لحاظ سے آرڈر یہ ویڈیو کی لمبائی ہے اور یہ کس ویڈیو کا ذائقہ دے سکتا ہے۔ صارف کی درجہ بندی کے لحاظ سے آرڈر ریپوزیٹریز میں یہ عام عمل ہے کہ صارفین کو ویڈیوز کی درجہ بندی کرنے دیں، تاکہ معیار اور مطابقت کے مواد کو مرئیت حاصل کرنے والے نتائج کی فہرست میں اعلی درجہ حاصل ہو۔ اس عمل کا ورچوئل کمیونٹیز سے گہرا تعلق ہے۔ انٹرفیس ہم انٹرفیس کی دو بنیادی اقسام میں فرق کر سکتے ہیں، کچھ سرورز پر ہوسٹ کیے گئے ویب پیجز ہیں جن تک انٹرنیٹ کے ذریعے رسائی حاصل کی جاتی ہے اور نیٹ ورک کے ذریعے تلاش کی جاتی ہے، اور دیگر کمپیوٹر پروگرام ہیں جو نجی نیٹ ورک کے اندر تلاش کرتے ہیں۔ انٹرنیٹ انٹرفیس کے اندر ہم ایسے ذخائر تلاش کر سکتے ہیں جو ویڈیو فائلوں کی میزبانی کرتے ہیں جن میں ایک سرچ انجن شامل ہوتا ہے جو صرف ان کے اپنے ڈیٹا بیس کو تلاش کرتا ہے، اور بغیر ذخیرے کے ویڈیو تلاش کرنے والے جو بیرونی سافٹ ویئر کے ذرائع میں تلاش کرتے ہیں۔ ویڈیو سرچ کرنے والے کے ساتھ ریپوزیٹریز اپنے سرورز پر محفوظ کردہ ویڈیو فائلوں میں رہائش فراہم کرتی ہیں اور عام طور پر اس میں ایک مربوط سرچ انجن ہوتا ہے جو اپنے صارفین کی طرف سے اپ لوڈ کردہ ویڈیوز کے ذریعے تلاش کرتا ہے۔ ویب کے پہلے ذخائر میں سے ایک، یا کم از کم سب سے زیادہ مشہور پورٹل ویمیو، ڈیلی موشن اور یوٹیوب ہیں۔ ان کی تلاشیں اکثر میٹا ڈیٹا ٹیگز، عنوانات اور وضاحتوں کو پڑھنے پر مبنی ہوتی ہیں جو صارفین اپنی ویڈیوز کو تفویض کرتے ہیں۔ ان تلاشوں کے نتائج کو ٹھکانے لگانے اور آرڈر کرنے کا معیار عام طور پر فائل اپ لوڈ کرنے کی تاریخ، دیکھنے کی تعداد یا جسے وہ مطابقت کہتے ہیں، کے درمیان منتخب کیا جا سکتا ہے۔ پھر بھی، درجہ بندی کے معیار آج کل ان ویب سائٹس کا بنیادی ہتھیار ہیں، کیونکہ تشہیر کے لحاظ سے ویڈیوز کی پوزیشننگ اہم ہے۔ ویڈیو تلاش کرنے والے ذخائر وہ ویب سائٹیں ہیں جو پورے نیٹ ورک یا کچھ پہلے سے منتخب شدہ ذخائر میں ویڈیوز تلاش کرنے میں مہارت رکھتی ہیں۔ وہ ویب مکڑیوں کے ذریعے کام کرتے ہیں جو خودکار طریقے سے نیٹ ورک کا معائنہ کرتے ہیں تاکہ وزٹ کی گئی ویب سائٹس کی کاپیاں بنائیں، جنہیں پھر سرچ انجنوں کے ذریعے انڈیکس کیا جائے گا، تاکہ وہ تیزی سے تلاش فراہم کر سکیں۔ نجی نیٹ ورک بعض اوقات سرچ انجن صرف کمپیوٹر کے اندر محفوظ آڈیو ویژول فائلوں میں تلاش کرتا ہے یا، جیسا کہ ٹیلی ویژن میں ہوتا ہے، ایک نجی سرور پر جہاں صارفین لوکل ایریا نیٹ ورک کے ذریعے رسائی حاصل کرتے ہیں۔ یہ تلاش کرنے والے عام طور پر سافٹ ویئر یا بھرپور انٹرنیٹ ایپلی کیشنز ہوتے ہیں جن میں نتائج پیش کرتے وقت زیادہ سے زیادہ رفتار اور کارکردگی کے لیے بہت مخصوص تلاش کے اختیارات ہوتے ہیں۔ وہ عام طور پر بڑے ڈیٹا بیس کے لیے استعمال ہوتے ہیں اور اس لیے ٹیلی ویژن کمپنیوں کی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے انتہائی مرکوز ہوتے ہیں۔ اس قسم کے سافٹ ویئر کی ایک مثال ڈیجیشن سویٹ ہوگی، جو اس قسم کے انٹرفیس میں ایک معیار ہونے کے علاوہ کارپوریسی کیٹالانا ڈی مٹجنز آڈیو ویژولز سے اسٹوریج اور بازیافت فائلوں کے نظام کے لیے ہمارے بہت قریب ہے۔ یہ خاص سوٹ اور شاید اس کے مضبوط ترین نقطہ یہ ہے کہ یہ تخلیق، انڈیکسنگ، اسٹورنگ، سرچ، ایڈیٹنگ اور ریکوری کے پورے عمل کو مربوط کرتا ہے۔ ایک بار جب ہمارے پاس ڈیجیٹائزڈ آڈیو ویژول مواد ہوتا ہے تو مواد کی اہمیت کے لحاظ سے مختلف سطح کی مختلف تکنیکوں کے ساتھ انڈیکس کیا جاتا ہے اور اسے محفوظ کیا جاتا ہے۔ صارف، جب وہ کسی مخصوص فائل کو بازیافت کرنا چاہتا ہے، تو اسے سرچ فیلڈز جیسے پروگرام کا عنوان، اجرا کی تاریخ، کردار جو کام کرتے ہیں یا پروڈیوسر کا نام پر کرنا ہوتا ہے، اور روبوٹ تلاش شروع کرتا ہے۔ ایک بار جب نتائج ظاہر ہوتے ہیں اور انہیں ترجیحات کے مطابق ترتیب دیا جاتا ہے، تو صارف جلد سے جلد کام کرنے کے لیے کم معیار کی ویڈیوز چلا سکتا ہے۔ جب اسے مطلوبہ مواد مل جاتا ہے، تو اسے اچھی تعریف کے ساتھ ڈاؤن لوڈ کیا جاتا ہے، اسے ترمیم اور دوبارہ پیش کیا جاتا ہے۔ ڈیزائن اور الگورتھم ویڈیو سرچ کئی بنیادی سرچ فارمیٹس کے ذریعے آہستہ آہستہ تیار ہوا ہے جو آج موجود ہیں اور سبھی مطلوبہ الفاظ استعمال کرتے ہیں۔ ہر تلاش کے کلیدی الفاظ میڈیا کے عنوان، میڈیا سے منسلک کسی بھی متن اور مواد سے منسلک ویب صفحات میں پائے جا سکتے ہیں، جن کی وضاحت مصنفین اور ویڈیو میزبان وسائل کے صارفین بھی کرتے ہیں۔ کچھ ویڈیو تلاش انسانی طاقت سے چلنے والی تلاش کا استعمال کرتے ہوئے کی جاتی ہے، دوسرے تکنیکی نظام بناتے ہیں جو ویڈیو میں کیا ہے اس کا پتہ لگانے اور تلاش کرنے والوں کی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے خود بخود کام کرتے ہیں۔ ویڈیو سرچ کو بہتر بنانے کی بہت سی کوششیں بشمول انسانی طاقت سے چلنے والی سرچ کے ساتھ ساتھ تحریری الگورتھم جو ویڈیو کے اندر کیا ہے اسے پہچانتے ہیں، کا مطلب تلاش کی کوششوں کی مکمل بحالی ہے۔ عام طور پر یہ تسلیم کیا جاتا ہے کہ تقریر سے متن ممکن ہے، حالانکہ حال ہی میں ایوریزنگ کے نئے سی ای او تھامس وائلڈ نے تسلیم کیا ہے کہ ایوریزنگ 70 ٪ وقت کام کرتا ہے جب موسیقی، ماحول کا شور یا ایک سے زیادہ افراد بولتے ہیں۔ اگر نیوز کاسٹ سٹائل بولنا (ایک شخص، واضح طور پر بول رہا ہے، کوئی ماحول کا شور نہیں) دستیاب ہے، تو یہ 93 فیصد تک بڑھ سکتا ہے۔ (ویب ویڈیو سمٹ، سان جوس، سی اے، 27 جون 2007 سے)۔ تمام بولی جانے والی زبانوں میں تقریبا 400 کے ساتھ ہر زبان میں تقریبا 40 صوتیات موجود ہیں۔ اسپیچ ٹو ٹیکسٹ پروسیسنگ مکمل ہونے کے بعد ٹیکسٹ سرچ الگورتھم کا اطلاق کرنے کے بجائے، کچھ انجن بولی جانے والی لفظ کے اندر نتائج تلاش کرنے کے لیے فونٹک سرچ الگورتھم کا استعمال کرتے ہیں۔ دوسرے لفظی طور پر پورے پوڈ کاسٹ کو سن کر اور ایک نفیس تقریر سے متن کے عمل کا استعمال کرتے ہوئے ٹیکسٹ ٹرانسکرپشن بنا کر کام کرتے ہیں۔ ٹیکسٹ فائل بننے کے بعد، فائل کو تلاش کے الفاظ اور فقروں کی کسی بھی تعداد کے لیے تلاش کیا جا سکتا ہے۔ عام طور پر یہ تسلیم کیا جاتا ہے کہ ویڈیو میں بصری تلاش اچھی طرح سے کام نہیں کرتی ہے اور کوئی بھی کمپنی اسے عوامی طور پر استعمال نہیں کر رہی ہے۔ یو سی سان ڈیاگو اور کارنیگی میلن یونیورسٹی کے محققین 15 سال سے زیادہ عرصے سے بصری تلاش کے مسئلے پر کام کر رہے ہیں، اور 2007 کے موسم بہار میں یو سی برکلے میں "فیوچر آف سرچ" کانفرنس میں اعتراف کیا کہ یہ سادہ تلاش میں بھی قابل عمل ہونے سے کئی سال دور تھا۔ ویڈیو سرچ انجن اگنوسٹک سرچ جو ویڈیو کی میزبانی سے متاثر نہیں ہوتا ہے، جہاں نتائج اگنوسٹک ہوتے ہیں اس سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ ویڈیو کہاں واقع ہے: بلنک ایکس 2004 میں لانچ کیا گیا تھا اور صرف میٹا ڈیٹا پر انحصار کرنے کے بجائے اسپائیڈرڈ ویڈیو پر کارروائی کرنے کے لیے تقریر کی شناخت اور بصری تجزیہ کا استعمال کرتا ہے۔ بلنک ایکس ویب پر ویڈیو کا سب سے بڑا آرکائیو رکھنے کا دعوی کرتا ہے اور اپنے مجموعہ کو تقریبا 26,000,000 گھنٹے کے مواد پر رکھتا ہے۔ کاسٹ ٹی وی ایک ویب وائڈ ویڈیو سرچ انجن ہے جس کی بنیاد 2006 میں رکھی گئی تھی اور اس کی مالی اعانت ڈریپر فشر جرویٹسن، رون کونوے اور مارک اینڈریسن نے کی تھی۔ منکس نے 2005 میں اپنا پہلا ورژن آل کنٹینٹ سرچ انجن جاری کیا اور ویڈیو سرچ کے ساتھ ملک بھر میں اور دنیا بھر میں سرچ انجنوں کو طاقت دی۔ پک سرچ ویڈیو سرچ کو 2006 سے سرچ پورٹلز کے لیے لائسنس دیا گیا ہے۔ پک سرچ ایک سرچ ٹیکنالوجی فراہم کنندہ ہے جو دنیا بھر میں 100 سے زیادہ بڑے سرچ انجنوں کے لیے امیج، ویڈیو اور آڈیو سرچ کو طاقت دیتا ہے۔ تلاش کے نتائج میں بڑے میزبان ویڈیو کو ترجیحی سلوک دینے کی وجہ سے غیر اگنوسٹک تلاش کے نتائج میں ترمیم، یا مشتبہ کیا جاتا ہے: اے او ایل ویڈیو ایک ویڈیو سرچ انجن پیش کرتا ہے جسے ویب پر مقبول ویڈیو مقامات پر واقع ویڈیو تلاش کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ دسمبر 2005 میں، اے او ایل نے ٹرویو ویڈیو سرچ حاصل کیا۔ بنگ ویڈیو سرچ ایک سرچ انجن ہے جو بنگ کے ذریعے چلایا جاتا ہے اور یاہو کے ذریعے بھی استعمال کیا جاتا ہے۔ ویڈیو تلاش کریں۔ گوگل ویڈیوز گوگل کا ایک ویڈیو سرچ انجن ہے۔ ٹینسنٹ ویڈیو ٹینسنٹ سے ویڈیو سرچ پیش کرتا ہے۔ مواد پر مبنی تصویری بازیافت میٹا ڈیٹا آپٹیکل کردار کی شناخت سرچ انجن آپٹیمائزیشن اسپیچ ریکگنیشن ویڈیو براؤزنگ ویڈیو مواد تجزیہ حوالہ جات بیرونی لنکس سرچ انجنوں کا عمل سامان انٹرنیٹ سرچ انجن ملٹی میڈیا فلم اور ویڈیو ٹیکنالوجی کیسے کام کرتا ہے