Videosuch-API-Benchmark: Bright Data vs. YouTube
Wir haben Bright Data Video Search mit der YouTube-Suche anhand von 50 englischen Suchanfragen aus fünf Anfragetypen verglichen. Beide Suchmaschinen wurden bis zur Erschöpfung abgefragt, und ein Panel aus drei Models bewertete ausgewählte Videoframes.
Die nutzbaren Clips pro Suche schätzen, wie viele zurückgegebene Videos das gesuchte Motiv oder die gesuchte Handlung enthalten. Der Wert kombiniert die Anzahl zurückgegebener eindeutiger Videos mit der Relevanzdichte. Jedes Video zählt pro Suche einmal.
Die Relevanzdichte ist der geschätzte Anteil zurückgegebener Videos, der die Relevanzschwelle erreicht. Ein Video gilt als relevant, wenn ein ausgewählter Frame einen Panel-Medianwert von mindestens 2 auf einer Skala von 0 bis 3 erzielt.
Clip-Anzahlen und Relevanzprozentsätze sind Mittelpunktschätzungen. Die Spannen der Dichteverhältnisse berücksichtigen die Stichprobenunsicherheit und nicht bewertete Top-Ergebnisse, wie unter Abruf und Stichprobenziehung erläutert.
Ergebnisse des Videosuch-Benchmarks
Bright Data lieferte in jedem Anfragetyp mehr nutzbare Clips.
Die geschätzten nutzbaren Clips pro Suche von Bright Data lagen zwischen dem 3.7-Fachen der YouTube-Anzahl bei Actionszenen und dem 14.5-Fachen bei abstrakten Suchanfragen. Über alle 50 Suchanfragen hinweg lagen die Schätzwerte bei 817 und 108.
Bright Data lieferte durchschnittlich 2.122 eindeutige Videos pro Suche, verglichen mit 288 bei YouTube, also etwa das 7.4-Fache.
Gesamtrelevanzraten waren ähnlich
Die geschätzte Relevanzdichte lag bei 38,5 % für Bright Data und 37,7 % für YouTube. Die Spanne des Dichteverhältnisses von 0.85 bis 1.23 begründet keinen Gesamtvorteil bei der Relevanz.
Bright Data hatte in zwei Anfragetypen eine höhere Relevanzdichte.
Bright Data hatte bei abstrakten und First-Person-Suchanfragen eine höhere Relevanzdichte. YouTube hatte bei Robotik, bestimmten Momenten und Actionszenen eine höhere Dichte. Diese Vergleiche hielten über alle berichteten Spannen hinweg stand.
Der größte Dichteunterschied von Bright Data trat bei abstrakten Suchanfragen auf: 67,5 % gegenüber 36,2 % bei YouTube. Das Verhältnis nutzbarer Clips von 14.5x übertraf die vor dem Abruf prognostizierte Spanne von 2x bis 6x. Vier abstrakte Suchanfragen waren in diesem Durchlauf neu. Ihr mittleres Dichteverhältnis lag bei 2.1x, verglichen mit 1.7x bei den sechs wiederverwendeten Suchanfragen.
Methodik des Videosuch-Benchmarks
Auswahl der Suchanfragen
Wir modellierten eine Suche nach Videomaterial anhand einer kurzen natürlichsprachlichen Beschreibung. Jede Kategorie enthielt zehn Suchanfragen zu unterschiedlichen Motiven und visuellen Umgebungen, mit Relevanzkriterien, die anhand von Videoframes bewertet werden konnten.
Die Suchanfragen hatten eine mediane Länge von acht Wörtern, und jede hatte eine Relevanzdefinition von rund 100 Wörtern. Wir legten sowohl die Suchanfragen als auch ihre Relevanzdefinitionen fest, bevor wir eine der beiden Engines abfragten.
Vier Kategorien beschreiben sichtbare Handlungen oder Agentenverhalten. Abstrakte Suchanfragen testen Situationen oder Bedeutungen, die in Titeln oder Labels möglicherweise nicht explizit genannt werden.
Kurze Beschreibungen werden auch in der Forschung verwendet, um Videodaten zu finden. InternVid sammelte Videos über Action-Anfragen.1 RefAV verwendet natürlichsprachliche Beschreibungen, um Fahrszenarien zu lokalisieren.2 Movie Gen nutzte Text-zu-Video-Retrieval, um Videomaterial mit Personen auszuwählen.3 Diese Studien betreffen die Suche in bestehenden Videosammlungen. Der Kauf von Videomaterial über eine kommerzielle API lag außerhalb ihres Rahmens.
Wir schlossen doppelte Szenarien und navigationsartige Formulierungen wie „First Person Shooter“ aus. Wir vermieden außerdem Suchanfragen, die direkt aus von YouTube abgeleiteten Action-Taxonomien stammen, deren Labels in Videotiteln wörtlich vorkommen könnten. Diese Entscheidungen schränken ein, wie gut die Auswahl allgemeine YouTube-Suchen repräsentiert.
Abruf und Stichprobenziehung
Keine der beiden Engines verwendete einen Filter für das Upload-Datum. Doppelte Video-IDs wurden für jede Suche aus den Ergebnissen entfernt.
Wir zogen pro Suchanfrage und Engine 125 Ergebnisse als Stichprobe, gleichmäßig innerhalb der Rangbänder, mit einem aufgezeichneten Zufalls-Seed. Die gemessene Relevanzrate jedes Bandes wurde über dessen Ergebnispopulation hochgerechnet, um die Gesamtrückgabe zu schätzen.
Die obersten 50 Ergebnisse von Bright Data und die obersten 20 YouTube-Ergebnisse wurden nicht bewertet. Jede Schätzung hat Grenzen, die zulassen, dass eine beliebige Anzahl dieser Videos relevant ist, von null bis alle. Die Tabellen zeigen die Mittelpunkte, mit Grenzen von ±25 nutzbaren Clips pro Suche für Bright Data und ±10 für YouTube.
Die Spannen der Dichteverhältnisse kombinieren diese Grenzen mit 95 %-Stichprobenintervallen für die bewertete Stichprobe.
Relevanzbewertung
Die Bewertung umfasste 12.455 Ergebnisse, wobei pro Video zehn gleichmäßig verteilte Frames ausgewählt wurden. Ein Vision-Panel aus drei Models bewertete Frames von 0 bis 3. Wir verwendeten den Medianwert pro Frame und dann den höchsten Frame-Wert als Score des Videos.
Die Verwendung von zehn Frames erhöhte die gemessene Videorelevanz im Vergleich zur Verwendung von drei Frames. In diesem Durchlauf lagen die Faktoren bei 1.517 für Bright Data und 1.359 für YouTube. Alle berichteten Ergebnisse verwenden das Zehn-Frame-Verfahren.
Teilnehmer
Dieser Benchmark konzentriert sich auf semantische Suche über einen bestehenden Index öffentlich verfügbarer Videos eines Anbieters, mit konventioneller Videosuche als Baseline. Tools, bei denen Nutzer eigene Videosammlungen bereitstellen müssen, sowie Dienste, die auf lizenzierte Stock-Videomaterialien beschränkt sind, fallen aus diesem Rahmen heraus.
Einschränkungen
Dieser Benchmark umfasst zwei Engines und 50 ausgewählte englische Suchanfragen, mit gleich vielen Anfragen in jeder Kategorie. Das Gesamtergebnis hängt von dieser Mischung ab. Er trifft keine Aussage über die Leistung in anderen Sprachen oder über die breitere Verteilung von Suchanfragen.
Fazit
Bright Data lieferte schätzungsweise das 7.5-Fache an nutzbaren Videos pro Suche bei ähnlicher Gesamtrelevanzdichte. Dies spiegelte weitgehend das Abrufvolumen wider. Mit diesem Panel hatte Bright Data bei abstrakten und First-Person-Suchanfragen eine höhere Relevanzdichte, während YouTube bei Robotik, bestimmten Momenten und Actionszenen eine höhere Dichte hatte.
Weiterführende Literatur
- Top 7 Video-Scraper: Getestet & bewertet
- Beste YouTube-Datasets: Bright Data & Oxylabs
- Beste Video-Proxys: Benchmark-Ergebnisse 2026
- World Foundation Models: 10 Anwendungsfälle
- Agentic Search im Jahr 2026: Benchmark von 8 Such-APIs für Agenten
- Top 15 Plattformen für Trainingsdaten
- RELC-Bench: Retrieval im Long-Context-Benchmark
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@misc{sari2026,
author = {Sarı, Ekrem},
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}Ergebnisse und Zeitstempel von 29 Datenpunkten. Laden Sie die Zusammenfassungsdaten aus den Diagrammen und Tabellen dieses Artikels als ZIP-Datei herunter, die 5 CSV-Dateien und eine README enthält.
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