Benchmark de recherche vidéo API: Bright Data vs YouTube
Nous avons comparé la recherche vidéo Bright Data avec la recherche YouTube sur 50 requêtes en anglais réparties en cinq types de requêtes. Les deux moteurs ont été interrogés jusqu’à épuisement, et un panel de trois modèles a évalué des images vidéo échantillonnées.
Les clips exploitables par recherche estiment combien de vidéos renvoyées contiennent le sujet ou l’action recherchée. Ce chiffre combine le nombre de vidéos uniques renvoyées avec la densité de pertinence. Chaque vidéo compte une fois par recherche.
La densité de pertinence est la proportion estimée de vidéos renvoyées qui atteignent le seuil de pertinence. Une vidéo est retenue lorsqu’une image échantillonnée obtient un score médian du panel d’au moins 2 sur une échelle de 0 à 3.
Les nombres de clips et les pourcentages de pertinence sont des estimations du point médian. Les plages de ratio de densité tiennent compte de l’incertitude d’échantillonnage et des premiers résultats non évalués, comme expliqué dans les sections récupération et échantillonnage.
Résultats du benchmark de recherche vidéo
Bright Data a renvoyé plus de clips exploitables pour chaque type de requête
Les clips exploitables par recherche estimés de Bright Data allaient de 3.7 fois le nombre de YouTube pour les scènes d’action à 14.5 fois pour les requêtes abstraites. Sur l’ensemble des 50 requêtes, les estimations étaient de 817 et 108.
Bright Data a renvoyé en moyenne 2 122 vidéos uniques par recherche, contre 288 pour YouTube, soit environ 7.4 fois plus.
Les taux de pertinence globaux étaient similaires
La densité de pertinence estimée était de 38,5 % pour Bright Data et de 37,7 % pour YouTube. La plage de ratio de densité de 0.85 à 1.23 ne permet pas d’établir un avantage global de pertinence.
Bright Data a présenté une densité de pertinence plus élevée dans deux types de requêtes
Bright Data a présenté une densité de pertinence plus élevée pour les requêtes abstraites et à la première personne. YouTube a présenté une densité plus élevée pour la robotique, les moments spécifiques et les scènes d’action. Ces comparaisons se sont maintenues sur l’ensemble des plages rapportées.
La plus grande différence de densité de Bright Data concernait les requêtes abstraites, avec 67,5 % contre 36,2 % pour YouTube. Son ratio de clips exploitables de 14.5x dépassait la fourchette de 2x à 6x prédite avant la récupération. Quatre requêtes abstraites étaient nouvelles dans cette exécution. Leur ratio de densité médian était de 2.1x, contre 1.7x pour les six requêtes réutilisées.
Méthodologie du benchmark de recherche vidéo
Sélection des requêtes
Nous avons modélisé une recherche de séquences vidéo à l’aide d’une courte description en langage naturel. Chaque catégorie contenait dix requêtes couvrant des sujets et des contextes visuels distincts, avec des critères de pertinence pouvant être évalués à partir d’images vidéo.
Les requêtes avaient une longueur médiane de huit mots, et chacune possédait une définition de pertinence d’environ 100 mots. Nous avons fixé à la fois les requêtes et leurs définitions de pertinence avant d’interroger l’un ou l’autre moteur.
Quatre catégories décrivent des actions visibles ou un comportement d’agent. Les requêtes abstraites testent des situations ou des significations qui peuvent ne pas être indiquées dans les titres ou les libellés.
Les descriptions courtes sont également utilisées pour trouver des données vidéo dans la recherche. InternVid a collecté des vidéos au moyen de requêtes d’action.1 RefAV utilise des descriptions en langage naturel pour localiser des scénarios de conduite.2 Movie Gen a utilisé la récupération texte-vidéo pour sélectionner des séquences contenant des personnes.3 Ces études concernent la récupération à partir de collections vidéo existantes. L’achat de séquences via une API commerciale était hors de leur périmètre.
Nous avons exclu les scénarios en double et les expressions de navigation telles que « first person shooter ». Nous avons également évité les requêtes directement issues des taxonomies d’actions dérivées de YouTube, dont les libellés peuvent apparaître tels quels dans les titres des vidéos. Ces choix limitent la représentativité de l’ensemble par rapport aux recherches YouTube générales.
Récupération et échantillonnage
Aucun des deux moteurs n’a utilisé de filtre de date de mise en ligne. Les identifiants de vidéos en double ont été supprimés des comptes de résultats pour chaque recherche.
Nous avons échantillonné 125 résultats par requête et par moteur, de manière uniforme dans les tranches de classement, avec une graine aléatoire enregistrée. Le taux de pertinence mesuré de chaque tranche a été étendu à sa population de résultats pour estimer le retour complet.
Les 50 premiers résultats de Bright Data et les 20 premiers résultats YouTube n’ont pas été évalués. Chaque estimation a des bornes qui permettent à n’importe quel nombre de ces vidéos d’être pertinentes, de aucune à toutes. Les tableaux montrent les points médians, avec des bornes de ±25 clips exploitables par recherche pour Bright Data et ±10 pour YouTube.
Les plages de ratio de densité combinent ces bornes avec des intervalles d’échantillonnage de 95 % pour l’échantillon évalué.
Évaluation de la pertinence
La notation a porté sur 12 455 résultats, avec dix images échantillonnées à intervalles réguliers par vidéo. Un panel de vision composé de trois modèles a noté les images de 0 à 3. Nous avons retenu le score médian par image, puis le score d’image le plus élevé comme score de la vidéo.
L’utilisation de dix images a accru la pertinence vidéo mesurée par rapport à l’utilisation de trois images. Dans cette exécution, les facteurs étaient de 1.517 pour Bright Data et de 1.359 pour YouTube. Tous les résultats rapportés utilisent la procédure à dix images.
Participants
Ce benchmark se concentre sur la recherche sémantique dans l’index existant d’un fournisseur de vidéos accessibles au public, avec la recherche vidéo classique comme référence. Les outils qui exigent des utilisateurs qu’ils fournissent leurs propres collections vidéo et les services limités à des séquences sous licence sont hors de ce périmètre.
Limites
Ce benchmark couvre deux moteurs et 50 requêtes anglaises sélectionnées, avec des nombres égaux dans chaque catégorie. Son résultat global dépend de cette répartition. Il ne permet pas d’établir de performance sur d’autres langues ni sur la distribution plus large des requêtes de recherche.
Conclusion
Bright Data a produit environ 7.5 fois plus de vidéos exploitables par recherche, avec une densité de pertinence globale similaire. Cela reflétait en grande partie le volume de récupération. Avec ce panel, Bright Data a présenté une densité de pertinence supérieure sur les requêtes abstraites et à la première personne, tandis que YouTube a présenté une densité supérieure sur la robotique, les moments spécifiques et les scènes d’action.
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