Benchmark dell'API di ricerca video: Bright Data vs YouTube
Abbiamo confrontato la ricerca video di Bright Data con la ricerca di YouTube su 50 query in inglese di cinque tipi. Entrambi i motori sono stati interrogati fino all'esaurimento e un panel a tre model ha valutato i fotogrammi video campionati.
La stima dei clip utilizzabili per ricerca indica quanti video restituiti contengono il soggetto o l'azione richiesti. Combina il numero di video unici restituiti con la densità di pertinenza. Ogni video viene conteggiato una sola volta per ricerca.
La densità di pertinenza è la quota stimata di video restituiti che soddisfano la soglia di pertinenza. Un video è idoneo quando un fotogramma campionato riceve un punteggio mediano del panel di almeno 2 su una scala da 0 a 3.
I conteggi dei clip e le percentuali di pertinenza sono stime del punto medio. Le fasce del rapporto di densità tengono conto dell'incertezza del campionamento e dei risultati principali non giudicati, come spiegato in recupero e campionamento.
Risultati del benchmark di ricerca video
Bright Data ha restituito più clip utilizzabili in ogni tipo di query
Le stime delle clip utilizzabili per ricerca di Bright Data variavano da 3.7 volte il numero di YouTube per le scene d'azione a 14.5 volte per le query astratte. Su tutte le 50 query, le stime erano 817 e 108.
Bright Data ha restituito una media di 2.122 video unici per ricerca, rispetto a 288 di YouTube, ovvero circa 7.4 volte in più.
I tassi di pertinenza complessivi erano simili
La densità di pertinenza stimata era del 38,5% per Bright Data e del 37,7% per YouTube. L'intervallo del rapporto di densità da 0.85 a 1.23 non stabilisce un vantaggio di pertinenza complessivo.
Bright Data ha registrato una densità di pertinenza più elevata in due tipi di query
Bright Data ha registrato una densità di pertinenza più elevata per le query astratte e in prima persona. YouTube ha registrato una densità più elevata per robotica, momenti specifici e scene d'azione. Questi confronti sono rimasti validi in tutti gli intervalli riportati.
La più grande differenza di densità di Bright Data si è registrata sulle query astratte, con il 67,5% contro il 36,2% di YouTube. Il suo rapporto di clip utilizzabili di 14.5x ha superato l'intervallo da 2x a 6x previsto prima del recupero. Quattro query astratte erano nuove in questa esecuzione. Il loro rapporto di densità del punto medio era 2.1x, rispetto a 1.7x per le sei query riutilizzate.
Metodologia del benchmark di ricerca video
Selezione delle query
Abbiamo modellato una ricerca di filmati utilizzando una breve descrizione in linguaggio naturale. Ogni categoria conteneva dieci query che coprivano soggetti e ambientazioni visive distinti, con criteri di pertinenza valutabili dai fotogrammi video.
Le query avevano una lunghezza mediana di otto parole e ogni query aveva una definizione di pertinenza di circa 100 parole. Abbiamo fissato sia le query sia le relative definizioni di pertinenza prima di interrogare ciascun motore.
Quattro categorie descrivono azioni visibili o comportamenti di agenti. Le query astratte verificano situazioni o significati che potrebbero non essere esplicitati nei titoli o nelle etichette.
Le descrizioni brevi sono inoltre utilizzate per trovare dati video nella ricerca. InternVid ha raccolto video attraverso query di azione.1 RefAV utilizza descrizioni in linguaggio naturale per individuare scenari di guida.2 Movie Gen ha utilizzato il recupero text-to-video per selezionare filmati contenenti persone.3 Questi studi riguardano il recupero da raccolte video esistenti. L'acquisto di filmati tramite un'API commerciale era al di fuori del loro ambito.
Abbiamo escluso scenari duplicati e frasi di navigazione come «first person shooter». Abbiamo inoltre evitato query tratte direttamente da tassonomie di azioni derivate da YouTube, le cui etichette possono apparire testualmente nei titoli dei video. Queste scelte limitano la capacità dell'insieme di rappresentare le ricerche YouTube generali.
Recupero e campionamento
Nessuno dei due motori ha utilizzato un filtro per data di caricamento. Gli ID video duplicati sono stati rimossi dal conteggio dei risultati per ogni ricerca.
Abbiamo campionato 125 risultati per query e per motore, in modo uniforme all'interno delle fasce di posizione, con un seed casuale registrato. Il tasso di pertinenza misurato di ciascuna fascia è stato esteso alla relativa popolazione di risultati per stimare il rendimento completo.
I primi 50 risultati di Bright Data e i primi 20 risultati di YouTube non sono stati giudicati. Ogni stima presenta limiti che consentono a qualsiasi numero di questi video di essere rilevante, da nessuno a tutti. Le tabelle mostrano i punti medi, con limiti di ±25 clip utilizzabili per ricerca per Bright Data e ±10 per YouTube.
Gli intervalli del rapporto di densità combinano questi limiti con gli intervalli di campionamento al 95% per il campione giudicato.
Valutazione della pertinenza
La valutazione ha riguardato 12.455 risultati, campionando dieci fotogrammi uniformemente distanziati per video. Un panel di visione a tre model ha assegnato ai fotogrammi un punteggio da 0 a 3. Abbiamo preso il punteggio mediano per fotogramma, quindi il punteggio più alto del fotogramma come punteggio del video.
L'uso di dieci fotogrammi ha aumentato la pertinenza video misurata rispetto all'uso di tre. In questa esecuzione, i fattori sono stati 1.517 per Bright Data e 1.359 per YouTube. Tutti i risultati riportati utilizzano la procedura a dieci fotogrammi.
Partecipanti
Questo benchmark si concentra sulla ricerca semantica su un indice esistente di un provider di video pubblicamente disponibili, con la ricerca video convenzionale come riferimento. Gli strumenti che richiedono agli utenti di fornire le proprie raccolte video e i servizi limitati a filmati stock con licenza non rientrano in questo ambito.
Limiti
Questo benchmark copre due motori e 50 query inglesi selezionate, con numeri uguali in ciascuna categoria. Il suo risultato complessivo dipende da tale composizione. Non stabilisce le prestazioni in altre lingue o sulla distribuzione più ampia delle query di ricerca.
Conclusione
Bright Data ha prodotto una stima di 7.5 volte più video utilizzabili per ricerca, con una densità di pertinenza complessiva simile. Ciò ha riflesso in gran parte il volume di recupero. Con questo panel, Bright Data ha registrato una densità di pertinenza più elevata sulle query astratte e in prima persona, mentre YouTube ha registrato una densità più elevata su robotica, momenti specifici e scene d'azione.
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