Benchmark da API de Pesquisa de Vídeo: Bright Data vs YouTube

Comparamos a pesquisa de vídeo do Bright Data com a pesquisa do YouTube em 50 consultas em inglês em cinco tipos de consulta. Ambos os mecanismos foram consultados até a exaustão, e um painel de três modelos avaliou quadros de vídeo amostrados.

Os clipes utilizáveis por pesquisa estimam quantos vídeos retornados contêm o assunto ou a ação consultados. Isso combina o número de vídeos únicos retornados com a densidade de relevância. Cada vídeo conta uma vez por pesquisa.

A densidade de relevância é a proporção estimada de vídeos retornados que atendem ao limite de relevância. Um vídeo se qualifica quando um quadro amostrado recebe uma pontuação mediana do painel de pelo menos 2 em uma escala de 0 a 3.

Contagens de clipes e percentuais de relevância são estimativas de ponto médio. As faixas de razão de densidade consideram a incerteza da amostragem e os principais resultados não julgados, conforme explicado em recuperação e amostragem.

Resultados do benchmark de pesquisa de vídeo

Bright Data retornou mais clipes utilizáveis em todos os tipos de consulta

Os clipes utilizáveis estimados por pesquisa do Bright Data variaram de 3.7 vezes a contagem do YouTube para cenas de ação a 14.5 vezes para consultas abstratas. Em todas as 50 consultas, as estimativas foram 817 e 108.

Bright Data retornou uma média de 2.122 vídeos únicos por pesquisa, em comparação com 288 do YouTube, ou cerca de 7.4 vezes mais.

As taxas gerais de relevância foram semelhantes

A densidade de relevância estimada foi de 38,5% para o Bright Data e 37,7% para o YouTube. A faixa de razão de densidade de 0.85 a 1.23 não estabelece uma vantagem geral de relevância.

Bright Data teve maior densidade de relevância em dois tipos de consulta

Bright Data teve maior densidade de relevância para consultas abstratas e em primeira pessoa. O YouTube teve maior densidade para robótica, momentos específicos e cenas de ação. Essas comparações se mantiveram ao longo das faixas relatadas.

A maior diferença de densidade do Bright Data ocorreu nas consultas abstratas, com 67,5% contra 36,2% do YouTube. Sua razão de clipes utilizáveis de 14.5x excedeu a faixa de 2x a 6x prevista antes da recuperação. Quatro consultas abstratas eram novas nesta execução. Sua razão de densidade de ponto médio foi de 2.1x, em comparação com 1.7x para as seis consultas reutilizadas.

Metodologia do benchmark de pesquisa de vídeo

Seleção de consultas

Modelamos uma pesquisa por imagens de vídeo usando uma curta descrição em linguagem natural. Cada categoria continha dez consultas cobrindo assuntos e cenários visuais distintos, com critérios de relevância que podiam ser avaliados a partir de quadros de vídeo.

As consultas tinham extensão mediana de oito palavras, e cada uma tinha uma definição de relevância de aproximadamente 100 palavras. Fixamos tanto as consultas quanto suas definições de relevância antes de consultar qualquer um dos mecanismos.

Quatro categorias descrevem ações visíveis ou comportamento de agentes. As consultas abstratas testam situações ou significados que podem não estar declarados em títulos ou rótulos.

Descrições curtas também são usadas para encontrar dados de vídeo em pesquisas. O InternVid coletou vídeos por meio de consultas de ação.¹ O RefAV usa descrições em linguagem natural para localizar cenários de direção.² O Movie Gen usou recuperação de texto para vídeo para selecionar imagens contendo pessoas.³ Esses estudos tratam da recuperação de coleções de vídeo existentes. A compra de imagens por meio de uma API comercial estava fora do escopo deles.

Excluímos cenários duplicados e frases de navegação como “tiro em primeira pessoa”. Também evitamos consultas retiradas diretamente de taxonomias de ação derivadas do YouTube, cujos rótulos podem aparecer literalmente nos títulos dos vídeos. Essas escolhas limitam o quanto o conjunto representa as pesquisas gerais do YouTube.

Recuperação e amostragem

Nenhum mecanismo usou filtro de data de envio. IDs de vídeo duplicados foram removidos das contagens de resultados para cada pesquisa.

Amostramos 125 resultados por consulta por mecanismo, uniformemente dentro de faixas de classificação, com uma semente aleatória registrada. A taxa de relevância medida de cada faixa foi expandida sobre sua população de resultados para estimar o retorno completo.

Os 50 principais resultados do Bright Data e os 20 principais resultados do YouTube não foram julgados. Cada estimativa tem limites que permitem que qualquer número desses vídeos seja relevante, de nenhum a todos. As tabelas mostram os pontos médios, com limites de ±25 clipes utilizáveis por pesquisa para o Bright Data e ±10 para o YouTube.

As faixas de razão de densidade combinam esses limites com intervalos de amostragem de 95% para a amostra julgada.

Julgamento de relevância

A pontuação cobriu 12.455 resultados, com dez quadros amostrados em intervalos uniformes por vídeo. Um painel de visão de três modelos pontuou os quadros de 0 a 3. Consideramos a pontuação mediana por quadro e, em seguida, a maior pontuação de quadro como a pontuação do vídeo.

O uso de dez quadros aumentou a relevância medida do vídeo em comparação com o uso de três. Nesta execução, os fatores foram 1.517 para o Bright Data e 1.359 para o YouTube. Todos os resultados relatados usam o procedimento de dez quadros.

Participantes

Este benchmark se concentra na busca semântica sobre o índice existente de um provedor de vídeos publicamente disponíveis, com a pesquisa de vídeo convencional como linha de base. Ferramentas que exigem que os usuários forneçam suas próprias coleções de vídeo e serviços limitados a imagens licenciadas de banco de imagens estão fora deste escopo.

Limitações

Este benchmark cobre dois mecanismos e 50 consultas em inglês selecionadas, com números iguais em cada categoria. O resultado geral depende dessa combinação. Ele não estabelece desempenho em outros idiomas nem na distribuição mais ampla de consultas de pesquisa.

Leitura adicional

• Os 7 melhores scrapers de vídeo: testados e classificados
• Melhores datasets do YouTube: Bright Data e Oxylabs
• Melhores proxies de vídeo: resultados do benchmark de 2026
• Modelos de fundação mundiais: 10 casos de uso
• Pesquisa agêntica em 2026: benchmark de 8 APIs de busca para agentes
• Top 15 plataformas de dados de treinamento
• RELC-Bench: benchmark de recuperação em contexto longo

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Links de referência

1.

[2307.06942] InternVid: A Large-scale Video-Text Dataset for Multimodal Understanding and Generation

2.

[2505.20981] RefAV: Towards Planning-Centric Scenario Mining

3.

[2410.13720] Movie Gen: A Cast of Media Foundation Models

Ekrem Sarı

Pesquisador de IA

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Ekrem é Pesquisador de IA e Cientista de Dados na AIMultiple. Ele projeta e executa benchmarks práticos para sistemas de IA e LLM.

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