Benchmark de busca de vídeo API: Bright Data vs YouTube
Comparamos a busca de vídeo do Bright Data com a busca do YouTube em 50 consultas em inglês distribuídas em cinco tipos de consulta. Ambos os mecanismos foram consultados até a exaustão, e um painel de três modelos avaliou quadros de vídeo amostrados.
O número de clipes utilizáveis por busca estima quantos vídeos retornados contêm o assunto ou a ação consultados. Ele combina o número de vídeos exclusivos retornados com a densidade de relevância. Cada vídeo conta uma vez por busca.
A densidade de relevância é a parcela 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.
As contagens de clipes e os percentuais de relevância são estimativas de ponto médio. Os intervalos de razão de densidade levam em conta a incerteza amostral e os principais resultados não julgados, conforme explicado em recuperação e amostragem.
Resultados do benchmark de busca de vídeo
Bright Data retornou mais clipes utilizáveis em todos os tipos de consulta
A estimativa de clipes utilizáveis por busca do Bright Data variou 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 exclusivos por busca, em comparação com 288 para o 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. O intervalo da 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 em consultas abstratas e em primeira pessoa. O YouTube teve maior densidade em robótica, momentos específicos e cenas de ação. Essas comparações se mantiveram em todos os intervalos relatados.
A maior diferença de densidade do Bright Data ocorreu em consultas abstratas, com 67,5% contra 36,2% do YouTube. Sua razão de clipes utilizáveis de 14.5x excedeu o intervalo de 2x a 6x previsto antes da recuperação. Quatro consultas abstratas eram novas nesta execução. A razão de densidade de ponto médio delas foi de 2.1x, em comparação com 1.7x para as seis consultas reutilizadas.
Metodologia do benchmark de busca de vídeo
Seleção de consultas
Modelamos uma busca por filmagens usando uma descrição curta em linguagem natural. Cada categoria continha dez consultas abrangendo assuntos e configurações visuais distintas, com critérios de relevância que podiam ser avaliados a partir de quadros de vídeo.
As consultas tinham comprimento mediano de oito palavras, e cada uma tinha uma definição de relevância de cerca de 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. InternVid coletou vídeos por meio de consultas de ação.1 RefAV usa descrições em linguagem natural para localizar cenários de direção.2 Movie Gen usou recuperação texto-vídeo para selecionar filmagens contendo pessoas.3 Esses estudos tratam da recuperação de coleções de vídeo existentes. Comprar filmagens 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 quão bem o conjunto representa buscas gerais no YouTube.
Recuperação e amostragem
Nenhum dos mecanismos usou um filtro de data de envio. IDs de vídeo duplicados foram removidos das contagens de resultados de cada busca.
Amostramos 125 resultados por consulta por mecanismo, uniformemente dentro de faixas de classificação, com uma semente aleatória registrada. A taxa de relevância medida em cada faixa foi expandida sobre a população de resultados correspondente 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 busca para o Bright Data e ±10 para o YouTube.
Os intervalos de razão de densidade combinam esses limites com intervalos de amostragem de 95% para a amostra julgada.
Julgamento de relevância
A pontuação abrangeu 12.455 resultados, com dez quadros igualmente espaçados amostrados por vídeo. Um painel de visão de três modelos pontuou os quadros de 0 a 3. Tomamos a pontuação mediana por quadro e, em seguida, a maior pontuação de quadro como a pontuação do vídeo.
Usar dez quadros aumentou a relevância medida dos vídeos em comparação com usar 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 vídeos publicamente disponíveis de um provedor, com a busca de vídeo convencional como referência. Ferramentas que exigem que os usuários forneçam suas próprias coleções de vídeo e serviços limitados a filmagens licenciadas de banco de imagens ficam fora deste escopo.
Limitações
Este benchmark abrange dois mecanismos e 50 consultas selecionadas em inglês, com números iguais em cada categoria. Seu resultado geral depende dessa combinação. Ele não estabelece desempenho em outros idiomas nem na distribuição mais ampla de consultas de busca.
Conclusão
Bright Data produziu cerca de 7.5 vezes mais vídeos utilizáveis por busca, com densidade de relevância geral semelhante. Isso refletiu em grande parte o volume de recuperação. Com este painel, o Bright Data teve maior densidade de relevância em consultas abstratas e em primeira pessoa, enquanto o YouTube teve maior densidade em robótica, momentos específicos e cenas de ação.
Leitura adicional
- Os 7 melhores scrapers de vídeo: testados e classificados
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