Storyblocks 推出 AI 搜索：结合 BERT 与大模型，下载率提升 60%

剪过视频的人大概都有过这种痛苦经历：在素材库里翻找一段合适的画面，关键词换了四五遍，翻了二三十页，出来的不是五年前的老面孔，就是画质粗糙的废片。

订阅制素材平台 Storyblocks 宣布上线一套基于 AI 的新搜索系统。他们没有去搞生成式素材，而是把 AI 全用在了帮创作者更快找到可用素材上。

删掉 20 万废片，算法每 4 小时给新片打分

很多人以为素材库越大越好，Storyblocks 却反其道而行之。虽然他们在 2023 年把素材库规模扩大了 40%，但同时狠心下架了近 20 万条表现不佳的低质素材。

留下的素材怎么排，Storyblocks 也动了刀子。他们开发了一套专门评估新内容的算法，每 4 小时就跑一次新素材的表现数据。

早期测试数据显示，优先展示高质量的新鲜素材后，用户的下载转化率最高提升了 60%。

在这背后，Storyblocks 部署了一个基于 BERT 框架的自研机器学习模型，能根据用户在站内的点击和下载互动，近乎实时地调整搜索结果排名。同时，为了保证搜索多样性，第一页展示的视频中平均有 24% 包含少数族裔模特。

接入 OpenAI 模型，连音乐都要看「声谱图」

除了常规的文字匹配，Storyblocks 还接入了 OpenAI 的大语言模型。哪怕创作者输入的搜索词有些错别字，或者描述得非常刁钻，大模型也能读懂背后的意图并给出合适的结果。

配合自家的计算机视觉技术，系统现在不仅能自动抓取最吸引人的视频帧当作缩略图，还能在搜索结果里推荐同一位出镜模特的关联镜头，或者提供替代场景。

音频搜索也用上了 AI。Storyblocks 把音频渲染成声谱图，让计算机视觉模型去分析音乐的波形和频谱结构，从而给创作者精准推荐听感相似的背景音乐，并且还能根据用户习惯跨素材推荐配对的视频和音频。

为什么重要

对于每天赶工的剪辑师和内容团队来说，这套功能解决的是最切肤的效率问题。找素材往往占去视频制作大半时间，错词纠错、挑封面和找相似镜头这些小细节，省下的都是实打实的工时。

我们认为，Storyblocks 这一步走得相当克制且聪明。当整个行业都在狂卷 AI 生图和文生视频时，商业客户真正头疼的其实不是素材不够多，而是版权清晰、质感过关的现成素材太难搜。

不过这种做法也有潜在隐患。每 4 小时重排一次新内容、主动把表现差的内容下架，固然保证了前排质量，但也可能让小众或特定冷门需求的素材彻底失去曝光机会。

看起来，Storyblocks 押注的方向很明确：在生成式视频真正成熟商用之前，把传统版权素材库的检索体验做到极致，同样能筑起一道很深的护城河。