机器学习如何保持用户贡献内容的实用性
内容提要
谷歌在2023年采用新机器学习算法识别和删除虚假评论，通过分析长期信号和合作商家报告，阻止了1.7亿违规评论和1200万虚假商家资料。谷歌还采取法律行动和与行业合作打击欺骗性内容。
延伸解读
机器学习如何识别虚假评论模式
谷歌的新算法通过分析长期信号来检测可疑评论模式，例如同一评论者多次发布相同评论，或商家突然收到大量1星或5星评价。这种基于每日分析的机制能更快发现异常，从而在虚假评论发布前或扩散前进行拦截。2023年，该算法帮助谷歌删除了比前一年增加45%的虚假评论，体现了持续监控与模式识别在内容审核中的关键作用。
从单次攻击到有组织诈骗的应对
新算法不仅能处理孤立虚假评论，还能识别更广泛的攻击模式。例如，一个诈骗网络以低价承诺提供高薪在线任务，实则诱导用户撰写虚假评论或点击广告。算法通过分析账户历史行为等信号，快速发现可疑评论激增，结合商家报告和调查，最终在几周内阻止了超过500万条相关虚假评论，并禁用了恶意账户，保护了数百家商家。
2023年打击虚假内容的整体成效
除了虚假评论，谷歌在2023年还删除了超过1200万个虚假商家资料，并通过改进视频审核算法，识别出1400万条违规视频，比前一年增加700万条。同时，谷歌阻止了超过200万次恶意抢注商家资料的行为，并对超过12.3万家商家实施了临时保护。这些数据表明，机器学习与人工审核结合，能有效应对多种形式的滥用行为。
法律行动与行业协作的重要性
技术手段之外，谷歌还通过法律途径起诉发布虚假评论的恶意行为者，并积极参与行业协作，例如在FTC关于打击欺骗性内容的意见征询期分享专业见解，以及作为计算机与通信行业协会成员参与规则制定讨论。这种多管齐下的策略有助于从源头遏制虚假内容，维护用户对本地商家信息的信任。
Q&A
谷歌在2023年如何利用机器学习打击虚假评论？
谷歌在2023年推出了一种新的机器学习算法，通过分析长期信号（如同一评论者多次发布相同评论或商家突然收到大量1星或5星评论）来更快地检测可疑评论模式，从而识别和删除虚假评论。
2023年谷歌删除了多少条违规评论和虚假商家资料？
2023年，谷歌删除或屏蔽了超过1.7亿条违反政策的评论，比2022年增加了45%以上；同时删除或屏蔽了超过1200万个虚假商家资料。
谷歌的新算法如何帮助阻止网络诈骗？
新算法通过持续分析评论模式，快速识别出与网络诈骗相关的可疑评论激增。例如，一个诈骗网络声称可以付费连接高薪在线任务，谷歌的算法在几周内捕获了超过500万条与该诈骗相关的虚假评论尝试，并禁用了恶意账户，保护了数百家商家。
除了技术手段，谷歌还采取了哪些措施来打击虚假内容？
谷歌还采取了法律行动，例如在2023年对一名在谷歌地图上发布虚假评论并欺诈性操纵小企业服务的恶意行为者提起了诉讼。此外，谷歌与行业合作，在FTC的预先通知期分享专家见解，并作为计算机与通信行业协会成员参与拟议规则制定讨论。
谷歌在2023年如何保护商家免受虚假评论和资料 claiming 的侵害？
谷歌通过算法检测和人工调查，保护了超过200万次试图 claiming 不属于自己的商家资料的尝试，并对超过12.3万家商家在检测到可疑活动后实施了临时保护。
谷歌在2023年对视频内容审核有哪些改进？
谷歌改进了视频审核算法，例如检测虚假叠加电话号码，在2023年捕获了1400万条违反政策的视频，比前一年增加了700万条。
