Google xuất bản một báo cáo chia sẻ cách phát hiện các tài khoản hồ sơ và đánh giá doanh nghiệp giả mạo.
Google đã xuất bản một bài đăng trên blog chia sẻ rằng họ đã cập nhật hệ thống máy học của mình để phát hiện và xóa nhiều đánh giá giả mạo, danh sách doanh nghiệp giả mạo cũng như hình ảnh và video gian lận được đóng góp.
>> Tham khảo: Google tăng cường khả năng toán học và logic của Bard.
Các hệ thống tự động và nhóm đánh giá do con người thực hiện đã xóa hơn 200 triệu ảnh, 7 triệu video và chặn hoặc xóa hơn 115 triệu bài đánh giá, tương ứng với mức tăng 20% so với năm trước, năm 2021.
1. Cách Google nắm bắt thư rác do người dùng đóng góp
Google đang sử dụng các mô hình máy học hoàn toàn mới để phát hiện và xóa nội dung giả mạo và lừa đảo.
Các mô hình máy học này tìm kiếm các mẫu bất thường trong nội dung do người dùng đóng góp, bao gồm cả việc gắn cờ các hình thức lạm dụng mới chưa từng thấy trước đây.
Google chia sẻ:
“Từ lâu, chúng tôi đã sử dụng trí thông minh của máy móc để giúp chúng tôi phát hiện ra các kiểu lạm dụng tiềm ẩn và chúng tôi tiếp tục phát triển công nghệ của mình.
Năm ngoái, chúng tôi đã tung ra một bản cập nhật quan trọng cho các mô hình máy học giúp chúng tôi xác định các xu hướng lạm dụng mới nhanh hơn nhiều lần so với những năm trước.
Ví dụ: hệ thống tự động của chúng tôi đã phát hiện thấy số lượng Hồ sơ doanh nghiệp có trang web kết thúc bằng .design hoặc .top tăng đột ngột — điều mà khó có thể phát hiện theo cách thủ công trên hàng triệu hồ sơ.
>> Tham khảo: Bạn nên ngân sách bao nhiêu cho nội dung?
Nhóm các nhà phân tích của chúng tôi đã nhanh chóng xác nhận rằng các trang web này là giả mạo — và chúng tôi có thể xóa chúng cũng như vô hiệu hóa các tài khoản được liên kết một cách nhanh chóng.”
Các hệ thống của Google xem xét nội dung mới trước khi đăng để chặn nội dung giả mạo hoặc lừa đảo được gửi tới hệ thống Google Maps.
Họ cũng triển khai một mô hình máy học để quét nội dung đã được xuất bản, nhằm phát hiện nội dung giả mạo có thể đã lọt qua các đánh giá ban đầu.
Các hệ thống mới này chặn thư rác nhanh hơn so với năm 2021 và thu được nhiều thư rác hơn.
Google giải thích:
“Ở một số nơi, những kẻ lừa đảo bắt đầu thêm các số điện thoại không chính xác lên trên các bức ảnh được đóng góp, với hy vọng lừa được những nạn nhân nhẹ dạ gọi cho kẻ lừa đảo thay vì gọi cho doanh nghiệp thực tế.
Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi đã triển khai một mô hình máy học mới có thể nhận dạng các con số chồng lên hình ảnh được đóng góp bằng cách phân tích các chi tiết hình ảnh cụ thể và bố cục của ảnh.
Với mô hình này, chúng tôi đã phát hiện và chặn thành công phần lớn những hình ảnh gian lận và vi phạm chính sách này trước khi chúng được xuất bản.”
>> Tham khảo: TikTok đã cập nhật Nguyên tắc cộng đồng để bao gồm nội dung AI.
2. Thống kê chặn thư rác
Thông báo của Google đã chia sẻ rằng vào năm 2022:
- Google đã chặn hoặc xóa hơn 115 triệu bài đánh giá, nói rằng phần lớn đã bị chặn trước khi được xuất bản.
- Các thuật toán chống spam mới đã xóa hơn 200 triệu ảnh và hơn 7 triệu video vi phạm chính sách nội dung của Google.
- Đã chặn 20 triệu nỗ lực tạo hồ sơ doanh nghiệp giả mạo.
- Đã thêm bảo vệ nâng cao cho hơn 185.000 doanh nghiệp đang gặp phải các hoạt động đáng ngờ.
Vào tháng 1 năm 2023, Google đã gửi một nhận xét tới FTC (đọc bản PDF tại đây) chia sẻ rằng Google sử dụng các tín hiệu để xác định các tài khoản giả mạo, bên cạnh việc xem xét nội dung.
Google cũng chia sẻ rằng họ hiện đang quét hình ảnh để phát hiện nội dung phủ trên hình ảnh nhằm chuyển hướng cuộc gọi điện thoại từ một doanh nghiệp sang số điện thoại của kẻ lừa đảo.
>> Tham khảo: Cách phân tích SERPs của Google.
Họ kiểm tra bot, nội dung trùng lặp, mẫu từ giống với các bài đánh giá giả mạo đã biết và cũng sử dụng một hệ thống mà họ gọi là “so khớp văn bản thông minh” giúp xác định nội dung gây hiểu lầm.
3. Xác thực, an toàn và đáng tin cậy
Google sử dụng cả người đánh giá tự động và con người trong nỗ lực chặn hoạt động không trung thực trên hệ sinh thái Google Maps.
Việc phát hiện các hoạt động gian lận trên Google Maps rất quan trọng đối với cả những người phụ thuộc vào đánh giá doanh nghiệp và những doanh nghiệp có doanh nghiệp được liệt kê trong hệ thống.
