Google ha pubblicato un post sul blog in cui condivideva di aver aggiornato i propri sistemi di apprendimento automatico per rilevare e rimuovere più recensioni false, schede di attività commerciali false e immagini e video fraudolenti.
I sistemi automatizzati e i team di revisione umana hanno rimosso oltre 200 milioni di foto, 7 milioni di video e bloccato o rimosso oltre 115 milioni di recensioni, il che rappresenta un aumento del 20% rispetto all'anno precedente, il 2021.
In che modo Google rileva lo spam fornito dagli utenti
Google utilizza nuovissimi modelli di machine learning per rilevare e rimuovere contenuti falsi e fraudolenti.
Questi modelli di machine learning cercano schemi insoliti nei contenuti forniti dagli utenti, inclusa la segnalazione di nuove forme di abuso che non erano state viste in precedenza.
Google ha condiviso:
“Utilizziamo da tempo l'intelligenza artificiale per aiutarci a individuare schemi di potenziali abusi e continuiamo a far evolvere la nostra tecnologia.
L'anno scorso abbiamo lanciato un aggiornamento significativo dei nostri modelli di machine learning che ci ha aiutato a identificare nuove tendenze di abuso molte volte più velocemente rispetto agli anni precedenti.
Ad esempio, i nostri sistemi automatizzati hanno rilevato un improvviso aumento dei profili delle attività con siti web che terminano con .design o .top, qualcosa che sarebbe difficile individuare manualmente su milioni di profili.
Il nostro team di analisti ha rapidamente confermato che questi siti Web erano falsi e siamo stati in grado di rimuoverli e disabilitare rapidamente gli account associati.
I sistemi di Google esaminano i nuovi contenuti prima che vengano pubblicati per bloccare i contenuti falsi o fraudolenti inviati al sistema di Google Maps.
Implementano anche un modello di apprendimento automatico per scansionare i contenuti già pubblicati, per rilevare i contenuti falsi che potrebbero essere sfuggiti alle revisioni iniziali.
Questi nuovi sistemi bloccano lo spam più velocemente rispetto al 2021 e ne catturano di più.
Google ha spiegato:
“In alcuni luoghi, i truffatori hanno iniziato a sovrapporre numeri di telefono imprecisi sopra le foto inviate, sperando di indurre vittime ignare a chiamare il truffatore anziché l'azienda vera e propria.
Per combattere questo problema, abbiamo implementato un nuovo modello di apprendimento automatico in grado di riconoscere i numeri sovrapposti alle immagini fornite analizzando specifici dettagli visivi e i layout delle foto.
Con questo modello, abbiamo rilevato e bloccato con successo la stragrande maggioranza di queste immagini fraudolente e che violano le norme prima che venissero pubblicate".
Statistiche di blocco dello spam
L'annuncio di Google ha condiviso che nel 2022:
- Google ha bloccato o rimosso oltre 115 milioni di recensioni, affermando che la maggior parte è stata bloccata prima di essere pubblicata.
- I nuovi algoritmi antispam hanno rimosso oltre 200 milioni di foto e più di 7 milioni di video che violavano le norme sui contenuti di Google.
- Bloccati 20 milioni di tentativi di creare falsi profili aziendali.
- Aggiunta protezione potenziata per oltre 185.000 aziende che stavano sperimentando attività sospette.
Nel gennaio 2023, Google ha inviato un commento alla FTC (leggi il PDF qui) che ha condiviso che Google utilizza segnali per identificare account falsi, oltre a rivedere il contenuto.
Google ha anche condiviso che ora esegue la scansione delle immagini per rilevare i contenuti sovrapposti alle immagini che hanno lo scopo di deviare le telefonate da un'azienda e verso il numero di telefono dei truffatori.
Controllano la presenza di bot, contenuti duplicati, modelli di parole simili a recensioni false note e utilizzano anche un sistema che chiamano "corrispondenza di testo intelligente" che aiuta a identificare i contenuti fuorvianti.
Autentico, Sicuro e Affidabile
Google utilizza revisori umani e automatici per bloccare le attività non autentiche nell'ecosistema di Google Maps.
Catturare attività fraudolente su Google Maps è importante sia per le persone che dipendono dalle recensioni aziendali sia per le aziende che hanno attività commerciali elencate nel sistema.
Immagine in primo piano di Shutterstock/ViDI Studio
Fonte: Google
