In einem Blogbeitrag teilte Google mit, dass es seine maschinellen Lernsysteme aktualisiert hat, um mehr gefälschte lokale Unternehmensbewertungen, gefälschte Unternehmenseinträge und betrügerische Bilder und Videos zu erkennen und zu entfernen.
Die automatisierten Systeme und die menschlichen Bewertungsteams entfernten über 200 Millionen Fotos, 7 Millionen Videos und sperrten oder entfernten über 115 Millionen Bewertungen, was einen Anstieg von 20 % gegenüber dem Vorjahr (2021) bedeutet.
Wie Google von Nutzern verursachten Spam abfängt und gefälschte lokale Unternehmensbewertungen aufspührt
Google verwendet brandneue maschinelle Lernmodelle, um gefälschte und betrügerische Inhalte zu erkennen und zu entfernen.
Diese Modelle des maschinellen Lernens suchen nach ungewöhnlichen Mustern in den von Nutzern beigetragenen Inhalten, einschließlich der Erkennung neuer Formen des Missbrauchs, die zuvor nicht erkannt wurden.
Google teilte mit:
„Wir setzen seit langem maschinelle Intelligenz ein, um potenzielle Missbrauchsmuster zu erkennen, und wir entwickeln unsere Technologie ständig weiter.
Im vergangenen Jahr haben wir unsere Modelle für maschinelles Lernen grundlegend überarbeitet, so dass wir neue Missbrauchstendenzen um ein Vielfaches schneller erkennen konnten als in den Vorjahren.
Unsere automatisierten Systeme haben zum Beispiel einen plötzlichen Anstieg von Geschäftsprofilen mit Websites festgestellt, die auf .design oder .top enden – etwas, das manuell bei Millionen von Profilen nur schwer zu erkennen wäre.
Unser Analystenteam hat schnell bestätigt, dass es sich bei diesen Websites um Fälschungen handelt – und wir konnten sie schnell entfernen und die zugehörigen Konten deaktivieren.“
Die Systeme von Google überprüfen neue Inhalte, bevor sie veröffentlicht werden, um gefälschte oder betrügerische Inhalte zu blockieren, die an das Google Maps-System übermittelt werden.
Außerdem setzen sie ein maschinelles Lernmodell ein, um bereits veröffentlichte Inhalte zu scannen und gefälschte Inhalte zu erkennen, die bei den ersten Überprüfungen durchgerutscht sein könnten. Keiner will gefälschte lokale Unternehmensbewertungen wirklich.
Diese neuen Systeme blockieren Spam schneller als im Jahr 2021 und fangen mehr davon ab.
Google erklärt:
„An einigen Orten haben Betrüger begonnen, falsche Telefonnummern über die beigefügten Fotos zu legen, in der Hoffnung, ahnungslose Opfer dazu zu bringen, den Betrüger anzurufen, anstatt das tatsächliche Unternehmen.
Um dieses Problem zu bekämpfen, haben wir ein neues Modell für maschinelles Lernen entwickelt, das durch die Analyse spezifischer visueller Details und des Layouts von Fotos überlagerte Zahlen erkennen kann.
Mit diesem Modell ist es uns gelungen, die überwiegende Mehrheit dieser betrügerischen und richtlinienwidrigen Bilder zu erkennen und zu blockieren, bevor sie veröffentlicht wurden.“
Spam-Blockier-Statistiken
In der Ankündigung von Google heißt es, dass dies im Jahr 2022 der Fall sein wird:
- Google blockierte oder entfernte mehr als 115 Millionen Bewertungen und gab an, dass die meisten davon vor ihrer Veröffentlichung blockiert wurden.
- Die neuen Algorithmen zur Spam-Bekämpfung entfernten über 200 Millionen Fotos und mehr als 7 Millionen Videos, die gegen die Google-Inhaltsrichtlinien verstießen.
- 20 Millionen Versuche, gefälschte Unternehmensprofile zu erstellen, wurden blockiert.
- Erhöhter Schutz für über 185.000 Unternehmen, die verdächtige Aktivitäten festgestellt haben.
Im Januar 2023 sandte Google eine Stellungnahme an die FTC (lesen Sie das PDF hier), in der mitgeteilt wird, dass Google neben der Überprüfung des Inhalts auch Signale verwendet, um gefälschte Konten zu erkennen.
Google teilte auch mit, dass es jetzt Bilder scannt, um auf den Bildern eingeblendete Inhalte zu erkennen, die dazu gedacht sind, Anrufe von einem Unternehmen auf die Telefonnummer des Betrügers umzuleiten.
Sie suchen nach Bots, doppelten Inhalten und Wortmustern, die bekannten gefälschten Bewertungen ähneln, und verwenden außerdem ein System, das sie „intelligenten Textabgleich“ nennen und das hilft, irreführende Inhalte zu erkennen.
Authentisch, sicher und verlässlich
Google setzt sowohl automatisierte als auch menschliche Prüfer ein, um unauthentische Aktivitäten im Google Maps-Ökosystem zu verhindern. Den gefälschte lokale Unternehmensbewertungen schaden dem Ruf von Google und dessen Glaubwürdigkeit. Aber auch uns Unternehmern, wenn Sie Kunden nicht auf Bewertungen verlassen können.
Das Aufspüren betrügerischer Aktivitäten auf Google Maps ist sowohl für die Menschen, die sich auf die Unternehmensbewertungen verlassen, als auch für die Unternehmen, die ihre Geschäfte in das System eintragen lassen, wichtig. Bewertungen im Internet sind wichtig für das lokale Marketing. Daher ist es auch ein zentrales Thema in unserem Kurs lokales Marketing wo wir Ihnen zeigen wie Sie zu laufend neuen und guten Bewertungen kommen, welche echt und fair erarbeitet werden.
Quelle: Google
