偽レビューを阻止！Google Mapsの新しい機械学習技術とは？

Googleは、Google Mapsやローカル検索における偽のコンテンツやレビューとの戦いを強化しています。以下、その取り組みの詳細と統計です。

2022年の成果

• ポリシー違反のレビューを1億1500万件以上ブロックまたは削除しました。これは前年比で20%の増加です。
• 写真は2億枚以上、ビデオは700万件以上がブロックまたは削除されました。
• 偽のGoogleビジネスプロファイルの作成を2000万回以上阻止しました。

技術の進化

Google Mapsでは、スパムを検出・防止するための2つの新しい機械学習ベースの技術を導入しました。
新しい機械学習モデルをリリース。これにより、新しい悪用トレンドを以前よりも迅速に特定できるようになりました。
ユーザーが投稿した写真上に不正確な電話番号をオーバーレイする詐欺師を検出する新しい機械学習モデルを追加しました。

レビューの仕組み

Googleは、Mapsのレビューの仕組みに関する詳細を公開しています。これには、ポリシーの策定・実施方法、コンテンツのモデレーションにおける機械と人間の役割が含まれています。
ポリシーの策定: 世界が変わるにつれて、Googleのポリシーも進化しています。例として、COVID-19のワクチン接種の証明を求める政府やビジネスの変化に対応しています。
機械学習の活用: 提出されるレビューはすぐにモデレーションシステムに送信され、ポリシー違反が検出されなければ数秒で公開されます。
人間のモデレーター: 品質テストを行い、機械学習モデルのトレーニングをサポート。これにより、偽のレビューの検出能力が向上しています。
この情報は、ローカルのランキング要因としてのレビューに関心がある方々にとって非常に重要です。Googleのレビューの取り扱いを理解することで、そのポリシーを遵守し、ビジネスの可視性を向上させる手助けとなります。

Google ビジネスプロフィール（旧：マイビジネス）のレビューシステムの信頼性

Google Mapsのレビューに関する取り組みを詳しく見ると、Googleはユーザーの信頼性とビジネスの正確性を維持するための継続的な努力をしています。2022年の統計からも、偽のレビューやコンテンツに対する厳格な対応が明らかです。新しい機械学習技術の導入は、不正行為の早期発見と対応を強化しており、これによりユーザーとビジネスの双方にとっての信頼性が高まっています。また、人間のモデレーターと機械学習の連携により、レビューの品質と公正性が確保されています。これらの取り組みを通じて、Googleはローカルビジネスの評価が公平かつ正確に行われることを目指しており、ユーザーとビジネスの双方にとって信頼できるプラットフォームを提供し続けています。

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