Google: машинное обучение справляется с большинством очевидного спама в поиске
Google опубликовал новый выпуск подкаста Search Off The Record. В нем сотрудники поиска Джон Мюллер, Мартин Сплитт и Гэри Илш обсудили такие вопросы, как борьба со спамом, предотвращение взлома сайта и другие.
Специальным гостем выпуска стал сотрудник команды качества поиска Дуй Нгуен (Duy Nguyen).
По словам Нгуена, Google создал «очень эффективную и всеобъемлющую модель машинного обучения», которая помогает поисковой системе устранять «большинство очевидного спама». Эта модель справляется с основным объемом спама и позволяет команде качества поиска уделять больше времени «более важной работе». Он также добавил, что данная модель машинного обучения взяла на себя основную часть работы по борьбе со спамом в поиске.
Нгуен рассказал об этом, начиная с 3:45 минуты подкаста.
Позже он также рассказал, что спам в результате взлома все еще представляет собой проблему для экосистемы. Многие сайты используют устаревшие платформы и являются легкими целями для злоумышленников. При этом Нгуен отметил, что на сегодня речь идет в основном не о сложных взломах, а о легко доступных лазейках.
Google уведомляет владельцев сайтов о взломе через Search Console.
По словам Нгуена, одна из тех вещей, которые не дают ему спокойно спать, это онлайн-скам – такой, как спам, который маскируется под сообщения от службы поддержки Gmail. Google усердно работает над этим, но в данном случае также важна осведомленность пользователей.
Затем сотрудники Google также поговорили о том, что владельцам сайтов не стоит копировать спамеров только потому, что они могут хорошо ранжироваться. Причина может быть в другом.
Нгуену также очень не нравится, что вебмастера фокусируются на внешних метриках (от внешних сервисов) и на их улучшении вместо того, что подумать о сайте в целом.
Прослушать весь выпуск целиком:
Напомним, что в предыдущем выпуске подкаста Гэри Илш подтвердил, что Google может обрабатывать антонимы как синонимы и заявил, что в поиске не так много возможностей для уловок.