Le nouvel algorithme a intercepté 45 % d’avis frauduleux de plus en 2015 qu’en 2022. Au total, 170 millions d’évaluations qui ne respectaient pas les conditions ont été éliminées au cours de l’année précédente.
En outre, 12 millions de faux profils d’entreprises ont été supprimés ou bloqués en 2015, et 14 millions de vidéos violant les règles ont été supprimées. En outre, 2 millions d’efforts ont été bloqués par des individus revendiquant des profils de service qui ne leur appartenaient pas. Ces derniers représentaient 1 million de cas de plus qu’en 2022.
Le nouvel algorithme basé sur l’apprentissage automatique doit découvrir et éliminer les faux avis plus rapidement. Pour ce faire, l’algorithme examine les signaux quotidiens à plus long terme, par exemple si le même avis est souvent publié dans de nombreuses entreprises ou si une entreprise obtient tout d’un coup des avis compris entre une et cinq étoiles.
Exemple
L’algorithme nécessite d’obtenir les anomalies séparément ou sous forme de modèles d’attaque plus larges. Dans un cas, des fraudeurs ont assuré beaucoup d’argent en rédigeant de fausses évaluations ou en cliquant sur des publicités sur Internet.
L’algorithme pourrait détecter ces campagnes en évaluant continuellement des modèles, par exemple si certains comptes avaient réellement publié des avis auparavant. . Ces modèles ont ensuite été utilisés pour ajuster l’algorithme et lui permettre d’identifier et de supprimer bien mieux les faux avis en question.
Au total, jusqu’à 5 millions de faux avis ont été éliminés en procédant ainsi en quelques semaines seulement. .
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