Google đã công bố một nghiên cứu mới về việc phát hiện spam AI. Thay vì đánh giá từng video một, hệ thống mà họ mô tả nhắm vào các cụm tài khoản phối hợp sản xuất nội dung tổng hợp quy mô lớn. Glenn Gabe, Chủ tịch của G-Squared Interactive, là một trong những người đầu tiên trong cộng đồng SEO chỉ ra nghiên cứu này trên LinkedIn.
Bài báo, do bốn nhà nghiên cứu của Google viết, chi tiết về Hệ thống Kết thúc Cụm Quy mô (S-CTS), được xây dựng cho các nền tảng video trực tuyến. Kết quả là của Google, và hệ thống này chưa được xác nhận là một phần của Google Search.
Logic phát hiện đã thay đổi
Các nhà nghiên cứu xác định một lỗ hổng cốt lõi trong việc điều chỉnh nội dung truyền thống. Các hệ thống đánh giá nội dung từng bài đăng một có thể bị áp đảo bởi các mạng đối kháng sử dụng AI sinh để sản xuất những gì họ mô tả là "các biến thể độc đáo vô hạn của spam chức năng giống hệt nhau."
Thay vì đánh dấu từng mảnh nội dung riêng lẻ, S-CTS xác định các cụm tài khoản chia sẻ tín hiệu hạ tầng, hành vi xuất bản, mẫu ngữ nghĩa và các tác phẩm do AI tạo ra. Hệ thống này nhắm vào các mẫu sản xuất phối hợp, không phải vi phạm chính sách trong một lần tải lên đơn lẻ.
Bài báo cũng báo cáo tỷ lệ đảo ngược dưới 1% và giảm 32% thời gian xác thực cụm so với đánh giá của con người. Các ngưỡng thực thi tự động được thiết lập để ưu tiên độ chính xác hơn là độ thu hồi, cụ thể là để tránh trừng phạt các nhà sáng tạo cá nhân sử dụng công cụ AI một cách hợp pháp.
Điều này báo hiệu gì về hướng đi của Google
S-CTS được xây dựng cho các nền tảng video, và phần công việc tương lai của bài báo tập trung vào phát hiện deepfake và xác minh nguồn gốc mật mã, không phải nội dung viết hoặc hệ thống xếp hạng Tìm kiếm. Vẽ một đường thẳng từ nghiên cứu này đến Google Search sẽ vượt quá những gì bài báo hỗ trợ.
Điều nó tiết lộ là cách các nhà nghiên cứu của Google suy nghĩ về vấn đề spam AI ở cấp độ hệ thống.
Các chính sách spam hiện tại của Google đã đánh dấu lạm dụng nội dung quy mô , điều này bao gồm việc tạo ra một khối lượng lớn trang cung cấp ít giá trị cho người dùng, và rõ ràng chỉ ra những nỗ lực để thao túng phản hồi của AI sinh trong Tìm kiếm.Logic trong nghiên cứu này nhất quán với định vị đó: Các mẫu sản xuất phối hợp dễ phát hiện hơn các vi phạm nội dung đơn lẻ. Đối với các nhà tiếp thị tìm kiếm, điểm mấu chốt không phải là S-CTS bản thân nó, mà là mẫu. Google ngày càng trở nên tốt hơn trong việc phát hiện nội dung quy mô lớn, có mẫu, vì vậy cách an toàn nhất là: Xuất bản nội dung gốc, hữu ích thay vì chạy theo số lượng.
Cách theo dõi khả năng hiển thị của bạn với Semrush
S-CTS áp dụng cho các nền tảng video, không phải nội dung Tìm kiếm. Nhưng nếu thứ hạng của bạn thay đổi cùng với một bản cập nhật spam, việc có theo dõi có cấu trúc giúp bạn phân tách vấn đề chất lượng nội dung khỏi vấn đề thuật toán.
Trong
Organic Research , kéo một miền đối thủ và kiểm tra xu hướng khả năng hiển thị của họ trong cùng khoảng thời gian. Nếu một đối thủ đã tiến bộ trong khi của bạn giảm, bối cảnh đó giúp phân tách vấn đề cụ thể của một trang web khỏi sự thay đổi toàn ngành.Đối với các đội doanh nghiệp,
Semrush Enterprise AIO cung cấp phân tích sâu hơn trên các bề mặt tìm kiếm truyền thống và dựa trên AI, bao gồm phần chia giọng nói và traffic giới thiệu từ AI. cung cấp phân tích sâu hơn trên các tìm kiếm truyền thống và các bề mặt tìm kiếm bằng AI, bao gồm cả thị phần và traffic giới thiệu từ AI.
Đưa góc nhìn thành kế hoạch.
Chia sẻ website và mục tiêu để LionTech tư vấn giải pháp phù hợp.
Đăng ký tư vấn ↗