Machine Learning bei der Spambekämpfung

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Immer mehr Einsatzbereiche

Machine Learning ist (nicht nur) bei Google das nächste große Ding. Um genau zu sein, ist es sogar das aktuelle große Ding. Nicht erst seit RankBrain ist Google bestrebt, das maschinelle Lernen und die künstliche Intelligenz zu seinem Vorteil zu nutzen – um die organischen Suchergebnisse weiter zu verbessern.

So ist es wenig überraschend, dass auch beim Kampf gegen den Spam auf Machine Learning zurückgegriffen werden soll. Denn alles, was die menschlichen Spam-Fighter entlastet, dürfte für Google eine willkommene Gelegenheit sein. Zudem können Maschinen fraglos Massen an Daten durchwühlen, mit denen Menschen schlicht überfordert wären.

Machine Learning soll genutzt werden

So sieht es auch Google’s Andrey Lipattsev. In einem Q&A sprach er unter anderem mit Rand Fishkin über die Möglichkeiten, die das maschinelle Lernen im Hinblick auf den Kampf gegen den Spam eröffnen kann. Auf die entsprechende Nachfrage hin gab er dabei folgendes zu Protokoll:

“Ich kann sagen, dass wir uns definitiv die Möglichkeiten angesehen haben, wie wir Machine Learning in allen Bereichen nutzen können. Das beinhaltet auch Webspam und andere Bereiche. […] Ich kann jetzt nicht für Maps sprechen, wäre aber nicht überrascht, wenn die Kollegen es bereits ausprobiert hätten. […]

Beim Thema Webspam kann ich leider auf keine großen Erfolge, die wir damit gemacht hätten, verweisen. Aber ich bin ziemlich optimistisch dass wir es weiter ausprobieren werden. Und ich glaube auch, dass allein die Effekte unserer Versuche im Endeffekt sehr nützlich waren und wir dadurch viel gelernt haben.”

Wird Machine Learning schon genutzt?

Diese Aussage ist natürlich etwas zweideutig. Denn Andrey gibt zwar zu bedenken, dass mit Machine Learning experimentiert wird – seine Worte lassen sich jedoch auch so deuten, dass es noch nicht flächendeckend genutzt wird, um Spam in den organischen Suchergebnissen zu bekämpfen.

Hier kommt ein Tweet des ehemaligen Googlers Murat Yatagan ins Spiel. Denn er ist der Meinung, dass der Kampf gegen Spam schon “immer darauf basiert, skalierbare Automation zu nutzen, um damit fragwürdige Muster zu erkennen. Ein Schlüssel dazu war schon immer das maschinelle Lernen.”

Auf die Nachfrage, ob Google’s Spam Algorithmen gegenwärtig Machine Learning nutzen, antwortete er mit: “Auf gewisse Weise”. Und dies deckt sich mit dem, was man heraushören kann, wenn man Google-Verantwortlichen zuhört. Denn auch John Mueller hat schon mehrfach betont, dass nicht alle Spamfragen von Menschen bearbeitet werden.

Machine Learning vs. Spam kann zum Erfolg werden

Es macht also Sinn, den Algorithmen die Chance zu geben, im Tagesgeschäft auch dazuzulernen. In einer Phase, in der mit RankBrain bereits ein ML-Algorithmus existiert, kann man davon ausgehen, dass Google zu solchen Neuerungen zumindest technisch in der Lage sein sollte.

Und auch, wenn es auf diesem Gebiet laut Andrey noch keine durchschlagenden Erfolge zu verzeichnen gab, so gibt es für Google keinen ersichtlichen Grund, die Bemühungen in dieser Hinsicht einzustellen. Denn auf lange Sicht kann ein lernender Spam-Algorithmus unglaublich effizient werden. Und dazu muss er in freier Wildbahn getestet und angewandt werden.

Gerade dann, wenn neue Spam-Methoden in Mode kommen, könnte dieser sie vielleicht noch schneller erkennen, als das Spam-Team dazu in der Lage wäre. Wichtig wäre bei aller Euphorie allerdings, auch den maschinell lernenden Algorithmus weiterhin von echten Menschen kontrollieren zu lassen.

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Nach meinem Studium der Politikwissenschaften (Schwerpunkt Diplomatie) habe ich im Juni 2015 das SEO Portal bei der imwebsein GmbH mitgegründet. Seit Januar 2017 bin ich nun als Chefredakteur für den redaktionellen Teil zuständig. Daneben kümmere ich mich als ehrenamtlicher Pressewart um die Öffentlichkeitsarbeit des Badminton-Club Tempelhof.

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