الگوریتم اسپم برین (Google Spam Brain) ، یکی از الگوریتم‌های مورد استفاده توسط موتور جستجوی گوگل است که از آن برای تشخیص و فیلترینگ محتوای اسپم در نتایج جستجو استفاده می گردد. این الگوریتم دائما در حال بروزرسانی است و مواردی همچون بهبود تجربه کاربری، افزایش کیفیت نتایج جستجو و جلوگیری از نمایش محتوای اسپم و کلاهبرداری جز اهداف این الگوریتم می باشند.
ساختار الگوریتم اسپم برین
همانطور که پیش‌تر نیز به آن اشاره شد، الگوریتم اسپم برین یکی از مؤلفه‌های اساسی سیستم جستجوی گوگل می‌باشد که از آن برای تشخیص و فیلترینگ محتوای اسپم در نتایج جستجو استفاده می‌گردد و در طراحی سایت می بایست به آن توجه داشت. در واقع با بکارگیری این الگوریتم، گوگل تلاش می‌کند تا به کاربران خود نتایج دقیق‌تر، با اعتبار بالاتر و مرتبط‌تری را ارائه دهد و از این طریق از نمایش محتوای بی کیفیت جلوگیری به عمل آورد.
البته باید توجه داشت که با توجه به پیچیدگی روشهای مورد استفاده در ساختار الگوریتم‌های گوگل، جزئیات دقیق عملکرد الگوریتم اسپم برین را نمی‌توان بطور کامل تشخیص داد. اما بصورت کلی باید گفت که گوگل از مجموعه‌ای از عوامل و سیگنال‌ها برای تشخیص محتوای اسپمی استفاده می‌کند. از جمله این موارد میتوان به کیفیت محتوا، تکراری بودن محتوا، استفاده از تکنیک‌های تقلبی و فیک برای ارتقای رتبه و … اشاره نمود.
اسپم یا هرزنامه چیست؟
هرزنامه، در اینترنت و وب، به محتوا و پیام‌های ناخواسته و تکراری اطلاق می‌شود که با هدف تبلیغاتی، فریبکاری، یا ایجاد اختلال فرستاده می‌شوند. هرزنامه می‌تواند در قالب‌های مختلفی باشد و در پلتفرم‌های متعددی نظیر ایمیل، شبکه‌های اجتماعی، وبلاگ‌ها، وب‌سایت‌ها، و انجمن‌های آنلاین دیده شود. از انواع اسپم ها میتوان به اسپم های تبلیغاتی , بد افزار , اسپم های تولید خودکار و اسپم های هک اطلاعات اشاره کرد.
عوامل تشخیصی محتوای اسپمی در الگوریتم اسپم برین
به طور کلی، شناسایی صفحات اسپم توسط موتورهای جستجو مانند گوگل یک فرایند پیچیده و چند مرحله‌ای می‌باشد و از ترکیب مجموعه‌ای از عوامل و سیگنال‌های مختلف در آن استفاده می گرددد. در ادامه به بررسی این عوامل و سیگنال‌ها می‌پردازیم:
کیفیت محتوای تولیدی
مسلما یکی از عوامل و فاکتورهای اصلی در شناسایی صفحات اسپم، کیفیت محتوای آنها خواهد بود. موتورهای جستجو به دنبال صفحاتی هستند که از محتوای مفید، اصیل و قابل اعتماد بهره می‌برند. صفحاتی که از محتوای نامرتبط، تکراری و بی ارزش بهره می‌بررند، ممکن است بعنوان صفحات اسپم شناسایی شوند.
ساختار وبسایت
ساختار وبسایت نیز تأثیر زیادی بر تشخیص اسپمی بودن یک صفحه دارد. وب‌سایت‌هایی که دارای ساختار نامناسبی هستند، مثلاً از تعداد لینک‌های خروجی یا لینک‌های غیرمرتبط زیادی بهره می‌برند، ممکن است به عنوان اسپم شناخته شوند.
بازخورد کاربران
بازخورد کاربران در قبال صفحات مورد جستجو را نیز بعنوان یکی از عوامل ارزیابی شناسایی صفحات اسپم در نظر داشت. اگر کاربران به صفحه‌ای مراجعه نموده و از آن خارج شوند، این امر ممکن است موجب شناسایی این صفحات بعنوان صفحات اسپم گردد.
تکنیک ها و روشهای برچسب گذاری
برای شناسایی محتوا و وبسایت های اسپم، از تکنیک‌های برچسب‌گذاری و برچسب‌های HTML و متا‌دیتا نیز استفاده می گردد. بعنوان مثالً استفاده از کلمات کلیدی نامرتبط یا پنهان کردن متن به وسیله CSS ممکن است نشانه‌ای از اسپم بودن یک صفحه باشد.
الگوریتم های یادگیری ماشین
با پیشرفت تکنولوژی، از الگوریتم‌های یادگیری ماشین نیز در شناسایی صفحات اسپم استفاده می‌شود. این الگوریتم‌ها با تحلیل داده‌‌های بزرگ و پیچیده، الگوهایی را کشف کنند و از این طریق به تشخیص صفحات اسپمی می‌پردازند.
نتیجه گیری
با توجه به توضیحات ارائه شده، میتوان نتیجه‌گیری کرد که شناسایی صفحات اسپم توسط موتورهای جستجوگر مانند گوگل فرایندی چند مرحله‌ای و پیچیده می‌باشد. در این فرایند مجموعه‌ای از عوامل همچون کیفیت محتوا، ساختار وبسایت، بازخورد کاربران، تکنیک‌های برچسب‌گذاری و الگوریتم‌های یادگیری ماشین دخیل هستند. باید توجه داشت که هدف اصلی از چنین فرآیندی، ارائه نتایج جستجوی با کیفیت و معتبر به کاربران و جلوگیری از نمایش صفحاتی که دارای محتوای اسپم یا ناکارآمد هستند می‌باشد.
بدون دیدگاه