Google utiliza IA para detectar reseñas falsas en línea más rápido


Google está aprovechando la nueva tecnología de inteligencia artificial para bloquear una oleada de reseñas falsas en línea que engañan a los clientes y perjudican a las empresas locales.

La empresa detuvo más de 170 millones de reseñas falsas en 2023, un aumento del 45% con respecto al año anterior.

La represión brinda un alivio bienvenido a los propietarios de empresas locales que han luchado con reseñas fraudulentas que dañan su reputación en Google Maps y la Búsqueda.

en un entrada en el blog, Google analiza cómo sus algoritmos ahora analizan patrones a lo largo del tiempo para identificar rápidamente actividades de revisión sospechosas. Esto incluye detectar reseñas idénticas copiadas en páginas comerciales o picos repentinos de calificaciones de 1 y 5 estrellas.

Un año de críticas más honestas

En 2023, Google recibió aproximadamente 20 millones de actualizaciones diarias de información de empresas locales, incluidos detalles como horarios comerciales y reseñas de clientes.

Para mantener la integridad de los datos en medio de este gran volumen de datos entrantes, Google implementó un nuevo algoritmo para identificar y eliminar rápidamente información engañosa o engañosa.

Google señala que el nuevo algoritmo identificó una estafa en la que se pagaba a personas para que escribieran reseñas falsas positivas. Al detectarlo, Google podría tomar medidas para cerrarlo. Esto evitó una mayor difusión de reseñas engañosas.

Además, Google informó haber eliminado o bloqueado lo siguiente:

  • Más de 170 millones de reseñas que violaron las políticas,
  • Aumento de 14 millones en la detección de vídeos que infringen las políticas
  • Más de 2 millones de intentos de reclamaciones fraudulentas en perfiles comerciales frustrados debido a protocolos de seguridad mejorados.

Beneficios clave para las empresas locales

Google informa que su nuevo algoritmo de detección de reseñas falsas puede ayudar a las empresas locales de las siguientes maneras:

  • Detección más rápida: El nuevo sistema de aprendizaje automático detecta patrones de revisión sospechosos más rápidamente que los métodos anteriores, lo que puede ayudar a proteger a las empresas del daño de las revisiones fraudulentas.
  • Mayor precisión: La precisión en la identificación de reseñas falsas ha mejorado en un 45% en comparación con 2022, lo que puede dar a las empresas más confianza en que sus calificaciones en línea reflejan principalmente experiencias reales de los clientes.
  • Protección contra estafas: El algoritmo identifica reseñas falsas individuales y esfuerzos coordinados más amplios para publicar reseñas fraudulentas, brindando a las empresas una mayor protección contra campañas organizadas de reseñas falsas.

Conclusiones para especialistas en marketing y propietarios de empresas locales

Google afirma que su esfuerzo continuo para topar el contenido falso beneficiará a los usuarios y protegerá a las empresas locales al asegurar mejor su reputación en línea.

La actualización podría conducir a una mayor igualdad de condiciones, y la reputación se convertiría en un reflejo más preciso de la calidad del servicio y la satisfacción genuina del cliente.

Para las empresas, el mensaje es concentrarse en ofrecer productos y servicios excepcionales, mientras Google trabaja para garantizar que la reputación en línea coincida con el desempeño en el mundo real.


Imagen destacada: captura de pantalla de blog.google/products/maps/how-machine-learning-keeps-contributed-content-helpful/, febrero de 2024.

Preguntas más frecuentes

¿Cómo ha cambiado el nuevo algoritmo la eficiencia del proceso de moderación de reseñas de Google?

El nuevo algoritmo ha mejorado significativamente la eficiencia del proceso de moderación de Google al:

  • Identificar patrones: Al analizar los patrones de revisión a lo largo del tiempo, el algoritmo puede identificar rápidamente actividades anómalas como contenido duplicado y fluctuaciones inusuales en las calificaciones.
  • Manejo de volumen: La capacidad de Google para gestionar aproximadamente 20 millones de actualizaciones diarias de información empresarial local demuestra la capacidad del algoritmo para manipular grandes volúmenes de datos manteniendo la precisión.
  • Detener estafas: Las medidas proactivas de Google han cerrado esquemas en los que se compensaba a personas por escribir reseñas falsificadas, protegiendo la integridad de las calificaciones de las empresas.

¿Qué medidas prácticas puedo tomar como especialista en marketing a la luz de las nuevas capacidades de detección de reseñas de Google?

Con las capacidades mejoradas de detección de reseñas falsas de Google, los especialistas en marketing deben considerar las siguientes acciones:

  • Centrarse en la autenticidad: Fomente los comentarios genuinos de los clientes en lugar de utilizar medios artificiales para inflar las calificaciones.
  • Reseñas de monitores: Evalúe periódicamente las reseñas de su empresa en Google para detectar patrones anormales e informar actividades sospechosas.
  • Interactuar con los clientes: Responda a críticas positivas y negativas para demostrar compromiso activo y preocupación por la experiencia del cliente.



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