Войти как пользователь
Вы можете войти на сайт, если вы зарегистрированы на одном из этих сервисов:

Антиспам на основе анализа поведения пользователей

Россия +7 (495) 960-65-87
Шрифт:
0 4177

Исторически сложилось, что поисковые системы использовали упрощенные модели для извлечения сигналов для ранжирования и антиспама. По мере роста трафика и кликстрима стал возможным переход к более реалистичным моделям. Например, на смену модели случайного блуждания PageRank пришли модели учета поведения реальных пользователей (Browserank и аналогичные алгоритмы).

Конечно, этот переход не означает безоговорочного отказа от традиционного PageRank, но означает уменьшение его вклада в расчет релевантности документа в пользу новых возможностей.

Важно, что реалистичные модели обеспечивают не только лучший сигнал в ранжировании, но и позволяют эффективно подавлять спам. Рассмотрим некоторые подходы, опубликованные в статье «Identifying Web Spam with User Behavior Analysis», Tsinghua University, Beijing, 2008.

Авторы решили две задачи:

  1. Выявлены поведенческие шаблоны, позволяющие эффективно обнаруживать спам,
  2. Создана платформа для обнаружения новых способов спама.

Технической базой для эксперимента послужил фрагмент лога поисковой системы sogou.com за 57 суток (лето 2007 года). Этот массив данных содержал 22.1 миллиона пользовательских сессий и 2,74 миллиарда кликов по 800 миллионам документов.

Шаблоны, хорошо характеризующие спам

Доля seo-трафика на документ

Определим долю seo-трафика (search engine oriented visit, SEOV):

Гипотеза проста: на спамные документы пользователи обычно попадают только через поисковую выдачу. Напротив, на качественные документы обычно существует не seo-трафик. Предполагаем, SEOV для спамных документов будет более высоким. Посмотрим на распределение качественных и спамных документов по интервалам SEOV:

Видно, что 82% хороших документов получили менее 10% трафика из поисковых систем. С другой стороны, для почти 60% спамных документов доля seo-трафика 40% и более. При этом всего 1% качественных документов имеет SEOV более 70%.

Документ как источник трафика

При клике по ссылке и источник, и целевая страница перехода фиксируются в web access log’е. Любой документ может являться как получателем, так и источником трафика. Хотя спамные документы могут содержать большое количество исходящих ссылок, они обычно не порождают трафика на целевые страницы.

Определим долю случаев, в которых документ является источником трафика (source page rate, SP):

Из распределения документов по приведенному критерию видно, что SP для качественных страниц обычно больше, чем для спамных:

Почти половина спамных документов, присутствующих в training set’е, редко выступают источником трафика (SP < 5%). Лишь 7.7% спамных документов демонстрируют SP более 40%, доля качественных документов в этом же диапазоне SP — более 53%.

Доля коротких визитов

Очевидно, контент спамных документов не стимулирует пользователей проводить много времени на сайте. Определим долю коротких визитов (short-time navigation rate, SN rate):

Переменная N может варьироваться, исследователи установили ее равной 3. Физический смысл SN прост — это доля сессий, в которых было просмотрено менее N документов сайта.

Видно, что доля коротких визитов позволяет неплохо решить задачу выявления спама:

Алгоритм обнаружения спама, основанный на анализе особенностей поведения пользователей

Выявление спама — типичная задача классификации. Исследователи использовали наивный байесовский классификатор и рассмотрели одно- и многофакторную модели. Итоговая функция оценки вероятности документа быть спамным:

Детали реализации доступны в исходной статье.

Интересно, что предложенные факторы оказались практически независимы:

По-видимому, это связано с различной природой источников данных.

Алгоритм выявления спама:

  1. Сбор лога,
  2. Расчет SEOV и SP для каждого документа,
  3. Расчет SEOV и SP для каждого сайта (усредняя документные данные п.2),
  4. Расчет SN для каждого сайта,
  5. Расчет вероятности документа оказаться спамным.

Результаты

Обучив классификатор, разработчики алгоритма протестировали его на случайной выборке из 1564 сайтов. Асессоры сочли 345 сайтов спамными, 1060 не спамными, 159 — затруднились оценить. Построенная ROC иллюстрирует, что SP и SEOV позволяют эффективнее обнаружить спам, чем SN:

Интересна проблема скорости реакции на появление спама. Традиционно на выявление спама требуется время. Это хорошо видно на следующей кривой:

Предложенный авторами метод позволяет ускорить обнаружение спама.

Практические рекомендации

Чтобы снизить вероятность разметки сайта как спамного, нужно:

  1. Думать о счастье пользователя:

    • Размещать полезный контент и сервисы
    • Ссылаться на авторитетные источники
    • Обеспечивать удобную навигацию
  2. Стремиться получать трафик из различных источников
  3. Не привлекать плохо конвертирующийся трафик:

    • с низкокачественных и/или нетематических ресурсов
    • по объявлениям или ссылкам, не релевантным акцептору

Не используйте спам, привлекайте целевую аудиторию, цените время ваших пользователей. Удачи!


Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы Даше Калинской


Новые 
Новые
Лучшие
Старые
Сообщество
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
Поделиться 
Поделиться дискуссией:
Отправить отзыв
ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
SEOnews и Serpstat запускают конкурс для интернет-маркетологов
Анна Ольяная
4
комментария
0
читателей
Полный профиль
Анна Ольяная - благодарю :)
Как построить качественную ссылочную массу сайта
Айрат Рахимзянов
39
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Айрат Рахимзянов - Спасибо Кирилл. Сейчас восстановилась работа сервиса: take.ms/ttXrw
«Я оптимизировал сайт, а он не в ТОП! Что делать?»
Павел Горбунов
7
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Павел Горбунов - Как можно в инструменте tools.pixelplus.ru/tools/text-natural сравнить текст со страницы конкурента и со своей страницы? Я вижу возможность только для проверки одного урла.
Мир глазами поисковых систем
Александр Рунов
4
комментария
0
читателей
Полный профиль
Александр Рунов - Какой регион, если не секрет? В Мск, в ряде ВК тематик (в тех же "окнах" или "колесах"), без работы с внешними факторами по ВЧ запросам в ТОП не выплывешь. Хотя в большинстве направлений вполне реально.
Влияние HTTPS на ранжирование региональных поддоменов в Яндексе
Екатерина Иванова
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Екатерина Иванова - Посмотрите на сколько упал трафик и на сколько потом вырос:упал на 10-20% на 1 месяц, а вырос в итоге в 5 раз. Одним мартовским трафиком всё падение перекрыли. Или можно ждать Яндекс неопределённое количество времени со стартовым уровнем трафика. Упущенные возможности и всё-такое.
Google.ru внесли в реестр запрещенных сайтов
Гость
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Гость - Гон, все работает и будет работать. Да и пусть банят, будет как с рутрекером.
Монетизация сайта. Как, когда, сколько?
Ruslan Baybekov
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Ruslan Baybekov - Максим, добавили возможность вывода дохода на Яндекс Деньги и WMR.
Интеграция call tracking и CRM: углубленный анализ данных о звонках и продажах
Денис
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Денис - Какой смысл вообще в облачных CRM, обрезанный фугкционал, свое дописать невозможно, слив клиентов другим компаниям. Серверные бесплатные CRM куда надежней и кастамизируй как хочешь.
SEMrush: факторы ранжирования в Google в 2017 году
Анна Макарова
292
комментария
0
читателей
Полный профиль
Анна Макарова - Уважаемый S1, я тоже понимаю, что есть такие люди, которые заметив допущенную неточность несутся на всех парусах продемонстрировать "силу" своего ума. Спасибо вам за пристальное внимание. Это поможет нам быть лучше.
Дашборд Метрика 2.0 – мониторинг проблем на сайте в режиме реального времени
Константин Сокол
24
комментария
0
читателей
Полный профиль
Константин Сокол - Есть динамика трафика по разделам. Этот виджет показывает некоторые фильтры, в результате которых с поиска выпадают целые разделы.
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
373
Комментариев
292
Комментариев
262
Комментариев
219
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
137
Комментариев
121
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
95
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
67
Комментариев
60
Комментариев
59
Комментариев
55
Комментариев
52
Комментариев
48
Комментариев
45

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!