{"id":35108,"date":"2019-10-31T22:02:22","date_gmt":"2019-10-31T19:02:22","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/kak-my-moderiruem-obyavleniya\/"},"modified":"2019-10-31T22:02:22","modified_gmt":"2019-10-31T19:02:22","slug":"kak-my-moderiruem-obyavleniya","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/kak-my-moderiruem-obyavleniya","title":{"rendered":"Wie wir Anzeigen moderieren","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wie wir Anzeigen moderieren\" src=\"\/wp-content\/uploads\/26550996eb43e06cf069d989d90fe8d5.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nJeder Dienst, dessen Nutzer eigene Inhalte (UGC \u2013 vom Nutzer generierte Inhalte) erstellen k\u00f6nnen, steht nicht nur vor gesch\u00e4ftlichen Herausforderungen, sondern muss auch Ordnung im UGC schaffen. Schlechte oder unzureichende Inhaltsmoderation kann die Attraktivit\u00e4t des Dienstes f\u00fcr die Benutzer verringern, bis hin zur Einstellung des Betriebs. <\/p>\n<p>Heute erz\u00e4hlen wir Ihnen von der Synergie zwischen YuLa und Odnoklassniki, die uns hilft, die Anzeigen in YuLa effektiv zu moderieren. <\/p>\n<p>Synergie ist generell eine sehr n\u00fctzliche Sache, und in der heutigen Welt, in der sich Technologien und Trends sehr schnell \u00e4ndern, kann sie zu einem hilfreichen Werkzeug werden. Warum sollten Sie knappe Ressourcen und Zeit daf\u00fcr aufwenden, etwas zu erfinden, das bereits erfunden und verfeinert wurde? <\/p>\n<p>So dachten wir auch, als wir vor der Herausforderung standen, nutzergenerierte Inhalte \u2013 Bilder, Texte und Links \u2013 zu moderieren. Unsere Nutzer laden t\u00e4glich Millionen von Inhalten in YuLa hoch, und ohne automatisierte Verarbeitung ist es v\u00f6llig unrealistisch, all diese Daten manuell zu moderieren.<\/p>\n<p>Deshalb haben wir auf die bereits bestehende Modulationsplattform zur\u00fcckgegriffen, die unsere Kollegen von Odnoklassniki bis zum Zustand \"fast perfekt\" weiterentwickelt hatten.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h2>Warum Odnoklassniki?<\/h2>\n<p>\nT\u00e4glich str\u00f6men Dutzende Millionen Nutzer in das soziale Netzwerk, die Milliarden von Inhalten ver\u00f6ffentlichen: von Fotos \u00fcber Videos bis hin zu Texten. Die Moderationsplattform von Odnoklassniki hilft dabei, sehr gro\u00dfe Datenmengen zu \u00fcberpr\u00fcfen und gegen Spam und Bots vorzugehen. <\/p>\n<p>Das Moderationsteam von OK hat \u00fcber 12 Jahre lang umfangreiche Erfahrungen gesammelt, da es sein Tool kontinuierlich verbessert. Wichtig ist, dass sie nicht nur ihre vorhandenen L\u00f6sungen teilen konnten, sondern auch die Architektur ihrer Plattform an unsere spezifischen Anforderungen anpassen konnten.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wie wir Anzeigen moderieren\" src=\"\/wp-content\/uploads\/5f98b6c93728aad3de613fffb153f3d4.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nZur Vereinfachung werden wir die Moderationsplattform von OK fortan einfach \"Plattform\" nennen.<\/p>\n<h2>Wie alles organisiert ist<\/h2>\n<p>\nZwischen Yula und Odnoklassniki erfolgt der Datenaustausch \u00fcber <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/kafka.apache.org\/\">Apache Kafka<\/a><\/noindex>. <\/p>\n<p>Warum wir dieses Tool gew\u00e4hlt haben:<\/p>\n<ul>\n<li>Bei Yula durchlaufen alle Anzeigen eine Postmoderation, daher war anfangs keine synchrone Antwort erforderlich.\n<\/li>\n<li>Sollte es zu einer extremen Auslastung kommen und Yula oder Odnoklassniki nicht verf\u00fcgbar sein, beispielsweise aufgrund hoher Lastspitzen, gehen die Daten aus Kafka nicht verloren und k\u00f6nnen sp\u00e4ter nachgelesen werden.\n<\/li>\n<li>Die Plattform wurde bereits mit Kafka integriert, wodurch die meisten Sicherheitsfragen gel\u00f6st wurden.\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n <img decoding=\"async\" alt=\"Wie wir Anzeigen moderieren\" src=\"\/wp-content\/uploads\/5aeaf03bac41c3113659d6d739021e71.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nF\u00fcr jede von einem Benutzer erstellte oder ge\u00e4nderte Anzeige in Yula wird ein JSON mit den Daten erstellt, das in Kafka abgelegt wird, um eine sp\u00e4tere Moderation zu erm\u00f6glichen. Die Anzeigen werden aus Kafka in die Plattform geladen, wo sie automatisch oder manuell bewertet werden. Schlechte Anzeigen werden mit einer Begr\u00fcndung gesperrt, w\u00e4hrend die Anzeigen, in denen die Plattform keine Verst\u00f6\u00dfe gefunden hat, als 'gut' gekennzeichnet werden. Alle Entscheidungen werden dann an Yula zur\u00fcckgesendet und im Service angewendet.<\/p>\n<p>Zusammengefasst geht es f\u00fcr Yula um einfache Schritte: Eine Anzeige an die Plattform von Odnoklassniki senden und zur\u00fcck eine R\u00fcckmeldung 'ok' oder den Grund, warum es nicht 'ok' ist, erhalten.<\/p>\n<h2>Automatische Verarbeitung<\/h2>\n<p>\nWas passiert mit der Anzeige, nachdem sie in die Plattform aufgenommen wurde? Jede Anzeige wird in mehrere Entit\u00e4ten unterteilt:<\/p>\n<ul>\n<li>Titel,\n<\/li>\n<li>Beschreibung,\n<\/li>\n<li>Fotos,\n<\/li>\n<li>ausgew\u00e4hlte Kategorie und Unterkategorie der Anzeige,\n<\/li>\n<li>Preis.\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"Wie wir Anzeigen moderieren\" src=\"\/wp-content\/uploads\/e4396a3b4378975987fe3a871c3d6fbf.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nAnschlie\u00dfend f\u00fchrt die Plattform eine Clusterung f\u00fcr jede Entit\u00e4t durch, um Duplikate zu finden. Dabei werden Texte und Fotos unterschiedlich gruppiert.<\/p>\n<p>Die Texte werden vor der Clusterung normalisiert, um Sonderzeichen, abgewandelte Buchstaben und andere Reste zu entfernen. Die erhaltenen Daten werden in N-Gramme unterteilt, von denen jedes gehasht wird. Dadurch entstehen viele einzigartige Hashes. Die \u00c4hnlichkeit zwischen den Texten wird anhand der <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%9A%D0%BE%D1%8D%D1%84%D1%84%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82_%D1%81%D1%85%D0%BE%D0%B4%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B0\">Jaccard-\u00c4hnlichkeit<\/a><\/noindex> zwischen den beiden resultierenden Mengen bewertet. Wenn die \u00c4hnlichkeit den Schwellenwert \u00fcberschreitet, werden die Texte zu einem Cluster zusammengef\u00fchrt. Um die Suche nach \u00e4hnlichen Clustern zu beschleunigen, werden MinHash und Locality-sensitive Hashing verwendet.<\/p>\n<p>F\u00fcr Fotos wurden verschiedene Ans\u00e4tze zur Bildfusion entwickelt, von der Vergleich von pHash-Bildern bis hin zur Duplikatsuche mittels neuronaler Netze. <\/p>\n<p>Die letzte Methode ist die \u201eharte\u201c. F\u00fcr das Training des Modells wurden Bildtrios (N, A, P) ausgew\u00e4hlt, bei denen N nicht wie A aussieht und P - \u00e4hnlich wie A (ein Halbdublikat). Dann wurde das neuronale Netzwerk trainiert, um A und P so nah wie m\u00f6glich zu machen, w\u00e4hrend A und N so weit wie m\u00f6glich entfernt waren. Dadurch gibt es weniger Fehlalarme im Vergleich dazu, einfach die Embeddings von einem vortrainierten Netzwerk zu verwenden.<\/p>\n<p>Wenn das neuronale Netzwerk Bilder erh\u00e4lt, generiert es f\u00fcr jedes Bild einen N(128)-dimensionalen Vektor und es wird eine Anfrage zur Bewertung der N\u00e4he des Bildes gestellt. Anschlie\u00dfend wird ein Schwellenwert berechnet, bei dem nahe Bilder als Duplikate betrachtet werden.<\/p>\n<p>Das Modell kann meisterhaft Spammer finden, die absichtlich dasselbe Produkt aus verschiedenen Perspektiven fotografieren, um den Vergleich per pHash zu umgehen.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wie wir Anzeigen moderieren\" src=\"\/wp-content\/uploads\/943a628a844ea124317e7eec8d3c19f7.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><img decoding=\"async\" alt=\"Wie wir Anzeigen moderieren\" src=\"\/wp-content\/uploads\/4b6f7082751ddb7581d00cf171797b1d.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Beispiel f\u00fcr Spammer-Fotos, die von einem neuronalen Netzwerk als Duplikate zusammengef\u00fcgt wurden.<\/i><\/p>\n<p>In der Endphase werden die Duplikate der Anzeigen gleichzeitig nach Text und Bild gesucht.<\/p>\n<p>Wenn in einem Cluster zwei oder mehr Anzeigen kombiniert werden, aktiviert das System eine automatische Sperrung, die anhand bestimmter Algorithmen ausw\u00e4hlt, welche Duplikate entfernt und welche behalten werden sollen. Beispielsweise wird eine neuere Anzeige gesperrt, wenn zwei Nutzer in ihren Anzeigen identische Fotos verwenden.<\/p>\n<p>Nach der Erstellung durchl\u00e4uft jeder Cluster eine Reihe automatischer Filter. Jeder Filter weist dem Cluster eine Punktzahl (Score) zu: mit welcher Wahrscheinlichkeit er eine Bedrohung enth\u00e4lt, die dieser Filter identifiziert. <\/p>\n<p>Das System analysiert zum Beispiel die Beschreibung in der Anzeige und w\u00e4hlt potenzielle Kategorien aus. Anschlie\u00dfend wird die Kategorie mit der h\u00f6chsten Wahrscheinlichkeit genommen und mit der vom Autor der Anzeige angegebenen Kategorie verglichen. Wenn sie nicht \u00fcbereinstimmen, wird die Anzeige wegen falscher Kategorisierung gesperrt. Und da wir freundlich und ehrlich sind, informieren wir den Nutzer direkt, welche Kategorie er ausw\u00e4hlen sollte, damit die Anzeige genehmigt wird.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wie wir Anzeigen moderieren\" src=\"\/wp-content\/uploads\/a909ea1ff91d57a225d2db1c96cd56a7.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Benachrichtigung \u00fcber die Sperrung wegen falscher Kategorie.<\/i><\/p>\n<p>Maschinelles Lernen f\u00fchlt sich auf unserer Plattform wie zu Hause. Damit suchen wir beispielsweise in Titeln und Beschreibungen nach in Russland verbotenen Waren. Die neuronalen Netzmodelle analysieren gr\u00fcndlich Bilder auf URL-Adressen, Spam-Texte, Telefonnummern und die gleichen verbotenen Inhalte.<\/p>\n<p>F\u00fcr F\u00e4lle, in denen ein verbotener Artikel als etwas Legales verkauft werden soll und es dabei keinen Text im Titel oder in der Beschreibung gibt, nutzen wir die Bildtagging-Funktion. Jedes Bild kann mit bis zu 11.000 verschiedenen Tags versehen werden, die beschreiben, was auf dem Bild zu sehen ist.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wie wir Anzeigen moderieren\" src=\"\/wp-content\/uploads\/865afd80422c05d1277ac53f7fe0009e.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Ein Wasserpfeife wird verkauft, indem sie als Samowar getarnt wird.<\/i><\/p>\n<p>Parallel zu den komplexen Filtern arbeiten auch einfache, die offensichtliche textbasierte Aufgaben l\u00f6sen: <\/p>\n<ul>\n<li>obsz\u00f6ne Sprache; \n<\/li>\n<li>Erkennung von URL-Adressen und Telefonnummern; \n<\/li>\n<li>Erw\u00e4hnung von Messenger-Diensten und anderen Kontakten; \n<\/li>\n<li>\u00fcberm\u00e4\u00dfig niedriger Preis; \n<\/li>\n<li>Anzeigen, in denen nichts verkauft wird, usw.\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nHeute wird jede Anzeige durch ein feines Sieb von mehr als 50 automatischen Filtern geleitet, die versuchen, etwas Schlechtes in der Anzeige zu finden.<\/p>\n<p>Wenn kein Detektor anschl\u00e4gt, erh\u00e4lt Yula die R\u00fcckmeldung, dass mit der Anzeige \"vermutlich\" alles in Ordnung ist. Diese R\u00fcckmeldung verwenden wir, und den Nutzern, die den Verk\u00e4ufer abonniert haben, wird eine Benachrichtigung \u00fcber das Erscheinen eines neuen Produkts gesendet.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wie wir Anzeigen moderieren\" src=\"\/wp-content\/uploads\/37ed66a822d50348686c823e6b919712.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Benachrichtigung, dass der Verk\u00e4ufer ein neues Produkt hat.<\/i><\/p>\n<p>Als Ergebnis \"reicht\" jede Anzeige mit Metadaten, von denen ein Teil bei der Erstellung der Anzeige generiert wird (IP-Adresse des Autors, User-Agent, Plattform, Geolocation usw.), w\u00e4hrend der Rest die von jedem Filter ausgegebene Score ist.<\/p>\n<h2>Warteschlangen f\u00fcr Anzeigen<\/h2>\n<p>\nWenn eine Anzeige in die Plattform kommt, platziert das System sie in eine der Warteschlangen. Jede Warteschlange wird mithilfe einer mathematischen Formel gebildet, die die Metadaten der Anzeige kombiniert, um ein sch\u00e4dliches Muster zu erkennen.<\/p>\n<p>Zum Beispiel kann eine Warteschlange f\u00fcr Anzeigen in der Kategorie \"Mobiltelefone\" von Yula-Nutzern erstellt werden, die angeblich aus Sankt Petersburg stammen, w\u00e4hrend ihre IP-Adressen aus Moskau oder anderen St\u00e4dten kommen.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wie wir Anzeigen moderieren\" src=\"\/wp-content\/uploads\/de7b944fed4fc8682ab068c5956f1023.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Beispiel f\u00fcr Anzeigen, die von einem Nutzer in verschiedenen St\u00e4dten geschaltet wurden.<\/i><\/p>\n<p>Oder man kann Warteschlangen basierend auf den Punkten bilden, die das neuronale Netzwerk den Anzeigen zuweist, und sie absteigend sortieren.<\/p>\n<p>Jede Warteschlange weist gem\u00e4\u00df ihrer Formel einen finalen Score der Anzeige zu. Danach gibt es verschiedene Handlungsm\u00f6glichkeiten: <\/p>\n<ul>\n<li>einen Schwellenwert festlegen, bei dem eine Anzeige eine bestimmte Art von Sperrung erh\u00e4lt; \n<\/li>\n<li>alle Anzeigen in der Warteschlange zur manuellen \u00dcberpr\u00fcfung an die Moderatoren senden;\n<\/li>\n<li>oder die vorherigen Optionen kombinieren: einen Schwellenwert f\u00fcr automatische Sperrungen angeben und die Anzeigen an die Moderatoren senden, die diesen Schwellenwert nicht erreichen.\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"Wie wir Anzeigen moderieren\" src=\"\/wp-content\/uploads\/46a773be691fb644df64fe68f999a568.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nWarum sind diese Warteschlangen wichtig? Angenommen, ein Benutzer hat ein Foto von Schusswaffen hochgeladen. Das neuronale Netzwerk verleiht ihm einen Score von 95 bis 100 und erkennt mit einer Genauigkeit von 99 %, dass es sich auf dem Bild um eine Waffe handelt. Aber wenn der Score unter 95 % liegt, beginnt die Genauigkeit des Modells zu sinken (das ist eine Besonderheit von neuronalen Modellen).<\/p>\n<p>Infolgedessen entsteht eine Warteschlange basierend auf dem Score des Modells, und die Anzeigen, die einen Score von 95 bis 100 erhalten haben, werden automatisch als \u201eVerbotenes Produkt\u201c blockiert. Anzeigen mit einem Score unter 95 werden zur manuellen Bearbeitung an die Moderatoren weitergeleitet.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wie wir Anzeigen moderieren\" src=\"\/wp-content\/uploads\/0b22d783560e9670b99661df2de9d9ba.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Die Schokoladen-Beretta mit Patronen. Nur f\u00fcr manuelle Moderation! \ud83d\ude42<\/i><\/p>\n<h2>Manuelle Moderation<\/h2>\n<p>\nAnfang 2019 wurden etwa 94 % aller Anzeigen auf \u042ela automatisch moderiert. <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wie wir Anzeigen moderieren\" src=\"\/wp-content\/uploads\/7dc3172e65097cc58b2a29d2df063507.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nWenn die Plattform bei bestimmten Anzeigen keine Entscheidung treffen kann, werden diese zur manuellen Moderation weitergeleitet. Die Entwickler haben ein eigenes Tool erstellt: In den Aufgaben f\u00fcr die Moderatoren wird sofort s\u00e4mtliche erforderliche Information angezeigt, um eine schnelle Entscheidung zu treffen \u2013 ob die Anzeige in Ordnung ist oder ob sie aus bestimmten Gr\u00fcnden blockiert werden sollte.<\/p>\n<p>Um die Qualit\u00e4t des Services bei der manuellen Moderation sicherzustellen, wird die Arbeit der Moderatoren kontinuierlich \u00fcberwacht. Beispielsweise werden im Auftragfluss dem Moderator \u201eFallen\u201c angezeigt \u2013 Anzeigen, f\u00fcr die bereits L\u00f6sungen vorliegen. Wenn die Entscheidung des Moderators von der vorab festgelegten L\u00f6sung abweicht, wird dies als Fehler gewertet.<\/p>\n<p>Ein Moderator ben\u00f6tigt im Durchschnitt 10 Sekunden zur \u00dcberpr\u00fcfung einer Anzeige. Dabei liegt die Fehlerquote bei maximal 0,5 % aller gepr\u00fcften Anzeigen.<\/p>\n<h2>Volksmoderation<\/h2>\n<p>\nDie Kollegen von Odnoklassniki sind noch einen Schritt weiter gegangen und haben die \"Hilfe des Publikums\" genutzt: Sie entwickelten eine App-Spiel f\u00fcr das soziale Netzwerk, mit dem eine gro\u00dfe Menge an Daten schnell markiert werden kann, indem man ein unerw\u00fcnschtes Merkmal hervorhebt \u2013 Moderator von Odnoklassniki (<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/ok.ru\/app\/moderator\">https:\/\/ok.ru\/app\/moderator<\/a><\/noindex>). Eine gute M\u00f6glichkeit, die Unterst\u00fctzung der OK-Nutzer zu nutzen, die versuchen, die Inhalte angenehmer zu gestalten.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wie wir Anzeigen moderieren\" src=\"\/wp-content\/uploads\/8889b29402991047e43c1d7eaf7a3c77.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Ein Spiel, in dem die Nutzer Fotos markieren, auf denen eine Telefonnummer zu sehen ist.<\/i><\/p>\n<p>Jede Anzeigenreihe auf der Plattform kann in das Spiel Moderator von Odnoklassniki umgeleitet werden. Alles, was die Nutzer des Spiels markieren, wird anschlie\u00dfend den internen Moderatoren zur \u00dcberpr\u00fcfung \u00fcbermittelt. Dieses Schema erm\u00f6glicht es, Anzeigen zu blockieren, f\u00fcr die noch keine Filter erstellt wurden, und gleichzeitig Schulungsdatens\u00e4tze zu erstellen.<\/p>\n<h2>Speicherung der Moderationsergebnisse<\/h2>\n<p>\nWir speichern alle w\u00e4hrend der Moderation getroffenen Entscheidungen, um die Anzeigen, zu denen bereits eine Entscheidung getroffen wurde, nicht erneut bearbeiten zu m\u00fcssen.<\/p>\n<p>T\u00e4glich entstehen Millionen von Clustern aus den Anzeigen. Mit der Zeit erh\u00e4lt jeder Cluster das Urteil \u201egut\u201c oder \u201eschlecht\u201c. Jede neue Anzeige oder deren Bearbeitung, die in einen Cluster mit einem Urteil gelangt, erh\u00e4lt automatisch die Entscheidung des Clusters. T\u00e4glich summieren sich etwa 20.000 solcher automatischen Entscheidungen.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wie wir Anzeigen moderieren\" src=\"\/wp-content\/uploads\/0be3a108970402282121b4dc58dc3a57.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nWenn ein Cluster keine neuen Anzeigen erh\u00e4lt, wird er aus dem Speicher gel\u00f6scht, w\u00e4hrend sein Hash und seine Entscheidung in Apache Cassandra gespeichert werden.<\/p>\n<p>Wenn die Plattform eine neue Anzeige erh\u00e4lt, versucht sie zuerst, einen \u00e4hnlichen Cluster unter den bereits erstellten zu finden und die Entscheidung daraus zu \u00fcbernehmen. Gibt es keinen solchen Cluster, sucht die Plattform in Cassandra. Gefunden? Ausgezeichnet, die Entscheidung wird auf den Cluster angewendet und an Yula gesendet. T\u00e4glich werden im Durchschnitt 70.000 solcher \u201eWiederholungs\u201c-Entscheidungen gesammelt \u2013 das sind 8 % der Gesamtmenge.<\/p>\n<h2>Zusammenfassend<\/h2>\n<p>\nWir nutzen die Moderationsplattform von Odnoklassniki seit zweieinhalb Jahren. Die Ergebnisse gefallen uns:<\/p>\n<ul>\n<li>Wir moderieren automatisiert 94 % aller Anzeigen pro Tag.\n<\/li>\n<li>Die Kosten f\u00fcr die Moderation einer Anzeige wurden von 2 Rubel auf 7 Kopeken gesenkt.\n<\/li>\n<li>Dank des fertigen Werkzeugs haben wir die Probleme mit der Verwaltung der Moderatoren vergessen.\n<\/li>\n<li>Wir haben die Anzahl der manuell bearbeiteten Anzeigen bei gleichbleibender Moderationsanzahl und Budget um das 2,5-Fache erh\u00f6ht. Zudem ist die Qualit\u00e4t der manuellen Moderation dank automatisierter Kontrolle gestiegen und liegt bei etwa 0,5 % Fehlerquote.\n<\/li>\n<li>Wir decken neue Spamtypen schnell mit Filtern ab.\n<\/li>\n<li>Wir integrieren schnell neue Abteilungen in die Moderation. <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/vc.ru\/transport\/32671-servis-obyavleniy-yula-zapustil-razdel-dlya-prodazhi-avtomobiley-s-vydachey-kreditov\">\u00abJula Vertikale\u00bb<\/a><\/noindex>. Seit 2017 sind bei Jula die Vertikale Immobilien, Stellenangebote und Autos hinzugekommen.\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Quelle: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/youla\/blog\/455128\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441, \u0447\u044c\u0438 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442 (UGC \u2014 User-generated content), \u0432\u044b\u043d\u0443\u0436\u0434\u0435\u043d \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441-\u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u043d\u043e \u0438 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Schlechte oder unzureichende Moderation kann letztlich die Attraktivit\u00e4t des Dienstes f\u00fcr die Nutzer verringern, bis hin zur Einstellung des Betriebs. 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