{"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 erstellen k\u00f6nnen (UGC \u2013 nutzergenerierte Inhalte), muss nicht nur Gesch\u00e4ftsaufgaben l\u00f6sen, sondern auch Ordnung im UGC schaffen. Schlechte oder mangelhafte Moderation von Inhalten kann letztendlich die Attraktivit\u00e4t des Dienstes f\u00fcr die Nutzer verringern, bis hin zur Einstellung seiner T\u00e4tigkeit. <\/p>\n<p>Heute erz\u00e4hlen wir Ihnen von der Synergie zwischen Yula und Odnoklassniki, die uns hilft, Anzeigen in Yula effektiv zu moderieren. <\/p>\n<p>Synergie ist im Allgemeinen etwas sehr N\u00fctzliches, und in der modernen Welt, in der sich Technologien und Trends sehr schnell \u00e4ndern, kann sie sich als Zauberstab erweisen. Warum wertvolle Ressourcen und Zeit f\u00fcr die Erfindung dessen aufwenden, was bereits erfunden und perfektioniert wurde? <\/p>\n<p>So haben auch wir gedacht, als die Aufgabe der Moderation nutzergenerierter Inhalte \u2013 Bilder, Texte und Links \u2013 vor uns stand. Unsere Nutzer laden jeden Tag Millionen von Inhalten in Yula hoch, und ohne automatische Verarbeitung ist es \u00fcberhaupt nicht m\u00f6glich, all diese Daten manuell zu moderieren.<\/p>\n<p>Deshalb haben wir eine bereits vorhandene Moderationsplattform genutzt, die unsere Kollegen von Odnoklassniki bis zu dem Zeitpunkt fast perfektioniert hatten.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h2>Warum Odnoklassniki?<\/h2>\n<p>\nT\u00e4glich besuchen Dutzende Millionen Nutzer das soziale Netzwerk und ver\u00f6ffentlichen Milliarden von Inhalten: von Fotos bis hin zu Videos und Texten. Die Moderationsplattform von Odnoklassniki hilft, sehr gro\u00dfe Datenmengen zu \u00fcberpr\u00fcfen und gegen Spammer und Bots vorzugehen. <\/p>\n<p>Das Moderationsteam von OK hat eine sehr gro\u00dfe Erfahrung gesammelt, da es sein Tool bereits seit 12 Jahren verbessert. Wichtig ist, dass sie nicht nur ihre fertigen L\u00f6sungen teilen konnten, sondern auch die Architektur ihrer Plattform an unsere spezifischen Aufgaben 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 \/>\nF\u00fcr die K\u00fcrze werden wir die Moderationsplattform von OK einfach als \"Plattform\" bezeichnen.<\/p>\n<h2>Wie alles funktioniert<\/h2>\n<p>\nDer Datenaustausch zwischen Yula und Odnoklassniki erfolgt \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>In Yula durchlaufen alle Anzeigen eine Nachmoderation, daher war eine sofortige Antwort anfangs nicht erforderlich.\n<\/li>\n<li>Falls ein schwerwiegender Absatz auftritt und \u042e\u043b\u0430 oder \u041e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043d\u0438\u043a\u0438 nicht verf\u00fcgbar sind, beispielsweise aufgrund von Spitzenlasten, 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, sodass die meisten Sicherheitsfragen gekl\u00e4rt 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 \u042e\u043b\u0430 wird ein JSON mit den Daten erzeugt, das in Kafka zur sp\u00e4teren Moderation abgelegt wird. Die Anzeigen werden aus Kafka in die Plattform geladen, wo Entscheidungen automatisch oder manuell getroffen werden. Schlechte Anzeigen werden mit einer angegebenen Ursache blockiert, w\u00e4hrend die, in denen die Plattform keine Verst\u00f6\u00dfe gefunden hat, als \u201egut\u201c gekennzeichnet werden. Alle Entscheidungen werden dann zur\u00fcck an \u042e\u043b\u0430 gesendet und im Service angewendet.<\/p>\n<p>Insgesamt reduziert sich f\u00fcr \u042e\u043b\u0430 alles auf einfache Handlungen: eine Anzeige an die Plattform von \u041e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043d\u0438\u043a\u0438 zu senden und eine R\u00fcckmeldung \u201eok\u201c oder den Grund, warum nicht \u201eok\u201c zu erhalten.<\/p>\n<h2>Automatische Verarbeitung<\/h2>\n<p>\nWas passiert mit der Anzeige, nachdem sie in die Plattform gelangt? Jede Anzeige wird in mehrere Entit\u00e4ten zerlegt:<\/p>\n<ul>\n<li>Titel,\n<\/li>\n<li>Beschreibung,\n<\/li>\n<li>Fotos,\n<\/li>\n<li>die vom Benutzer gew\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 Clusterbildung f\u00fcr jede Entit\u00e4t durch, um Duplikate zu finden. Dabei werden Texte und Fotos nach unterschiedlichen Schemen geclustert.<\/p>\n<p>Die Texte werden vor der Clusterbildung normalisiert, um Sonderzeichen, ver\u00e4nderte Buchstaben und anderen M\u00fcll zu entfernen. Die erhaltenen Daten werden in N-Gramme zerlegt, von denen jedes gehasht wird. Am Ende erh\u00e4lt man eine Vielzahl einzigartiger Hashes. Die \u00c4hnlichkeit zwischen Texten wird basierend auf <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\">der Jaccard-Distanz<\/a><\/noindex> zwischen den beiden resultierenden Mengen berechnet. Wenn die \u00c4hnlichkeit \u00fcber dem Schwellenwert liegt, werden die Texte zu einem Cluster zusammengef\u00fcgt. Um die Suche nach \u00e4hnlichen Clustern zu beschleunigen, werden MinHash und lokalit\u00e4ts-sensible Hashing verwendet.<\/p>\n<p>F\u00fcr Fotos wurden verschiedene M\u00f6glichkeiten zur Kombination von Bildern entwickelt, von der Vergleichung von pHash-Bildern bis hin zur Duplikatsuche mittels neuronaler Netzwerke. <\/p>\n<p>Die letzte Methode ist die \"h\u00e4rteste\". F\u00fcr das Training des Modells wurden Bildtrios (N, A, P) ausgew\u00e4hlt, bei denen N nicht wie A aussieht, w\u00e4hrend P \u00e4hnlich wie A ist (also ein Halbdublett). Dann lernte das neuronale Netzwerk, so zu arbeiten, dass A und P so nah wie m\u00f6glich beieinander liegen, und A und N so weit wie m\u00f6glich voneinander entfernt sind. Dadurch gibt es weniger falsch-positive Ergebnisse 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 ein N(128)-dimensionales Vektor und stellt eine Anfrage zur Bewertung der Bild\u00e4hnlichkeit. Anschlie\u00dfend wird ein Schwellenwert berechnet, bei dem \u00e4hnliche Bilder als Dubletten betrachtet werden.<\/p>\n<p>Das Modell kann meisterhaft Spammer erkennen, die absichtlich dasselbe Produkt aus verschiedenen Perspektiven fotografieren, um den Vergleich nach 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 Spam-Fotos, die von einem neuronalen Netzwerk als Dubletten zusammengef\u00fcgt wurden.<\/i><\/p>\n<p>In der Endphase werden Dublettenanzeigen gleichzeitig anhand von Text und Bild gesucht.<\/p>\n<p>Wenn in einem Cluster zwei oder mehr Anzeigen miteinander verbunden sind, startet das System eine automatische Blockierung, die anhand bestimmter Algorithmen ausw\u00e4hlt, welche Dubletten entfernt und welche beibehalten werden sollen. Wenn zwei Benutzer in der Anzeige identische Fotos haben, wird die neuere Anzeige blockiert.<\/p>\n<p>Nach der Erstellung durchlaufen alle Cluster eine Reihe automatischer Filter. Jeder Filter vergibt dem Cluster eine Punktzahl (score): Mit welcher Wahrscheinlichkeit enth\u00e4lt er die Bedrohung, die dieser Filter entdeckt. <\/p>\n<p>Zum Beispiel analysiert das System die Beschreibung in der Anzeige und w\u00e4hlt f\u00fcr sie potenzielle Kategorien aus. Dann nimmt es die Kategorie mit der h\u00f6chsten Wahrscheinlichkeit und vergleicht sie mit der Kategorie, die der Autor der Anzeige angegeben hat. Wenn sie nicht \u00fcbereinstimmen, wird die Anzeige wegen falscher Kategorie blockiert. Da wir freundlich und ehrlich sind, sagen wir dem Benutzer direkt, welche Kategorie er ausw\u00e4hlen muss, damit die Anzeige die Moderation besteht.<\/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 Blockierung wegen falscher Kategorie.<\/i><\/p>\n<p>Auf unserer Plattform f\u00fchlt sich maschinelles Lernen wie zu Hause. Zum Beispiel suchen wir mit seiner Hilfe in Titeln und Beschreibungen nach in Russland verbotenen Produkten. Und neuronale Netzmodelle pr\u00fcfen sorgf\u00e4ltig, ob auf den Bildern URLs, Spam-Texte, Telefonnummern und das gleiche \"verbotene\" zu finden sind.<\/p>\n<p>F\u00fcr F\u00e4lle, in denen ein verbotener Artikel als etwas Legales getarnt verkauft wird und dabei kein Text im Titel oder in der Beschreibung vorhanden ist, verwenden wir die Bildtagging-Technologie. F\u00fcr jedes Bild k\u00f6nnen bis zu 11.000 verschiedene Tags vergeben 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>Es wird versucht, eine Wasserpfeife als Samowar zu verkaufen.<\/i><\/p>\n<p>Neben komplexen Filtern gibt es auch einfache, die offensichtliche Aufgaben im Zusammenhang mit Text l\u00f6sen: <\/p>\n<ul>\n<li>Antimat; \n<\/li>\n<li>Detektor f\u00fcr URLs und Telefonnummern; \n<\/li>\n<li>Erw\u00e4hnung von Messengern und anderen Kontakten; \n<\/li>\n<li>niedriger Preis; \n<\/li>\n<li>Anzeigen, in denen nichts verkauft wird, usw.\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nHeute durchl\u00e4uft jede Anzeige ein kleines Sieb aus mehr als 50 automatischen Filtern, die versuchen, etwas Schlechtes in der Anzeige zu finden.<\/p>\n<p>Wenn keiner der Detektoren anschl\u00e4gt, wird an Yula eine Antwort gesendet, dass mit der Anzeige \u201eh\u00f6chstwahrscheinlich\u201c alles in Ordnung ist. Diese Antwort verwenden wir, und den Nutzern, die den Verk\u00e4ufer abonniert haben, wird eine Benachrichtigung \u00fcber ein neues Produkt 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>Insgesamt \u201ew\u00e4chst\u201c jede Anzeige um Metadaten, von denen ein Teil bei der Erstellung der Anzeige generiert wird (IP-Adresse des Autors, User-Agent, Plattform, Geolokalisierung usw.), und der Rest sind Scores, die von jedem Filter vergeben werden.<\/p>\n<h2>Warteschlangen von Anzeigen<\/h2>\n<p>\nWenn eine Anzeige auf die Plattform kommt, legt das System sie in eine der Warteschlangen. Jede Warteschlange wird mit Hilfe einer mathematischen Formel gebildet, die die Metadaten der Anzeige so kombiniert, dass ein schlechtes Muster erkannt wird.<\/p>\n<p>Zum Beispiel k\u00f6nnte eine Warteschlange von Anzeigen in der Kategorie \u201eMobiltelefone\u201c von Yula-Nutzern angeblich aus Sankt Petersburg erstellt werden, ihre IP-Adressen jedoch aus Moskau oder anderen St\u00e4dten stammen.<\/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>Beispielanzeigen, die von einem Benutzer in verschiedenen St\u00e4dten ver\u00f6ffentlicht wurden.<\/i><\/p>\n<p>Oder Warteschlangen k\u00f6nnen basierend auf den Scores gebildet werden, die ein neuronales Netzwerk den Anzeigen zuweist, indem sie nach absteigender Reihenfolge angeordnet werden.<\/p>\n<p>Jede Warteschlange weist der Anzeige gem\u00e4\u00df ihrer Formel einen endg\u00fcltigen Score zu. Danach kann man unterschiedlich vorgehen: <\/p>\n<ul>\n<li>einen Schwellenwert festlegen, bei dem die Anzeige eine bestimmte Art der Sperrung erh\u00e4lt; \n<\/li>\n<li>Alle Anzeigen in der Warteschlange zur manuellen \u00dcberpr\u00fcfung an Moderatoren senden;\n<\/li>\n<li>oder kombinieren Sie die vorherigen Optionen: legen Sie die automatische Sperrgrenze fest und senden Sie den Moderatoren die Anzeigen, 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 erforderlich? Angenommen, ein Benutzer l\u00e4dt ein Foto von Schusswaffen hoch. Das neuronale Netzwerk vergibt einen Score zwischen 95 und 100 und bestimmt mit einer Genauigkeit von 99 %, dass auf dem Bild eine Waffe ist. Wenn der Score jedoch unter 95 % liegt, sinkt die Genauigkeit des Modells (so ist die Eigenart von neuronalen Netzwerkmodellen).<\/p>\n<p>Infolgedessen wird eine Warteschlange basierend auf dem Score des Modells gebildet, und die Anzeigen, die zwischen 95 und 100 Punkte erhalten haben, werden automatisch als \u201eVerbotene Ware\u201c gesperrt. Anzeigen mit weniger als 95 Punkten werden zur manuellen Bearbeitung an die Moderatoren gesendet.<\/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>Schokoladen-Beretta mit Patronen. Nur zur manuellen Moderation! \ud83d\ude42<\/i><\/p>\n<h2>Manuelle Moderation<\/h2>\n<p>\nZu Beginn des Jahres 2019 wurden ca. 94 % aller Anzeigen auf Yula 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 unschl\u00fcssig ist, sendet sie diese zur manuellen Moderation. Odnoklassniki hat ein eigenes Tool entwickelt: In den Aufgaben f\u00fcr die Moderatoren wird sofort alle erforderliche Informationen f\u00fcr eine schnelle Entscheidung angezeigt \u2014 ob die Anzeige zul\u00e4ssig ist oder ob sie aus einem bestimmten Grund gesperrt werden sollte.<\/p>\n<p>Um sicherzustellen, dass bei der manuellen Moderation die Servicequalit\u00e4t nicht leidet, wird die Arbeit der Menschen st\u00e4ndig \u00fcberwacht. Zum Beispiel sieht der Moderator in der Aufgabenstr\u00f6mung \u201eFallen\u201c \u2014 Anzeigen, f\u00fcr die bereits L\u00f6sungen vorliegen. Wenn die Entscheidung des Moderators nicht mit der vorliegenden L\u00f6sung \u00fcbereinstimmt, wird dies als Fehler gewertet.<\/p>\n<p>Der Moderator ben\u00f6tigt im Durchschnitt 10 Sekunden f\u00fcr die \u00dcberpr\u00fcfung einer Anzeige. Gleichzeitig betr\u00e4gt die Fehlerquote nicht mehr als 0,5 % aller gepr\u00fcften Anzeigen.<\/p>\n<h2>Volksmoderation<\/h2>\n<p>\nDie Kollegen von Odnoklassniki sind noch weiter gegangen und haben die \u201eHilfe des Publikums\u201c in Anspruch genommen: Sie entwickelten eine App-Spiel f\u00fcr das soziale Netzwerk, mit dem man schnell eine gro\u00dfe Menge an Daten kennzeichnen kann, indem man ein schlechtes Merkmal hervorhebt \u2014 Moderatoren von Odnoklassniki (<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/ok.ru\/app\/moderator\">https:\/\/ok.ru\/app\/moderator<\/a><\/noindex>). Eine gute M\u00f6glichkeit, die Hilfe der OK-Nutzer in Anspruch zu nehmen, 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 Benutzer Fotos markieren, auf denen eine Telefonnummer vorhanden ist.<\/i><\/p>\n<p>Jede Anzeigewarteschlange auf der Plattform kann in das Spiel Moderator von Odnoklassniki umgeleitet werden. Alles, was die Benutzer des Spiels markieren, wird dann den internen Moderatoren zur \u00dcberpr\u00fcfung vorgelegt. Dieses System erm\u00f6glicht es, Anzeigen zu sperren, f\u00fcr die noch keine Filter erstellt wurden, und gleichzeitig Schulungsdaten zu erstellen.<\/p>\n<h2>Speicherung der Moderationsergebnisse<\/h2>\n<p>\nWir speichern alle bei der Moderation getroffenen Entscheidungen, um nicht erneut die Anzeigen zu bearbeiten, f\u00fcr die bereits eine Entscheidung gef\u00e4llt wurde.<\/p>\n<p>T\u00e4glich werden Millionen von Clustern f\u00fcr Anzeigen erstellt. Im Laufe der Zeit erh\u00e4lt jeder Cluster die Markierung 'gut' oder 'schlecht'. Jede neue Anzeige oder deren Bearbeitung, die in einen Cluster mit einer Markierung f\u00e4llt, erh\u00e4lt automatisch die Resolution des Clusters. Es fallen t\u00e4glich etwa 20.000 solcher automatischen Resolutionsentscheidungen an.<\/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 im Cluster keine neuen Anzeigen eingehen, wird er aus dem Speicher gel\u00f6scht, und sein Hash sowie die Entscheidung werden in Apache Cassandra aufgezeichnet.<\/p>\n<p>Wenn die Plattform eine neue Anzeige erh\u00e4lt, versucht sie zun\u00e4chst, einen \u00e4hnlichen Cluster unter den bereits erstellten zu finden und \u00fcbernimmt dessen Entscheidung. Wenn es keinen solchen Cluster gibt, sucht die Plattform in Cassandra. Gefunden? Ausgezeichnet, sie wendet die Entscheidung auf den Cluster an und sendet ihn an Yula. T\u00e4glich werden durchschnittlich etwa 70.000 solcher 'Wiederholungs'-Entscheidungen getroffen \u2013 das sind 8 % der Gesamtanzahl.<\/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>94 % aller Anzeigen werden automatisch innerhalb eines Tages moderiert.\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 ausgereiften Werkzeugs haben wir die Probleme im Management der Moderatoren vergessen.\n<\/li>\n<li>Wir haben die Anzahl der manuell bearbeiteten Anzeigen bei gleichbleibender Anzahl von Moderatoren und Budget um das 2,5-Fache erh\u00f6ht. Auch die Qualit\u00e4t der manuellen Moderation hat sich durch automatisierte Kontrolle verbessert und liegt bei etwa 0,5 % Fehlern.\n<\/li>\n<li>Wir decken schnell neue Spam-Typen mit Filtern ab.\n<\/li>\n<li>Wir binden schnell neue Abteilungen in die Moderation ein. <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/vc.ru\/transport\/32671-servis-obyavleniy-yula-zapustil-razdel-dlya-prodazhi-avtomobiley-s-vydachey-kreditov\">\u2018Yula Verticals\u2019<\/a><\/noindex>. Seit 2017 sind die Verticals Immobilien, Stellenangebote und Autos auf Yula erschienen.\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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