А вы знали, что 55% бизнесов сталкиваются с убытками из-за онлайн-мошенничества, вызванного недостаточным контролем публикаций? А о том, что 88% пользователей доверяют отзывам как личным рекомендациям, и, столкнувшись с фейковым контентом, редко возвращаются на платформу? Только налаженная система модерации способна предотвратить такие ситуации и обеспечить безопасный и качественный контент.
Технологии предлагают автоматические решения для блокировки недопустимого контента, однако не всегда можно полагаться только на них. Почему крупные компании все еще предпочитают ручную или гибридную модерацию? Вадим Болотов, руководитель отдела Модерации в Data Light, объясняет, как выбрать оптимальный тип контроля, учитывая специфику бизнеса и потребности аудитории.
Зачем нужна модерация? Вот всего пара примеров из практики:
E‑commerce: На одной из площадок автоматизированная система выявила и заблокировала тысячи накрученных комментариев, что повысило прозрачность для покупателей.
Социальные сети: На платформе для общения с помощью гибридной модерации удалось сократить количество травли в комментариях на 60%, а это напрямую улучшило пользовательский опыт.
Медиа и контент‑платформы: Для одного из наших клиентов наши модераторы вовремя удаляют фейковые новости, которые могут подорвать репутацию и вызвать недоверие аудитории.
Как создать эффективные правила модерации контента?
Успешная модерация начинается с четких правил. Они формируют культуру сообщества, задают его тон и предотвращают конфликты. Как грамотно их составить?
Установите четкие правила поведения
Это как в путешествиях: когда вы приезжаете в новую страну, вы точно захотите узнать, какие правила поведения там существуют, чтобы избежать неловких ситуаций (или даже тюрьмы). То же самое и с модерацией: Правила помогают пользователям понять, какие темы допустимы, а за что можно получить блокировку.
Разместите их на видном месте — например, в шапке сайта, на странице регистрации или в закрепленных постах.
Актуализируйте — пересматривайте их, чтобы они оставались полезными. Все меняется, и то, что работало вчера, может устареть сегодня.
Адаптируйте под аудиторию — если у вас международное сообщество, переведите правила на несколько языков.
Работайте с негативом конструктивно
Удаление всех критических комментариев кажется самым простым решением (казалось бы, кто заметит?), но в долгосрочной перспективе это точно подорвет доверие аудитории. Оно вам надо?
Признавайте ошибки и предлагайте решения. Например, если клиент жалуется на товар, ответьте с заботой и предложите обмен.
Будьте открыты — компании, которые не боятся работать с критикой, вызывают больше уважения.
Определите алгоритм действий при нарушениях
Когда пользователь выходит за рамки, реакция должна быть последовательной и понятной. Часто используется такая гибкая система:
Первое нарушение — предупреждение.
Повторное — временный бан.
Серьезные проступки — пожизненная блокировка.
Поощряйте вклад пользователей
Хороший контент заслуживает поощрения. Это мотивирует людей активно участвовать в жизни сообщества.
Используйте геймификацию: значки вроде «Лучший комментатор» или «Герой сообщества» повышают вовлеченность.
Отмечайте ценные публикации — это стимулирует создавать больше полезного контента.
Как наладить процесс модерации?
Теперь у вас есть четкие правила и механизмы их применения. Следующий шаг — выстроить удобную систему модерации, которая обеспечит порядок и приятную атмосферу в сообществе.
Но что же лучше подходит для вашего проекта, ручная или автоматическая модерация? Вот, что вам нужно знать:
Автоматическая модерация:
Автоматическая модерация подходит для обработки больших объемов контента в реальном времени. Такие системы отлично справляются с рутинными задачами: фильтрацией нецензурной лексики, блокировкой фейковых отзывов или выявлением запрещенных изображений. Они быстро анализируют данные, снижая нагрузку на модераторов и позволяя им сосредоточиться на более сложных случаях.
Высокая производительность. Модели искусственного интеллекта способны обрабатывать огромные объемы данных практически мгновенно, что значительно увеличивает скорость модерации.
Масштабируемость. Автоматизация легко масштабируется. Только представьте себе, как это важно, ведь объемы пользовательского контента ежегодно растут на 30%.
Точность. При четко определенных правилах, например, чтобы распознать нецензурную лексику или обнаженную натуру, модели достигают высокой точности. Чем больше данных для обучения и чем больше примеров дается, тем эффективнее работает модель.
Отсутствие человеческого фактора. Автоматические системы не подвержены усталости, эмоциональному выгоранию и предвзятости. Они следуют только заданным правилам и стандартам, что снижает риск случайных или субъективных ошибок.
2. Гибридная модерация
Зачем тогда нужны модераторы, если существуют ИИ-алгоритмы?
Рассмотрим на одном примере. Платформа по продаже одежды внедрила систему для фильтрации фотографий с обнаженными людьми. Модель обучена на миллионах изображений и с успехом справляется с задачей в 97% случаев. Но остаются те 2–3%, где система "сомневается": нечеткие снимки или сложные ракурсы. Именно здесь появляется модератор, который анализирует снимок, принимает решение и дообучает модель. Например, если на фото человек в облегающем костюме для танцев, ИИ может ошибочно принять его за запрещенный контент. Модератор же решит вопрос и учтет контекст, нюансы.
С текстами дело еще сложнее. Современные ИИ уже умеют анализировать контекст, распознавая дискриминацию, грубость или фейковые новости. Но язык — штука хитрая. Одно и то же слово может быть и безобидным, и оскорбительным, как, например, "сука". Машина не всегда понимает тонкости: это собака или ругательство? В таких случаях решение принимает человек. Как результат, на одном из проектов благодаря этому подходу ручная модерация снизилась с 600 000 единиц контента весной до 100 000 к концу года, а 80% работы успешно передалось автоматическим алгоритмам.
Полностью отказаться от модераторов пока невозможно. Машины блестяще справляются с рутиной, но сложные случаи — токсичные комментарии с намеками, завуалированные оскорбления или некоторые фейки — требуют человеческого участия. Вот почему гибридный подход так эффективен: ИИ берет на себя потоковую работу, а специалисты занимаются исключениями. Такие услуги востребованы в СМИ, ритейле и социальных сетях, с этим наша команда помогает многим бизнесам.
3. Ручная модерация:
Итак, мы поняли, что чаще всего модерация контента осуществляется гибридным способом: первичную обработку выполняют автоматические системы, а спорные или сложные случаи отправляются на проверку модераторам. Однако бывают ситуации, когда полностью ручная модерация становится оптимальным или даже единственным вариантом.
Она особенно актуальна в нескольких случаях. Например, когда объем контента небольшой, а тематика слишком разнообразна, обучение модели становится затратным и нецелесообразным. Также ручная проверка незаменима на этапе запуска нового проекта, когда автоматические алгоритмы еще не обучены и требуется не только обработка контента, но и сбор данных для будущих моделей. Наконец, специфические данные, такие как узкоспециализированный контент или тексты с языковыми особенностями, часто требуют человеческого вмешательства, чтобы правильно интерпретировать сложные ситуации.
Как правильно модерировать объявления для ресейла? Кейс с поиском контактов
Как это может использоваться на практике? Вот пример из нашего опыта.
Крупная платформа столкнулась с проблемой: часть пользователей пыталась увести клиентов в сторонние приложения, размещая в объявлениях контактные данные, телефонные номера и ссылки на мессенджеры или соцсети.
Это подрывало основную бизнес‑модель платформы и снижало её безопасность. Клиенту требовалось решение, которое поможет находить и удалять такие контакты как в тексте, так и на изображениях.
Как мы это сделали:
Работа над проектом включала несколько важных этапов:
Анализ и поиск контактов
Первым этапом было выявление мест, где пользователи чаще всего размещают контакты. Это могли быть заголовки, текстовые описания или изображения. Мы внимательно анализировали данные и отмечали места, где наиболее вероятно могут находиться контактные данные. Такой подход позволил нам не упустить ни одного элемента.Ручная модерация и разметка данных
На начальном этапе наш основной метод был ручным. Модераторы просматривали каждый элемент объявления, чтобы определить, где размещены контактные данные.
Этот этап был ключевым, так как точная информация о местонахождении контактных данных помогала создать надежную основу для последующего обучения автоматических моделей. Особое внимание мы уделяли изображениям: модераторы отмечали те области, где могли находиться номера телефонов или ссылки, поскольку именно эти случаи сложнее всего обнаружить автоматически.
Оптимизация и переход к гибридной модели
По мере накопления данных мы начали оптимизировать процесс, постепенно подключая автоматические модели для работы с типичными случаями. Но когда контактные данные обнаруживались на изображениях, где требовалась высокая точность, мы добавили функцию разметки с помощью инструмента polygon (многоугольник) с текстовым атрибутом, позволяющего выделять точные области на изображении и выполнять OCR контактных данных. Это позволило улучшить качество обучения моделей, так как каждая отмеченная область точно указывала место контактов и обеспечивала высокую степень автоматизации.Поддержка качества и обучение команды
Для стабильного уровня качества мы внедрили систему наставничества и дообучения. В этот процесс включили не только модераторов, но и новых сотрудников, которые в будущем могли бы легко подключиться к проекту. Мы внедрили внутренние процедуры: групповые обсуждения сложных кейсов и разбор ошибок. Это помогло укрепить команду и обеспечить неизменно высокий уровень работы на всём протяжении проекта.Контроль качества и внутренние улучшения
Чтобы гарантировать, что наш подход остаётся актуальным, мы регулярно проводили проверки и калибровки: если какие‑то подходы требовали доработки, мы внедряли их сразу. В том числе мы постоянно улучшали точность разметки для модели и обновляли алгоритмы, повышая эффективность.
В итоге сотрудничества клиент смог значительно снизить количество контактов, уводящих пользователей на сторонние площадки.
Наш гибридный подход показал свою эффективность: модели стали выполнять большую часть работы, а ручная модерация сосредоточилась на сложных и спорных случаях. За счёт этого клиент смог освободить ресурсы для стратегических задач.
Вадим Болотов
Head of Moderation