光明网讯（记者 赵艳艳）夹带广告的安利笔记、自问自答的虚假评论，都可能让用户误信是普通用户的“真推荐”。9月17日，小红书在北京举办“打击虚假营销”治理开放日活动，小红书“打击虚假营销战队”首次亮相，并公布了平台治理策略与半年治理成果。

  数据显示，自今年3月“战队”成立以来，小红书已封禁虚假账号超1200万个，处置虚假营销笔记1376万篇，清理虚假评论超3.6亿条，虚假营销内容曝光整体下降了60%。

  小红书“打击虚假营销战队”队长莱戈介绍治理策略

  从“单打独斗”到“联合作战”

  虚假营销是指通过伪装真实，来实现营销目的。其治理难点在于利益驱动下的“强隐蔽性”和“强对抗性”。小红书“打击虚假营销战队”队长莱戈表示，“虚假营销往往呈现跨账号、跨笔记/评论、跨环节的对抗特点，仅靠专项小组‘各管一摊’难以根治。”

  为此，小红书打破部门壁垒，组建了一支深度协同的虚拟团队，由生态治理、产品、算法等多部门组成，构建了账号、内容、行业、品牌、搜索五大治理板块，对虚假营销进行系统化、全链路治理。通过系统性协同作战，改变了以往“单点治理、被动应对”的局面，实现了从账号识别、内容拦截到品牌溯源的全链路打击。

  据了解，当前主要打击的造假账号有两类：一类是机构自建编辑团队运营的“伪素人”账号，会精心营造医生、白领、学生等人设，发生活内容养号的同时，悄悄夹带私货；另一类是在众包平台招募普通用户作假的“众包”账号，批量发布同质化虚假营销笔记和评论。

  账号治理负责人必行介绍，团队会捕捉账号的“异常行为”，并结合内容、关联违规品牌等多维度进行识别，半年封禁1200多万虚假账号。“不断修炼‘火眼金睛’，不放过任何一个‘戏精’账号！”

  AI大模型技术升级成打击虚假营销利器

  技术是“战队”持续作战的核心动力。小红书在识别和处置效率方面也实现显著提升：治理响应速度从“周级别”缩短至“小时级/实时拦截”。半年间，战队上线了“虚假营销内容识别”“异常账号监测”等50余项核心治理策略；迭代了“模板化笔记识别大模型”“伪素人账号识别模型”等20多个AI识别大模型。

  在小红书打击虚假营销的治理体系中，团队针对虚假营销“对抗性强、场景复杂”的特性全面升级AI大模型，实现对虚假营销治理场景的深度贴合与全链路定制。这种“一场景一模型”的设计，极大提升了识别精度和效率，有效避免了通用模型对虚假营销场景适配不足的问题。

　　精准识别并清理虚假笔记与评论是治理的重中之重。团队通过总结典型虚假营销笔记的特征，升级“模板化笔记识别大模型”；通过收集和识别评论同质化话术等异常信号，升级“虚假评论识别大模型”，半年内小红书累计处置1376万篇虚假营销笔记和超3.6亿条虚假评论。同时，通过深度理解作假流程，从低质发文、团伙铺量、获利行为等全方位识别，封死搜索曝光机会，治理搜索场域“漏网之鱼”，确保用户“搜得准、看得真”。

　　值得一提的是，为了真实，小红书搜索团队甚至不惜牺牲一些搜索数据指标。“比如一些UGC内容，比较粗糙，还有一些避坑经验，在搜索侧的消费一般，只要真实，我们就会给它更好的搜索展示；而一些内容虽然搜索消费很好，但只要是虚假，我们也会封死搜索侧展示。尽管会影响搜索侧数据指标，但我们愿意接受消费损失。”小红书搜索治理团队成员德里说。

  同时，“生态哨兵”可以系统梳理一定时间段内的新发布笔记，一旦出现大量同质、异常内容，可以通过算法快速识别，令治理响应速度从“周级别”提升至“小时级/实时”；“黑种子库”已积累18万条违规数据样本，新发内容与违规数据进行多模态对比，相似度高则直接召回审核，实时高效拦截虚假营销。这些基础建设日趋成熟，能够快速被各个治理板块调用，令治理降本增效。

　　“虚假营销不仅破坏了小红书真实的社区生态，也扰乱了公平的商业秩序。”队长莱戈表示，“打击虚假营销是一场持久战，‘虚假营销成本高于收益’是我们长期努力的目标。同时，我们也希望更多品牌、创作者和用户一起参与抵制虚假营销，共同维护小红书真实友好的社区氛围。”

　　搜索治理团队的“有所为，有所不为”带来的是用户对小红书搜索结果颇为显著的正向感知。据介绍，近半年，小红书搜索结果的用户负反馈率下降了20%，用户对社区内容的满意度提升了10%。