在近日举办的“虚假营销治理”专题开放日活动中，小红书首次对外披露了其专项治理团队的阶段性成果。据“虚假营销治理专项组”负责人介绍，该团队自年初成立以来，已累计封禁违规账号超过1200万个，清理虚假笔记1376万篇，拦截虚假评论3.6亿条，平台内虚假内容曝光量下降六成。
作为国内头部内容社区平台，小红书历经十二年发展，已形成集社交互动、内容创作与电商服务于一体的生态体系，月活用户突破3亿大关。但伴随用户“先搜索后消费”习惯的养成，部分商家通过伪造用户推荐、批量发布模板化内容等手段进行流量造假，严重破坏了社区真实分享的基因。
“虚假营销具有跨账号协作、多环节渗透的对抗特征，单一治理手段难以根治。”专项组负责人指出，为此平台构建了涵盖账号、内容、行业、品牌、搜索五大维度的立体防控体系。其中账号治理团队通过分析用户行为轨迹、内容关联性等20余项指标，半年内精准识别并处置1200余万个异常账号。
内容治理方面，技术团队重点打击“软广告”笔记和自问自答式虚假评论。这类内容往往伪装成普通用户推荐，极易误导消费决策。通过升级自然语言处理模型，系统对夹带营销话术的内容识别准确率提升至92%，两个月内模板化内容曝光量减少82%。
针对留学、房产、母婴等高风险消费领域，行业治理团队采取“渗透式”调查策略。工作人员伪装成潜在客户深入营销链条，梳理出从内容生产到流量投放的全套造假路径，据此制定出12类行业的准入标准和内容规范，累计清退违规账号2.3万个。
品牌治理环节，平台建立的“品牌溯源系统”已形成完整追责链条。通过关联分析账号、内容、交易数据，系统可精准定位幕后操盘品牌，对首次违规者采取限流处罚，三次违规直接列入黑名单。该措施实施后，头部品牌虚假营销投入平均下降47%。
在搜索场景治理中，技术团队构建了“异常流量监测模型”，通过分析关键词热度、内容相似度等指标，实时拦截利用长尾关键词导流的虚假内容。配合已积累的18万条违规样本库，新发内容的审核效率提升3倍，用户搜索负反馈率下降20%。
“我们开发了23个专项识别模型，每个场景都有定制化解决方案。”技术负责人展示的数据显示，AI大模型对虚假营销的识别速度较通用模型提升5倍，特别是在处理图片视频等非文本内容时，多模态对比技术使审核准确率达到98.6%。
据平台运营数据显示，治理行动开展以来，用户对社区内容的信任度提升10%，主动举报虚假信息的比例下降35%。但治理团队强调，随着造假技术不断升级，平台将持续优化算法模型，计划年内将模板化内容拦截率提升至95%以上。
这场涉及技术攻坚、行业调研、法律追责的系统工程，正在重塑内容社区的治理范式。当虚假营销成本超过合法推广支出时，健康的内容生态才具备可持续性。正如专项组负责人所言：“维护真实分享环境，既是平台生存的基础，也是对3亿用户的承诺。”
