Google 近日发布了一项关于 AI 垃圾内容识别的新研究，提出了一种全新的检测思路：不再单独判断每一条视频是否违规，而是识别大规模批量生产 AI 内容的账号集群。
SEO 行业人士、G-Squared Interactive 总裁 Glenn Gabe 第一时间在 LinkedIn 分享了这项研究，引发了业内广泛关注。
据了解，这篇论文由 Google 四位研究人员联合完成，介绍了一套名为 Scalable Cluster Termination System（S-CTS） 的检测系统，主要面向在线视频平台，用于识别和处理大规模生成式 AI 垃圾视频。需要说明的是，目前 Google 并未表示该系统已经应用于 Google Search 搜索排名。
从检测单条内容转向识别账号集群
研究指出，传统内容审核方式主要针对单条内容进行判断，但随着生成式 AI 的普及，这种方式越来越容易被绕过。
攻击者可以借助 AI 快速生成大量内容，每条视频虽然略有不同，但本质上属于同一类垃圾内容。论文将这种现象描述为能够生成“数量近乎无限、形式各异但功能相同的垃圾内容”。
针对这一问题，S-CTS 不再关注单个视频，而是从整体行为入手，识别存在关联的账号集群。
系统会综合分析多个维度，包括：
- 账号之间的基础设施关联；
- 内容发布行为和频率；
- 相似的内容模板；
- AI 生成内容留下的特征等。
换句话说，系统关注的是大规模、协同化生产内容的模式，而不是某一条视频是否违规。
检测效率与准确率均有所提升根据论文公布的数据，S-CTS 在实际测试中表现出了较高的准确性。
研究显示：
- 被误判后成功申诉撤销的比例不足 1%；
- 相比人工审核，账号集群验证时间缩短约 32%。
此外，系统在自动执行处罚时，更倾向于提高准确率，而不是尽可能扩大检测范围。
Google 表示，这样做的目的是尽量避免误伤正常使用 AI 工具进行内容创作的创作者，让真正存在批量垃圾内容行为的账号成为重点治理对象。
透露出Google对AI垃圾内容治理的新思路虽然 S-CTS 是针对视频平台设计的系统，论文后续研究方向也主要围绕 Deepfake（深度伪造）检测以及内容来源验证展开，并未涉及网页内容或 Google Search 排名算法，因此不能直接理解为 Google 搜索已经采用了这一系统。
不过，这项研究依然透露出 Google 在治理 AI 垃圾内容方面的整体思路。
事实上，Google 现有的垃圾内容政策早已明确提出，对于大规模生成、缺乏实际价值、以操纵搜索结果为目的的内容将采取相应处理措施，同时也明确禁止利用生成式 AI 操纵搜索结果或影响 AI 搜索回答。
从这一角度来看，S-CTS 的设计理念与 Google 一贯的内容治理方向保持一致——相比单篇内容，批量化、模板化、规模化的生产行为更容易成为系统识别和打击的目标。
对于网站运营者和 SEO 从业者来说，这项研究释放出的信号十分明确：随着 Google 不断提升识别批量生成内容的能力，依赖模板化、大规模生产内容获取流量的方式将越来越难奏效，而持续输出原创、有价值的内容，仍然是长期稳定发展的关键。
借助Semrush监测搜索可见性变化需要强调的是，S-CTS 针对的是视频平台，并非 Google Search 搜索内容。
不过，当网站排名在垃圾内容更新或算法调整期间发生变化时，借助数据监测工具仍然可以帮助分析原因。
例如，在 Semrush Position Tracking 中，可以针对核心关键词建立排名监测项目，并结合 Google 垃圾内容更新或算法调整的时间节点，观察关键词排名变化趋势，从而判断流量波动是否与某次更新存在关联。
此外，在 Organic Research 模块中，还可以查看竞争对手同期的自然搜索表现。如果竞争网站排名同步上涨，而自身网站出现下滑，则更有助于区分是网站自身问题，还是整个行业受到算法变化影响。
对于大型企业而言，Semrush Enterprise AIO 还提供了覆盖传统搜索及 AI 搜索场景的分析能力，包括品牌曝光占比（Share of Voice）、AI 引流数据等指标，帮助企业更全面地评估搜索表现和市场竞争情况。
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