做内容平台，最怕的就是出问题。一条违规评论、一张不当图片，轻则被投诉，重则被下架。所以，内容审核不是可有可无的事，而是必须落地的环节。那到底有哪些实用的内容审核策略？下面这些方式，很多大厂都在用。
人工审核：最直接也最耗人力
早期内容少的时候，靠人盯着后台一条条看是最稳妥的办法。比如社区刚上线，用户发帖量不大，运营团队可以手动过一遍。这种方式准确率高，能判断语境和语气，但一旦量上去了，成本就扛不住。一个上千条内容的平台，全靠人工，根本跑不动。
关键词过滤：基础但有效
这是最常见的自动化手段。系统预设一批敏感词库，比如脏话、广告联系方式、违禁品名称等，一旦用户输入包含这些词，直接拦截或标记。实现起来简单，代码也不复杂：
const bannedWords = ["赌博", "代开票", "加微信"];
function checkContent(text) {
return bannedWords.some(word => text.includes(word));
}不过这招也有短板，容易误杀。比如“我在银行办了张卡”被误判成金融诈骗，“加微信联系”正常沟通却被拦下。所以词库得常更新，还得加白名单机制。
机器学习识别： smarter 的审核方式
现在主流平台都用AI模型来判断内容风险。比如用NLP（自然语言处理）分析一段文字是不是攻击性言论，或者用图像识别检测图片有没有裸露、暴力元素。这类系统训练好之后，能自动给内容打分，超过阈值就进待审池。
像微博、小红书这类平台，每天新增内容百万级，全靠模型初筛，人工只处理 flagged 的部分。虽然初期投入大，但长期来看效率高，还能不断优化模型反馈闭环。
用户举报 + 信用体系联动
让使用者参与监督，也是一种策略。开放举报入口，用户看到不良内容一键提交，后台集中处理。更聪明的做法是结合发布者的信用分——比如某人之前多次被举报成立，下次发内容就自动进严审队列，甚至限流。
知乎的“折叠”机制就是例子，低质或争议回答不直接删，而是降权展示，由社区行为反向影响审核权重。
分级审核：按风险程度分类处理
不是所有内容都得同样对待。可以把审核流程分成几档：低风险的直接放行，中风险的机器过一遍，高风险的必须人工介入。比如普通生活分享走自动通道，涉及医疗、财经类信息则触发专项审核。
这种策略在资讯类App里很常见，既保证速度，又控制风险。
第三方审核服务接入
如果自己搭系统太麻烦，可以直接用现成的服务。腾讯云、阿里云都有内容安全API，支持文本、图片、视频的违规检测，按调用量付费。适合中小型项目快速上线，避免从零造轮子。
比如你在做个小程序社区，直接调用接口：
axios.post('https://ai.cloud.tencent.com/detect/text', {
content: userSubmittedText
}).then(res => {
if (res.data.risk_level === 'high') {
moveToReviewQueue();
}
});省事是真省事，唯一要注意的是数据隐私问题，别把敏感信息传出去。
多策略组合才是常态
现实中几乎没有平台只靠单一方式做审核。基本都是“机器初筛 + 关键词兜底 + 用户反馈 + 人工复核”的组合拳。抖音的内容安全中心，据说是几千人团队配合上百个AI模型一起运作。
关键不是选哪种，而是根据业务规模、内容类型和合规要求，搭配出适合自己的方案。小平台先用关键词+第三方服务起步，做大后再逐步自建能力，节奏对了，才能既安全又高效。