Непрочитанные email пробивают фильтры сущностей и вшивают выдуманные бренды в рекомендации Gemini

Полевые тесты Google Personal Intelligence доказывают, что личные сообщения в инбоксе обходят валидацию Графа Знаний и манипулируют выдачей AI Mode, вскрывает Гарретт Сассман.

Рассылка целевых писем с рекомендацией неранжирующихся брендов дала буст видимости на 40% по товарным запросам в Gemini.

Уязвимость заставляет LLM выводить выдуманные, несуществующие бренды обуви, отправленные на подписанные аккаунты; модель дословно вытаскивает промо-текст прямо из тела письма в разговорную рекомендацию.

За четыре недели эксперимента протестировали три тира аккаунтов: пустой Gmail, свежий профиль с подпиской и старый личный аккаунт с историей за десятки лет.

Трекинг шести ежедневных вариантов промптов по восьми товарным категориям показывает: письма с плотным текстом получают больший вес при поиске, чем загруженные Google Photos, за счет глубокой контекстной детализации.

Тем временем индексация RAG парсит и цитирует содержимое сообщений без необходимости в ПФ.

Во время запросов по приложениям для продуктивности AI Mode вывел и процитировал конкретные тулзы (n8n, AirOps) из рассылки Марко Джордано, полученной шесть месяцев назад.

Целевое письмо оставалось непрочитанным в инбоксе — это подтверждает, что модель втягивает входящий текст независимо от открытий или кликов по ссылкам.