Google tar bort nästan 11.000 YouTube-kanaler som är knutna till påverkanskampanjer från Kina och Ryssland

Googles senaste rapport från Threat Analysis Group (TAG) https://blog.google/threat-analysis-group/tag-bulletin-q2-2025/ visar att 10 900+ YouTube-kanaler togs bort mellan april och juni 2025 för samordnade påverkansoperationer. Mer än två tredjedelar av kontona (cirka 7 700) spårades till nätverk som är knutna till Folkrepubliken Kina (PRC).

De kinesiska klustren laddade upp material på både engelska och kinesiska som lovordade Pekings politik, uttryckte stöd för president Xi Jinping och kritiserade Filippinerna och USA:s utrikesfrågor. Googles nedtagningar understryker ett fortsatt mönster: storskaliga kanaler med lågt engagemang som återanvänder kortformade videoklipp för att sprida partiska samtalspunkter över hela plattformen.

Ryskanknutna verksamheter stod för drygt 2 000 borttagna kanaler. Dessa nätverk producerade flerspråkigt innehåll som stödde Moskvas invasion av Ukraina och angrep NATO och västerländska regeringar. I maj förlorade en separat undergrupp knuten till det statliga tv-bolaget RT 20 kanaler, fyra Ads-konton och en Blogger-webbplats.

Månadsdata illustrerar omfattningen av kampanjerna. PRC-allierade nätverk förlorade 1 545 kanaler i april, 3 592 i maj och 2 598 i juni. Rysslandsanknutna aktörer förlorade 1.045 kanaler i april, 507 i maj, 392 i juni och flera blockerade domäner.

TAG rapporterade också om mindre nedstängningar av kampanjer som gynnade Iran, Azerbajdzjan, Israel, Rumänien, Ghana och Turkiets Victory Party. Även om dessa nätverk är numerärt mindre följer de samma spelregler för spridning på flera språk som är utformade för att kringgå automatiserade försvar.

Google fortsätter att blockera reklam i Ryssland och har ålagts böter på cirka två miljarder rubel (cirka 20 miljarder USD) av ryska myndigheter, tillsammans med tjänsteförbud, för att ha vägrat att återinföra sanktionerade propagandakanaler. Företaget kommer att upprätthålla "försvar på djupet"-åtgärder, som kombinerar störningar på kontonivå med löpande maskininlärningsdetektering, för att stävja framtida statsstödda påverkansoperationer.