Google地图上有约2亿个兴趣点，用户每天会增加超过2千万条评论、评分或是其他内容，而为了确保这些内容的可靠性，Google需要在不当内容上传后，被其他用户看到之前就将它删掉，随着越来越多人在Google地图上做出贡献，Google就要不断运用各种技术以及人力，来快速解决违反政策的不良行为。
Google在其博客上表示，他们使用以机器学习技术为基础的自动侦测系统，每天扫描数百万笔的贡献，以维护平台内容的品质，Google甚至还能处理虚假评论，系统会在评论真正发布到Google地图上之前，逐一进行检查，以侦测虚假消息的特征，自动侦测系统的机器学习模型，会注意特定的单词和短语，检查用户账户过去贡献内容的类型，并侦测可疑的评论模式。
但因为机器学习技术并非完美，因此Google也聘请了操作员和分析师团队，对Google地图上的评论、照片、商业文件和其他类型的内容进行审核，同时Google也让所有用户标记评论，作为删除不当内容和误导性地点的依据。
在2019年，Google地图每天收到2千万笔的贡献，一年约是70亿笔的数据，Google提到，他们运用机器学习模型和自动侦测系统，共移除了超过7,500万笔违反政策的评论，以及4百万笔假的商业数据。而Google也利用来自用户的直接回应，共移除了超过58万条评论以及26万笔商业文件。
另外，Google也审核并删除了超过1千万张违反内容政策的照片，以及3百万个视频，这些违反政策的影音数据，大部分为离题照片。通过良好地训练机器学习模型以及操作员，Google也禁用了48万个用户账户。Google强调，绝大多数用户的贡献都是真实的，违反政策的内容不到百分之一。