Sayangnya ada banyak teknik penyaringan yang berbeda dan beberapa penyedia surat besar tidak akan mempublikasikan apa yang mereka gunakan dan / atau bobot apa yang diberikan untuk berbagai tes / filter, jadi sulit untuk mengetahui bagaimana cara melewatinya. Pada dasarnya spam telah mendorong ISP dan pengguna ke situasi di mana mereka kadang-kadang menyulitkan pesan yang sah (terutama pesan massal seperti buletin Anda) untuk dilewati. Saya tidak lagi menganggap email sebagai metode transportasi setengah jalan yang dulu andal.
Menjadi sedikit kurang negatif dan lebih bermanfaat ... Karena Anda mengalami masalah khusus dengan klien tertentu, mungkin ada hal-hal yang dapat diceritakan program kepada Anda. Saya tidak tahu secara spesifik tentang pandangan karena saya sendiri tidak menggunakannya di mana pun, tetapi banyak filter surat menyuntikkan header ke dalam pesan untuk mendaftar filter apa yang digunakan, apa hasilnya, dan apa bobot yang diberikan untuk filter itu. Jadi, jika Anda melihat sumber lengkap dari pesan mereka dipindahkan ke folder sampah Anda mungkin menemukan petunjuk yang berguna. Sebagai contoh, filter berbasis SpamAssassin menyuntikkan header dari formulir berikut:
X-Spam-Flag: YES
X-Spam-Score: 13.371
X-Spam-Level: *************
X-Spam-Status: Yes, score=13.371 tagged_above=-10 required=5.4
tests=[BAYES_99=3.5, FB_GET_MEDS=0.803, RCVD_IN_SORBS_WEB=0.619,
RCVD_IN_XBL=3.033, RDNS_NONE=0.1, URIBL_AB_SURBL=1.86,
URIBL_BLACK=1.955, URIBL_JP_SURBL=1.501]
(contoh itu telah dipetik dari pesan spam asli di tumpukan sampah saya)
Ini tidak pasti meskipun penyaringan bayesian dan metode lain yang melibatkan pelatihan pengguna adalah hal yang umum - jadi apa yang disaring dan gagal oleh filter Anda mungkin berbeda secara nyata dengan orang lain meskipun klien telah dikonfigurasikan secara identik di luar kotak. Anda mungkin harus mempertimbangkan outlet lain untuk berita Anda (banyak orang mencoba menggunakan protokol jejaring sosial untuk ini, dengan berbagai tingkat keberhasilan).
