Thật không may, có nhiều kỹ thuật lọc khác nhau và một số nhà cung cấp thư lớn sẽ không xuất bản những gì họ sử dụng và / hoặc những gì trọng lượng được đưa ra cho các thử nghiệm / bộ lọc khác nhau, vì vậy biết cách vượt qua là khó khăn. Về cơ bản, thư rác đã khiến các ISP và người dùng rơi vào tình huống đôi khi gây khó khăn cho các tin nhắn hợp pháp như vậy (đặc biệt là các tin nhắn hàng loạt như bản tin của bạn). Tôi không còn coi email là phương thức vận chuyển nửa tin cậy mà nó từng có.
Để bớt tiêu cực hơn một chút và hữu ích hơn ... Vì bạn đang gặp vấn đề cụ thể với một khách hàng cụ thể, có thể có những điều mà chương trình có thể nói với bạn. Tôi không biết cụ thể về triển vọng vì tôi không sử dụng nó ở bất cứ đâu, nhưng nhiều bộ lọc thư đưa các tiêu đề vào thư để liệt kê các bộ lọc được sử dụng, kết quả là gì và trọng số được đưa ra cho bộ lọc đó là gì. Vì vậy, nếu bạn nhìn vào nguồn đầy đủ của các tin nhắn họ đã chuyển đến các thư mục rác, bạn có thể tìm thấy manh mối hữu ích. Ví dụ: các bộ lọc dựa trên SpamAssassin tiêm các tiêu đề có dạng sau:
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]
(ví dụ đó đã được lấy từ một tin nhắn rác chính hãng trong đống rác của tôi)
Điều này không xác định mặc dù vì lọc Bayes và các phương pháp khác liên quan đến đào tạo người dùng là phổ biến - vì vậy những gì bộ lọc của bạn vượt qua và thất bại có thể khác biệt rõ rệt với những người khác mặc dù máy khách được cấu hình giống hệt nhau. Bạn có thể phải xem xét một số cửa hàng khác cho tin tức của mình (nhiều người đang cố gắng sử dụng các giao thức mạng xã hội cho việc này, với mức độ thành công khác nhau).
