Obwohl die Vorteile überwiegen, gibt es auch einen Nachteil des algorithmischen Ansatzes: Im Gegensatz zur manuellen Klassifizierung und zur Verwendung der Rubrikeninformation aus der Quelle selbst produziert er zwangsläufig einige Klassifizierungsfehler, sowohl false positives (Anzeigen, die fälschlicherweise als einem Tag zugehörig getaggt sind) als auch false negatives (Anzeigen, die fälschlicherweise nicht als einem Tag zugehörig getaggt sind). Die Optimierung eines Tagfilters zur Vermeidung von false positives führt zu einem übermässig konservativen und vorsichtigen Filter, der die Erkennungsrate absenkt (und mehr false negatives produziert). Die Optimierung zur Vermeidung von false negatives führt wiederum dazu, dass er zu viel einbezieht und mehr Beifang (d.h. false positives) produziert.