Desafortunadamente, existen muchas técnicas de filtrado diferentes y algunos de los principales proveedores de correo no publicarán lo que usan y / o qué pesos se les da a varias pruebas / filtros, por lo que es difícil saber cómo hacerlo. Básicamente, el correo no deseado ha llevado a los ISP y a los usuarios a una situación en la que a veces dificultan la transmisión de mensajes legítimos (especialmente mensajes masivos, como su boletín informativo). Ya no considero que el correo electrónico sea el método de transporte confiable a mitad de camino que alguna vez fue.
Para ser un poco menos negativo y más útil ... Como tiene problemas específicos con un cliente en particular, puede haber cosas que el programa puede decirle. No sé específicamente sobre Outlook, ya que no lo uso en ninguna parte, pero muchos filtros de correo inyectan encabezados en los mensajes para enumerar qué filtros se usaron, cuál fue el resultado y cuál fue la ponderación dada a ese filtro. Entonces, si mira la fuente completa de los mensajes que se movieron a carpetas basura, puede encontrar pistas útiles. Como ejemplo, los filtros basados en SpamAssassin inyectan encabezados de la siguiente forma:
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]
(ese ejemplo ha sido extraído de un mensaje de spam genuino en mi montón de basura)
Sin embargo, esto no es definitivo, ya que el filtrado bayesiano y otros métodos que involucran la capacitación del usuario son comunes, por lo que lo que pasan y fallan sus filtros puede diferir notablemente de otras personas a pesar de que el cliente se configuró de manera idéntica de fábrica. Es posible que tenga que considerar algún otro medio para sus noticias (muchas personas están tratando de usar protocolos de redes sociales para esto, con diversos grados de éxito).
