確保地圖能夠正確顯示實際資訊，特地開放所有持 Google 帳戶的使用者針對 Google 地圖上約 2 億個搜尋點提供當地資訊。事實上使用者每天提交給 Google 地圖的內容超過 2 千萬則，包含對相片的評論和評分、回答其他使用者的問題，以及地址更新等。而這些資訊能幫助各地使用者在不同方面做出更好的決定，例如餐飲、購物或觀光娛樂等。
到一家新餐廳用餐，但不知道該點什麼嗎？透過其他用餐顧客新增到地圖上的相片和評論，使用者就能瞭解哪些是最熱門的餐點，這類資訊遍及全世界超過一百萬家餐廳。想尋找附近的休閒活動嗎？另外，在「探索」分頁中也有建議清單，這是由當地專家與值得信賴的發布者所建立。
Google 地圖上的資訊之所以能持續更新，有一部分要歸功於數億名使用者每年所貢獻的內容。最近在應用程式中新增了「貢獻」分頁，方便使用者輕鬆分享在地資訊。使用者貢獻的每項內容未來都有可能在他人認識新地點及安排行程時發揮用處。
使用者新增到地圖上的不僅僅是個人建議。每個月的社群貢獻內容都能協助 Google 更新全球商家、道路和地址相關的實際資訊。此外，也要感謝全球 Google 地圖社群的貢獻，才有辦法為全球超過 5 千萬個地點加入無障礙資訊 (例如輪椅通行入口與洗手間)，協助行動不便的使用者自在遊覽城市。還有其中最熱心貢獻的團體，就是超過 1 億 2 千萬名的在地嚮導，遍布 24,000 個城市與鄉鎮，致力於讓自己社區在 Google 地圖上的資訊更加實用且準確。
如同其他開放使用者自製內容的平台，Google 也盡其所能杜絕垃圾資訊和不當內容出現在 Google 地圖；絕大多數的這類內容在任何使用者實際看到之前就會移除。隨著 Google 地圖上的貢獻者越來越多，Google 也持續嚴厲處置違反政策的行為惡劣人士，以人工搭配科技來阻絕不當內容。
舉例來說，Google 會使用自動偵測系統 (包括機器學習模型)，來掃描每天收到的數百萬筆貢獻內容，偵測出垃圾資訊和不相關的內容並將其移除。而針對不實評論，系統也會在每則評論發布到 Google 地圖之前先行檢查，找出不實內容的信號。機器學習模型會嚴加注意特定文字與詞組，檢視個別帳戶過往貢獻的內容類型模式，並偵測出可疑的評論模式。
雖然 Google 不斷在改善自動系統，但他們也瞭解系統並非完美，偶爾仍會有漏網的不實評論。因此成立了訓練有素的專家和分析人員團隊，負責審核評論、相片、商家檔案和其他類型的內容，逐一審核與大量審核的方式並行。此外，也研發出一項功能，任何人都能檢舉評論、不當內容和誤導性的地點，以便將其移除。
以下整理了每天收到的 2 千萬筆貢獻內容 (一年超過 70 億筆)，Google 的技術和小組人員在 2019 年達成的事項為：
。移除了超過 7 千 5 百萬則違反政策的評論和 4 百萬筆不實商家檔案。由於 Google 不斷精進機器學習模型和自動偵測系統，其封鎖違反政策內容的功能越發準確，並能偵測出異常情形，方便作業人員審查
。有了輕鬆檢舉不當內容的管道，Google 下架了超過 580,000 則評論和 258,000 筆商家檔案
。審核並移除違反政策的內容，包含超過 1 千萬張相片及 3 百萬部影片。這仰賴不斷精進的做也人員與自動系統，能越來越準確地抓出違反政策的內容，例如偏離主題的相片停用
。超過 475,000 個使用者帳戶，這有賴於 Google 不斷改善機器學習偵測功能，訂製內容涵蓋範圍更廣的政策，並提供作業人員相關培訓
，絕大多數提交給 Google 地圖的貢獻內容都是真實可靠的，違反政策的內容目前少於百分之一。Google 將繼續開發新工具和技術，遏制不肖人士的惡行。
對於提升 Google 地圖的豐富性與實用性來說，社群貢獻內容是不可或缺的一部分。Google 將會透過使用者提供的內容持續增進地圖的實用性，不只是為了能引領使用者從 A 點移動到 B 點，更能協助他們找到所需地點與適合的活動，無論使用者是想趕上最後一波節慶購物潮，還是想要來片拿坡里披薩，Google 地圖都能派上用場。
