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3种方法可以解决全球假冒问题

3种方法可以解决全球假冒问题

假冒不是一个新问题。事实上,只要真实的公司销售假货的公司已经存在。伪造者能够适应改变消费者行为和不断发展的反假冒措施的能力已经看到它们多年来大幅增长。 国际商会 估计,伪造和盗版的全球经济价值可能达到2022年的4.2万亿美元,并在该时间段内投入了540万条危险的工作。

概括:

  • 伪造者在线销售假商品的新方法
  • 当前品牌保护最佳实践的限制
  • 一种解决不断发展的假冒的新技术方法

作为正确的持有人,企业拥有从网上平台中删除假产品的权利和责任。超出明显的 声誉赔偿 假冒产品可以在业务上,在某些情况下,它可能对客户的健康和安全构成更大的威胁。多年来,假冒者已经迅速发展,使品牌能够保持最新的行业和技术趋势的优先事项,以便维护其消费者和收入。

以下是伪造者目前利用互联网来吸引消费者购买商品的前三种方式。

  • 他们提供推定的“高品质”产品。 远非共同的信念,造假者越来越多地远离提供粗糙的副本。他们的复制品正在越来越靠近品牌产品的原始外观和感觉。为了使事情变得更糟,他们的生产非常敏捷,这允许他们在正式启动后立即复制新产品。
  • 他们杠杆作用  营销工具. 而不是使用品牌’官方图片,糟糕的演员现在正在自己。通常是时候,使用高分辨率和质量图像来使其对潜在买家不太怀疑。在某些情况下,这些图片甚至包括原始制造商的元素。徽标或标志性的视觉元素。换句话说,他们创造了自己的匿名品牌。
  • 他们在大规模的假冒网络中工作。 我们发现,在许多情况下,伪造者在大型网络中以更大的规模运行,促进多种市场和社交媒体网络的多个列表。为了简化该过程,他们经常使用几个帐户使用相同的内容,以确保他们的收入流并未立即切断。

    经销商网络使用的化身示例作为识别和质量标志

最佳实践aren.’t always best

当谈到处理这些新的伪造者的一些策略在线销售假货时,目前的方法有他们的局限性

  • 搜索算法作为独立的算法不足以检测这些类型的侵权。 使用的技术有时会减少到广泛的关键字搜索。如果不使用机器学习,这会限制结果以易于看见侵权。最多,这些算法能够识别列表的一部分,这无法提供完整的图片。此外,仅通过使用关键字搜索,无法连接点并优先考虑主要目标以进行调查。
  • 当前图像搜索不会检测不使用一组预定义图像的列表。 在某些行业中,这种技术仍然非常有用,但正如我们之前所见的那样,来自伪造者的高质量自我产生的图像的兴起意味着一些仍然未被发现。

已经说过,目前许多公司和提供商倾向于关注结合这些技术,并将它们与一支在做手动搜索的分析师团队补充。取决于您查看的指标,结果似乎首先似乎擅长。但这不是可扩展的方法。随着时间的推移,与造假者的能力相比,它将证明耗时而不是非常有效。此外,这种方法不支持在源代码和收集信息的侵犯侵权的构建策略。

解决方案

通常最容易解决问题的答案是最难实现的。这种情况也不例外。为了识别侵权列表,“简单”答案是利用图像识别来检测来自任何图像的产品。

这意味着一种能够在市场和社交媒体上每天分析数千张照片的技术,并且可以培训以检测任何类型的受保护产品。在红点,我们利用技术来解决这个问题的方法实际上是非常简单的:

  • 我们杠杆  图像识别 检测侵权: 这意味着无论使用的图片类型,它们如何变化或从中采取的角度,我们将检测产品是否在图像内部。这意味着自动化一个故障,否则无法手动进行。不用说,与手动或半手动调查相比,覆盖的列表数量和检测时间有明显减少。
  • 我们使用“已知的不良图像”技术自动化挖掘过程。例如,如果图像搜索在我们看的场景中没有用,那么我们可以使用伪造者’ self- taken images 自动确认侵权行为。
  • 我们提供  聚类技术 使用多个平台识别伪造者: 具有检测所有IP侵权的方法只解决了问题的一部分。另一个重要组成部分是连接点,并揭示伪造者的身份。这样做,  我们的平台  自动与不同市场和社交媒体网站的卖家信息与较大的侵权者优先考虑,并重点努力利用OpenSource。

结论

不言而喻,伪造者将继续发展,今天今天的工作不适合明天。鉴于在线在线传播的速度,手动处理CopyCats将迅速觉得像战斗战斗。征求技术合作伙伴的帮助加入所有主要市场的列表之间的点,以加速IP执法程序将有助于帮助您到达更广泛的公司目标。

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