Einblick in die visuelle Erkennungs-Engine von Corsearch Zeal 2.0: Intelligenter, skalierbarer Markenschutz

Marken setzen fortschrittliche Bildtechnologie ein, um wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren, Verstöße miteinander zu verbinden und die Entscheidungsfindung im gesamten Markenschutz-Workflow zu beschleunigen.

Von Produktfotos über Logos bis hin zu Verpackungen - die meisten Rechtsverletzungen basieren auf visuellen Inhalten, um die Verbraucher zu täuschen. Diese Inhalte schnell und in großem Umfang zu identifizieren und darauf zu reagieren, ist unerlässlich. Doch viele Markenschutzplattformen auf dem Markt beruhen immer noch auf veralteten Ansätzen: KI-Funktionen werden nachträglich in veraltete Systeme integriert, die nicht für moderne Bedrohungen entwickelt wurden.

Die heutige Markenschutzlandschaft erfordert mehr als nachgerüstete Tools und manuelle Überprüfungen. Um mit den sich entwickelnden Bedrohungen Schritt zu halten, benötigen Teams Systeme, die visuelle Inhalte intelligent verarbeiten, Risiken mit größerer Genauigkeit identifizieren und sich schnell anpassen können, wenn Rechtsverletzer ihre Taktik ändern. Die Bilderkennung muss schnell, flexibel und präzise sein - denn die Bedrohungen sind es mit Sicherheit.

Im Folgenden stellen wir die vier Kernbereiche vor, in denen KI-basierte Bildtechnologien entscheidend sind, um Ergebnisse zu erzielen.

1. Konzentrieren Sie sich auf hochwirksame Bedrohungen, um Ihre Marke schneller zu schützen

Bösewichte bewegen sich nicht nur schneller, sie werden auch immer schlauer darin, wie sie sich verstecken.

Bösewichte verwenden jetzt KI, um Produktbilder zu verändern, was ihre Erkennung erschwert und gleichzeitig die Geschwindigkeit beschleunigt, mit der sie Angebote einstellen und skalieren können. Für Teams, die sich auf einfache Erkennungsalgorithmen verlassen, ist es fast unmöglich, Schritt zu halten.

Die genaue Identifizierung dieser Bilder und ihrer Varianten ist der Schlüssel zur Verbindung und Entfernung großer Mengen rechtsverletzender Inhalte und zur Bereinigung von Plattformen. Viele Systeme versuchen, dies mit exaktem Abgleich oder grundlegenden Ähnlichkeitsalgorithmen zu erreichen. Bei diesen Ansätzen werden jedoch häufig modifizierte Versionen desselben Bildes übersehen (d. h. beschnitten, in der Größe verändert, neu eingefärbt oder komprimiert) - eine Taktik, die Fälscher mit der Einführung der generativen KI nun in großem Umfang einsetzen. Erschwerend kommt hinzu, dass einige Tools bekanntermaßen unterschiedliche Inhalte fälschlicherweise als identisch kennzeichnen.

Corsearch Zeal 2.0, unsere KI-basierte Markenschutzplattform, verwendet einen proprietären semi-exakten Bildabgleichsalgorithmus, der ein Bild und alle seine veränderten Formen erkennen kann. So können Sie die Durchsetzung für alle Angebote automatisieren, die das gleiche Bild verwenden, selbst wenn es bearbeitet oder umgewandelt wurde.

Die Vorteile gehen über die Durchsetzung hinaus. Mit einer eindeutigen Bild-ID, die jedem visuellen Asset zugewiesen wird, können Sie die Verbreitung von Bildern aus einer einzigen Quelle verfolgen, Leckpfade identifizieren oder die Einhaltung von Bildrechten nach Ablauf der Gültigkeit überwachen. Weitere Informationen zu den Vorteilen dieser Funktion finden Sie in unserem Blog über den Übergang vom Volumen zum Wert.

2. Rasches Aufdecken von Verstößen bei mehreren Marken in Ihrem Portfolio

Wenn jede Sekunde zählt, hängt der Unterschied zwischen dem Erkennen einer Bedrohung und dem Verpassen einer solchen oft davon ab, wie schnell man sie erkennen kann.

Andere Plattformen bieten Logoerkennung auf der Grundlage von Einzelmarkenmodellen, was bedeutet, dass für jede einzelne Marke ein eigenes Modell trainiert und gepflegt werden muss. Dieser Ansatz erfordert nicht nur erhebliche manuelle Eingaben, sondern führt auch zu Verwirrung zwischen visuell ähnlichen Markennamen oder Logos.

Corsearch Zeal 2.0 führt ein Modell zur Erkennung von Logos mehrerer Marken ein, das in der Lage ist, Logos von Hunderten von Marken in einer einzigen Architektur zu identifizieren. Anstatt zu fragen: "Ist dieses Logo vorhanden?", fragt das Modell : "Ist irgendein bekanntes Logo vorhanden, und wenn ja, welches?"

Diese Modellstruktur verkürzt die Zeit, die Sie für das Onboarding neuer Marken benötigen, vermeidet falsch-positive Ergebnisse zwischen ähnlich aussehenden Marken und stellt sicher, dass die gescrapten Inhalte, die Sie erhalten, relevanter sind, indem Bilder automatisch klassifiziert und an den richtigen Arbeitsbereich der Marke weitergeleitet werden. Irrelevante Daten werden gefiltert oder entsprechend weitergeleitet, so dass Sie mit weniger Daten bessere Ergebnisse erzielen.

3. Stärkere Fälle mit reichhaltigeren, kontextbezogenen Daten aufbauen

Betrüger verlassen sich nicht nur auf eine einzige Methode, um nicht von Marken, E-Commerce-Plattformen und Strafverfolgungsbehörden entdeckt zu werden. Sie nutzen mehrere Schlupflöcher aus, weshalb es entscheidend ist, auf kontextbezogene Hinweise zu achten, um den Code zu knacken.

Das Verständnis der Kategorie eines Produkts ist für die Priorisierung und die Genauigkeit der Durchsetzung unerlässlich. Viele Systeme verlassen sich jedoch auf die Kategorisierung auf der Website selbst oder wenden vereinfachte Modelle an, die nur Text- oder Bilddaten isoliert betrachten.

Corsearch Zeal 2.0 verwendet ein Fusionsmodell, das sowohl Bild- als auch Textanalyse kombiniert, um die richtige Produktkategorie zu bestimmen. Dies ist besonders wertvoll für die Unterscheidung zwischen ähnlich aussehenden Artikeln, die sehr unterschiedliche Auswirkungen auf die Durchsetzung haben - zum Beispiel die Unterscheidung zwischen einem Markenprodukt und einem Zubehör- oder Zusatzartikel.

Das globale Modell der Plattform umfasst über 300 vordefinierte Kategorien, die eine sofortige Strukturierung der Daten einer neuen Marke ermöglichen, ohne dass eine kundenspezifische Kategorielogik erstellt werden muss. Wenn Ihre Marke eine andere Bezeichnung für die Anzeige benötigt (z. B. "Turnschuhe" statt "Schuhe"), kann diese einfach angewendet werden, ohne das Kernmodell zu ändern. Wenn Sie mehr Granularität benötigen, können zusätzliche "Blatt"-Kategorien auf der gesamten Plattform hinzugefügt werden.

Diese Modellstruktur verbessert nicht nur die Genauigkeit, sondern gewährleistet auch langfristige Stabilität und Skalierbarkeit. Weitere Informationen darüber, wie sich diese Fähigkeiten in betriebliche Effizienz umsetzen lassen, finden Sie in unserem Blog zur Verdreifachung der Produktivität von Analysten durch Automatisierung.

4. Erkennung von visuellen Schlüsselindikatoren zur Erkennung von Fälschungen und anderen Verstößen in großem Maßstab

Neben Logos und Produktkategorien gibt es oft sehr spezifische visuelle Details, die darauf hinweisen, dass es sich bei einem Artikel um eine Fälschung handelt. Dabei kann es sich um globale Merkmale handeln, wie z. B. eine Plastikhülle auf der Verpackung, oder um markenspezifische Merkmale, wie z. B. eine falsche Farbe auf einem Echtheitsetikett.

Corsearch Zeal 2.0 enthält ein spezielles fortschrittliches Modell zur Erkennung von Merkmalen, das sowohl globale als auch markenspezifische visuelle Indikatoren identifiziert. Was dieses Modell einzigartig macht, ist seine Fähigkeit, mit einer sehr kleinen Anzahl von Trainingsbeispielen zu arbeiten, dank der Verwendung von Zero-Shot-Learning und aktiven Lerntechniken.

Mit nur 5 bis 10 kommentierten Beispielen können Sie beginnen, automatisch visuelle Anzeichen von Betrug zu erkennen. Dies ist besonders wertvoll für große oder komplexe Produktportfolios, bei denen eine manuelle Moderation unhaltbar wäre.

Zusätzliche Modelle, die eine intelligentere Moderation unterstützen

Umfangreichere Analysen und eine verbesserte Automatisierung werden durch mehrere zusätzliche Modelle in Corsearch Zeal 2.0 unterstützt, darunter:

• Erkennung von gebraucht und neu: Bestimmt den Zustand des Produkts anhand von Text und Bild.
  
• Optische Zeichenerkennung (OCR): Extrahiert lateinische Zeichen aus Bildern, um die Überprüfung von Seriennummern oder textbasierte Suchen zu unterstützen.
  
• SKU-Erkennung: Eine Klassifizierung auf tieferer Ebene, die Auflistungen mit bestimmten Lagerhaltungseinheiten verknüpft, sofern dies relevant und kostenmäßig gerechtfertigt ist.

Jedes dieser Modelle spielt zwar eine unterstützende Rolle, aber zusammen helfen sie Ihnen, den manuellen Aufwand zu reduzieren und von einem reaktiven zu einem proaktiven Ansatz überzugehen.

Für die Größe gebaut, für die Wirkung konzipiert

Was diese Fähigkeiten miteinander verbindet, ist, dass sie keine Ergänzungen zu einem älteren System sind. Corsearch Zeal 2.0 wurde von Grund auf mit KI als Kernstück entwickelt, und seine Modelle sind darauf ausgelegt, sich weiterzuentwickeln.

So profitieren Sie von einer schnelleren Moderation, einer genaueren Erkennung und einer echten Automatisierung, die mit dem Wachstum Ihres Unternehmens mitwächst. Zusätzlich zu dem, was bereits verfügbar ist, umfasst die Roadmap der Plattform weitere Entwicklungen wie die Analyse von "Fragmenten", die eine noch granularere Bilderkennung ermöglichen wird.

Sind Sie bereit, Corsearch Zeal 2.0 in Aktion zu erleben?
Nehmen Sie Kontakt mit unserem Team auf und erfahren Sie, wie Sie mit unserer Bildtechnologie Rechtsverletzungen deutlich genauer und schneller identifizieren und beseitigen können.

Erfahren Sie, wie Corsearch Zeal 2.0 messbare Ergebnisse beim Markenschutz liefert:

• Corsearch Zeal 2.0: Von eitlen Metriken zu greifbaren Auswirkungen auf den Markenschutz
• Automatisierung in Aktion: Wie Corsearch Zeal 2.0 die Produktivität von Analysten verdreifacht
• Vom Volumen zum Wert: Wie Corsearch Zeal 2.0 den Markenschutz neu definiert