Motore di rilevamento visivo di Corsearch Zeal 2.0: protezione del marchio più intelligente e scalabile

I marchi stanno adottando tecnologie avanzate per le immagini per automatizzare le attività ricorrenti, collegare le violazioni e migliorare la velocità decisionale nell'intero flusso di lavoro della protezione del marchio.

Dalle foto dei prodotti, ai loghi, alle confezioni, la maggior parte delle violazioni si basa su elementi visivi per ingannare i consumatori. Identificare e agire su questi contenuti in modo rapido e su scala è essenziale. Tuttavia, molte piattaforme di protezione del marchio presenti sul mercato si basano ancora su approcci obsoleti: l'adattamento di funzionalità di intelligenza artificiale a sistemi obsoleti che non sono stati costruiti per le minacce moderne.

L'odierno panorama della protezione del marchio richiede molto di più che strumenti adattati e revisioni manuali. Per stare al passo con l'evoluzione delle minacce, i team hanno bisogno di sistemi in grado di elaborare i contenuti visivi in modo intelligente, di identificare i rischi con maggiore precisione e di adattarsi rapidamente quando i trasgressori cambiano tattica. Il riconoscimento delle immagini deve essere veloce, flessibile e preciso, perché le minacce lo sono certamente.

Di seguito, analizziamo le quattro aree principali in cui la tecnologia dell'immagine AI-nativa è fondamentale per ottenere risultati.

1. Concentratevi sulle minacce ad alto impatto per proteggere il vostro marchio più rapidamente

I cattivi attori non solo si muovono più velocemente, ma diventano anche più intelligenti nel nascondersi.

I malintenzionati stanno utilizzando l'intelligenza artificiale per alterare le immagini dei prodotti, rendendoli più difficili da individuare e accelerando la velocità con cui possono pubblicare e scalare le inserzioni. Per i team che si affidano ad algoritmi di rilevamento di base, è quasi impossibile tenere il passo.

L'identificazione accurata di queste immagini e delle loro varianti è fondamentale per collegare e rimuovere grandi volumi di contenuti illeciti e ripulire le piattaforme. Molti sistemi tentano di farlo utilizzando la corrispondenza esatta o algoritmi di somiglianza di base. Tuttavia, questi approcci spesso non tengono conto delle versioni modificate della stessa immagine (cioè ritagliate, ridimensionate, ricolorate o compresse) - una tattica che i contraffattori ora utilizzano su scala con l'adozione dell'intelligenza artificiale generativa. Ad aggravare il problema, alcuni strumenti sono noti per segnalare erroneamente contenuti diversi come identici.

Corsearch Zeal 2.0, la nostra piattaforma di protezione del marchio basata sull'intelligenza artificiale, utilizza un algoritmo proprietario di corrispondenza semi-esatta delle immagini in grado di rilevare un'immagine e tutte le sue forme alterate. Ciò consente di automatizzare l'applicazione delle norme tra le inserzioni che utilizzano la stessa immagine, anche se è stata modificata o trasformata.

I vantaggi vanno oltre l'applicazione. Con un ID immagine univoco assegnato a ogni risorsa visiva, è possibile tracciare la diffusione delle immagini da un'unica fonte, identificare i percorsi delle perdite o monitorare la conformità ai diritti di immagine dopo la scadenza. Per saperne di più sui vantaggi di questa funzionalità, consultate il nostro blog sul passaggio dal volume al valore.

2. Individuare rapidamente le violazioni su più marchi del vostro portafoglio.

Quando ogni secondo è importante, la differenza tra individuare una minaccia e mancarla spesso si riduce alla rapidità con cui la si riconosce.

Altre piattaforme offrono il rilevamento dei loghi tramite modelli monomarca, il che significa che è necessario addestrare e mantenere un modello separato per ogni singolo marchio. Questo approccio non solo richiede un notevole apporto manuale, ma crea anche confusione tra nomi di marchi o loghi visivamente simili.

Corsearch Zeal 2.0 introduce un modello di rilevamento del logo multimarca, in grado di identificare i loghi di centinaia di marchi in un'unica architettura. Invece di chiedere "È presente questo logo?", il modello chiede "È presente un logo noto e, se sì, quale?".

Questo modello di struttura riduce significativamente il tempo necessario per l'inserimento di nuovi marchi, evita i falsi positivi tra marchi simili e garantisce che i contenuti di scraping ricevuti siano più pertinenti, classificando automaticamente le immagini e indirizzandole all'area di lavoro del marchio corretto. I dati non rilevanti vengono filtrati o indirizzati in modo appropriato, consentendo di ottenere risultati migliori con meno dati.

3. Costruire casi più solidi con dati più ricchi e contestuali

I malintenzionati non si affidano a un unico metodo per eludere i controlli da parte dei marchi, delle piattaforme di e-commerce e delle autorità preposte all'applicazione della legge. Sfruttano diverse falle nel sistema, il che significa che prestare attenzione agli indizi contestuali è fondamentale per risolvere il mistero.

La comprensione della categoria di un prodotto è essenziale per la prioritizzazione e l'accuratezza dell'applicazione. Tuttavia, molti sistemi si basano sulla categorizzazione del sito web dell'inserzione o applicano modelli semplicistici che considerano solo i dati del testo o dell'immagine in modo isolato.

Corsearch Zeal 2.0 utilizza un modello di fusione che combina l'analisi delle immagini e del testo per determinare la categoria di prodotto corretta. Questo è particolarmente utile per distinguere tra articoli dall'aspetto simile che hanno implicazioni molto diverse per l'applicazione della legge, ad esempio per distinguere tra un prodotto di marca e un accessorio o un componente aggiuntivo.

Il modello globale della piattaforma comprende oltre 300 categorie predefinite, che consentono di strutturare immediatamente i dati di un nuovo marchio senza la necessità di creare una logica di categoria specifica per il cliente. Se il vostro marchio richiede un'etichetta di visualizzazione diversa (ad esempio, "scarpe da ginnastica" invece di "scarpe"), questa può essere facilmente applicata senza modificare il modello principale. Quando è necessaria una maggiore granularità, è possibile aggiungere altre categorie "foglia" a livello globale in tutta la piattaforma.

Questa struttura del modello non solo migliora l'accuratezza, ma garantisce anche stabilità e scalabilità a lungo termine. Per saperne di più su come queste funzionalità si traducono in efficienza operativa, consultate il nostro blog su come triplicare la produttività degli analisti grazie all'automazione.

4. Rilevare indicatori visivi chiave per segnalare contraffazioni e altre violazioni su scala.

Oltre ai loghi e alle categorie di prodotti, spesso ci sono dettagli visivi molto specifici che segnalano se un articolo è contraffatto. Questi possono essere globali, come l'involucro di plastica sulla confezione, o specifici del marchio, come un colore non corretto utilizzato su un'etichetta di autenticità.

Corsearch Zeal 2.0 include un modello avanzato di rilevamento delle caratteristiche che identifica indicatori visivi sia globali che specifici del marchio. Ciò che rende unico questo modello è la sua capacità di lavorare con un numero molto ridotto di esempi di addestramento, grazie all'uso di tecniche di apprendimento a zero scatti e di apprendimento attivo.

Con soli 5-10 esempi annotati, è possibile iniziare a rilevare automaticamente i segnali visivi di frode. Questo è particolarmente prezioso per i portafogli di prodotti grandi o complessi, dove la moderazione manuale non sarebbe sostenibile.

Ulteriori modelli che supportano una moderazione più intelligente

L'analisi più ricca e l'automazione migliorata sono supportate da diversi modelli aggiuntivi all'interno di Corsearch Zeal 2.0, tra cui:

• Rilevamento di usato e nuovo: Determina le condizioni del prodotto in base al testo e all'immagine.
  
• Riconoscimento ottico dei caratteri (OCR): Estrae i caratteri latini dalle immagini per supportare la verifica dei numeri di serie o le ricerche basate sul testo.
  
• Rilevamento SKU: Una classificazione di livello più profondo che collega le inserzioni a specifiche unità di stoccaggio, se pertinenti e giustificate dal punto di vista dei costi.

Sebbene ciascuno di questi modelli svolga un ruolo di supporto, insieme aiutano a ridurre le spese manuali e a passare da un approccio reattivo a uno proattivo.

Costruito per la scala, progettato per l'impatto

L'aspetto che accomuna queste funzionalità è che non si tratta di aggiunte a un sistema precedente. Corsearch Zeal 2.0 è stato costruito da zero con l'intelligenza artificiale al centro e i suoi modelli sono progettati per evolversi.

Ciò consente di beneficiare di una moderazione più rapida, di un rilevamento più accurato e di un'automazione reale che si adatta alla crescita dell'azienda. Oltre a quanto già disponibile, la roadmap della piattaforma prevede ulteriori sviluppi come l'analisi dei "frammenti", che consentirà un rilevamento delle immagini ancora più granulare.

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Scoprite come Corsearch Zeal 2.0 offre risultati misurabili in termini di protezione del marchio:

• Corsearch Zeal 2.0: Dalle metriche di vanità all'impatto tangibile della protezione del marchio
• Automazione in azione: Come Corsearch Zeal 2.0 triplica la produttività degli analisti
• Dal volume al valore: Come Corsearch Zeal 2.0 ridefinisce la protezione del marchio