Von der Fälschungserkennung bis zum Fälschungsanteil: alles, was Marq AI Ihnen zeigt

Mit dem rasanten Wachstum des globalen E-Commerce werden auch IP-Probleme immer vielschichtiger. In dieser Blogreihe erzählen die Produktverantwortlichen (PM), welche Probleme die Produkte von Marq AI lösen und wohin sie sich entwickeln.

Dieser Beitrag beruht auf einem Interview mit Jay, der bei MarqVision den Bereich Fälschungen verantwortet.

Das erwartet Sie in diesem Interview

1. Die Idee hinter dem Produkt

2. Die wichtigsten Funktionen

3. Herausforderungen und Lösungen bei der Entwicklung

4. Der Ausblick

Die Idee hinter dem Fälschungs-Dashboard von Marq AI

Mit dem rasanten Wachstum des globalen E-Commerce ist auch das Fälschungsproblem weit komplexer und verbreiteter geworden. Früher traten die Probleme vor allem auf chinesischen Marktplätzen auf, heute breiten sie sich auf Märkte weltweit aus – von den USA über Europa bis Südostasien. Und mit dem Siegeszug von Social Media und Live-Shopping reichen die Vertriebskanäle für Fälschungen längst über Online-Marktplätze hinaus bis auf verschiedenste Social-Media-Plattformen. Das macht Erkennung und Durchsetzung noch schwieriger.

Das größte Problem: Fälschungsangebote entstehen schneller neu, als man sie erkennen und gegen sie vorgehen kann. Geht eine Marke intern manuell dagegen vor, dauert das Löschen eines einzigen Angebots mehr als 30 Minuten – und direkt danach taucht schon das nächste auf. Ein Teufelskreis.

Die Counterfeit-Funktion von Marq AI wurde entwickelt, um diese strukturelle Grenze zu überwinden. Sie bleibt nicht bei der Erkennung stehen, sondern setzt auf Automatisierung für schnelle Durchsetzung und KI-gestützte Analyse. So können sich Markenteams von Routinearbeit lösen und auf strategischere Maßnahmen konzentrieren.

Die wichtigsten Funktionen des Fälschungs-Dashboards von Marq AI

F: Gab es Kundenanfragen, bei denen Sie dachten „Das müssen wir unbedingt lösen“, oder haben Sie das Problem zuerst intern definiert?

Eine der größten Schwierigkeiten für Markenverantwortliche im Kampf gegen Fälschungen war, den Erfolg in Zahlen zu erfassen und strategisch zu nutzen. Auch intern stand eine Frage im Mittelpunkt: „Wie können wir Marken echten, am ROI messbaren Mehrwert zeigen?“ Um diese Frage herum haben wir mehrere Funktionen entwickelt und laufend verbessert.

Das Ergebnis dieser Überlegungen ist das Counterfeit-Dashboard. Das Fälschungs-Dashboard von Marq AI soll Marken helfen, ihre Bedrohungen zu quantifizieren und darauf aufbauend wirksame Gegenstrategien zu entwickeln. Der Kern sind Funktionen, mit denen Teams Daten nicht nur betrachten, sondern direkt in strategische Entscheidungen überführen können.

Außerdem erstellt das System aus erkannten Fälschungsangeboten automatisch Meldungen, die sich direkt bei den Plattformen einreichen lassen. Das hat die Reaktion deutlich beschleunigt. Weil niemand mehr jedes Angebot einzeln prüfen und jede Meldung von Hand schreiben muss, arbeiten Teams viel effizienter, und Marken gehen schneller gegen mehr Bedrohungen vor.

1) KI-gestützte Fälschungserkennung

Früher wurde nur anhand der Produktseite eines Angebots geprüft, ob es sich um eine Fälschung handelt. Heute analysiert die KI sogar Text in Bildern und urteilt dadurch deutlich präziser. So fallen auch Details auf, die man leicht übersieht.

2) Automatisch erstellte Meldungen (FSD)

Zuletzt haben wir die automatische Meldefunktion mithilfe von LLMs weiterentwickelt. Das System vergleicht Original und Fälschung anhand von Details wie Begriffen, die auf Fälschungen hindeuten, Herstellungsort, Material oder Größe und übernimmt diese Analyse direkt in die Meldung. So reagieren Sie schneller und effizienter, als wenn Meldungen von Hand geschrieben werden.

3) Dashboard für Durchsetzungserfolge

Im Dashboard sehen Sie in Echtzeit Durchsetzungserfolge, die Zahl entfernter Angebote, den umgerechneten wirtschaftlichen Wert und Verkäuferanalysen auf einen Blick.

Anhand der Häufigkeit nach Land oder Plattform erkennen Sie zudem klar, wo sich das Risiko tatsächlich konzentriert. In einem Fall erwartete ein Verantwortlicher etwa, dass das Problem in China am größten sei – tatsächlich lag die größere Bedrohung aber auf südostasiatischen Plattformen.

Vor allem der neu eingeführte Fälschungsanteil (Saturation Rate), ein Index für das Marktrisiko, geht über die bloße Zahl gelöschter Angebote hinaus: Er zeigt in Zahlen und Trends, wie riskant das Umfeld ist, in dem sich eine Marke bewegt.

Bisher mussten Markenverantwortliche verstreute Daten zusammentragen, um das Risiko für ihre Marke abzuschätzen. Mit dem Counterfeit-Dashboard von Marq AI sehen sie jetzt die riskantesten Regionen, Kanäle und Verkäufer auf einen Blick.

F: Welche Veränderungen spüren Markenverantwortliche durch diese Funktionen?

Erstens sehen sie auf einen Blick, wo sich Risiken konzentrieren, und können sofort festlegen, gegen welche Angebote oder Verkäufer sie zuerst vorgehen.

Zweitens erhalten sie quantifizierte Erfolgskennzahlen und können so klar erklären, wie wirksam ihre Markenschutzstrategie tatsächlich war und welchen ROI sie erzielt hat.

Vor allem aber laufen das mühsame, zeitraubende Schreiben von Meldungen und die Durchsetzung jetzt automatisiert, was die Teams deutlich entlastet. Sie können sich stärker auf die wichtigen strategischen Entscheidungen konzentrieren.

Herausforderungen und Lösungen bei der Entwicklung

F: Was war die größte Herausforderung bei der Planung und Umsetzung des Dashboards und der Überwachungs- und Durchsetzungsfunktionen?

Vor allem zwei Fragen haben uns beschäftigt.

Erstens: Fälschungsschäden sehen in jeder Branche anders aus. In der Mode sind Größen- oder Druckprobleme verbreitet, bei Schmuck Material und Beschichtung, bei Beauty veränderte Inhaltsstoffe und Verpackungen. Selbst innerhalb einer Branche unterscheiden sich die Probleme von Marke zu Marke. Damit die KI diese Unterschiede richtig lernt, haben wir viel Mühe in eine maßgeschneiderte Lernschleife gesteckt, die Daten und Feedback jedes einzelnen Kunden einbezieht.

Zweitens: Kriminelle Verkäufer und Konsummuster ändern sich sehr schnell. Früher waren globale Marktplätze wie AliExpress und Shopee die wichtigsten Plattformen, heute verlagert sich der Verkauf von Fälschungen zunehmend auf Social Media und Livestreams. Um Schritt zu halten, sammeln wir Feedback von unserem Operations-Team und von Kunden und erweitern unser Angebot schrittweise – bis hin zur Überwachung von Livestreams.

F: Wie gehen Sie diese Probleme an?

Noch ist nicht alles perfekt gelöst, aber wir konzentrieren uns darauf, beim Training der KI-Modelle kontinuierlich echte Kundendaten und Feedback aus der Praxis einfließen zu lassen. Nur so können die Modelle immer präziser werden.

Bei der Entwicklung neuer Funktionen sorgen wir außerdem für feste Kanäle, über die wir aktiv internes und externes Feedback einholen. Intern bemerken oft das Operations-Team oder unsere IP-Fachleute als Erste neue Maschen krimineller Verkäufer und geben sie an uns weiter. Früher hieß es etwa: „Nur Foto und Preis einstellen, gekauft wird per DM.“ Heute meiden die Täter selbst DM-Gespräche, leiten direkt auf externe Websites weiter oder verkaufen gleich über Livestreams, die keine Spuren hinterlassen. Solche Entwicklungen teilen wir schnell intern und setzen sie im Produkt um.

Auch Kunden geben viel Feedback. Fragen wie „In Livestreams sehen wir zuletzt Hinweise auf Verkäufe – können Sie das erkennen?“ oder „Können Sie auch diesen Kanal überwachen?“ führen immer wieder zu echten Funktionsverbesserungen. So bauen wir gemeinsam mit unseren Kunden Daten und Erfahrung auf und machen die Abwehr Schritt für Schritt schlagkräftiger.

Ausblick

F: Gibt es Funktionen, die noch nicht umgesetzt sind, die Sie aber unbedingt ergänzen möchten, oder Bereiche, die Sie auf Basis von Kundenfeedback verbessern wollen?

Die Counterfeit-Funktion von Marq AI soll künftig mehr leisten, als Fälschungen zu finden und zu löschen: Sie wird zu einer Lösung, die die Geschäftsstrategie unserer Kunden unterstützt. Dabei konzentrieren wir uns auf drei Richtungen.

Erstens auf maßgeschneiderte KI-Modelle. Jede Marke ist anderen IP-Bedrohungen ausgesetzt. Die Probleme einer Modemarke unterscheiden sich völlig von denen einer Beautymarke, und selbst innerhalb einer Branche gibt es Unterschiede. Deshalb bauen wir auf Basis der Kundendaten modulare KI-Modelle für die jeweilige Situation, um Anzeichen von Rechtsverletzungen noch präziser zu erfassen.

Zweitens auf eine Erkennung, die das Verhalten von Verbrauchern nachahmt. Bisher wurden Angebote rein maschinell gesucht und erkannt. Künftig soll ein KI-Agent den Weg echter Kunden beim Einkaufen nachvollziehen. Ziel ist eine „realitätsnahe Erkennung“, die berücksichtigt, welche Suchbegriffe eingegeben, welche Produktbeschreibungen angeklickt und wie Empfehlungsalgorithmen durchlaufen werden.

Drittens auf Livestreams und maßgeschneiderte Datenklassifizierung. Danach fragen unsere Kunden derzeit am häufigsten. Fälschungen tauchen heute nicht nur auf Online-Marktplätzen, sondern verstärkt auch in Kanälen wie Social Media und Livestreams auf. Deshalb erweitern wir die Überwachung auf diese Kanäle. Zudem wollen wir über die bloße Aussage „Fälschung oder nicht“ hinausgehen und Daten nach den Kriterien unserer Kunden fein gliedern und klassifizieren, damit sie direkt für strategische Entscheidungen genutzt werden können.

Unser Ziel ist eindeutig: Die Bekämpfung von Fälschungen soll vom Kostenfaktor zur Investition werden. Nicht bloße Durchsetzung, sondern ein Werkzeug, mit dem Marken auf Basis von Daten Strategien entwickeln und ihren Wert schützen. Das ist das Bild, das Marq AI vor Augen hat.

MarqVision – und ein Wort an Marken, die mit Fälschungen kämpfen

F: Was möchten Sie Marken mitgeben, die das Counterfeit-Dashboard und seine Funktionen zum ersten Mal kennenlernen?

Wer schon mit Fälschungen zu tun hatte, weiß: Ein paar Angebote zu löschen, löst das Problem nicht. Kaum gelöscht, tauchen sie wieder auf, und das immer schneller. Deshalb wird es immer wichtiger, nicht mehr einzelne Angebote, sondern Verkäufer und Netzwerke in den Blick zu nehmen.

Der Fälschungsanteil, die Erfolgskennzahlen und die Erkenntnisse auf Verkäuferebene, die Marq AI liefert, sind genau dafür gedacht. Statt nur zu berichten, „wie viele gelöscht wurden“, sehen Sie, welche Verkäufergruppen am gefährlichsten und welche Märkte derzeit am riskantesten sind. So reagieren Markenverantwortliche nicht mehr blind, sondern können strategisch durchsetzen, Prioritäten setzen und Ressourcen effizient einsetzen.

Eines möchten wir besonders betonen: Die Bekämpfung von Fälschungen ist kein Kostenfaktor, sondern eine Investition. Sie geht über die Verringerung von Fälschungen hinaus und kann langfristig eine Strategie sein, die den Wert der Marke schützt und den ROI steigert. Als verlässlicher Partner, der diesen Wandel vorantreibt, wird Marq AI gemeinsam mit seinen Kunden immer präzisere Lösungen zum Schutz geistigen Eigentums entwickeln.