Come un brand globale premium di beni di consumo ha portato la saturazione di falsi dal 46% al 26% in otto mesi

• Un brand globale premium di beni di consumo ha portato il proprio tasso di saturazione di falsi dal 46% al 26% in meno di otto mesi su oltre 40 marketplace globali, e oggi gestisce l’intero programma globale di brand protection con MarqVision.
• L’AI generativa ha fatto crollare il costo della contraffazione: non solo prodotti falsi, ma negozi clonati, annunci fraudolenti e contenuti dupe sui social, tutti a danno dei clienti a velocità di macchina. Il brand ha deciso di combattere l’AI con l’AI.
• Ha condotto una valutazione comparativa con fornitori alternativi in condizioni reali. MarqVision ha ottenuto i risultati migliori.
• Cosa ha chiuso la decisione: MarqVision era l’unico fornitore a offrire una vera metrica di ROI, il tasso di saturazione, cioè la percentuale di risultati illeciti nella prima pagina delle ricerche sui marketplace, insieme a una copertura completa di marketplace, social media, siti web, nomi di dominio e annunci a pagamento.
• Il calo ha seguito una curva prevedibile: una discesa ripida all’inizio, una fase centrale più lenta, poi una stabilizzazione che rivela il limite strutturale della sola tutela online e indica dove concentrare le prossime azioni di recupero dei ricavi.
• I dati sui risultati hanno trasformato il reporting in uno strumento per pianificare la mossa successiva del team.

Un programma solido, costruito per un’epoca più lenta

Secondo ogni metro tradizionale, il programma di protezione di questo brand era in salute: un team interno dedicato, un fornitore di tutela storico e un monitoraggio attivo su centinaia di marketplace globali. I volumi di rimozione erano sempre alti, la copertura ampia e i report arrivavano puntuali.

Ma il programma non aveva tenuto il passo. L’innovazione si era fermata, la visibilità su ciò che accadeva davvero sul mercato era limitata e il reporting non riusciva a seguire la velocità con cui la minaccia evolveva. Intanto l’AI generativa stava facendo crollare in tutto il settore il costo di produrre falsi: immagini di prodotto convincenti, negozi clonati, annunci fraudolenti, contenuti dupe virali e domini che si spacciano per il brand potevano ormai essere creati in serie.

Quello che un tempo richiedeva a un’organizzazione di contraffattori un impegno reale oggi si produce a velocità di macchina. La contraffazione non era più un problema di inserzioni sui marketplace, ma un problema di ogni superficie: ovunque un cliente cerchi, scorra, clicchi o compri, qualcuno può truffarlo in nome del brand.

Il brand lo vedeva nei propri dati. Una sola settimana di monitoraggio dal vivo ha fatto emergere migliaia di inserzioni illecite su marketplace e piattaforme social, migliaia di domini sospetti e decine di brand imitatori e negozi che si spacciavano per il brand. E il bacino non si svuota da solo: l’OCSE (Organizzazione per la cooperazione e lo sviluppo economico) ha stimato il commercio globale di prodotti contraffatti in circa $467 miliardi, il 2,3% delle importazioni mondiali, secondo il report OCSE 2025 sui falsi.

Intanto i numeri del programma non dicevano se stesse tenendo il passo. Gli stakeholder aziendali facevano una domanda semplice: funziona? E i report basati sulle attività non sapevano rispondere. Inserzioni trovate, inserzioni rimosse, piattaforme monitorate: i conteggi salivano ogni trimestre, il che avrebbe dovuto rassicurare. Invece sollevavano una domanda più scomoda: se rimuoviamo sempre più inserzioni, il problema sta crescendo o stiamo facendo progressi? Le metriche di impegno rispondono a «quanto abbiamo fatto?». Non rispondono mai alla domanda che conta davvero: quando un consumatore cerca il nostro prodotto, cosa vede?

La conclusione del team è stata lucida. Non si combattono violazioni su scala industriale con la revisione manuale e un reporting basato sull’impegno. Se l’AI stava industrializzando l’attacco, anche la difesa doveva essere AI, e doveva essere misurata sui risultati, non sulle attività.

Per mettere alla prova questa tesi, il brand ha condotto una valutazione comparativa alla cieca con fornitori alternativi su casi reali di violazione. Quando sono arrivati i risultati, MarqVision aveva ottenuto i migliori esiti di tutela dell’intera valutazione.

Ma vincere una prova non basta a spostare un intero programma globale. La decisione è dipesa da cosa avrebbe permesso al brand di continuare a vincere nel lungo periodo.

ROI reale, copertura completa

Un ROI che i brand possono vedere davvero

Qualsiasi fornitore sa produrre conteggi delle rimozioni. MarqVision era l’unico, nella valutazione del brand, a poter mettere sul tavolo una vera metrica di risultato: il tasso di saturazione.

Il tasso di saturazione misura la percentuale di risultati illeciti nella prima pagina delle ricerche sui marketplace rivolte ai consumatori. Invece di cercare inserzioni a qualsiasi profondità e contare le rimozioni, un programma basato sulla saturazione monitora le ricerche precise che fanno gli acquirenti reali, classifica ogni risultato (per esempio contraffatto, sospetto, autorizzato o irrilevante) e verifica se lo scaffale diventa più pulito nel tempo.

Per il team di brand protection questo ha risolto il problema con gli stakeholder che i conteggi delle rimozioni non avevano mai risolto. Il tasso di saturazione gli ha dato un numero da portare al business che comunicava l’impatto in termini di business, non in gergo da addetti ai lavori: queste sono le categorie e le aree più colpite, questo è l’andamento dell’esposizione dei consumatori, questo è ciò che è cambiato grazie al programma. Il dialogo interno è passato da «ecco quanto abbiamo speso in brand protection» a «ecco cosa ha ottenuto la brand protection».

Un’unica piattaforma per ogni superficie

Nell’era dell’AI le violazioni non restano nelle inserzioni dei marketplace, e quindi nemmeno la copertura può restarci. Per il brand non sono cambiate le superfici coperte – marketplace, social media, contenuti web, nomi di dominio e annunci a pagamento erano già inclusi – ma il fatto che, al loro interno, il lavoro pesante lo facesse l’AI: classificare ogni risultato nel campo visivo del consumatore, raggruppare venditori collegati e immagini riutilizzate e segnalare automaticamente i domini che si spacciano per il brand. Combattere l’AI con l’AI, nella pratica.

Un prodotto che migliora di continuo

Due funzionalità richieste dal brand durante la valutazione – una watchlist per i domini già colpiti che ricompaiono e la traduzione nella dashboard delle inserzioni in lingua straniera – sono state sviluppate e rilasciate in poche settimane, non in trimestri di roadmap. Per un team che punta sulla tecnologia per superare i contraffattori, vedere le richieste diventare software funzionante così in fretta è stato l’argomento decisivo.

Con il programma attivo su tutti i canali, la misurazione della saturazione è partita con un perimetro mirato: 7 parole chiave prioritarie monitorate su oltre 40 marketplace globali attraverso 96 ricerche ricorrenti.

All’inizio il tasso di saturazione di falsi del brand era del 46%. Quasi metà di ciò che i consumatori vedevano cercando i prodotti del brand era illecito. Un’esposizione con conseguenze reali per chi compra: un sondaggio della MSU ha rilevato che circa 7 consumatori su 10 erano stati indotti con l’inganno ad acquistare online un prodotto contraffatto almeno una volta nell’anno precedente.

Otto mesi dopo, quel numero era il 26%.

Leggere la curva

La forma del calo racconta una storia precisa, e corrisponde a uno schema che vediamo costantemente nei programmi di brand protection delle grandi aziende.

Mesi 1 ~ 3: calo ripido (46% → 38%). La fase dei frutti a portata di mano. Le violazioni chiaramente contestabili vengono individuate e rimosse in fretta: le inserzioni sono evidenti, le piattaforme hanno procedure di rimozione consolidate e l’accoglimento è rapido.

Mesi 4 ~ 6: calo più lento (38% → 31%). Il miglioramento rallenta perché le violazioni rimaste sono più difficili: piattaforme con tempi di risposta più lunghi, venditori che ripubblicano subito dopo la rimozione e casi limite in cui la classificazione è ambigua.

Mesi 7 ~ 8: stabilizzazione (31% → 26%). Il plateau non è un fallimento. È un segnale. Rivela il limite strutturale per un certo insieme di parole chiave e piattaforme, il punto oltre il quale la sola tutela online non può far scendere il numero. È qui che i dati iniziano a orientare la mossa strategica successiva.

Cosa succede quando la curva si stabilizza

La fase di stabilizzazione è quella in cui i dati sulla saturazione diventano uno strumento di pianificazione. A seconda dell’andamento, il team può approfondire una specifica categoria di violazioni per capire perché resiste, segnalare una lacuna di copertura dove nuove registrazioni di proprietà intellettuale rafforzerebbero la tutela, oppure passare all’azione offline dove la tutela online ha raggiunto il suo limite.

Un report sui volumi di rimozione non può far emergere questi punti di svolta strategici. Una linea di tendenza del tasso di saturazione li rende visibili per definizione.

Con il nuovo programma il volume delle azioni di tutela è in linea con quello del fornitore precedente, ed è proprio questo il punto. Attività simile, risultati misurabilmente diversi e, per la prima volta, una prova.

Il segnale qualitativo è arrivato dal campo. I team regionali del brand in tutto il mondo hanno iniziato a segnalare meno falsi e dupe nei loro mercati. Il flusso costante di segnalazioni interne – «ho trovato questo, per favore fatelo rimuovere» – si è ridotto drasticamente. Prima il team gestiva circa 5–10 email di questo tipo a settimana, ognuna con un’email al fornitore e un sollecito. Oggi gran parte di quel traffico è sparito e, quando arriva una domanda, il team verifica lo stato dell’azione direttamente nella dashboard di MarqVision invece di aspettare una risposta. Stimiamo che il cambiamento restituisca al team oltre due ore a settimana solo in follow-up manuale.

Il cambiamento strutturale è ancora più profondo. Il brand ha dedicato ore di analisti alla ricerca proattiva – far emergere tendenze, individuare prodotti appena contraffatti, segnalare design inventati associati al nome del brand – un lavoro per cui il programma precedente non aveva un quadro di dati. E quando il tasso di saturazione di una parola chiave arriva al plateau, il team decide sulla base dei dati invece di tirare a indovinare, anche facendo pressione direttamente sulle piattaforme con dati su dove la loro tutela proattiva non è all’altezza.

È questo che ha cambiato il rapporto. Non è stato un semplice cambio di fornitore. È stata una scommessa consapevole sulla misurazione dei risultati anziché sul reporting delle attività, fatta da un team che finalmente aveva i dati per sapere che lo status quo non bastava.

Per qualsiasi team di brand protection che per anni ha riportato metriche di attività faticando a spiegare al business l’impatto del programma, il passaggio alla misurazione dei risultati non è un miglioramento marginale. È la differenza tra descrivere cosa hai fatto e dimostrare cosa è cambiato.

Il volume delle azioni di tutela resterà sempre parte della brand protection. Ma senza una metrica di risultato legata all’esperienza del consumatore non c’è modo di sapere se un programma sta vincendo, o se sta solo lavorando.