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AI 기술로 발전한 브랜드 보호 전략

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단순한 위조상품 탐지에서 맞춤형 모니터링, 자동화된 프로세스, AI 기반 분석 기능으로 발전하기까지

과거에는 수천 개의 가품 판매 리스팅을 찾아내고 삭제하는 것만으로도 브랜드 보호가 충분하다고 여겨졌지만, 이제는 상황이 달라졌습니다.

악성셀러들은 점점 더 교묘해지고 있습니다. 이들은 새로운 소프트웨어와 AI 기반 도구, 그리고 업그레이드된 전략과 숨겨진 채널을 이용해 단순한 데이터 탐지를 피해 여전히 위조 상품을 판매하고 있습니다. 이러한 상황에서 전통적인 IP 침지 탐지 방법은 복잡해진 침해 행위를 효과적으로 막기 어렵습니다. 브랜드들이 보호 전략을 발전시키지 않으면 더욱 심각한 IP 침해 피해를 입을 위험이 있습니다.

과거에는 대규모로 IP 침해 활동을 탐지하는 것이 브랜드 보호의 핵심이었지만 이제는 악성셀러들의 전략을 예측하고 그보다 앞서 나가는 것이 더 중요해졌습니다. 이번 블로그에서는 변화된 악성셀러들의 패턴을 분석하고 고도화된 AI 기반 모니터링과 셀러 네트워크 분석을 통해 IP 침해 문제를 해결하는 방법을 확인할 수 있습니다. 이를 통해 변화하는 IP 침해 수법에 한발 앞서 나갈 수 있는 전략적 보호 방법을 제시합니다.

악성셀러들의 행동 변화와 기존의 IP 침해 탐지 방식의 한계

단순히 대규모의 가품 판매 리스팅을 삭제하는 것만으로는 기업에게 실질적인 가치를 제공하지 못합니다. 수천 건의 리스팅을 삭제하는 것은 처음에는 긍정적이고 인상적인 결과로 보일 수 있지만 동일한 브랜드의 위조상품이 다시 등장하고 판매된다면 이 숫자는 크게 의미가 없습니다. 끊임없이 재등장하는 판매 리스팅을 제재하는 '두더지 잡기'에 불과합니다.

새로운 기술을 활용한 악성셀러들의 위조상품 판매 수법

악성셀러들은 위조상품이 삭제돼도 다시 등록하는 것에 익숙해졌습니다. 새로운 사진과 AI 기술을 활용한 상세페이지 문구를 통해 리스팅을 오래 유지하며 여러 마켓플레이스에 동시에 게재합니다. 이로 인해 기존의 탐지 방식은 효과를 잃고 있으며 지속적으로 리스팅을 삭제하는 것만으로는 문제를 해결할 수 없습니다.

악성셀러와 그들의 네트워크 및 환경에 대한 심층적인 이해가 없거나 더 빠르고 효율적인 브랜드 보호 솔루션을 활용하지 않는다면, 브랜드는 여전히 IP 침해의 위험에 취약하게 노출될 것입니다.

AI로 빠르게 변화하는 악성셀러들을 파악하고 제재하는 방법

AI 기반 다중 모델 의사결정 프레임워크(multi-modal decision-making)는 IP 침해 가능성이 있는 리스팅의 모든 요소를 분석해 텍스트, 이미지, 로고, 상세 페이지, 제품명 등을 종합적으로 파악할 수 있습니다. 이를 통해 제재 시간과 비용을 줄이면서 탐지 정확도를 높여 브랜드 보호 전략을 강화할 수 있습니다.

AI 기반 셀러 네트워크 분석 기능을 통합하여 악성셀러들의 행동 패턴을 분석하고 여러 국가와 플랫폼에서의 IP 침해 행위를 효율적으로 감지할 수 있습니다.

고도화된 AI로 가능해진 효율적인 브랜드 보호 전략

대규모로 IP 침해를 탐지하면 브랜드가 모든 리스팅을 확인해야 하는 부담이 커집니다. 탐지된 리스팅의 수가 많을수록 중요한 IP 침해 제재에 집중하기 어려워질 수 있습니다.

브랜드가 많은 양의 IP 침해 활동을 검토하는 부담을 줄이기 위해 완전 자동화된 탐지 시스템이 대안으로 제시될 수 있지만 탐지 오류의 위험이 있습니다. 예를 들어 브랜드 IP를 침해하지 않은 공식 셀러를 잘못 탐지하여 제재할 경우 브랜드 신뢰도에 큰 타격을 입힐 수 있습니다.

이러한 한계를 극복하기 위해 고도화된 AI가 도입되고 있습니다. AI를 통해 브랜드 보호는 세 가지 측면에서 더욱 효율적이고 효과적으로 진행이 가능합니다.

1. 저위험, 고위험 IP 침해 활동의 우선순위 설정

: AI는 IP 침해 가능성이 낮은 판매 리스팅을 분류하고, 브랜드 보호 리소스를 고위험 리스팅에 집중시킬 수 있습니다. AI는 기존 탐지 데이터와 제재 성공 사례를 기반으로 판매 리스팅의 위험도를 분석하며, 시간이 지남에 따라 지속적인 학습이 가능해 더욱 정교하게 발전합니다.

2. 악성셀러로 인해 발생한 경제적 손실 예측

: 특정 악성셀러가 발생시킬 수 있는 경제적 손실을 예측하며, 법적 조치를 통해 손실을 회복할 수 있는 가능성과 같은 잠재적인 결과도 분석합니다. 이를 통해 기업은 더욱 효율적인 의사 결정을 내릴 수 있으며, 브랜드 보호에 필요한 시간과 비용을 절감할 수 있습니다.

3. 인텔리전트 어시스턴트 : AI 기반 의사결정 지원 기능

: AI가 제안하는 의사 결정을 시각화한 대시보드를 통해 사용자는 분석 결과를 쉽게 확인할 수 있습니다. 이 대시보드는 탐지 오류를 필터링하고, 고위험 IP 침해 활동을 브랜드 기준에 맞춰 평가할 수 있도록 합니다. 변호사와 IP 보호 전문가들이 오랜 시간 검토해야 했던 작업들을 AI가 빠르게 처리해 더욱 신속한 결정이 가능합니다. 하지만 AI의 탐지 오류로 공식 셀러를 악성셀러로 잘못 식별할 수 있으므로, 전문가의 최종 검토는 여전히 필요합니다.

여러 채널에서의 악성셀러 위조상품 판매 전략

악성셀러들은 익명 계정 뒤에 숨어 다양한 플랫폼, 계정, 국가에서 가품을 판매하며, 서로 연결되지 않은 개별 셀러처럼 활동합니다. 특히 틱톡과 같은 SNS 채널을 활용해 위조상품을 광고하고 소비자들을 다른 웹사이트나 앱으로 유도하여 구매를 유도하는 전략을 사용하고 있습니다. 이런 여러 채널을 활용한 방식은 판매 리스팅을 추적하고 제재하기 어렵게 만듭니다.

기존의 IP 침해 모니터링 방식은 주로 하나의 마켓플레이스나 플랫폼에 초점을 맞추고 있어 여러 채널을 통해 운영되는 악성셀러들의 전체적인 전략을 파악하기에는 한계가 있습니다. 악성셀러들의 점점 더 정교해지는 전략에 대응하기 위해서는 AI 기술 도입이 필수적입니다. AI 기반 셀러 네트워크 분석과 예측 분석을 통해 플랫폼 간의 연결성을 파악할 수 있으며 서로 연관되지 않은 듯 보이는 여러 셀러들 간의 네트워크도 분석할 수 있습니다.

학습된 AI 모델은 여러 플랫폼에 흩어진 악성셀러들을 그룹화하여 숨겨진 네트워크를 파악하는 데 도움을 주는데요. 이를 통해 브랜드는 개별 판매 리스팅뿐만 아니라 악성셀러들의 전체 네트워크를 타겟팅하여, 다양한 플랫폼에 올라온 가품 판매 리스팅들을 동시에 제거할 수 있습니다.

이러한 네트워크 중심의 IP 침해 탐지 접근 방식은 탐지 과정을 크게 향상시킵니다. 악성셀러 네트워크를 식별하고 신속하게 대응함으로써 브랜드는 소비자들에게 위조상품이 노출되기 전에 선제적으로 대응할 수 있으며, 가품 유통망에 더 강력한 영향을 미칠 수 있습니다.

브랜드 보호 전략을 위한 새로운 브랜드 보호 솔루션

최근 몇 년간 악성셀러들의 위조상품 판매 방식은 점점 정교해졌으며 기존 IP 침해 탐지 기술을 회피하는 데 능숙해졌습니다. 과거에는 대규모 탐지 및 위조 리스팅 삭제가 효과적인 보호 전략으로 여겨졌으나 이제는 이 방법만으로는 충분하지 않습니다. 악성셀러들은 새로운 채널을 활용해 독자적인 네트워크를 형성하고, 복잡한 운영 전략을 수립하고 있습니다.

브랜드는 고위험 IP 침해 활동에 집중하고, 그 배후에 있는 셀러 네트워크를 분석하여 IP 침해 문제의 근본적인 원인을 해결할 수 있는 새로운 보호 솔루션이 필요합니다. 고도화된 AI 기술을 통해 악성셀러들의 움직임을 예측하고, 한발 앞서 대응하는 것이 필수적입니다. 단순히 리스팅을 삭제하는 것만으로는 부족하며 IP 침해 활동의 전체 환경을 파악하고 신속하고 정확하게 대응하는 것이 중요합니다.

브랜드 보호의 성공 여부는 정밀한 탐지, 자동화된 프로세스, 그리고 네트워크 분석을 어떻게 활용하느냐에 따라 결정될 것입니다. 브랜드는 AI 기반 솔루션을 통해 복잡해지는 온라인 환경에서 악성셀러보다 전략적으로 앞서 나가며 브랜드의 제품과 가치를 안전하게 보호할 수 있습니다.

마크비전은 업계 최초로 생성형 AI를 도입해 기존에 탐지하기 어려웠던 SNS 채널과 신규 마켓플레이스를 실시간으로 모니터링 가능합니다. 고도화된 AI 기술을 통해 IP 침해 제재를 위한 경고장 및 신고서 작성과 발송을 자동화하고 브랜드 맞춤형 대시보드도 제공합니다. 지금 우리 브랜드에 최적화된 기능들을 알아보고 IP 침해에 효과적으로 대응할 전략을 세워보세요.

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