Por trás do painel: entrevista com nosso diretor de produto de proteção de marca

As falsificações não atrapalham apenas as vendas. Elas prendem as marcas a um ciclo sem fim de remoções reativas, uma a uma, que consome recursos sem atingir as grandes redes por trás delas.

Na MarqVision, o nosso time de produto viu esse padrão se repetir várias vezes. Então, fizemos uma pergunta diferente: e se a atuação pudesse ir além de perseguir anúncios e dar às marcas a clareza estratégica para se antecipar?

Essa pergunta levou ao lançamento, neste mês, do Brand Exposure Report da Marq AI, uma inovação criada para ajudar as marcas a medir riscos, priorizar ações e comprovar o valor dos seus programas de proteção. Neste Q&A, conversamos com Jay Park, que lidera a estratégia de combate à falsificação na MarqVision, sobre as decisões, os desafios e o roadmap que moldaram o novo produto.

P: A ideia do relatório veio de pedidos de clientes ou foi definida internamente?

R: Um dos maiores desafios dos gerentes de marca era quantificar os resultados da atuação e traduzi-los em valor estratégico. Internamente, nos perguntamos: “Como podemos mostrar ROI real para as marcas?”

Mapear milhões de pontos de dados em centenas de marketplaces é a primeira resposta a essa pergunta, e teria sido uma tarefa hercúlea há apenas três anos. Mas, graças a todos os investimentos que fizemos em IA e ao conhecimento profundo das necessidades e dos portfólios de PI dos nossos clientes, conseguimos criar uma “camada de cobertura de PI” sobre os dados de cada cliente para gerar recomendações personalizadas que poupam tempo e, ao mesmo tempo, quantificam o impacto do programa de proteção de marca no negócio.

O resultado foi o Brand Exposure Report da Marq AI: uma ferramenta que quantifica ameaças, gera insights para uma estratégia prática e mostra como as melhores ferramentas de proteção de marca estão evoluindo das remoções reativas para uma inteligência orientada por ROI.

Os principais recursos incluem:

1. Um mapa único do risco global

Pense nele como um “mapa de calor” vivo dos riscos da marca. O sistema varre continuamente milhões de anúncios na Amazon, no Alibaba, no Walmart e em outros marketplaces e os cruza com a sua cobertura de PI. Em uma única visão, você vê as regiões, plataformas e vendedores que mais colocam a sua marca em risco. Clique em “China”, por exemplo, e você verá tanto os níveis de saturação quanto a força das suas marcas registradas no país. Esse mapa global de risco orienta a sua estratégia de atuação daqui em diante.

2. Um motor de tomada de decisão

Até agora, os painéis mostravam um retrato do “que está acontecendo”. O Brand Exposure Report vai além e cria uma camada de cobertura de PI sobre os dados existentes para gerar insights poderosos e recomendações de atuação. Ele mostra o risco e recomenda os próximos passos: quais anúncios importam mais, onde há lacunas de PI e quais ações trarão o maior ROI. Em vez de trabalhar no achismo, os times de marca recebem um plano priorizado e personalizado, gerado e embasado por IA.

O nosso produto também reconhece detalhes que analistas humanos ou filtros básicos de palavras-chave costumam deixar passar, como nomes de marca escondidos dentro de imagens, diferenças sutis de material ou redes de vendedores espalhadas por várias lojas. Além de sinalizar a atividade suspeita, o relatório gera recomendações de atuação com base na força da sua cobertura de PI e produz relatórios com atributos do produto, informações de origem e sinais de falsificação, o que poupa semanas de redação manual.

3. Taxa de Saturação

A nova Taxa de Saturação vai além da simples contagem de remoções: é uma pontuação visual do quanto a marca está exposta aos riscos de falsificação em cada região e plataforma. Essa proporção compara anúncios originais e falsificados e dá às marcas uma referência fácil de acompanhar para quantificar o risco em cada mercado e ver se a tendência sobe ou cai ao longo do tempo.

P: Como o Brand Exposure Report muda o dia a dia dos gerentes de marca?

R: Eles priorizam na hora quais anúncios ou vendedores atacar primeiro. Conseguem explicar o ROI com clareza, com métricas quantificadas. E as tarefas repetitivas de relatório são automatizadas, o que libera os times para a estratégia, e não para a papelada.

Desafios de design e como os resolvemos

P: Quais foram os maiores desafios no desenvolvimento do Brand Exposure Report?

R: Dois problemas principais se destacaram:

1. Diferenças específicas de cada setor. Na moda, as falsificações costumam ter erros de tamanho ou de estampa; nas joias, problemas de material e banho; na beleza, fórmulas e embalagens alteradas. Mesmo dentro de cada setor, cada marca tem desafios próprios. Para lidar com isso, incorporamos à IA ciclos de treinamento personalizados, com dados e feedback de cada marca.
2. Táticas de vendedores que mudam rapidamente. As falsificações já não se limitam a marketplaces como AliExpress ou Shopee. Os vendedores agora usam Instagram, TikTok e lives para escapar da detecção. Para acompanhar, ampliamos a capacidade de monitoramento e trabalhamos de perto com os times internos de operações e com os ciclos de feedback dos clientes.

P: Como vocês se adaptam a esses desafios em evolução?

R: Realimentamos o modelo de IA constantemente com dados reais, o que o torna mais preciso com o tempo. Também mantemos canais ágeis de feedback, tanto internos (especialistas em PI que identificam novos truques, como as táticas “compre pela DM” ou “link escondido”) quanto externos (clientes que pedem detecção em lives ou cobertura de novas plataformas).

Esse ciclo colaborativo nos permite melhorar a cada iteração.

Próximos passos

P: O que vem a seguir para o Brand Exposure Report?

R: Estamos indo além das remoções e passando a ajudar as marcas a construir defesas estratégicas. Três prioridades se destacam:

1. Modelos de IA personalizados. Trabalhamos constantemente para criar uma identificação de infrações mais personalizada e mais precisa, adaptada às ameaças específicas de cada marca.
2. Detecção na jornada do consumidor. Projetamos agentes de IA que imitam a forma como os compradores reais buscam, navegam e interagem com as plataformas, para detectar as falsificações do jeito que os consumidores as encontram.
3. Lives e segmentação de dados. Estamos ampliando a cobertura para as vendas em lives e viabilizando uma classificação detalhada dos dados, para que as marcas alinhem os insights de atuação às decisões de negócio.

A nossa visão é clara: transformar o combate às falsificações de custo em investimento. O Brand Exposure Report não serve só para remover falsificações: serve para proteger o valor da marca e maximizar o ROI.

Uma mensagem às marcas que enfrentam falsificações

P: O que você diria a uma marca que vê o Brand Exposure Report pela primeira vez?

R: Quem já lidou com falsificações sabe que as remoções, sozinhas, não resolvem o problema. Os anúncios reaparecem na hora, e o ritmo só aumenta. Por isso, a atuação precisa subir de patamar: sair do anúncio a anúncio e chegar a uma estratégia voltada a vendedores e redes.

O Brand Exposure Report da Marq AI oferece pontuações de risco por mercado, insights sobre vendedores e métricas de ROI que tornam a atuação estratégica, e não reativa. As marcas conseguem priorizar ameaças, alocar recursos com eficiência e comprovar o valor da proteção de marca.

O mais importante: o combate às falsificações é um investimento. Bem-feito, ele protege o valor da marca e rende dividendos no longo prazo. A Marq AI está aqui para ser essa parceira e construir, a cada passo, uma proteção de PI mais inteligente.