从假冒检测到假货渗透率：Marq AI 能让您看到什么

随着全球电商市场快速增长，知识产权问题也日趋复杂。在这个博客系列中，您可以从产品经理（PM）的视角，详细了解 Marq AI 的产品正在解决哪些问题，以及未来的发展方向。

这篇博客根据对 MarqVision 假冒商品业务负责人 Jay 的访谈整理而成。

在访谈中，您可以了解以下内容

1. 产品规划初衷

2. 核心功能

3. 设计过程中的难题与解决方法

4. 未来方向

Marq AI 假冒商品仪表盘的规划初衷

随着全球电商市场快速增长，假冒商品问题也比以往更加复杂和广泛。过去问题主要出现在以中国为基地的电商平台上，如今已扩散到美国、欧洲、东南亚等全球市场。再加上社交媒体和直播购物的普及，假冒商品的销售渠道已从单纯的线上商城扩展到各种社交平台，检测和应对变得更加困难。

其中最大的问题是，假冒商品链接被重新上架的速度超过了检测和维权的速度。事实上，如果由品牌内部手动维权，下架一个商品链接要花 30 分钟以上，而刚下架不久又会冒出另一个链接，形成恶性循环。

Marq AI 假冒商品（Counterfeit）功能，正是为突破这一结构性限制而规划的。它不止于检测，而是以面向快速维权的自动化和 AI 分析为核心进行设计，帮助品牌一线人员摆脱重复性工作，专注于更具战略性的应对。

Marq AI 假冒商品（Counterfeit）仪表盘的核心功能

问：您是看到客户的需求后觉得“这个一定要解决”，还是先在内部定义问题再开始的？

品牌负责人在打击假冒商品时，最头疼的问题之一是很难用数字确认成效并加以战略性利用。在内部，我们也围绕“怎样向品牌展示基于真实 ROI 的价值”这一问题，规划并持续完善了多项功能。

这些思考的成果，就是假冒商品（Counterfeit）仪表盘。Marq AI 假冒商品仪表盘的设计目的，是量化品牌面临的威胁，并据此制定有效的应对策略。其核心在于，一线人员不只是查看数据，还能借助这些功能直接支持战略决策。

此外，系统会根据检测到的假冒商品链接自动生成投诉书，并可直接提交给平台，应对速度大幅提升。由于不再需要像以前那样逐一核查每个商品链接、手动撰写投诉书，品牌一线人员可以更高效地开展工作，品牌也能更快地处置更多威胁。

1）基于 AI 的假冒商品检测

过去只看商品链接中的详情页信息来判断是否为假冒商品，现在AI 连图片中的文字也会分析，判断精准得多。因此，连容易遗漏的细节也能识别出来。

2）自动撰写投诉书（FSD）

最近，我们利用 LLM 升级了自动投诉功能。系统会对比分析正品和假货的细节信息，例如表示假冒商品的用词、产地、原料、尺码等，并直接写入投诉书，比人工撰写更快、更高效。

3）维权成效仪表盘

在仪表盘上，可以实时一览维权成效、已下架商品链接数、折算的经济价值，乃至卖家分析。

此外，还可以根据各国家和平台的发生频率，清楚掌握风险真正集中的领域。例如，曾有负责人预计“中国的问题会最严重”，结果实际在东南亚平台上发现了更高的威胁。

尤其是最近推出的假货渗透率（Saturation Rate），不只统计下架数量，还以量化数值和趋势图的形式直观呈现品牌暴露在多大程度的风险环境中。

过去，品牌负责人必须拼凑零散的数据来估算品牌的风险水平，如今借助 Marq AI 假冒商品（Counterfeit）仪表盘，可以一眼看清风险最高的地区、渠道和卖家。

问：借助这些功能，品牌负责人能感受到哪些变化？

首先，风险集中的区间一目了然，可以立刻确定应先处理哪些商品链接或卖家。

其次，由于提供量化的成效指标，可以清楚说明品牌保护策略的实际效果和 ROI。

最重要的是，重复且耗时的投诉书撰写和维权流程实现了自动化，一线人员的负担大大减轻，可以把更多精力放在重要的战略决策上。

设计过程中的难题与解决方法

问：在规划和实现仪表盘以及监测、维权功能时，最让您费心的是什么？

我们遇到的最大难题有两个。

第一，各行业受假冒商品侵害的形式各不相同。例如，时尚行业常见尺码或印花问题，珠宝主要是材质和镀层，美妆则主要是原料和包装的改动。甚至在同一行业内，不同品牌遇到的问题也略有不同。所以，为了让 AI 正确学习这些差异，我们花了很多心思打造反映各客户数据和反馈的定制化学习循环。

第二，恶意卖家和消费模式变化得太快。过去 AliExpress、Shopee 等全球电商平台是主要平台，如今假冒商品的销售正在向社交媒体和直播扩散。为了应对这一变化，我们正在收集运营团队和客户的反馈，计划逐步把功能扩展到直播监测。

问：那么，您是如何解决这些问题的？

并不是所有问题都已完美解决，但在训练 AI 模型时，我们专注于持续纳入客户的真实数据和来自一线的反馈。我们认为，只有这样，AI 模型才能越来越精准。

另外，在开发新功能时，我们保持着一种能积极收集内外部反馈的机制。在内部，运营团队和知识产权专家常常会率先发现恶意卖家的新手法并告诉我们。例如，过去的做法是“只放照片和价格，购买请私信”，最近则演变为连私信对话都避开，直接引导到外部网站链接，或者干脆通过直播销售、不留下销售痕迹。我们会迅速共享这些动向，并反映到产品中。

外部客户也给了我们很多反馈。“最近在直播里看到有销售迹象，能检测吗？”“这种渠道也能监测吗？”这样的问题有时就会直接带来功能升级。最终，客户和我们一起积累数据和经验，正在打造越来越稳固的应对体系。

未来方向

问：有没有尚未实现、但您很想加入的功能，或者想根据客户反馈改进的地方？

Marq AI 假冒商品（Counterfeit）功能正在从单纯找出并下架假货，发展成为有助于客户商业策略的方案。我们未来的重点方向主要有三个。

第一是定制化 AI 模型。每个品牌面临的知识产权威胁类型都不一样。时尚品牌和美妆品牌遇到的问题完全不同，同一行业内部也有差异。因此，我们正以客户数据为基础，把适合各种情况的 AI 模型模块化，以便更精准地捕捉侵权迹象。

其次是模仿消费者行为的检测方式。如果说到目前为止只是机械地搜索和检测商品链接，未来我们设想的是一个完整跟随真实消费者购物旅程的 AI 智能体。例如，连输入什么搜索词、点击哪些商品说明、如何经过推荐算法都纳入考量，目标是实现“贴近现实的检测”。

最后是直播与定制化数据分类。这是最近客户提出最多的需求。如今，假货问题不只出现在线上电商平台，也在社交媒体、直播等渠道上频繁发生。因此，我们正在扩展功能，让这些环境也能被监测。此外，我们还在准备不只是告诉客户“这是不是假货”，而是按照客户想要的标准细分和分类数据，让他们能直接用于战略决策。

归根结底，我们的目标很明确：把假冒商品应对从成本转变为投资。不只是维权，而是一个能基于数据制定策略、守护品牌价值的工具。这就是 Marq AI 正在描绘的未来图景。

给 MarqVision 以及受假冒商品困扰的品牌的话

问：对于初次接触假冒商品（Counterfeit）仪表盘和相关功能的品牌，您有什么特别想说的？

处理过假冒商品问题的人都知道，只下架几个销售链接是解决不了问题的。刚下架就又会被重新上架，而且速度越来越快。所以现在，从卖家层面、网络层面看问题的视角变得非常重要，而不是按单个商品链接去应对。

Marq AI 提供的假货渗透率、成效指标和卖家层面的洞察，正是为此而设计的方案。报告不会止于“下架了几个”，而是能掌握哪个卖家群体威胁最大、哪个市场眼下风险最高。这样一来，品牌负责人就不再是盲目应对，而是能够开展确定优先级、高效利用资源的战略性维权。

我们想强调的只有一点：假冒商品应对不是成本，而是投资。它不只是减少假货，从长远看，还能成为守护品牌价值、提高 ROI 的策略。Marq AI 将作为推动这一转变的可靠伙伴，今后继续与客户一起打造更精准的知识产权保护方案。