下架思维的终结

二十多年来，网络品牌保护一直与它所要阻止的威胁同步演进。制假售假者转战线上，检测工具就变得更加精密。维权手段改进了，侵权者就随之调整。每一次技术进步，都同时抬高了双方的门槛。

下文不是预测，而是来自这个体系内部的观察。

本文分析品牌保护是如何走到今天这一步的：一个高度优化、由 AI 驱动、以大规模检测、下架和活动为核心的生态。它解释了这些能力为何重要、它们如何成为行业标配，以及人工智能为何大大加速了这一循环。

但它也揭示了一个更残酷的事实。

当保护变成一场军备竞赛，衡量进步的标准就变成了速度和数量，而不是掌控、信任或长期的品牌完整性。结果是，整个行业一年比一年快，而品牌负责人却始终在问同一个问题：我们真的比以前更安全了吗？

本文探讨我们是如何走到这一步的，以及为什么在一个由 AI 驱动的世界里，此刻需要重新审视“保护”的真正含义。

在将近二十年的品牌保护从业经历中，我们见过许多利用技术保护知识产权的例子。即使在品牌保护完全由一系列线下流程构成的年代，例如突击查处市场、在入境口岸进行海关检查、对供应链展开实地调查，技术也一直处于应对措施的核心。标签、包装、全息标签、油墨以及一系列其他技术，都曾被用来帮助权利人捍卫知识产权。

这些手段都让侵权者的工作变得更难，但无论单独还是合起来，都算不上“银弹”。复制技术能够突破许多包装和印刷上的障碍，甚至连正品包装废料都被重新利用，全息标签也被克隆。关键在于，认真的制假售假者意志坚定，不会因为路上多了几道障碍就轻易放弃。

线上的挑战

2007 年，我在米兰参加了一场反假冒会议，与会者中有许多全球知名的时装品牌，而核心讨论全都围绕我上文提到的那些线下问题和应对措施。

当我问这些企业如何考虑网上假货的潜在风险时，这个话题被一笔带过：“我们的顾客想在我们漂亮的门店里购买我们的产品，网上无关紧要。”这就是他们的回答。从那以后，世界发生了多大的变化。

数字商务迅猛增长，随着线上营收的增长，人们也开始意识到网上的假货销售，这带动了网络品牌保护（OBP）供应商的快速增长。五年后，其中许多公司成了我在 MarkMonitor 的客户。

随着网上假货销售的迅速增长，挑战的核心就在于发现并移除侵权商品链接和网站，因此爬虫和扫描技术成为支撑网络品牌保护行业的关键资产，而这个行业如今已发展成规模接近 10 亿美元的全球业务。

我们所说的军备竞赛是什么意思？

体育界有句话叫“竞争是一场没有终点的比赛”，这同样适用于商业。看看任何一个市场中相互竞争的供应商如何行事就知道了，无论是服务器技术、软件方案、芯片，甚至是 AI 智能体本身。

我常常这样说：比如说，一个认真经营的假冒企业有满满一仓库的仿冒名牌皮具，当我们把它在 eBay、Amazon 和 AliExpress 上的所有商品链接和账号都移除之后，它会把这些货一把火烧掉吗？当然不会。

它会调整商品链接，避开容易被搜索到的词语；它会注册新账号；它会转移到 Segundamano、Allegro 和 Coupang 等其他电商平台；甚至可能改变策略，通过 Facebook 或 TikTok Shop 等社交媒体销售。

关键在于，这些大多是认真经营的大规模玩家，他们应对挑战的方式与正规企业无异：变得更聪明、更敏捷，并且像最优秀的线上企业一样运用技术。

娴熟的关键词操纵；先进的伪装技术，根据访问者的 IP 地址或设备类型呈现不同内容；网红视频中暗藏通往仅限受邀者加入、爬虫难以发现的群组的链接；用机器人流量把商品链接推高到搜索算法的前列。这些都是侵权者为了躲避检测、在品牌保护技术本身也不断进步的世界里竞争而演化出的手段。

AI 如何影响这一局面？

毫无疑问，无论是谈论金融市场、娱乐、就业的未来，还是日常的问题解决，AI 都是过去一年最热门的话题之一。

实际上，它在多个与网络品牌保护没有直接关系的方面，对知识产权有着巨大影响，例如著作权、音乐、电影、作者身份等。我们来看看它如何在品牌所面临威胁的诸多方面扮演重要角色，以及它又如何被用来保护品牌。

侵权者如何利用 AI？

遗憾的是，AI 擅长的许多合法活动，例如网站搭建和部署、编程和图像创作，恰恰是网络侵权者价值链中的核心环节。创建商品链接和网站、复制图片、克隆正品网站，对几乎所有流行的 GPT 来说都是家常便饭。

这意味着，“打地鼠”的空间比犯罪分子必须亲力亲为的时候大得多。网站和商品链接刚被移除就会被重建，可能换到别的平台，或者改用不同的标签和关键词。

几年前，只要迫使犯罪分子付出大量工作，就有可能让攻击某个品牌变得非常不划算。如今这种效果已大大减弱。此外，AI 非常擅长图像处理，因此包装和产品照片这些常被采用计算机视觉的网络品牌保护技术用作检测依据的内容，可以被轻易修改，试图骗过这些系统。还可以给假冒商品链接加上虚假评价和社交媒体评论，让它们看起来更可信。

AI 还为各种变体形式的假货销售打开了大门：用它自动创建社交渠道和相关的网红内容，再通过聊天平台进行由机器人主导的销售，而知识产权保护团队要追踪和打击这类销售要困难得多。如果考虑网络品牌保护中的冒充和网络欺诈这一面，AI 的作用就更大了：写出完美的英文邮件，根据抓取的数据进行个性化定制，快速发起短信或语音外联，这些能力让网络钓鱼者如虎添翼。再加上前文提到的克隆网站、本地化语言并根据访问者 IP 呈现不同内容的能力，网络欺诈大规模增长的条件就完全具备了。

这就是为什么我们看到银行采取了大量面向公众的行动来提醒消费者警惕网络钓鱼和其他网络诈骗的风险，即使在遥远的新西兰也是如此。

权利人及其服务商如何利用 AI 保护自己？

我之前曾在这里写过这个话题。从本质上说，只要使用得当，网络品牌保护价值链中的许多环节都可以借助 AI 辅助或由 AI 取代：

检测：利用计算机视觉和自然语言处理扫描尽可能多样的平台，找出可能侵权的网站和商品链接。

分析和筛选：一直以来，网络品牌保护服务商面临的最大挑战之一，是系统会产生大量无法维权的误报（例如窜货或二手商品）。借助图像和文本识别以及机器学习，最有效的网络品牌保护技术能够比人工分析团队更快、更准确地识别出可以维权的商品。

维权：与平台的滥用处理团队合作移除商品链接，需要填写大量表单，这是一项高度重复、非常适合自动化的工作，一些供应商已经在这样做了。

创新应用：正如侵权者利用 AI 把消费者引入聊天机器人对话，MarqVision 等供应商也开发了机器人来跟进这些对话，以找出交易背后可以维权的商品链接或网站。这是一个典型的“军备竞赛”例子。

报告和衡量：不出所料，品牌非常希望了解自己网络品牌保护项目的进展。哪些平台和地区隐藏着最多的威胁？处理得有多成功、有多快？还剩下多少？对供应商来说，提供这些信息历来既困难又昂贵，大客户往往要求高度个性化的报告和关键绩效指标衡量，占用了供应商大量精力。

基于成果的衡量：借助 AI，少数服务商如今能够计算出有意义的定制化关键绩效指标，关注项目的影响，而不只是罗列各项活动，这被称为“假货渗透率”或“洁净率”。这让权利人能够以前所未有的、更有意义的方式看清项目的进展。

结论

结论并不是品牌保护失败了，而是它当初要解决的问题已经变了。人工智能消除了侵权在各个层面上的阻力：制作、分销、冒充和欺骗。作为回应，保护技术变得更快、更广、更自动化。但仅有速度和规模，已不再等同于掌控。

当维权永无止境，成功就只是暂时的。当衡量聚焦于活动，成果就变得模糊不清。当保护只是被动应对，品牌就会在最关键的时刻暴露在风险之中。

这里所描述的 AI 军备竞赛是真实存在的，而且还将持续下去。但对品牌负责人来说，更重要的问题不是工具有多先进，而是随着品牌的成长，它们能否切实维护信任、品牌资产和市场秩序。这就要求超越为下架而优化的模式，转向聚焦治理、可见性和长期品牌完整性的模式。

理解军备竞赛，能解释过去。重新定义目标，才能塑造未来。