CounterShield™ · AI Marka Gözetimi
Görsel Benzerlik Analitiği ile Sahte Ürün Tespiti
Görsel + metinsel eşleşme, fiyat ve satıcı sinyalleriyle sahte ilanları yüksek doğrulukta yakalayıp **hızlı takedown**a dönüştürme.
Kapsam: Pazar yerleri · Sosyal vitrin · Çok dilli
Hedef Metrikler: Precision ≥ %90 · Recall ≥ %85 · MTTR ≤ 8s
Uyum: Delil zinciri · KVKK · Denetlenebilirlik
Amaç & Kapsam
Markaların dijital kanallardaki sahte/soru işaretli ilanlarını; **görsel benzerlik**, **metinsel eşleşme** ve **yardımcı sinyaller** (fiyat, satıcı puanı vb.) ile tespit edip otomatik **kanıt paketi** ve **takedown** akışına bağlamak.
SLA: Yüksek risk kuyruk gözden geçirme ≤ 30 dk · Orta risk ≤ 2 saat · MTTR ≤ 8 saat
Toplama: Pazar yeri API + web crawl → başlık, açıklama, görsel, fiyat, mağaza, tarih.
Ön İşleme: Görsel yeniden boyutlama/kalite filtresi; metin dil tespiti ve normalizasyon.
Özellik Çıkarma: Görsel: CLIP/ViT embeddings + pHash/aHash/dHash, logo/ambalaj tespiti. Metin: çok dilli cümle gömme, NER, fuzzy match.
Çoklu-Modal Füzyon: Görsel ve metin skorlarının ağırlıklı birleşimi + fiyat/satıcı sinyalleri.
Karar & Eşik: Yüksek/Orta/Düşük risk katmanları; aktif öğrenme ile dinamik eşik güncelleme.
Skor Füzyonu (Örnek)
risk_skoru = 0.55·görsel + 0.30·metin + 0.10·fiyat + 0.05·satıcı_puanı
Fiyat anomalisi: Yetkili listeye göre −%35 ve altı → risk artışı.
Satıcı geçmişi: Yeni hesap, düşük puan, yüksek iade → risk artışı.
Karar eşiği: ≥0.80 otomatik takedown · 0.65–0.79 insan doğrulama · <0.65 izleme.
Görsel Benzerlik Analitiği
Embeddings: CLIP/ViT ile ambalaj, logo, tipografi, renk paleti tek vektörde temsil; cosine ≥ 0.85 ön eşiği.
Algısal Hash: pHash/aHash/dHash → Hamming ≤ 10 → “benzer” kabul.
Logo & Ambalaj: Nesne tespiti + şablon eşleme; çoklu görselde medyan skor ile dayanıklılık.
Hile Dayanımı: Crop/rotate/watermark/renk kaydırma → augmentasyonla eğitilmiş modeller.
Metinsel Eşleşme
Çok dilli gömme: Başlık + açıklama + özellikler → marka/ürün aileleri ile benzerlik.
Fuzzy & leetspeak: “Nıke/N¡ke” gibi varyasyonlar için edit mesafesi ve whitelist/blacklist.
Risk sözlüğü: “replika”, “A kalite kopya” vb. tetikleyici ifadelerle puanlama.
Yapısal ipuçları: SKU/model/varyant kombinasyonları görülüyorsa güven katsayısı artar.
Değerlendirme Metrikleri
| Metrik | Hedef | Not |
|---|---|---|
| Precision | ≥ %90 | Platform ilişkileri için FP düşük olmalı |
| Recall | ≥ %85 | Gerçek sahte ilanların yakalanma oranı |
| F1 | ≥ %87 | Denge metriği |
| MTTR | ≤ 8 saat | Kaldırma hızı |
Eğitim Verisi & Aktif Öğrenme
Orijinal ürün görselleri + etiketli sahte ilan arşivi ile dengeli veri seti.
Augmentasyon: crop/rotate/hue/blur/scale/watermark.
Belirsiz skor (0.6–0.75) örnekleri insan doğrulamasına; sonuçlar modele geri beslenir.
Yanlış Pozitif / Yanlış Negatif Yönetimi
FP azaltma: Alt-seri/özel seri whitelist; güvenli satıcı listesi; fiyat sinyalini kampanya dönemlerinde azaltma.
FN azaltma: Düşük kaliteli görsellerde embedding ağırlığını artırma; risk sözlüğünü düzenli güncelleme.
Uyumluluk & Delil
KVKK ilkesine uygun: kişisel veri işlenmez; ilan odaklı veri, rol bazlı erişim.
Kanıt paketi: Ekran görüntüsü, HTML snapshot, skorlar, satıcı bilgisi, model sürümü; zaman damgalı PDF.
İnsan denetim notları ve açıklanabilirlik özetleri (neden bu ilan?).
Dashboard & Operasyon
Canlı panolar: taranan ilan, şüpheli tespit, kaldırılan ilan, MTTR, FP/FN oranları.
Alarm eşikleri: FP haftalık > %7 veya Recall < %80 → kök neden analizi (RCA) + eşik güncellemesi.
Platform & ülke bazlı ısı haritaları; risk yoğunluk analizi.
Örnek KPI (90 Gün)
| Gösterge | Başlangıç | Hedef | Gerçekleşen |
|---|---|---|---|
| Precision | %82 | ≥ %90 | %91 |
| Recall | %70 | ≥ %85 | %86 |
| F1 | %75 | ≥ %87 | %88 |
| MTTR | 36 saat | ≤ 8 saat | 7.4 saat |
| Kaldırılan İlan | 0 | ≥ 300 | 320+ |
Uygulama Yol Haritası (6 Hafta)
| Hafta | Odak | Çıktı |
|---|---|---|
| 1 | Kaynak & sözlük | Marka sözlüğü, whitelist/blacklist, MVP crawler |
| 2 | Gömme & hash | Görsel/metin embedding, pHash; temel skor füzyonu |
| 3 | Eşik & kanıt | İnsan doğrulama arayüzü, otomatik kanıt paketi |
| 4 | Aktif öğrenme | Belirsiz örnek döngüsü, ROC/PR analizi |
| 5 | Takedown & SLA | Platform şablonları, dashboard, alarm eşikleri |
| 6 | Pilot canlı | Eşik optimizasyonu, üretim devreye alma |
Saha İpuçları
Aynı görsel + farklı başlık: metinden bağımsız görsel eşleşmeyi yakalayın.
Kampanyalarda fiyat sinyalini kısmen azaltıp görsel/metin ağırlığını artırın.
Sezon/özel seri ürünleri whitelist’e alın; aksi halde FP artar.
1 yerine 3+ görselin medyan skoru → daha sağlam karar.
Sonuç
CounterShield™ AI motoru; görsel + metinsel eşleşme ve yardımcı sinyallerle sahte ilanları **yüksek doğruluk**la tespit eder, **kanıt paketi** ve **takedown** süreçlerini otomatikleştirir. Böylece marka itibarını korur, fiyat dengesini sağlar ve tüketici güvenini artırır.
Özet: Doğru tespit · Hızlı kaldırma · Denetlenebilir süreç