Sahte Ürün Radar: Listeleme Metni ve Görselden Taklit Risk Skoru

Pazaryeri listelerini tarayıp taklit riskini açıklanabilir sinyallerle puanlayan Ai denetim fikri.

27.01.2026

Pazaryerlerinde ve çok satıcılı e‑ticarette en büyük operasyonel risklerden biri sahte/taklit ürünlerdir. Bu risk yalnızca marka şikâyeti değil; iade, ceza, güven kaybı ve müşteri sağlığı gibi zincir etkiler üretir. Ancak sahte ürün her zaman “bariz” değildir; satıcı metinle oynar, görseli değiştirir, model kodunu kırpar, orijinal‑gibi bir dil kurar. “Sahte Ürün Radar” fikri; listeleme metnini, görselleri, fiyat anomalisini ve satıcı geçmişini birlikte okuyup “taklit risk skoru” çıkaran bir Ai denetim ürünüdür.

Radar üç sinyal ailesi kullanır. (1) Dil sinyalleri: “orijinal gibi”, “ithal”, “muadil”, “eşdeğer”, “OEM” gibi kaçamak ifadeler; marka adını bozan yazımlar; model kodunu eksik yazma. (2) Görsel sinyalleri: logo kalitesi, paket tasarımı tutarlılığı, stok fotoğrafı benzerliği, watermark hileleri, seri numarası görünmezliği. (3) Ekonomi sinyalleri: piyasanın çok altında fiyat, anormal indirim deseni, aynı satıcının kısa sürede çok SKU açması.

MVP’de Radar, yeni açılan listeleri tarar ve “incele” kuyruğu üretir. Her öğe için açıklanabilir gerekçe verir: “Fiyat medyanın %38 altında”, “metinde ‘muadil’ ifadesi var”, “görselde logo bulanık”. Böylece moderasyon ekibi siyah kutu bir skor değil, kanıt görebilir. Gelişmiş versiyonda ürün, markaların resmi kataloglarını referans alarak doğrulama yapar: model kodu eşleşiyor mu, renk varyantı var mı, paket fotoğrafı katalogla tutarlı mı.

Bu fikrin özgün yanı “önleyici” olmasıdır. Çoğu sistem şikâyet gelince aksiyon alır. Radar ise listeleme yayına girmeden önce risk tespiti yapıp hasarı büyümeden durdurur. Ayrıca satıcı eğitimi modülü eklenebilir: satıcıya “bu alanı şu şekilde düzelt, risk düşer” önerisi. Böylece ekosistem iyileşir.

Gelir modeli: pazaryeri için platform lisansı; marka tarafı için izleme aboneliği; yüksek hacimde API ücreti. TeknolojiTR’de sahte ürün ve güvenlik temalı içerikler, e‑ticaret okuyucusu için farklı ve değerli bir “Ai denetim” örneği olur.

Problem

Taklit ürünler platform riskini artırıyor; manuel moderasyon geç kalıyor ve zarar büyüyor.

Çözüm

Metin+görsel+fiyat+satıcı geçmişini analiz edip açıklanabilir taklit risk skoru ve inceleme kuyruğu üreten Ai radar.

Kimler için uygun?

  • Pazaryerleri
  • Çok satıcılı e-ticaretler
  • Marka koruma ekipleri
  • Uyum/denetim ekipleri

Başlangıç adımları

  • Listelemeleri topla
  • Dil sinyallerini çıkar
  • Görsel benzerlik/kalite kontrolü
  • Fiyat anomali analizi
  • Risk skorla
  • İnceleme kuyruğu oluştur

Gelir modeli

  • Platform lisansı
  • Marka izleme aboneliği
  • API kullanımı

Önerilen Ai araçları

  • Vision analiz
  • LLM metin sinyali
  • Anomali tespiti
  • Moderasyon paneli

Örnek prompt

Bu listeleme için taklit riskini (0-100) puanla. 5 kanıt sinyali ver ve hangi inceleme aksiyonunu öner. Metin: {listing_text} Görseller: {images} Fiyat: {price} Satıcı geçmişi: {seller}