Vektör benzerliği (vector similarity), iki metnin veya görselin sayısal temsilleri arasındaki mesafeyi ölçen bir hesaplama yöntemidir. Bir ürün başlığı ya da açıklaması sayı dizisine dönüştürülür; bu iki dizi birbirine ne kadar yakınsa, içerikler o kadar benzer kabul edilir. Pazaryeri denetiminde vektör benzerliği, orijinal ilan ile şüpheli ilanın ne ölçüde örtüştüğünü sayısal olarak ifade eder.
Karmaşık görünen bu kavramı pratikte ne anlama geldiğini, neyle karıştırıldığını ve sahte ürün tespitindeki somut rolünü aşağıda bulacaksınız.
Her metin veya görsel, bir dil modeli tarafından yüzlerce boyutlu bir sayı dizisine – yani vektöre – çevrilir. İki vektör arasındaki açı ya da mesafe hesaplanır. Açı sıfıra yaklaştıkça içerikler birbirine daha çok benzer. Bu yöntemin en yaygın biçimi kosinüs benzerliğidir: iki vektörün yönünü karşılaştırır, büyüklüğünü görmezden gelir.
Neden bu kadar kullanışlı? Çünkü kelime kelime aynı olmayan iki metin, anlamsal açıdan yine de özdeş olabilir. "Orijinal spor ayakkabı" ile "hakiki sneaker" ifadeleri farklı kelimelerden oluşur, ama vektör uzayında birbirine çok yakın durur. Kural tabanlı bir sistem bu benzerliği kaçırır; vektör tabanlı bir sistem yakalar.
SahteAvcı'nın temel analizi, metin benzerliği için MiniLM-L6-v2 modelini tarayıcıda yerel olarak çalıştırır. Görsel analiz için ise isteğe bağlı BYOK modunda CLIP veya FashionCLIP modelleri devreye girer. Temel analiz tarayıcıda yerel çalışır; isteğe bağlı BYOK modunda görseller seçtiğiniz API sağlayıcısına gönderilir.
Bir pazaryerinde aynı ürüne ait onlarca ilan olduğunu düşünün. Bunların bir kısmı orijinal marka ilanı, bir kısmı yetkili satıcı, bir kısmı ise taklit ürün satıcısı olabilir. Vektör benzerliği bu ilanları orijinal ilan ile karşılaştırır ve her birine bir benzerlik skoru atar.
Yüksek benzerlik skoru tek başına "sahte" anlamına gelmez. Orijinal bir satıcı da yüksek skor alır. Ama bir ilan hem yüksek metin benzerliği gösteriyorsa hem de fiyat anomalisi, yeni hesap ya da tutarsız görsel gibi başka risk sinyalleriyle birlikte geliyorsa, bu bütün risk skoru olarak birleşir. Sonuç, bir olasılık göstergesidir; kesin bir yargı değildir.
Marka koruma sürecinde bu skor, hangi ilanların öncelikli incelenmesi gerektiğini belirler. İnsan analistinin zamanını verimli kullanmasını sağlar. API'nin bu süreçte nasıl çalıştığını merak ediyorsanız, sözlük bölümündeki ilgili tanım akışı netleştirir.
| Kavram | Ne ölçer? | Farkı |
|---|---|---|
| Vektör benzerliği | Anlamsal yakınlık (sayısal mesafe) | İki içeriğin ne kadar "aynı anlamda" olduğunu ölçer |
| Perceptual hash (algısal özet) | Görsel piksel yapısı | İki görselin görsel olarak ne kadar özdeş göründüğünü ölçer; anlam değil, görüntü |
| Tam eşleşme (exact match) | Karakter karakter özdeşlik | Kelimesi kelimesine aynı metinleri bulur; parafrazı kaçırır |
| Anahtar kelime eşleşmesi | Belirli kelimelerin varlığı | Kural tabanlıdır; bağlamı görmez |
Taklit ürün tespitinde bu yöntemlerin hepsi ayrı bir sinyal üretir. Tek başına hiçbiri yeterli değildir. Tescil sınıfının marka koruma kapsamını nasıl belirlediğini anlamak, hangi ürünlerin vektör analizine öncelikli alınacağını belirlemede de işe yarar.
Bir spor markasına ait çanta, resmi ilanda "Hafif, su geçirmez, 30 litre kapasiteli outdoor sırt çantası" olarak tanımlı. Pazaryerinde başka bir ilan ise "Dayanıklı, yağmura dayanıklı, 30 lt kapasiteli trekking sırt çantası" diyor. Kelimeler farklı, anlam neredeyse aynı.
Vektör benzerlik hesabı bu iki açıklama arasında yüksek bir skor üretir. Buna ek olarak ilanlarda fiyat farkı ve satıcı yaşı gibi sinyaller de değerlendirilirse, ilan inceleme listesine alınır. Taklit mi yoksa meşru alternatif mi? Buna karar vermek analistin işidir. Vektör benzerliği sadece incelenecek adayları öne çıkarır.
Orijinal ürün doğrulama sürecinde vektör benzerliği bu nedenle bir ön eleme aracıdır. Marka sahibi için zamanaşımı ve hak düşürücü sürelerin nasıl işlediğini bilmek, bu ön elemenin ardından başlatılacak hukuki sürecin zamanlamasını doğrudan etkiler.
Vektör benzerliği gibi teknik kavramların pratik karşılıklarını sözlük sayfalarından takip edebilir, yeni tanımlar eklendiğinde haberdar olmak için SahteAvcı bültenine kaydolabilirsiniz.
Vektör benzerliği bir hesaplama yöntemidir; yasal ya da yasadışı değildir. Bu yöntemle üretilen sinyallerin nasıl kullanıldığı önemlidir. Kaldırma talebi (takedown) başlatmak için ek delil ve hak sahipliği belgesi gerekir. Yalnızca benzerlik skoru hukuki dayanak oluşturmaz.
Hayır. Yüksek vektör benzerliği, iki içeriğin anlamsal olarak yakın olduğunu gösterir. Bu, taklidin kanıtı değil; inceleme gerektiren bir risk sinyalidir. Meşru bir satıcı da yüksek benzerlik skoru alabilir. Karar, ek sinyaller ve insan değerlendirmesiyle verilir.
İki metin veya görsel vektöre dönüştürülür; aralarındaki kosinüs benzerliği ya da öklid mesafesi hesaplanır. SahteAvcı bu işlemi tarayıcıda yerel olarak çalıştıran MiniLM-L6-v2 modeliyle gerçekleştirir. Görsel analiz için isteğe bağlı BYOK modeli ek hesaplama sağlar.