Detecção de Fraudes em Anúncios: como proteger seu orçamento de mídia em 2025

A escalada de tentativas de fraude digital virou um problema de negócio, não apenas de TI. No Brasil, as tentativas de fraude cresceram quase um quarto em 2025, pressionando diretamente o desempenho de campanhas de mídia paga e e-commerce. Em paralelo, até 82% dos consumidores já foram alvo de algum tipo de golpe digital, muitos deles originados em anúncios e social ads.

Para quem planeja SEM & Mídia Paga, isso significa que parte do orçamento pode estar alimentando bots, leads falsos e golpes de identidade. O impacto aparece em CPC inflado, ROAS distorcido e times de atendimento sobrecarregados com contatos que nunca vão converter.

Este artigo mostra como usar a detecção de fraudes em anúncios como um verdadeiro radar de tráfego digital. Vamos conectar estratégia, campanha e métricas, combinar IA com processos humanos e entregar um framework operacional para proteger ROI, conversão e segmentação em até 90 dias.

Por que a detecção de fraudes em anúncios virou prioridade na mídia paga

Fraude em anúncios deixou de ser um tema restrito a bancos e adquirentes. Plataformas de mídia e e-commerce reportam crescimento consistente de tentativas de golpe, com impactos diretos em receita e reputação de marca. Relatórios recentes da Serasa Experian indicam alta de quase 23% nas tentativas de fraude no início de 2025, reforçando a urgência de controles robustos em todo o funil de mídia paga, do clique ao checkout.

Ao mesmo tempo, estudos da Veriff mostram que uma parcela relevante das verificações de identidade em e-commerce é fraudulenta, com aumento anual de dois dígitos. Isso significa que parte das conversões atribuídas à sua campanha pode ser, na prática, movimentação criminosa que jamais vai gerar receita líquida. Em paralelo, pesquisas da Forbes Brasil apontam que a maioria dos consumidores já foi alvo de tentativas de fraude digital, sendo grande parte delas originadas em anúncios e redes sociais.

Na camada de mídia, gigantes como Google e outras ad networks passaram a usar algoritmos antifraude baseados em IA generativa para bloquear anúncios maliciosos e cliques suspeitos. Em alguns casos, mais de 90% das remoções de anúncios irregulares já são tomadas automaticamente por machine learning, como descrito em análises sobre os algoritmos antifraude do Google Ads. Mas depender apenas da proteção nativa das plataformas é insuficiente quando seu orçamento e seu CAC estão em jogo.

Para o profissional de SEM & Mídia Paga, detecção de fraudes em anúncios é hoje uma alavanca estratégica. Quem trata o tema apenas como “custo de fazer negócio” corre o risco de escalar campanhas em inventários contaminados, superestimar o ROI e subestimar o risco operacional. Quem incorpora antifraude à rotina de otimização passa a decidir lances, segmentação e creativos com dados mais limpos e previsíveis.

Principais tipos de fraude em anúncios e como afetam suas métricas

Antes de construir qualquer solução, é essencial entender como cada tipo de fraude se manifesta nos números. O primeiro grupo são os esquemas de click fraud. Bots ou fazendas de cliques geram acessos repetidos em anúncios de pesquisa ou display, inflando CPC, CTR e sessões sem que haja intenção real de compra. O resultado é um funil lotado de sessões de baixa qualidade, mascarando problemas de segmentação e mensagem.

Outro tipo crítico é a impressão inválida, comum em inventários de programática. Aqui, anúncios são servidos em ambientes não visíveis, em domínios de baixa qualidade ou em dispositivos inexistentes. Na prática, seu CPM parece competitivo, mas o alcance efetivo em humanos é muito menor. Métricas de viewability, taxa de scroll e tempo de permanência tendem a denunciar esse padrão.

Na camada de conversão, entra a fraude de leads e de cadastros. Formulários preenchidos com identidades falsas, e-mails descartáveis ou números de telefone inexistentes geram picos de conversão aparente, mas sem impacto em receita. Em campanhas de geração de leads, isso destrói a relação entre custo por lead e custo por oportunidade real. É aqui que a integração com CRM e soluções de validação, como o uso de dados de bureaus de crédito ou de parceiros de identidade digital como Veriff, se torna vital.

Por fim, há a fraude em afiliados e brandjacking. Afiliados maliciosos podem sequestrar anúncios de marca, redirecionar o tráfego para páginas clonadas ou usar cloaking para mostrar uma versão limpa do site para revisores e outra fraudulenta para usuários. Artigos especializados sobre fraude em marketing de afiliados detalham práticas comuns como URL hijacking e taxas de conversão “perfeitas” em uma única fonte. Tudo isso distorce suas métricas de atribuição e dificulta a avaliação honesta de parceiros de mídia.

Perceba como cada categoria afeta diretamente estratégia, campanha e métricas. Sem um mapeamento claro de riscos por canal, você pode estar otimizando criativos e lances quando, na verdade, deveria estar bloqueando fontes, revisando segmentação ou mudando o modelo de remuneração.

Camadas essenciais de detecção de fraudes em anúncios em SEM & Mídia Paga

A forma mais eficiente de tratar fraude em anúncios é adotar um modelo em camadas, parecido com um radar de tráfego digital monitorando diferentes altitudes. A primeira camada é pré-clique, focada em inventário e fontes de tráfego. Aqui entram listas de bloqueio de domínios, exclusão de categorias sensíveis e ferramentas de brand safety. Adoção de parceiros de medição e verificação, como soluções de IP scoring em tempo real descritas por empresas como Dicloak, ajuda a barrar uma parte relevante de bots e tráfego mascarado.

A segunda camada é no clique. Nesta etapa, o objetivo é identificar padrões suspeitos em sessões e eventos logo na entrada do site. Configure no Google Analytics 4 e em suas ferramentas de web analytics alertas para picos atípicos de cliques de uma mesma faixa de IP, de um único dispositivo ou de geografias que não fazem sentido para sua segmentação. Análises de IA baseadas em modelos probabilísticos, como os apresentados em discussões de fraude em anúncios e IA, podem detectar anomalias até oito vezes mais rápido que uma auditoria manual.

A terceira camada é pós-clique, focada em validação de leads, cadastros e pedidos. Aqui, a integração entre plataforma de mídia, CRM e antifraude transacional é decisiva. Conecte suas campanhas a sistemas de validação de identidade, geolocalização e comportamento de compra, como soluções de verificação de documentos e biometria facial, detalhadas no Fraud Intelligence Report 2025. Use esses sinais para ajustar lances e excluir automaticamente segmentos com alta taxa de fraude.

Por fim, crie uma quarta camada de governança. Isso inclui rotinas de auditoria quinzenais, revisão de parceiros de mídia e atualização de listas de bloqueio. Envolver áreas de risco e compliance, quando existirem, ajuda a alinhar critérios entre marketing, finanças e jurídico. O resultado é um ecossistema de SEM & Mídia Paga mais resiliente, em que decisões de investimento consideram tanto performance quanto risco de fraude.

Como usar IA e dados para detectar padrões suspeitos em tempo real

Detecção moderna de fraudes em anúncios depende de IA em diferentes pontos do funil. Na camada de mídia, plataformas como Google e grandes ad networks já utilizam modelos de linguagem, redes neurais e análise de grafos para identificar contas e campanhas com comportamento coordenado. Relatórios especializados mostram que mais de 90% das remoções de anúncios irregulares em determinadas redes já são iniciadas automaticamente por machine learning.

No lado do anunciante, o desafio é usar dados próprios para ganhar sensibilidade a padrões locais. Uma abordagem eficiente é construir um modelo simples de detecção de anomalias sobre dados de campanhas exportados para BigQuery ou outro data warehouse. Métricas como CTR, taxa de conversão, tempo médio de sessão e taxa de rejeição podem ser monitoradas por algoritmo que sinaliza desvios significativos em relação à média histórica, por canal e por segmento.

Artigos da Revista ES sobre detecção de fraudes com IA destacam o uso de modelos gráficos e redes neurais recorrentes para identificar esquemas em rede. Mesmo que você não implemente a mesma sofisticação, pode replicar o conceito com regras práticas. Por exemplo: marcar como suspeitos grupos de leads que compartilham o mesmo dispositivo, IP ou padrão de e-mail em um curto intervalo de tempo, ou clusters de pedidos com valores idênticos em cartões diferentes.

Uma rotina operacional simples pode seguir quatro passos. Primeiro, consolidar diariamente dados de mídia, analytics e CRM em uma visão única. Segundo, rodar regras básicas de risco, como “campanhas com aumento de mais de 50% em conversões com queda de qualidade de lead”. Terceiro, revisar manualmente os casos sinalizados em uma amostra. Quarto, ajustar segmentações, listas de exclusão e lances de acordo com os aprendizados. Com o tempo, parte desse fluxo pode ser automatizada usando serviços de IA em nuvem ou modelos internos.

Fraude em afiliados, social ads e deepfakes: pontos cegos da sua estratégia

Nem toda fraude em anúncios acontece em Google Ads ou nas grandes DSPs. Canais de afiliados, social ads e influenciadores pagos trazem riscos específicos que muitas vezes ficam fora do radar padrão. Em programas de afiliados, práticas como cookie stuffing, cloaking e brandjacking podem fazer com que você pague comissão por uma venda que teria acontecido de qualquer forma, ou pior, por uma venda fraudulenta. Materiais da MPI Solutions sobre fraude em afiliados trazem exemplos de anúncios sequestrados e URLs clonadas que iludem tanto usuários quanto anunciantes.

Nas redes sociais, o problema se agrava com o uso de criativos enganosos e deepfakes. O Fraud Intelligence Report 2025 da Facephi mostra crescimento expressivo de ataques biométricos e de identidade, alimentados por ferramentas de geração de vídeo baratas e acessíveis. Ao combinar isso com formatos de social ads focados em conversão rápida, golpistas conseguem escalar campanhas enganosas que exploram a confiança em marcas conhecidas ou em “especialistas” artificiais.

Por outro lado, estudos da Forbes Brasil sobre a exposição de consumidores à fraude digital deixam claro que as redes sociais concentram grande parte das tentativas observadas pelos usuários. Para o seu time, isso se traduz em necessidade de due diligence mais rigorosa em campanhas com creators, afiliados e redes de inventário menos transparentes. Peça relatórios de origem de tráfego, verifique domínios de destino e utilize ferramentas que simulam o comportamento de usuários reais para identificar redirecionamentos ou conteúdos ocultos.

A melhor defesa é combinar contrato, tecnologia e processo. Contratos devem prever auditoria, transparência de fontes e possibilidade de suspensão imediata de campanhas suspeitas. Ferramentas de monitoramento devem validar páginas de destino, tracking e consistência entre criativo e oferta. E processos internos precisam definir claramente quem aprova criativos, quem audita métricas e em que gatilhos uma campanha é pausada por risco de fraude.

Framework operacional para proteger ROI, conversão e segmentação em 90 dias

Para transformar detecção de fraudes em anúncios em prática concreta, vale estruturar um plano de 90 dias dividido em três fases. A primeira, de diagnóstico, dura de duas a quatro semanas. Nela, você mapeia riscos por canal, inventário e parceiro, revisa contratos e levanta indicadores básicos como taxa de chargeback, índice de leads inválidos e diferença entre conversões de mídia e vendas aprovadas. Aproveite benchmarks de mercado, como os de e-commerce mais seguro contra fraudes, para ter referência de taxas aceitáveis.

A segunda fase, de implementação, foca em criar ou reforçar as camadas de proteção. Defina regras claras de exclusão de IPs, domínios e localizações, configurando-as diretamente nas plataformas de mídia. Estabeleça integrações mínimas entre mídia, CRM e antifraude, de forma que leads e pedidos suspeitos possam ser sinalizados e realimentem a segmentação. É aqui que você alinha estratégia, campanha e métricas: revisa metas de ROI, ajusta expectativas de volume e define SLAs de análise de fraude com time interno ou parceiros externos.

Na terceira fase, de otimização contínua, o foco muda para governança. Estabeleça um comitê mensal de performance e risco para revisar campanhas, parceiros e métricas críticas. Alguns indicadores-chave a monitorar são: variação de CPA líquido (após remoção de fraude), evolução da taxa de aprovação de pedidos, tempo médio de resolução de casos suspeitos e impacto na segmentação. Com esses dados, fica mais fácil decidir se vale migrar orçamento entre canais, trocar modelos de remuneração ou renegociar contratos.

Ao final de 90 dias, o objetivo é ter uma visão clara de onde a fraude se concentra, quais medidas trazem mais impacto e como isso altera o desenho de suas campanhas. Além do ganho imediato em ROI, você passa a ter previsibilidade maior na escala de mídia, com menos variação causada por tráfego inválido.

Como transformar detecção de fraudes em vantagem competitiva na mídia paga

Detecção de fraudes em anúncios não é apenas contenção de perdas. Quem estrutura esse tema como parte central da operação de SEM & Mídia Paga constrói uma vantagem competitiva difícil de copiar. Com dados mais limpos, previsões de receita ficam mais precisas, orçamentos podem ser defendidos internamente com mais segurança e a marca reduz sua exposição a crises reputacionais ligadas a golpes e anúncios enganosos.

O caminho passa por três decisões estratégicas. Primeiro, tratar fraude como variável de planejamento, e não apenas de operação, incorporando riscos e custos esperados nos modelos de ROI e nas metas de campanha. Segundo, investir em um radar de tráfego digital que combine IA, parceiros especializados e rotinas de auditoria humana. Terceiro, usar os aprendizados de fraude para refinar segmentação, criativos e jornadas, concentrando esforços em clusters de clientes com maior valor e menor risco.

Relatórios de empresas como Serasa Experian e E-commerce Brasil mostram que, quando bem calibradas, soluções baseadas em IA podem reduzir tentativas de fraude e acelerar a detecção de anomalias. Ao mesmo tempo, benchmarks como os da Encontre um Nerd indicam que é possível elevar o índice de segurança digital sem sacrificar conversão.

Se seu time conseguir integrar esses aprendizados ao dia a dia de otimização, cada nova campanha passa a ser não apenas uma aposta em crescimento, mas também um experimento de fortalecimento do seu ecossistema antifraude. Em um cenário de cookies em declínio, deepfakes em alta e consumidores cansados de golpes, essa combinação de performance e segurança pode ser exatamente o diferencial que fará sua marca crescer de forma sustentável.