A fraude em anúncios não é um desafio novo para a publicidade digital, mas continua evoluindo, impulsionada por táticas sofisticadas e esquemas cada vez mais automatizados. Com os custos globais relacionados à fraude em publicidade digital estimados para crescer de US$ 88 bilhões em 2023 para US$ 172 bilhões em 2028, está claro que esse não é um problema que desaparecerá por conta própria. Com o avanço da inteligência artificial (IA), fraudadores aram a explorar tecnologias avançadas para escalar suas operações, criando novos riscos para os profissionais de marketing e para o ecossistema de ad tech. Felizmente, a IA também oferece as ferramentas necessárias para contra-atacar, reformulando as estratégias de prevenção à fraude para acompanhar essas ameaças.
O tamanho da ameaça no Brasil em 2024 562410
De acordo com dados globais da AppsFlyer, a exposição à fraude — isto é, o potencial de perda financeira caso não haja proteção adequada — ultraou US$ 460 milhões em 2024. O Brasil ficou em 10º lugar no ranking mundial de risco financeiro, com apps de finanças e de compras sofrendo os maiores impactos. No recorte por plataforma, a fraude de instalação disparou: +57% em Android e +79% em iOS, indicando que os fraudadores estão escalando seus ataques em todo o ecossistema mobile.
Embora parte dos esforços de combate à fraude envolva a aplicação da lei e de regras regulatórias, o fator mais eficaz continua sendo o econômico — tornar a fraude difícil demais e pouco lucrativa para ser sustentada em larga escala. Essa lógica começa desmontando os incentivos financeiros da fraude já no topo do funil e se apoia em sistemas de detecção mais inteligentes e rápidos, que se adaptam à medida que as táticas fraudulentas evoluem. Veja como isso funciona:
Proteção na camada de mensuração como barreira econômica 376140
A proteção contra fraudes começa com precisão. Ao focar na camada de mensuração — na qual o desempenho de anúncios e conversões é registrado —, é possível identificar atividades fraudulentas antes que elas impactem as métricas ou os orçamentos. Essa abordagem garante que apenas interações válidas e de alta qualidade sejam incluídas na atribuição, permitindo que os profissionais de marketing mantenham a confiança nos seus dados.
A prevenção de fraudes nas etapas de entrega do anúncio e mensuração tem papéis distintos dentro da cadeia de valor. Embora a fraude possa infiltrar-se nas campanhas em ambas as etapas, a camada de mensuração funciona como um ponto de verificação crucial para identificar e isolar interações fraudulentas antes que distorçam os dados ou gerem prejuízos financeiros.
Pré-instalação versus pós-evento: prevenção ou remediação 4j6c58
Nem toda fraude é igual. Embora algumas atividades possam ser identificadas depois do ocorrido, a prevenção mais eficaz bloqueia os agentes maliciosos logo no início, antes que o tráfego fraudulento seja contabilizado. A detecção de fraudes na pré-instalação interrompe os fraudadores no início, garantindo que impressões ou cliques ilegítimos sejam excluídos da atribuição antes de distorcerem o desempenho da campanha.
A análise pós-evento ainda tem seu valor, especialmente para identificar padrões ao longo do tempo, como anomalias no valor do ciclo de vida do cliente ou comportamentos repetitivos em diversas campanhas. No entanto, priorizar proteções prévias reduz a dependência de correções retroativas, resultando em dados mais limpos e menos desperdício para os profissionais de marketing. Além disso, evita os atritos causados por remediações após a campanha.
Estabelecendo uma linha de base mais refinada para interações reais 6e3c5c
Os métodos tradicionais de atribuição dependem fortemente de sinais quantitativos como impressões ou cliques — alvos fáceis para fraudes. Para enfrentar esse desafio, os sistemas antifraude podem criar uma linha de base mais refinada de engajamento autêntico, considerando fatores qualitativos e sinais comportamentais que ajudam a distinguir o real do falso.
Por exemplo, interações reais geralmente envolvem participação ativa, como engajar com um anúncio, completar ações significativas ou navegar mais profundamente em um aplicativo ou site. Ao capturar esses sinais mais profundos, os sistemas de prevenção conseguem estabelecer uma linha de base de comportamento autêntico, facilitando a identificação de atividades fraudulentas.
Aplicando IA para detecção e resposta em tempo real 293y2w
A fraude evolui rapidamente, e os sistemas que a combatem precisam evoluir no mesmo ritmo. A detecção em tempo real, alimentada por IA, permite que os profissionais de marketing identifiquem e respondam à atividade fraudulenta em questão de horas — e não dias ou semanas.
Ao analisar grandes volumes de dados com modelos probabilísticos, como algoritmos Bayesianos, a IA pode detectar padrões e anomalias até oito vezes mais rápido do que analistas humanos. Uma vez identificada a fraude, as contramedidas podem ser aplicadas imediatamente, garantindo o mínimo de impacto nas campanhas e reduzindo as perdas financeiras.
Aprendizado contínuo e adaptação 5wrz
A luta contra a fraude é como um jogo de gato e rato. À medida que os fraudadores desenvolvem novos métodos, os sistemas de detecção precisam se adaptar continuamente. Os sistemas modernos de prevenção usam IA não apenas para identificar fraudes, mas também para evoluir seus algoritmos com base em novas tendências.
Esse processo iterativo garante que os sistemas de proteção estejam sempre um o à frente, refinando a capacidade de distinguir interações legítimas de fraudulentas ao longo do tempo. Embora a IA impulsione esse processo, a supervisão humana continua essencial para validar e orientar esses modelos em constante evolução.
Construindo um ecossistema que desincentiva a fraude 504z4k
A luta contra a fraude não acontece de forma isolada. Integrar essas estratégias ao ecossistema mais amplo de ad tech fortalece a integridade de todo o funil. Proteger a camada de mensuração e incorporar soluções upstream, como filtragem de impressões em ambientes fechados ou clean rooms, ajuda a barrar a atividade fraudulenta antes que ela distorça a atribuição ou desperdice investimentos em marketing. Proteger o topo do funil dessa forma cria uma frente unificada contra os maus atores e reduz os recursos necessários para a remediação.
Embora esse framework tenha sido desenvolvido principalmente para publicidade mobile, seus princípios se aplicam também a outros canais. Ambientes como TV conectada (CTV), redes de mídia de varejo (RMNs) e ecossistemas semelhantes enfrentam desafios paralelos. Adotar esses métodos ajuda a desincentivar a fraude e a construir uma cadeia de fornecimento mais transparente, confiável e resiliente.
Ao modernizar as estratégias de prevenção — construindo proteções na camada de mensuração, priorizando a detecção pré-instalação, estabelecendo linhas de base refinadas para interações reais, utilizando IA para respostas em tempo real e adaptando-se continuamente às novas táticas —, o setor pode tornar a fraude não lucrativa, insustentável e, em última instância, menos prevalente. Isso permitirá que os profissionais de marketing explorem novas fontes de inventário com confiança, testem novos segmentos de audiência e busquem menor CAC e melhor ROAS, sem medo de resultados comprometidos.