A fraude em publicidade não é um desafio novo, mas é um que continua a evoluir, impulsionado por táticas cada vez mais sofisticadas e esquemas altamente automatizados. Com os custos globais relacionados à fraude em publicidade digital estimados para quase dobrar, de US$ 88 bilhões em 2023 para US$ 172 bilhões em 2028, fica claro que esse problema não desaparecerá sozinho.
Com o avanço da inteligência artificial (IA), fraudadores vêm explorando tecnologias avançadas para escalar suas operações, criando novos riscos para profissionais de marketing e para o ecossistema de ad tech. Ainda assim, há um lado positivo: a IA também está possibilitando a criação das ferramentas necessárias para contra-atacar, reformulando as estratégias de prevenção de fraude para acompanhar essas ameaças.
Tornar a fraude economicamente inviável
Embora alguns esforços no combate à fraude se concentrem na aplicação da lei ou em regras mais rígidas, o dissuasor mais eficaz continua sendo o econômico, ou seja, tornar a fraude difícil e inviável financeiramente em larga escala.
Essa abordagem começa eliminando os incentivos financeiros, concentrando-se no topo do funil, e se apoia em sistemas de detecção mais inteligentes e rápidos, capazes de se adaptar conforme as fraudes evoluem. Veja como isso funciona.
Criar um ponto de controle econômico
A proteção eficaz contra fraude requer precisão. Ao focar na camada de mensuração, em que o desempenho dos anúncios e as conversões são registrados, atividades fraudulentas podem ser identificadas antes de impactar métricas ou 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 em seus dados.
A prevenção de fraude nas etapas de entrega e mensuração do anúncio cumpre papéis distintos dentro da cadeia de valor. Embora a fraude possa infiltrar-se em qualquer uma dessas fases, a camada de mensuração pode atuar como um ponto de verificação crítico, identificando e isolando interações fraudulentas antes que distorçam métricas ou orçamentos.
Prevenção versus remediação
Nem toda fraude é igual. Embora algumas atividades possam ser detectadas depois do fato, a prevenção mais eficaz é aquela que bloqueia os maus atores antecipadamente, antes que o tráfego fraudulento seja contabilizado.
A detecção de fraude pré-instalação impede os fraudadores logo no início, garantindo que impressões ou cliques ilegítimos sejam excluídos da atribuição antes de distorcerem o desempenho das campanhas.
A análise pós-evento ainda tem seu valor, especialmente para detectar padrões ao longo do tempo, como anomalias no valor do tempo de vida (LTV) ou comportamentos repetitivos em várias campanhas.
No entanto, priorizar proteções pré-instalação reduz a dependência de correções retroativas, resultando em dados mais limpos e menos desperdício. Além disso, elimina a fricção causada por processos de remediação após as campanhas.
Estabelecer uma linha de base mais refinada
Os métodos tradicionais de atribuição dependem fortemente de sinais quantitativos, como impressões ou cliques, que são alvos fáceis para fraudes. Para resolver isso, os sistemas antifraude devem estabelecer uma linha de base mais sofisticada de engajamento autêntico, considerando fatores qualitativos e comportamentais que diferenciem o real do falso.
Por exemplo, interações reais geralmente envolvem participação ativa, como engajar-se com o anúncio, realizar ações significativas ou navegar mais profundamente em um aplicativo ou site. Ao capturar esses sinais mais profundos, os sistemas de prevenção de fraude conseguem definir um padrão de comportamento autêntico, facilitando a identificação de atividades fraudulentas.
Aplicar IA para detecção e resposta em tempo real
A fraude evolui rapidamente, e os sistemas projetados para combatê-la precisam evoluir na mesma velocidade. A detecção em tempo real, impulsionada por IA, permite que os profissionais de marketing identifiquem e respondam a atividades fraudulentas em horas, não dias.
Analisando grandes volumes de dados com modelos probabilísticos, como algoritmos bayesianos, a IA pode detectar padrões e anomalias muito mais rapidamente do que analistas humanos.
Uma vez identificada a fraude, contramedidas podem ser implementadas imediatamente, garantindo mínima interrupção da campanha e reduzindo perdas financeiras.
Aprendizado e adaptação contínuos
A fraude é 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 a fraude, mas também para evoluir seus algoritmos conforme novas tendências surgem. Esse processo iterativo garante que os sistemas de proteção permaneçam um passo à frente, aprimorando sua capacidade de distinguir interações legítimas das fraudulentas.
Ainda assim, a supervisão humana é essencial para validar e orientar esses modelos em constante evolução.
Construindo um ecossistema que desestimula a fraude
É claro que a luta contra a fraude não acontece isoladamente. Integrar essas estratégias em todo o ecossistema de ad tech reforça a integridade de todo o funil.
Proteger a camada de mensuração e incorporar soluções mais “a montante” garante que atividades fraudulentas sejam interrompidas antes que distorçam a atribuição ou desperdicem investimentos.
Ao proteger o topo do funil dessa forma, cria-se uma frente unificada contra os maus atores, reduzindo também os recursos necessários para remediações.
Embora esse modelo tenha sido desenvolvido principalmente para publicidade mobile, seus princípios se aplicam a outros canais, como TV Conectada (CTV), redes de mídia de varejo (RMNs) e ecossistemas similares, que enfrentam desafios paralelos.
Adotar esses métodos ajuda a desestimular a fraude e a construir uma cadeia de suprimentos mais transparente, confiável e resiliente.
Conclusão
Ao modernizar as estratégias de prevenção de fraude com IA, a indústria pode tornar a fraude não lucrativa, insustentável e, finalmente, menos prevalente.
Isso permitirá que os profissionais de marketing explorem novas fontes de inventário com confiança, testem novos segmentos de público e busquem menores custos de aquisição (CAC) e melhor retorno sobre o investimento em anúncios (ROAS), sem o medo de resultados comprometidos.