Quanto do seu adspend está
queimando em fraude?
Em média, 20 a 40% dos leads capturados em campanhas de volume são bots, click farms ou dados inválidos. Cada lead fraudulento degrada o algoritmo, infla o CPL e queima budget sem retorno.
Calcule seu prejuízo mensal com fraude.
Ajuste os sliders com seus números reais e veja quanto adspend está sendo desperdiçado em leads inválidos.
Soma de Meta + Google + TikTok + outros canais por mês.
Custo por lead atual antes da filtragem de fraude.
Média de mercado: 20–40%. Campanhas de volume costumam ter mais.
Estimativa baseada na detecção de bot_score via fingerprint, IP reputation, velocidade de conversão e validação de dados. Resultado real varia por campanha e segmento.
Nem toda fraude parece fraude.
Bot scraping (15–25%)
Bots automatizados que preenchem formulários em menos de 2 segundos, com padrão de mouse irreal e fingerprint de headless browser. Degradam o Smart Bidding da Meta e do Google alimentando o algoritmo com conversões falsas.
Click farms (10–20%)
Fazendas de cliques com IPs de ASN de datacenter, VPNs e proxies. Parecem humanos, mas vêm de IPs com reputação negativa — ASN blacklists, ranges de hosting, regiões incompatíveis com o público-alvo da campanha.
Leads inválidos (10–15%)
E-mails de domínios temporários (mailinator, 10minutemail), telefones inválidos por formato e MX inválidos. Chegam do CAPI com hash, passam pelo pixel, mas nunca vão converter — infiam CPL e sujam as audiências.
Detecção em quatro camadas
simultâneas.
Detecta bots e headless browsers no clique.
O snippet coleta fingerprint de dispositivo no momento do pageview: User-Agent, resolução, plugins de navegador, capacidades touch, comportamento de mouse e velocidade de preenchimento de formulário. Headless browsers como Playwright e Puppeteer têm padrões detectáveis que acumulam score.
- Headless browser detection · Playwright, Puppeteer, Selenium identificados
- Velocity check · formulário preenchido em <2s = bot quase certo
- Mouse pattern · movimento linear vs movimento humano irregular
- Device consistency · UA + resolução + timezone coerentes
IP de datacenter não é
cliente real.
Enriquecimento de rede server-side no redirect: ASN, organização e tipo de conexão. IPs de hosting, datacenter, VPN comercial e proxies recebem penalidade. Carrier real (Vivo, Claro, TIM, NET) indica usuário doméstico ou mobile — zero penalidade.
- ASN blacklist · ranges de hosting e datacenter identificados
- VPN comercial · NordVPN, ExpressVPN, ProtonVPN detectados
- Carrier real · operadora BR como sinal positivo de lead válido
- Geolocalização · IP de região incompatível com targeting da campanha
Cada clique passa por lookup de IP em tempo real. Resultado persiste no click — auditável por campanha.
Score calculado por
múltiplos sinais simultâneos.
Camada 3: comportamento do clique — velocidade de conversão (<30s é bot quase certo), número de formulários preenchidos do mesmo IP na mesma hora, scroll depth real. Camada 4: validação de dados — MX do domínio de e-mail, formato de telefone BR, domínios temporários conhecidos.
- Speed distribution · delta click→conversão: <30s são bots, <5min suspeitos
- IP clustering · mesmo IP com múltiplos leads na mesma campanha
- MX validation · domínio de e-mail tem servidor de recebimento real
- Motivo justificado · “Submissão em 0.3s”, “VPN brasileira”, “MX inválido”
Lead inválido é excluído automaticamente
de Meta, Google e TikTok.
Não basta detectar. O Tracker propaga a exclusão para os CAPIs dos canais — o algoritmo não treina com lookalikes de fraude.
Leads inválidos enviados como opt_out via Conversions API + removidos da Custom Audience de "Leads". Lookalike treina só com leads válidos.
Enhanced Conversions recebe apenas leads válidos com score < 30. Customer Match exclui IDs marcados como fraude para deixar de impactar usuários inválidos.
Eventos CompleteRegistration só disparam para leads válidos. Audience custom de "leads inválidos" usada como exclusão em todas as campanhas ativas.
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