A força da IA contra a fraude de anúncios: lutando contra a inovação com mais inovação

O avanço da inteligência artificial trouxe diversas vantagens para muitas áreas. No entanto, assim como a força de Star Wars, a IA também tem um lado obscuro que pode ser prejudicial, particularmente quando usada pelo lado sombrio da força: a fraude de anúncios.

Por um lado, ela pode ajudar a detectar fraudes com uma precisão surpreendente. Por outro lado, ela dá aos fraudadores a capacidade de criar golpes sofisticados, colocando bilhões de dólares de orçamentos de anúncios em risco.  

Assim, a questão que fica é: a IA pode acabar com a fraude de anúncios ou ela só está alimentando o problema?

Quando entendemos que a IA é uma espada de dois gumes, podemos transformá-la na nossa maior defesa contra ameaças em evolução e, com as estratégias certas, as empresas podem abraçar a IA não apenas como uma ferramenta de otimização, mas como um escudo contra fraudes.

A crescente ameaça da fraude impulsionada por IA

A fraude de anúncios não é nenhuma novidade, mas a IA trouxe novos níveis de sofisticação para a área. Fraudadores usam táticas avançadas para criar tráfego falso, sequestrando dispositivos e imitando o comportamento humano com precisão — tornando-os muito mais difíceis de detectar. Esses métodos custam bilhões de dólares a cada ano, drenando orçamentos e acabando com a confiança do mercado.  

Os tipos mais comuns de fraudes de anúncios incluem:  

• Tráfego falso: bots que imitam humanos para inflacionar impressões e cliques.  
• Botnets: redes de dispositivos sequestrados que realizam atividades fraudulentas em grande escala.  
• Fraude de cliques: aumentando artificialmente as taxas de cliques, muitas vezes para drenar o orçamento de anúncios de um concorrente ou gerar receita ilícita.  
• Usuários falsos: os fraudadores criam perfis que imitam o engajamento real de um usuário.  

Por que a IA está piorando a fraude de anúncios?

A IA se tornou uma catalisadora para a fraude de anúncios, oferecendo ferramentas mais sofisticadas e eficazes aos fraudadores. Plataformas de IA de código aberto diminuíram a barreira de entrada, permitindo a implementação de esquemas de fraude avançados com pouco esforço. 

Os fraudadores usam Generative Adversarial Networks (GANs) para criar conteúdos sintéticos, como anúncios deepfake e usuários falsos que interagem com campanhas reais. Essas interações imitam de forma convincente o comportamento humano, dificultando ainda mais a detecção e a sinalização. Por exemplo, as GANs criam perfis de usuários falsos que se engajam perfeitamente com anúncios, enganando ferramentas de rastreamento que registram um engajamento fraudulento como autêntico.

A IA também está aprimorando as fazendas de cliques (click farms), tornando a sua detecção mais complexa. Algoritmos impulsionados por IA conseguem simular diversos comportamentos dos usuários, como scrolling, tempo de permanência e padrões de clique, fazendo com que o engajamento fraudulento pareça cada vez mais realista. Além disso, a IA dificulta a detecção do Click-to-Install-Time (CTIT), melhorando o timing, a aleatoriedade e a precisão, imitando usuários reais com fluxos inexistentes.

O impacto financeiro é impressionante. Segundo a Statista, as perdas por fraude de anúncios aumentarão de US$84 bilhões em 2023 para até US$172 bilhões até 2028. Isso se deve ao fácil acesso a ferramentas de IA, que permite que os fraudadores atuam de forma cada vez mais sofisticada e disseminada. 

O marketing de aplicativos também é afetado pela fraude de anúncios. De acordo com as estimativas da AppsFlyer, a exposição financeira à fraude de anúncios de instalação de aplicativos superou US$17 bilhões em 2024 (isso se refere ao valor que teria sido perdido se não houvesse detecção de fraudes; na realidade, uma grande parte é bloqueada).

Por exemplo, temos o caso do CycloneBot, um esquema que tem como alvo plataformas de TV Conectada (CTV) que usa a IA, para inflacionar sessões de visualização e tráfego, custando milhões aos anunciantes mensalmente. Outro exemplo é o BeatSting, um esquema de fraude de anúncios de áudio que gera tráfego de áudio falso, drenando mais de US$1 milhão por mês dos anunciantes. Além de fraudes de músicas falsas, esse é um esquema de áudio adicional onde os fraudadores misturam um tráfego falso, que parece ser uma atividade legítima de usuários, em vários dispositivos e players de áudio. 

Essas interações distorcem as métricas de engajamento e enganam os anunciantes, fazendo-os acreditar que estão alcançando audiências reais. Esses casos destacam como os fraudadores estão usando a IA para ampliar suas operações e evitar detecções.

Bots scalpers também infiltraram as campanhas digitais. Ferramentas de IA estão sendo usadas para automatizar bidding de anúncios digitais, inflacionando artificialmente os custos e levando a gastos desnecessários com anúncios. Esses esquemas executam padrões complexos de múltiplos cliques, cujo alvo são campanhas programáticas de alto valor, tornando a detecção cada vez mais desafiadora.

Dito isso, ainda há vários outros esquemas que ainda não foram descobertos, enquanto os fraudadores continuam a inovar usando a IA de diversas maneiras para explorar vulnerabilidades em todo o mercado digital.

Combatendo fogo com fogo: como a IA pode combater a fraude de anúncios  

Embora a IA seja responsável por acelerar o desenvolvimento de fraudes mais sofisticadas, ela também é a ferramenta mais poderosa para combatê-las. Modelos avançados de machine learning e análises preditivas ajudam a detectar e bloquear atividades fraudulentas em tempo real, muitas vezes antes que danos reais sejam causados.  

Nesse sentido, as soluções de IA se destacam em várias áreas:  

• Detecção de anomalias: algoritmos monitoram o tráfego e identificam padrões incomuns, como picos repentinos ou comportamentos inconsistentes.  
• Aprendizagem contínua: com a análise constante de novos dados, a IA evolui para detectar novas táticas de fraude e se manter à frente dos fraudadores.  
• Precisão aprimorada: sistemas que implementam tecnologia de IA distinguem a atividade legítima de um comportamento fraudulento com alta precisão, reduzindo falsos positivos. 

Histórias de sucesso

As ferramentas da AppsFlyer que usam tecnologia de IA ajudam a economizar bilhões de dólares que seriam perdidos em transações fraudulentas, adaptando-se a novas ameaças e oferecendo uma proteção contra fraudes em tempo real. Outras das nossas soluções utilizam as análises preditivas para antecipar tendências de fraude, usando métodos baseados em grafos para detectar ad networks e conexões fraudulentas.  

Nossa IA melhora a detecção, a velocidade e a prevenção em tempo real, com vantagens que incluem:  

• Detecção mais rápida: identificamos atividades fraudulentas até 8X mais rápido, ajudando a evitar perdas financeiras substanciais e imprecisões nos dados.  
• Melhor prevenção: tentativas de fraude são identificadas e mitigadas 14X mais rápido, reduzindo significativamente o tempo que os fraudadores têm para explorar novas brechas e falhas.  
• Maior eficácia: mais de 90% de eficácia na detecção de fraudes, mesmo após uma violação de fraude, com uma média de apenas 9% de queda na precisão da detecção.  
• Precisão aprimorada: garantimos uma melhoria de 7X na precisão da detecção.  
• Detecção em tempo real: identificamos até 60% mais fraudes pós-atribuição em tempo real, reduzindo significativamente o número de usuários/instalações falsas.  

Desafios no uso de IA para combater fraudes

Apesar da sua eficiência, a IA não é uma solução mágica. Sistemas de detecção de fraudes muitas vezes dependem de históricos de dados, o que pode dificultar a identificação de novas táticas de fraude. Isso cria uma dinâmica de gato e rato — os fraudadores se adaptam tão rapidamente quanto a detecção melhora.

Outro desafio é a explicabilidade. Às vezes, sistemas de detecção de fraudes impulsionados por IA produzem resultados que são difíceis de interpretar, tornando mais difícil entender por que certas atividades são identificadas como fraudulentas. Assim, garantir a transparência continua sendo um fator crucial para a adoção da IA na prevenção de fraudes.

Preocupações com a privacidade e questões éticas deixam tudo ainda mais complicado. Essas ferramentas devem cumprir com as regulamentações globais de proteção de dados, como a LGPD, enquanto ainda mantêm a eficácia necessária para combater táticas de fraude sofisticadas. Assim, encontrar o equilíbrio certo entre a privacidade e a detecção de fraudes continua sendo um desafio.

Transformando a IA em uma aliada

Para se manter à frente da fraude, é necessário adotar uma abordagem abrangente e proativa. Só a IA não é suficiente — ela deve ser combinada com a expertise humana e a colaboração estratégica para ser verdadeiramente eficaz:   

• Invista em soluções avançadas de IA: as melhores ferramentas oferecem recursos avançados de detecção e prevenção de fraudes.  
• Combine a IA com o conhecimento humano: analistas desempenham um papel fundamental para refinar os resultados da IA, interpretando padrões sutis e abordando casos extremos que sistemas automatizados podem não identificar.  
• Colaboração entre plataformas: compartilhar seus conhecimentos com colegas e stakeholders do mercado fortalece as defesas coletivas.  
• Adapte-se: atualize regularmente seus modelos de detecção com novos dados para combater táticas em evolução.  

Estratégias para o futuro

Para combater a fraude de anúncios, é necessário olhar para o futuro. O aprendizado unificado, por exemplo, permite que diferentes empresas colaborem para detectar fraudes sem compartilhar dados brutos, garantindo a privacidade e melhorando os resultados finais. 

Além disso, cultivar uma cultura de inovação e experimentação — por meio de equipes multifuncionais e parcerias com líderes de tecnologia — ajuda diferentes empresas a serem mais ágeis e proativas. Ter alianças no mercado pode fortalecer ainda mais as suas defesas, garantindo a coleta de novos insights e recursos.

A IA se mostrou como um grande avanço para as empresas, especialmente nos últimos anos, ajudando a aprimorar recursos, ofertas, serviços e mais. 

No entanto, ela é uma espada de dois gumes, que pode ser usada tanto para causar danos quanto para o bem; portanto, é importante estar ciente dos prós e contras dessa tecnologia e continuar a contribuir, inovar e usá-la para combater a fraude. 

Principais conclusões

A IA é tanto um problema quanto uma solução: enquanto os fraudadores exploram essa tecnologia para criar golpes sofisticados, ela também é usada para tornar as ferramentas de detecção de fraudes mais eficientes.

• A fraude de anúncios está crescendo. Acredita-se que as perdas chegarão a US$172 bilhões até 2028 – o que faz com que a prevenção proativa seja mais importante do que nunca.

• A detecção de fraudes impulsionada por IA funciona. Soluções como detecção de anomalias e modelagem preditiva são fundamentais para combater táticas de fraude em evolução.

• Dito isso, o conhecimento e expertise humanos ainda são essenciais. A IA sozinha não é suficiente — os especialistas ajudam a garantir uma prevenção de fraudes mais precisa e adaptável.

• A colaboração e a inovação também são fundamentais. A cooperação em todo mercado e os avanços tecnológicos contínuos são as melhores maneiras de se manter à frente dos fraudadores.

Todo clique fraudulento tem um preço — acabe com a fraude antes que ela afete seu lucro.