Uma conta de Google Ads pode estar recebendo tráfego de alta intenção, com volume relevante e palavras-chave certas, e ainda assim não converter a uma taxa eficiente.
Quando isso acontece, a primeira suspeita geralmente recai sobre a oferta, a landing page ou o público configurado. Mas existe um problema mais silencioso que costuma passar despercebido, os cliques inválidos e a fraude de anúncios.
Antes de qualquer ajuste de campanha, vale a pena descobrir se esse é o seu problema.
Neste conteúdo, você vai encontrar:
- Os sinais que indicam cliques inválidos na sua conta, direto no Google Ads, GA4 e Microsoft Clarity
- Por que as defesas tradicionais (Google e ferramentas de terceiros) muitas vezes não resolvem
- A tática que reduziu cliques inválidos pela metade em um case real
- Um passo a passo para testar isso na sua própria conta
O que são cliques inválidos e fraude de cliques?
Cliques inválidos são cliques em anúncios que não resultam de interesse de um usuário real.
Isso inclui desde fraude intencional, como bots programados para gerar cliques ou concorrentes clicando repetidamente para esgotar o orçamento de um anunciante, até situações mais simples, como cliques duplicados por engano.
O próprio Google categoriza e reporta parte desses cliques como inválidos dentro da conta, e não cobra o anunciante por eles quando os detecta.
O problema é que a detecção do Google nem sempre captura toda a atividade fraudulenta, o que abre espaço para que uma parte desses cliques continue sendo cobrada normalmente, mesmo sem gerar interesse na oferta.
Em escala, esse é um problema caro e estima-se que os anunciantes vão perder US$ 172 bilhões por ano com fraude de cliques até 2028, segundo a Juniper Research, um valor que tende a ser ainda maior em setores de alta concorrência e CPCs elevados, onde cada clique custa mais e atrai mais tentativas de fraude.
Quais são os sinais de que sua conta pode estar sofrendo com cliques inválidos?
Alguns indicadores aparecem direto nas ferramentas que você já usa no dia a dia, e vale conferir com atenção:
- Google Ads: taxas de cliques inválidos reportadas pelo próprio Google acima do esperado para o setor.Um estudo de fevereiro identificou 11,4% de taxa média em 43.700 contas analisadas, mas contas em setores competitivos podem passar de 40%.
- CTR anormalmente alto: termos com taxa de cliques acima de 80%, e em alguns casos passando de 100%, são um sinal de alerta forte. Esse padrão foge do comportamento humano esperado, mesmo em buscas de alta intenção.
- Microsoft Clarity: gravações de sessão que mostram comportamento típico de bot, como movimentos de mouse repetitivos, ausência de rolagem natural ou sessões que terminam em poucos segundos sem qualquer interação real.
- Divergência entre Google Ads e GA4: quando o número de sessões registradas no GA4 é bem menor do que os cliques reportados pelo Google Ads, isso indica que parte do tráfego pago nunca chegou a se comportar como uma sessão real.
Nenhum desses sinais isolados é uma prova definitiva, mas juntos eles formam um padrão difícil de ignorar.
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Porque as defesas tradicionais nem sempre resolvem o problema?
O caminho mais óbvio, ao identificar esses sinais, é recorrer às defesas já disponíveis, como abrir uma investigação com o Google ou instalar uma ferramenta de terceiros para bloqueio de fraude.
Foi esse o caminho seguido por um cliente da agência StubGroup, que vendia serviços de edição de livros e via tráfego de alta intenção sem a conversão correspondente.
As ferramentas de terceiros contra fraude, porém, não trouxeram melhora mensurável. Diante disso, a equipe abriu uma investigação formal, e o Google confirmou que havia atividade suspeita na conta, mas afirmou que todo esse tráfego já havia sido detectado e filtrado internamente, sem cobrança pelos cliques inválidos.
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O que fazer quando o Google não resolve?
Sem resposta suficiente do Google e sem resultado das ferramentas de terceiros, a equipe da StubGroup decidiu procurar a solução dentro da própria plataforma.
A tática partiu de uma lógica pouco intuitiva, em vez de usar públicos para expandir alcance, como costuma ser o objetivo padrão dessa configuração, a equipe da adicionou 540 públicos pré-definidos do Google às campanhas de Search, configurados como Segmentação e não como Observação.
O resultado veio rápido, a taxa de cliques inválidos caiu 50% e a taxa de conversão subiu para níveis lucrativos.
O Google cria centenas de públicos com base em demografia e comportamento de navegação real dos usuários, e fraudadores que trocam de IP dificilmente constroem, ao longo do tempo, um perfil de navegação consistente o suficiente para se encaixar naturalmente nesses públicos.
Por isso, ao restringir a campanha a esses públicos, o filtro passa a funcionar como uma barreira contra tráfego que não corresponde a comportamento humano, mesmo quando os públicos escolhidos vão além dos que estariam diretamente relacionados ao target da campanha.
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Qual a diferença entre configurar públicos como "Segmentação" e "Observação"?
Com Observação, o Google apenas monitora e reporta dados sobre esses públicos, sem restringir a quem os anúncios são exibidos.
Com Segmentação, o Google passa a restringir a exibição dos anúncios a usuários que, ao mesmo tempo, acionam as palavras-chave da campanha e pertencem a algum dos públicos selecionados.
Escolher Observação mantém a campanha exposta ao mesmo volume de tráfego, incluindo o tráfego fraudulento. Escolher Segmentação é o que efetivamente reduz esse volume, filtrando por perfis de navegação reais.
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Quais são os riscos de aplicar esse filtro?
Ao restringir a campanha a públicos pré-definidos, corre-se o risco de bloquear usuários legítimos que simplesmente não se encaixam em nenhum dos públicos selecionados pelo Google.
Isso pode reduzir o alcance da campanha e, dependendo da agressividade da configuração, barrar tráfego legítimo junto com o fraudulento.
Por esse motivo, a tática é recomendada apenas para contas com taxas de cliques inválidos claramente acima do normal, e não como configuração padrão para qualquer campanha de Search.
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Como testar isso na sua própria conta?
O primeiro passo é verificar a taxa de cliques inválidos direto no relatório disponível no Google Ads. Esse dado pode ser visto a nível de campanha, dentro da própria conta de anúncios, na coluna "Cliques inválidos" bastando comparar esse número com o total de cliques da campanha para calcular a taxa.
Vale comparar esse número com os benchmarks, 11,4% é a média geral, mas setores mais competitivos podem passar de 40% sem que isso seja necessariamente incomum.
Em seguida, cruze os dados de sessões do GA4 com os cliques reportados no Google Ads, buscando divergências relevantes entre os dois números.
Se disponível, revise também as gravações no Microsoft Clarity em busca de padrões de comportamento não humano, como sessões muito curtas ou movimentos repetitivos de mouse.
Caso esses sinais se confirmem, o próximo passo é abrir uma investigação formal com o Google antes de qualquer ajuste na conta.
Se a resposta do Google não for suficiente, aí sim vale testar a adição de públicos pré-definidos configurados como Segmentação nas campanhas de Search, sempre monitorando de perto o impacto no volume de tráfego e na taxa de conversão.
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Conclusão
O case da StubGroup mostra que confiar apenas na detecção automática das plataformas pode deixar dinheiro na mesa, mesmo quando o anunciante já fez tudo o que era esperado, como instalar ferramentas de terceiros e abrir investigações formais.
Isso não significa abandonar essas defesas tradicionais, e sim entender seus limites.
Elas continuam sendo a primeira linha de proteção contra fraude, mas em setores de alta concorrência e CPCs elevados, onde cada clique custa mais e atrai mais tentativas de fraude, elas podem não ser suficientes sozinhas.
A tática de usar públicos como Segmentação surge como uma solução dentro da própria plataforma, pensada para quando os sinais de fraude já foram confirmados e as respostas padrão não resolveram.
Não é uma configuração para qualquer campanha, mas para quem já identificou, com dados, que o problema existe e precisa de uma resposta mais direta.
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