Como evitar que anúncios apareçam em sites de fake news

Em ano de eleição, o risco sobe. Mas o problema não é sazonal: campanhas de YouTube, Performance Max e Demand Gen distribuem anúncios de forma automatizada o ano inteiro, e o algoritmo do Google otimiza para conversões, não para adequação de marca. Isso significa que, sem intervenção ativa, a verba do seu cliente pode aparecer em portais de desinformação, canais infantis, sites feitos exclusivamente para servir anúncios e páginas com audiência completamente desqualificada. E nada disso vai aparecer no seu relatório de conversões.

Por que anúncios aparecem em sites de fake news?

A resposta direta é: porque o anunciante não escolheu onde não quer aparecer.

Campanhas de Performance Max, Demand Gen e YouTube operam em modo de distribuição automática. O algoritmo decide o posicionamento com base no objetivo de conversão, não em adequação de conteúdo. Um portal de desinformação com tráfego significativo e audiência demograficamente parecida com o público-alvo da campanha vai receber impressões, porque tecnicamente parece uma boa aposta para o sistema.

Antes do advento das campanhas automatizadas, o anunciante escolhia placements manualmente e sabia, com razoável precisão, onde seus anúncios estavam rodando. Esse controle foi gradualmente cedido à automação, com a promessa de performance superior. A promessa muitas vezes se cumpre, mas o perímetro de onde os anúncios podem aparecer se expande junto. Brand safety deixou de ser consequência de uma boa configuração e passou a ser uma disciplina ativa de exclusão.

O Google tem políticas que proíbem a monetização de conteúdo enganoso, e o próprio AdSense atualizou suas diretrizes para evitar sites que "distorcem, deturpam ou ocultam informações". Mas o que a política proíbe e o que efetivamente sai do inventário são coisas diferentes. O Google AdSense atualizou sua política para evitar sites que "distorcem, deturpam ou ocultam informações", mas a aplicação prática tem lacunas. Quem depende apenas das políticas da plataforma para proteger a marca está assumindo um risco que não precisa assumir.

Por que não existe uma lista pronta de sites de desinformação?

Essa foi a primeira pergunta que surgiu quando um cliente pediu, anos atrás, a garantia de que seus anúncios não apareceriam em portais de desinformação. A resposta, depois de vasculhar organizações do setor, contatar iniciativas como o Sleeping Giants e checar fontes internacionais, foi simples: não existe.

Nenhum órgão oficial publica uma lista consolidada, viva e aplicável de sites de fake news. As iniciativas que mais se aproximam disso operam com critérios nem sempre transparentes, misturando desinformação factual com viés político editorial, o que cria uma zona cinzenta difícil de usar como blocklist.

Em 2026, a fronteira entre "notícia confiável" e "conteúdo de baixa qualidade se passando por jornalismo" ficou ainda mais tênue, e a adjacência a esse tipo de conteúdo cria problemas de percepção de marca mesmo quando a página não viola tecnicamente nenhuma política.

O Google, por sua vez, age de forma reativa e agregada. Em 2022, o Google impediu a exibição de anúncios em mais de 300 mil páginas de publishers que violavam políticas e bloqueou mais de 24 milhões de anúncios por conteúdo inapropriado, mas isso não se traduz em uma lista que o anunciante pode importar. A solução tem que ser construída, não encontrada pronta.

Como construir um sistema próprio de classificação

A abordagem que desenvolvemos internamente e formalizamos no Metriks, nossa plataforma de gestão de campanhas, opera em quatro camadas:

1. Análise heurística: identificação de domínios e canais que apresentam termos, padrões de URL e estruturas de conteúdo tipicamente associados a desinformação ou conteúdo fortemente enviesado. É rápida, mas gera falsos positivos, por isso não funciona sozinha.
2. Validação por IA: uma camada de classificação sobre os itens sinalizados pela heurística, que reduz os falsos positivos e ajuda a priorizar os casos que realmente precisam de revisão humana.
3. Histórico de canal no YouTube via API: um único vídeo não diz nada sobre um canal. O que importa é o padrão de publicação ao longo do tempo. Puxamos os vídeos mais recentes de cada canal via API do YouTube para avaliar o histórico editorial, não o conteúdo pontual.
4. Revisão e negativação em massa: o analista revisa os casos priorizados, toma a decisão de exclusão e aplica a negativação. Uma vez classificado, o domínio ou canal é bloqueado em todas as contas gerenciadas pela Fator, não apenas na que o identificou.

Esse último ponto tem impacto operacional relevante: uma URL tem a chance de aparecer uma vez em uma conta. Depois disso, ela já está classificada e bloqueada para toda a base de clientes. O sistema aprende com cada revisão.

Do ponto de vista técnico, isso acontece via listas de exclusão de posicionamento em nível de conta. As exclusões em nível de conta, com rollout público no Google Ads em janeiro de 2026, permitem criar uma lista centralizada de sites, apps, canais e vídeos do YouTube onde os anúncios não devem aparecer, e essa lista se aplica automaticamente a todas as campanhas elegíveis, incluindo Performance Max e Demand Gen, sem necessidade de configuração por campanha.

Fake news é só a porta de entrada: onde está o ralo de verba de verdade

Proteger a marca de fake news é legítimo e necessário. Mas, em termos de volume de verba desperdiçada, não é o maior problema. Três categorias consomem proporcionalmente mais orçamento e aparecem com muito menos frequência nas discussões de brand safety:

Inventário de baixa atenção (vídeos infantis)

O pai entrega o celular para a criança se distrair. A criança assiste vídeos, clica em tudo, e o CPC da campanha financia isso. O anúncio é exibido, a impressão é contabilizada, mas o usuário real não tem nenhuma relação com o produto. Não há conversão, não há qualidade de sessão, não há valor. A métrica de viewability pode estar ótima.

Sites MFA (Made for Advertising)

Sites feitos exclusivamente para hospedar anúncios representam, segundo a ANA, cerca de 15% do investimento programático em open web, e 21% de todas as impressões programáticas chegam a esse tipo de inventário. Esses domínios existem para servir anúncios, não para entregar conteúdo de valor. Eles usam IA para gerar conteúdo genérico de baixa qualidade que rankeia suficientemente bem para atrair tráfego, mas não entrega nenhum valor para um leitor humano, com layouts repletos de anúncios que forçam o usuário a clicar em múltiplas páginas para ler um único artigo.

O que torna os sites MFA particularmente problemáticos é que eles exploram os algoritmos de compra programática, que frequentemente priorizam domínios com alta viewability e baixo tráfego inválido, criando a aparência de inventário de qualidade quando na prática os anúncios aparecem em páginas de clickbait. O sistema classifica como bom o que para o anunciante é lixo.

Conteúdo de baixa qualidade geral

Sites com audiência desqualificada, conteúdo raso e tráfego comprado por meio de redes de conteúdo pago. Campanhas de Performance Max chegaram a ter 40% do tráfego direcionado para sites MFA, segundo estudo da AdWeek, e nenhum desses posicionamentos aparece de forma destacada num relatório de conversão padrão. O problema fica escondido na fatura.

Como auditar posicionamentos na sua conta

O relatório de posicionamentos é o ponto de partida. Para campanhas de Performance Max, ele está disponível no editor de relatórios:

• No Google Ads: Estatísticas e relatórios → Editor de relatórios → Posicionamento de campanhas de Máximo desempenho
• Adicione a coluna "Tipo de posicionamento" para segmentar entre sites, apps, vídeos do YouTube e propriedades do Google
• Filtre por período de pelo menos 90 dias para ter volume estatístico relevante
• Ordene por impressões, não por cliques, para identificar o inventário de maior alcance

Para o YouTube especificamente, há uma distinção técnica importante: adicionar youtube.com como exclusão de posicionamento não remove o inventário do YouTube. Para excluir um canal, é necessário o ID do canal, a string que começa com UC, não o handle nem a URL exibida no navegador.

A revisão precisa de critério humano, não só de automação. Uma boa prática é ordenar por impressões mensalmente, revisar os cinquenta maiores posicionamentos e adicionar à lista de exclusão em nível de conta qualquer um que não faça sentido para a marca. Não é um processo que termina: novos domínios e canais entram no inventário o tempo todo.

Como medir o impacto das exclusões

Sem a comparação antes/depois, fica difícil demonstrar o valor da atividade. Algumas métricas que ajudam:

• CPA por segmento de posicionamento: compare o custo por aquisição em posicionamentos mantidos versus os excluídos, usando o histórico de dados antes da negativação.
• Qualidade de sessão pós-clique: tempo de sessão, taxa de rejeição e profundidade de scroll segmentados por origem de posicionamento indicam se o tráfego tinha intenção real.
• Normalização de CTR: depois da exclusão de inventário de baixa qualidade, o CTR médio tende a subir porque os cliques acidentais (especialmente de conteúdo infantil) deixam de inflar o numerador.

Não existe um dashboard que automaticamente etiquete "verba desperdiçada em fake news". O que existe é processo: abertura regular do relatório de posicionamentos, critério de classificação documentado e negativação sistemática. A pergunta que vale fazer para qualquer conta gerenciada hoje é simples: quando foi a última vez que alguém abriu o relatório de posicionamentos? Se a resposta for "nunca" ou "não sei", o problema já está acontecendo.