Explicação sobre os filtros de spam de e-mail com IA: Por que é que os e-mails legítimos vão parar à pasta de spam

A maioria dos e-mails B2B que vão parar à pasta de spam não parecem ser spam óbvio.

Estão autenticados. A formatação está correta. As ligações são válidas e o conteúdo é comum. Em alguns casos, o remetente chegou mesmo a cumprir todas as normas de entregabilidade.

E isso ainda não é suficiente.

É essa a discrepância com que muitos remetentes se deparam. Um filtro de spam baseado em IA não é um simples mecanismo de regras que procura palavras indesejáveis. É um sistema de aprendizagem automática que avalia dezenas de sinais em simultâneo e avalia o grau de risco ou indesejabilidade de uma mensagem.

É por isso que os e-mails legítimos podem, mesmo assim, acabar na pasta de spam. Muitas vezes, o problema não é o conteúdo, mas sim os sinais associados: histórico de interação, alinhamento de autenticação e comportamento de envio. 

A filtragem moderna de spam baseia-se principalmente na reputação do remetente, que, por sua vez, é determinada por sinais de envolvimento, como respostas, aberturas de e-mails e interações dos utilizadores.

Estes falsos positivos não afetam apenas os remetentes. Para os destinatários, podem significar a perda de comunicações importantes, oportunidades de negócio ou atualizações essenciais.

E, com o spam a continuar a representar 47,27 % do tráfego global de e-mail, os fornecedores de serviços de e-mail têm fortes incentivos para tornar estes sistemas mais rigorosos.

Neste guia, vamos explicar em pormenor como funcionam atualmente os filtros de spam de e-mail baseados em IA, com foco nos sinais que influenciam efetivamente a colocação na caixa de entrada, como reputação, interação, autenticação e comportamento de envio. 

Vamos também abordar as razões pelas quais os e-mails são filtrados, apesar de se terem cumprido os princípios básicos, e o que os remetentes podem fazer para melhorar a capacidade de entrega através de melhores testes, aquecimento e padrões de envio.

Como funcionam os filtros de spam de e-mail baseados em IA

Os filtros de spam modernos baseados em IA não tomam decisões simples do tipo «sim» ou «não». Avaliam vários sinais em simultâneo utilizando modelos de IA, razão pela qual compreender a colocação na caixa de entrada implica conhecer os principais sinais que estes modelos ponderam em conjunto.

1. Conteúdo 

Os prestadores de serviços de e-mail avaliam o conteúdo com base na semelhança de uma mensagem com padrões conhecidos de spam, phishing ou e-mails abusivos. Os sistemas de filtragem modernos utilizam modelos de aprendizagem automática para analisar a linguagem, a estrutura, a formatação, as ligações, as imagens, o comportamento de envio e a intenção geral da mensagem, em vez de se basearem apenas em regras simples de palavras-chave.

Atualmente, a filtragem de conteúdos é probabilística, não se baseia exclusivamente em regras. O sistema não se limita a procurar palavras como «grátis» ou «bónus». Avalia padrões mais amplos que surgem frequentemente em campanhas de e-mail maliciosas, enganosas ou de baixa qualidade.

É também por isso que as táticas de ofuscação mais antigas funcionam de forma muito menos fiável do que antigamente. Uma expressão como «Fr€€ c@sh b0nus» pode contornar filtros mais antigos baseados em regras, mas os classificadores modernos conseguem normalmente identificar o significado subjacente, apesar das substituições de caracteres ou dos erros ortográficos intencionais.

O modelo RETVec da Google é um bom exemplo. Foi concebido para criar representações vetoriais robustas de texto, permitindo que o Gmail detete termos de spam manipulados, como «fr€€» ou «v1agra», mesmo quando a formulação é alterada intencionalmente para evitar a deteção.

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2. Sinais de envolvimento

Os filtros de spam de e-mail baseados em IA aprendem com a forma como os destinatários interagem com os seus e-mails. Ações positivas, como responder ou marcar uma mensagem como não sendo spam, reforçam a confiança no remetente, enquanto que as queixas de spam, o facto de ignorar repetidamente as mensagens ou apagá-las sem as ler fazem com que a confiança diminua. 

O filtro de spam com IA do Gmail reflete isso ao monitorizar resultados como aberturas, mensagens não lidas e classificação como spam.

O envolvimento é o principal fator que os filtros de spam baseados em IA utilizam para avaliar a fiabilidade do remetente, especialmente no Gmail e no Outlook. Em contextos B2B, isto é fundamental, uma vez que o Google Workspace e o Microsoft 365 controlam a maioria das caixas de entrada profissionais, o que significa que os seus modelos baseados no envolvimento determinam, em grande medida, os resultados em termos de capacidade de entrega.

Se não estiver a acompanhar a forma como os destinatários interagem com os seus e-mails — ou não estiver a testar a disposição do conteúdo —, está, na prática, a enviar e-mails às cegas, o que pode reforçar sinais negativos sem que se aperceba.

Os filtros equilibram a precisão e a recuperação, bloqueando mensagens de correio eletrónico maliciosas sem enviar demasiados e-mails legítimos para a pasta de spam. Esse compromisso significa que os falsos positivos nunca desaparecem por completo e que as ações dos utilizadores determinam continuamente quais os padrões de remetentes que são considerados fiáveis.    

Na prática, uma única queixa de spam raramente faz grande diferença. O que importa é o comportamento recorrente por parte dos destinatários. Se as pessoas ignorarem ou denunciarem consistentemente os seus e-mails, esses sinais podem influenciar a forma como as suas mensagens futuras são filtradas.

3. Autenticação (SPF, DKIM e DMARC)

A autenticação é um indicador fundamental na filtragem moderna de spam por e-mail com recurso à IA, mas é frequentemente mal compreendida. 

• O SPF verifica se o endereço IP remetente está autorizado a enviar e-mails para um domínio. 
• O DKIM adiciona uma assinatura criptográfica para que os servidores de receção possam confirmar que a mensagem foi autorizada pelo domínio e que não foi alterada durante a transmissão. 
• O DMARC baseia-se nessas verificações e indica aos sistemas recetores como lidar com falhas, ao mesmo tempo que garante a correspondência do domínio. Para que o DMARC seja aprovado, o domínio autenticado deve corresponder ao domínio indicado no endereço «De» visível.

Esse requisito de alinhamento é importante. O Gmail e o Outlook exigem que todos os remetentes se autentiquem através do SPF ou do DKIM, e os remetentes em massa têm de implementar o SPF, o DKIM e o DMARC com o alinhamento adequado. A autenticação comprova que a mensagem provém do domínio declarado e reduz o risco de falsificação, mas não garante que a mensagem chegue à caixa de entrada.

Uma mensagem pode passar nos critérios SPF, DKIM e DMARC e acabar na pasta de spam se outros sinais de confiança forem fracos. O envolvimento, o conteúdo, os padrões comportamentais e os padrões de envio influenciam as decisões de filtragem. A autenticação verifica a identidade. A colocação na caixa de entrada depende da confiança que se vai construindo ao longo do tempo.

4. Modelização da reputação do remetente

A reputação do remetente reflete o grau de fiabilidade de um domínio ou endereço IP ao longo do tempo, e não apenas o conteúdo de um único e-mail. Os fornecedores de caixas de correio analisam o histórico do remetente, as taxas de reclamação, as taxas de devolução, a qualidade do envolvimento e os padrões gerais de envio para decidir se o seu e-mail deve ser colocado na caixa de entrada principal.

Essa reputação é dinâmica. Vai-se construindo gradualmente e pode descer da mesma forma. É por isso que os novos domínios são tratados com cautela e que picos repentinos de volume podem causar problemas, mesmo quando o SPF e o DKIM estão configurados corretamente. 

As diretrizes do Google para remetentes recomendam explicitamente começar com um volume baixo, aumentá-lo gradualmente e evitar picos, uma vez que alterações bruscas podem acionar limites de taxa, prejudicar a reputação e aumentar a classificação como spam.

Um exemplo simples ajuda a esclarecer isto. Se um domínio com autenticação válida enviar subitamente 5 000 e-mails num curto espaço de tempo e obtiver respostas fracas ou um baixo nível de interação, a classificação como spam poderá ter menos a ver com o próprio conteúdo e mais com um comportamento de envio de risco. 

O volume mudou demasiado depressa, não se criou confiança de antemão e os sinais de reputação não eram suficientemente fortes para sustentar esse salto.

Como reduzir o risco de o e-mail ser classificado como spam

Sabemos agora que a maioria dos e-mails legítimos é filtrada quando pequenos problemas de confiança começam a acumular-se. Uma reputação fraca, uma autenticação desajustada e padrões de envio instáveis são algumas das razões mais comuns pelas quais os e-mails são filtrados.

O objetivo desta secção é ensinar-lhe como enviar sinais de confiança mais fortes e não tentar enganar o filtro. 

1. Prepare os novos domínios antes de aumentar o volume

Os novos domínios não partem de uma base de confiança. Mesmo com o SPF, o DKIM e o DMARC implementados, um domínio de envio novo tem pouco ou nenhum histórico de reputação, o que torna uma abordagem agressiva mais arriscada desde o início. É por isso que o período de aquecimento é importante. 

Comece com um volume reduzido, mantenha um padrão de envio consistente e vá construindo um histórico gradualmente, em vez de considerar a autenticação como prova de que o domínio está pronto para expandir.

É aqui que muitas equipas se deparam com dificuldades. Lançam um novo domínio, configuram os aspetos técnicos básicos e partem do princípio de que podem começar a enviar mensagens em volume significativo de imediato. Mas, do ponto de vista do fornecedor de correio eletrónico, um novo domínio com atividade repentina é, em grande medida, desconhecido. A abordagem mais segura consiste em construir primeiro a confiança e, só depois, expandir-se.

2. Aumentar o volume de envios gradualmente, sem picos

Isto é semelhante ao ponto anterior, com a diferença de que o volume de envios afeta todas as fases do ciclo de vida do seu domínio, e não apenas a fase de aquecimento. 

Assim, um aumento de 50 e-mails por dia para 1 000, mesmo num domínio já estabelecido e mais antigo, pode parecer instável ou dar a impressão de ser um envio em massa. Porque não é assim que costuma enviar e-mails. 

A resposta é simples. Aumente gradualmente. Mantenha a cadência estável. Aumente em pequenos passos. E, se estiver a fazer uma alteração, observe como a localização muda antes de aumentar novamente. Pergunte a si mesmo: parece que estou simplesmente a enviar mais mensagens ou a deixar que um bot o faça por mim?

3. Melhorar o envolvimento, e não apenas a prestação do serviço

Se os destinatários ignorarem os seus e-mails, os apagarem sem os ler ou os marcarem como spam, esses padrões podem prejudicar a entrega futura. Provedores como o Gmail não querem que os seus clientes recebam e-mails que não lhes interessam. Por isso, as respostas, a interação positiva e uma resposta mais forte por parte dos destinatários ajudam a reforçar a confiança ao longo do tempo.

Aperfeiçoe a segmentação. Reduza os envios com baixa intenção. Elimine as sequências que continuam a ser ignoradas. 

Concentre-se em enviar mensagens que tenham mais probabilidades de serem abertas, lidas e respondidas por pessoas que sabe que estariam interessadas no seu negócio. 

4. Reduzir o «graymail» antes que comece a parecer spam

Muitos e-mails legítimos acabam por ser relegados para segundo plano porque começam a comportar-se como «graymail»: tecnicamente válidos, mas repetitivos, de baixa prioridade ou fáceis de ignorar. 

Isto acontece frequentemente quando os remetentes enviam e-mails em excesso, prolongam demasiado as sequências de acompanhamento ou continuam a enviar mensagens que os destinatários não consideram suficientemente úteis para lhes darem atenção. E-mails que dizem constantemente, por exemplo: «Queremos enviar-lhe um relatório gratuito? Diga-nos com quem podemos entrar em contacto.» 

Vale a pena prestar atenção a isto, porque o «graymail» situa-se no espaço entre o «desejado» e o «spam». 

Pode não estar a infringir nenhuma regra, mas está a minar a confiança no remetente. Se a taxa de resposta diminuir, torna-se frequentemente mais difícil manter a entrega na caixa de entrada. A solução passa por um controlo mais rigoroso do volume. Isso implica uma melhor qualidade das mensagens, um melhor timing e um maior foco nos destinatários da campanha.

5. Cumprir os requisitos aplicáveis aos remetentes de mensagens em massa

Se estiver a enviar mensagens em grande escala, os requisitos para remetentes em massa também são importantes. Isso inclui o alinhamento adequado com as normas SPF, DKIM e DMARC, baixas taxas de reclamações por spam e outros requisitos dos fornecedores de caixas de correio relacionados com a qualidade do remetente e a experiência do destinatário. 

Considere estes requisitos como requisitos operacionais básicos, e não como extras opcionais.

Isto é especialmente importante porque a conformidade técnica e a entrega na caixa de entrada estão relacionadas, mas não são a mesma coisa. 

É possível cumprir os requisitos técnicos mínimos e, mesmo assim, acabar na pasta de spam se o quadro geral de confiança for fraco. Por isso, a abordagem correta consiste em manter a conformidade em ordem e, ao mesmo tempo, estar atento aos sinais que afetam a reputação e a colocação ao longo do tempo.

6. Teste a localização dos anúncios antes de ampliar a campanha

Quando um domínio começa a ser classificado como spam, é muito mais difícil recuperar o volume de envios. Um teste de classificação como spam ajuda-o a verificar onde os e-mails estão realmente a ser entregues, antes que uma campanha ganhe dimensões suficientes para causar danos mais graves à reputação.

Este é o local mais prático para integrar email warmup e testes de spam no fluxo de trabalho. 

O «Warmup» ajuda a criar confiança gradualmente. Os testes de spam permitem-lhe detetar precocemente problemas de posicionamento. Em conjunto, proporcionam-lhe uma forma de reduzir o risco antes de a campanha atingir um ponto crucial e de os erros se tornarem dispendiosos.

Nesta situação, há uma regra simples que funciona bem: não aumente o volume até ter a certeza de que a colocação está correta.

Para realizar testes de spam precisos, é necessário enviar e-mails para várias caixas de entrada reais de diferentes fornecedores. As ferramentas que realizam testes numa única caixa de entrada costumam apresentar resultados enganadores, uma vez que não refletem as condições reais de entrega na caixa de entrada.

Crie confiança antes de expandir

Se os e-mails legítimos continuam a ir parar à pasta de spam, o problema normalmente não se deve a uma única frase que pareça «spam» ou à falta de uma correção técnica específica. O que acontece é que os fornecedores de serviços de e-mail ainda não confiam no padrão global por trás dos seus envios.

É por isso que o trabalho prático é simples, mesmo que o próprio processo de filtragem seja complexo: envie mensagens de forma consistente, aumente gradualmente a escala, mantenha um nível saudável de interação e esteja atento à reputação do seu domínio antes que os problemas se agravem. A autenticação é importante, mas é apenas o ponto de partida.

Se os seus e-mails continuam a ir parar à pasta de spam, apesar de parecerem tecnicamente corretos, o problema geralmente vai além do próprio conteúdo. O MailReach ajuda-o a testar a colocação, a monitorizar os indicadores de reputação e a detetar problemas de entregabilidade antes que estes lhe custem clientes pagantes.

Antes de expandir, é útil saber onde os seus e-mails estão realmente a chegar. Faça um teste rápido de classificação como spam para verificar a sua capacidade de entrega atual.