Black hat é um termo bem amplo, e está geralmente associado com operações digitais, e não apenas no marketing. 

No desenvolvimento de sistemas, por exemplo, existem táticas black hat. A criação de uma backdoor em um aplicativo para minerar bitcoins, por exemplo. 

O termo black hat em si está descrevendo uma prática antiética ou, em vários casos, ilegal. No marketing digital vemos muitos exemplos disso acontecendo todos os dias. 

O nome vem dos filmes de espiões, especialmente dos anos 40 e 50. Pense em Orson Welles, um detetive com seu chapéu branco correndo atrás dos espiões de chapéu preto. É daí que vem a imagem. 

A realidade no marketing digital, porém, é um pouco mais confusa. Em muitos casos, é até difícil saber se você está praticando black hat ou não. 

No texto de hoje vamos tirar todas essas dúvidas. O que é black hat? O que não é? E o que acontece com quem o pratica? 

Vamos começando pelo mais básico: 

Os tipos de black hat no marketing digital 

Antes da gente começar de vez o texto, precisamos conversar sobre os tipos de black hat no marketing digital, que podem ser bastante variados. 

Existem, por exemplo, ações que são só black hat para plataformas específicas. Essas ações não são crime, mas são contra os termos de serviços das plataformas. 

Um exemplo bem antigo: nos meados de 2010, um exploit muito comum de SEM e SEO  era colocar palavras-chave em posições aleatórias em um texto de blog e mudar a cor da fonte só dessas KWs para branco. 

Assim, o público não via o texto em branco, mas o Google reconhecia a densidade da palavra-chave, e isso acabava colocando os textos em posições melhores — até o buscador notar e desindexá-lo. 

Isso não é crime, mas vai contra os termos de uso do próprio Google. 

Aqui, vamos conversar sobre os três tipos mais comuns de black hat: 

• Black hat operacional: quando o que você está fazendo não é crime e talvez nem envolva outras plataformas, mas é antiético. A concorrência desleal na precificação de um produto, por exemplo, entregando menos do que os outros produtos que já estão sendo vendidos. Ou a troca de leads entre empresas; 

•  Black hat via plataformas: quando você viola os termos de serviços de uma plataforma que você está usando. É o caso do Google que citamos, ou do disparo de e-mails em massa para uma base que nem te conhece;

• Black hat criminoso: é quando o black hat praticado é um crime tipificado no código penal ou é categorizado como uma contravenção, é oferece possibilidades até de litígio. Por exemplo: copiar o blog de outra marca é plágio, e plágio é crime. 

Vamos conversar melhor sobre esses pontos logo abaixo. Acompanhe: 

Black hat operacional

Refere-se a práticas antiéticas que podem não violar leis nem termos de plataformas, mas corroem a confiança do mercado e criam vantagem injusta. 

São ações internalizadas na operação: preços deliberadamente abaixo do custo para matar concorrência, entrega de serviço abaixo do prometido, troca de leads entre empresas sem transparência.

Táticas comuns:

• Precificação predatória e ofertas enganosas para roubar participação de mercado;
  
• Troca informal de leads entre parceiros sem consentimento dos clientes;
  
• Produtos “completos” no papel — mas com funcionalidades cortadas na entrega;
  
• Segmentação deliberadamente enganosa (prometer um público que não existe);
  
• Relatórios maquiados para investidores ou stakeholders;

Ações práticas: 

• Mapear pontos de fricção éticos na cadeia de valor e documentar onde há risco de vantagem injusta;
  
• Definir um código mínimo de conduta comercial, aplicável a pricing, parcerias e entregas;
  
• Auditar amostras de entregas/serviços trimestralmente e publicar um resumo interno dos achados;
  
• Criar cláusulas contratuais que impeçam trocas de leads sem consentimento explícito;
  
• Estabelecer escopo claro do produto/serviço em todas as ofertas (o “prometido” deve estar escrito e versionado);

Black hat via plataformas

Aqui a violação é direta aos termos de serviço de plataformas (search engines, redes sociais, provedores de e-mail, marketplaces). 

Não é necessariamente crime, mas traz penalidades: desindexação, suspensão de conta, queda abrupta de tráfego e custo reputacional. 

Exemplos clássicos: cloaking, keyword stuffing com texto em branco, disparo massivo de e-mail para bases frias, uso de bots para inflar engajamento.

Táticas comuns:

• Cloaking e conteúdo oculto (texto branco, iframes escondidos);
  
• Compra/uso de redes de fake clicks e farms para inflar métricas;
  
• Automação massiva de comentários/avaliações falsas;
  
• Listas de e-mail compradas para cold blasts sem opt-in;
  
• Manipulação de reviews em marketplaces via incentivos não declarados;

Ações práticas:

• Mapear todas as plataformas críticas e registrar explicitamente os termos que impactam a operação;
  
• Priorizar canais onde a vantagem é sustentável e documentar riscos de cada automação;
  
• Criar playbook de resposta a penalidades (backup de ativos, canais alternativos, comunicação pública);
  
• Substituir qualquer automação “duvidosa” por testes controlados com amostra pequena e mensuração de risco;
  
• Treinar times de mídia e conteúdo sobre políticas das plataformas e revisar campanhas antes do lançamento;

Black hat criminoso

Quando a tática ultrapassa o campo civil e cai no penal: invasão de sistemas, plágio sistemático, fraude documental, uso de dados pessoais sem consentimento (violação de LGPD), estelionato. 

Aqui há risco real de processo, multas e responsabilização criminal. Copiar integralmente um blog, clonar sites para phishing ou comprar bases roubadas são exemplos que configuram crime.

Táticas comuns:

• Plágio e reprodução integral de conteúdo protegido;
  
• Uso de dados pessoais obtidos ilegalmente para segmentação;
  
• Criação de sites/clones para phishing ou golpe;
  
• Compra de bases de pagamento/assinatura sem consentimento;
  
• Intrusão em sistemas para manipular métricas ou extrair dados;

Ações práticas:

• Instituir verificação de direitos autorais para todo conteúdo reaproveitado (ferramentas + checklist humano);
  
• Validar origem das bases de dados com documentação e contratos (nada aceito sem prova de opt-in);
  
• Adotar políticas internas rígidas de LGPD: DPIAs (avaliação de impacto sobre dados) para campanhas com dados sensíveis;
  
• Criar canal anônimo de denúncias internas sobre irregularidades e tratar denúncias com auditoria externa quando necessário;
  
• Planejar seguro de responsabilidade digital e apoio jurídico para incidentes de alto impacto;

Quais são as práticas mais comuns de Black Hat no Brasil hoje? 

De longe, a tática mais comum de Black Hat que encontramos no Brasil é a compra de leads. 

Inclusive, muitos profissionais nem vêem a prática como black hat, apesar dela ser descrita pelo Google como tal. 

Mas existem outras também, algumas tão sutis quanto essa, outras ainda mais, e outras totalmente criminosas segundo nosso Código Penal. 

Não se espante: o black hat é muito comum no Brasil. Você provavelmente vai encontrar dezenas de casos ao longo da sua carreira. 

E junto com esses casos, claro, justificativas que geralmente pairam em torno do “eu não sabia que era errado”. 

Para evitar que você caia no mesmo erro, separamos aqui as táticas black hat mais comuns de encontrar no Brasil, em uma listinha rápida com as 5 principais. Veja: 

Compra de leads

Compra de leads é a prática de adquirir listas prontas ou pacotes de contatos sem comprovação de opt-in válido.

Muitos profissionais a tratam como rotina, mas plataformas como o Google a classificam como black hat.

A consequência vai de entregas ineficazes a penalidades contratuais e risco de LGPD.

Táticas vistas com frequência: 

• Compra de bases por preço baixo, sem documentação de opt-in;
  
• Reuso de leads entre agências e parceiros sem aviso ao titular;
  
• Mistura de várias fontes de origem duvidosa (marketplaces de dados, brokers informais);
  
• Enriquecimento automático de bases com dados de terceiros sem verificação;
  
• Disparo massivo para bases frias com assunto sensacionalista.

Ações práticas:

• Exigir prova documental de opt-in antes de qualquer compra de base;
  
• Implementar checklist de validação das origens (amostra + metadados) para toda aquisição;
  
• Automação de verificação: confirmar taxa de abertura/engajamento em lote pequeno antes de usar a base inteira;
  
• Incluir cláusula contratual que transfira responsabilidade pela origem da base ao fornecedor;
  
• Priorizar aquisição de leads via formas rastreáveis (landing pages próprias, formulários com double opt-in).

Uso indevido de dados pessoais (enriquecimento e segmentação ilegal)

Dados são ativos, e tratá-los errado custa caro.

Segmentar ou enriquecer audiências com dados obtidos por meios questionáveis muitas vezes cruza a linha da LGPD e expõe a empresa a multas e processos.

Mesmo sem intenção criminosa, a prática é negligente.

Táticas comuns: 

• Enriquecimento automático de perfis com bases compradas;
  
• Segmentação por dados sensíveis sem consentimento (saúde, orientação, etc.);
  
• Compartilhamento interempresas de atributos sem contrato;
  
• Uso de cookies/scripts de terceiros sem aviso claro;
  
• Importação de listas “de parceiros” sem checagem jurídica.

Ações práticas:

• Rodar DPIA (avaliação de impacto) antes de campanhas que envolvem dados sensíveis;
  
• Exigir documentação legal de qualquer fornecedor de dados (provas de consentimento e finalidade);
  
• Implementar políticas de minimização de dados: coletar apenas o que for necessário;
  
• Logar e auditar todas as fontes de dados com timestamps e responsável registrado;
  
• Criar workflows de exclusão/retificação de dados acessíveis e automáticos para o titular.

Manipulação de mecanismos e SEO black hat (cloaking, keyword stuffing, etc.)

Não dá para fingir que isso desapareceu. Essas táticas ainda ocorrem e queimam marcas rápido.

Práticas como ocultar texto, inserir keywords em branco ou usar redirecionamentos enganosos conseguem ganhos curtos, mas resultam em desindexação, penalidades e perda de autoridade.

Táticas vistas com frequência:

• Inserção de keywords ocultas (texto branco, fontes minúsculas) ou em áreas invisíveis;
  
• Cloaking que serve conteúdo diferente para robôs e usuários;
  
• Geração massiva de páginas de baixa qualidade para farmar tráfego;
  
• Rede de sites interligados apenas para link building artificial;
  
• Compra de links em escala sem contexto editorial.

Ações práticas:

• Mapear e documentar todo o conteúdo que impacta SEO e revisar mudanças com checklist técnico;
  
• Implementar verificação automatizada de cloaking e conteúdo oculto em releases de página;
  
• Priorizar estratégias de conteúdo de alta qualidade em vez de hacks rápidos;
  
• Monitorar backlinks com ferramentas e contestar links pagos ou tóxicos imediatamente;
  
• Criar política interna de links/guest posts com aprovação editorial e contrato.

Fraude de engajamento e manipulação de métricas (bots, farms, reviews falsos)

Inflar métricas com bots, comprar reviews ou usar farms de cliques ilude relatórios e atrai penalidades das plataformas — além de destruir aprendizado real de campanhas.

Táticas vistas com frequência:

• Compra de cliques e impressões em redes de baixa qualidade;
  
• Uso de botnets ou scripts para simular comportamento humano;
  
• Incentivo oculto para reviews positivos em marketplaces;
  
• Automatização de comentários/likes com contas falsas;
  
• Esquemas de “engagement swapping” entre grupos fechados.

Ações práticas:

• Estabelecer limiares de anomalia em métricas-chave e acionar investigação automática;
  
• Exigir fornecedores de mídia que comprovem tráfego e origem (logs, IPs, parceiros);
  
• Proibir incentivos não declarados para reviews e auditar avaliações recebidas;
  
• Implementar testes A/B com amostras controladas para detectar fraudes de performance;
  
• Treinar times para identificar padrões típicos de bots e farm behavior.

Plágio, clonagem e golpes (a fronteira criminal)

Copiar conteúdo, clonar sites para phishing, comprar bases roubadas ou invadir sistemas para extrair vantagem são práticas que configuram crime.

Tratar isso como “atalho” é abrir caminho para processos e responsabilização criminal.

Táticas vistas com frequência:

• Reaproveitamento integral de artigos sem autorização;
  
• Clonagem de sites para simular identidade e roubar credenciais;
  
• Uso de bases oriundas de vazamentos ou invasões;
  
• Phishing via páginas que imitam portais de pagamento;
  
• Fraudes documentais para comprovação de leads ou transações.

Ações práticas:

• Implementar checagem de originalidade em todos os conteúdos (ferramentas + revisão humana) antes de publicar;
  
• Ter política de aceitação de bases: nenhuma base sem documentação legal e cadeia de custódia;
  
• Fazer due diligence jurídica antes de campanhas que possam tocar dados sensíveis;
  
• Preparar playbook de resposta a incidentes (comunicação, jurídico e notificações exigidas por lei);
  
• Firmar acordo com fornecedor de monitoramento de dark web para detectar vazamentos que possam impactar a operação.

O que parece black hat mas não é? 

O black hat está muito associado, no caso de contato entre marca e consumidor, com o consentimento. 

Hoje, comunicações indevidas (aquelas para as quais o lead não se inscreveu) são consideradas black hat e estão tipificadas na LGPD. 

Em relação às plataformas, black hat é tudo o que fere os termos de serviço, mesmo você não tendo uma vantagem explícita nisso. 

Porém, existem várias atividades que estão “na borda” do Black Hat: ou seja, elas até parecem ser black hat, mas não são.

Essas táticas costumam ser as mais agressivas, as que chegam até a assustar os usuários. Por esse motivo, elas precisam ser usadas com muita parcimônia, sem exageros. 

Vamos conhecê-las agora: 

Reengajamento agressivo (cross-channel)

Reengajar contatos por múltiplos canais — e com cadência alta — pode parecer eficiente, mas facilmente cruza a linha do consentimento ou vira assédio quando o lead não esperava aquela frequência. 

É borderline porque o canal pode aceitar envios programáticos; porém, a experiência do titular e a LGPD definem o limite.

Táticas comuns:

• Enviar sequências de mensagens por SMS, e-mail e WhatsApp sem janela clara de consentimento;
  
• Usar SMS ou notificações push para leads que só optaram por e-mail;
  
• Rodar cadências altas logo após a captura, sem testar receptividade;
  
• Misturar comunicações transacionais com ofertas promocionais;
  
• Reativar leads inativos com automações agressivas e criativas sensacionalistas;

Ações práticas:

• Validar canais permitidos por contato no momento da captura e respeitar essa matriz;
  
• Implementar janelas de teste (pequena amostra) para medir tolerância antes de escala;
  
• Separar claramente comunicações transacionais de promocionais em templates e logs;
  
• Documentar consentimentos com timestamp e origem (landing, double opt-in, remarketing);
  
• Aplicar regras de frequency cap por canal e bloquear reengajamento se taxa de reclamação subir;

Retargeting em segmentos sensíveis

Usar sinais comportamentais muito próximos de categorias sensíveis (saúde, finanças, orientação política) para montar públicos de retargeting é uma prática ambígua.

A plataforma permite segmentação por comportamento, mas o risco de abuso ou de violação de privacidade é alto.

Táticas comuns:

• Criar públicos com base em visitas a páginas sobre doenças ou tratamentos;
  
• Enriquecer segmentação com terceiros para aproximar características sensíveis;
  
• Fazer lookalikes a partir de listas que contêm atributos sensíveis;
  
• Rodar criativos explícitos que revelam o motivo da segmentação;
  
• Cross-matching entre CRM e dados de navegação sem DPIA;

Ações práticas:

• Evitar segmentação direta por categorias sensíveis;
  
• Executar DPIA para campanhas que possam tocar dados sensíveis e documentar decisões;
  
• Anonimizar sinais usados para públicos (hash, agregação mínima) sempre que possível;
  
• Revisar criativos para garantir que não exponham informações sensíveis sobre o público;
  
• Manter registro de fornecedores de dados e provar legalidade/consentimento para cada fonte;

Lookalikes e modelagem a partir de sinais fracos

Construir públicos parecidos a partir de eventos pequenos ou ruídos (uma amostra de clientes que não representa o todo) gera audiências que parecem performar no curto prazo.

Porém, elas podem ser enviesadas e eticamente questionáveis quando a origem da amostra é duvidosa.

Táticas comuns:

• Criar lookalikes a partir de micro-segmentos com poucos registros;
  
• Ajustar modelos para otimizar métricas fáceis (CTR) em vez de resultados reais (conversão legítima);
  
• Injetar bases compradas como seed para públicos semelhantes;
  
• Reutilizar listas sem validação para treinar modelos de audiência;
  
• Aumentar agressivamente o orçamento em lookalikes que “parecem” performar sem validar qualidade;

Ações práticas:

• Definir tamanho mínimo e critérios de qualidade para seeds de lookalike;
  
• Medir a qualidade do lead (LTV, taxa de conversão) e não só métricas de vaidade;
  
• Evitar seeds que contenham leads comprados ou sem documentação;
  
• Rodar validações estatísticas periódicas para detectar viés de amostragem;
  
• Limitar exposição orçamentária inicial e escalar somente após checagens qualitativas;

Dark patterns leves em UX (pré-checks, gatilhos psicológicos)

UX projetada para empurrar escolhas (pré-marcação de opt-ins, textos enganosos no checkout, botões confusos) fica na borda.

Muitas plataformas aceitam o fluxo, mas legislações de proteção ao consumidor e boas práticas recomendam transparência absoluta.

Táticas comuns:

• Caixa já marcada para subscrição em formulários de compra;
  
• Textos de consentimento pouco claros ou enterrados sob termos longos;
  
• Botões de saída visualmente menos proeminentes que os de confirmação;
  
• Usar linguagem urgente que induce decisão impulsiva sem tempo para reflexão;
  
• Ocultar custo recorrente atrás de labels secundárias;

Ações práticas:

• Substituir pré-checks por confirmação explícita (double opt-in quando aplicável);
  
• Reescrever textos de consentimento em linguagem direta e visível no fluxo;
  
• Equalizar prominência dos botões de ação (aceitar x recusar);
  
• Registrar métricas de desistência e reclamação e ajustar UX se subirem;
  
• Auditar jornadas de pagamento/consentimento com jurídico e UX trimestralmente;

Parcerias e incentivos limítrofes (reviews, cocriações)

Oferecer incentivos para gerar reviews, depoimentos ou co-criações pode não quebrar regras explícitas, mas facilmente se transforma em manipulação de prova social quando não declarado. 

Plataformas exigem transparência; consumidores esperam autenticidade.

Táticas comuns:

• Oferecer descontos por review sem mencionar a natureza do incentivo;
  
• Pedir depoimentos condicionados a benefícios futuros;
  
• Promover programas de embaixadores com liberdade para postar sem guidelines;
  
• Cocriações pagas sem mencionar que se trata de material patrocinado;
  
• Agregar influencers com cláusulas vagas sobre disclosure;

Ações práticas:

• Exigir disclosure claro em todas as reviews incentivadas;
  
• Criar contratos com influencers/embaixadores que especifiquem obrigatoriedade de marcação de conteúdo patrocinado;
  
• Proibir incentivos que condicionem avaliação positiva;
  
• Monitorar marketplaces e canais de avaliações por padrões atípicos e auditar amostras;
  
• Documentar políticas internas de incentivo e treinar times sobre disclosure e transparência;

O black hat não é a melhor estratégia para a sua marca. Isso está bem claro ao longo do texto, eu espero. 

O maior problema dele é que, apesar do potencial de retorno de algumas estratégias, o risco é muito alto. 

E o próprio potencial de retorno do Black Hat está intimamente associado com o trabalho economizado, não necessariamente com a eficácia das estratégias. 

Se você quer entender como uma operação de marketing holística e integrada funciona e quais resultados ela entrega, acesse nossos cases!