Erros comuns ao trabalhar com multiaccounting em um navegador antidetect

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Hoje, o multiaccounting é usado não apenas em arbitragem de tráfego e publicidade, mas também em e‑commerce, SMM, recrutamento e outras áreas. No entanto, junto com sua popularização, também cresce o nível dos sistemas antifraude. As plataformas buscam a 🕵 singularidade dos usuários e analisam não apenas o endereço IP, mas também a impressão digital do dispositivo e o comportamento do usuário para detectar a vinculação entre contas. Na maioria das vezes, a detecção e o banimento não ocorrem pelo fato do multiaccounting em si, mas por erros na sua configuração.

O principal problema é que muitos usuários veem o navegador antidetect como uma ferramenta universal: criaram perfis, iniciaram… e pronto. Na prática, a situação é diferente: sobreposição de IP, coincidência de fingerprints, reutilização de consumíveis, atribuição incorreta de proxies, comportamento não natural e inconsistência geográfica. Hoje vamos analisar os 🔎 erros mais comuns ao trabalhar com multiaccounting e explicar como as plataformas o detectam.

Como as plataformas detectam multiaccounting

Os sistemas antifraude modernos já superaram as simples verificações de IP. Hoje, a detecção de multiaccounting baseia‑se na correlação de múltiplos sinais: parâmetros técnicos do ambiente, informações de rede, padrões comportamentais e vínculos entre contas. Mesmo que sinais isolados pareçam limpos, a sua combinação quase sempre forma um perfil de usuário único. Por isso, o multiaccounting é mais frequentemente detectado quando os mesmos dados se cruzam em várias contas.

O que as plataformas analisam 🤔

Pixelscan — um serviço popular para verificação de impressão digital. 

🌏 IP e geografia. As plataformas avaliam não apenas o endereço IP em si, mas também seu tipo, reputação, histórico de uso e correspondência com a geografia da conta. São importantes o range, a frequência de troca, coincidências entre contas e o tipo de rede. Se várias contas fazem login regularmente a partir do mesmo pool de IP ou mudam de país de forma abrupta, o sistema as vincula em um cluster.

🦶 Impressão digital. Inclui dezenas de parâmetros: user‑agent, WebGL, Canvas, fontes, resolução de tela, áudio, fuso horário, características de hardware e sua consistência. O antifraude analisa não apenas coincidências, mas também a raridade da combinação. Se várias contas têm uma impressão idêntica ou estatisticamente incomum, é um sinal claro de que o usuário precisa ser investigado.

🤸‍♂️ Padrões comportamentais. Analisa‑se a dinâmica das ações: velocidade de cliques, sequências de páginas, timings, cenários de registro e lançamento de anúncios, rotinas de atividade por horário do dia. Mesmo com IPs e dispositivos diferentes, cenários idênticos — por exemplo, criação em massa de contas e lançamento rápido de campanhas — formam a impressão comportamental do operador.

👯 Vinculação entre contas. As plataformas constroem mapas de relações entre contas: e‑mails, telefones, domínios, pixels, métodos de pagamento, gerenciadores de negócios, dispositivos, cookies, pools de IP. A reutilização de pelo menos um elemento ou suas interseções indiretas conecta gradualmente toda a rede.

Diferenças nas abordagens das plataformas

As plataformas de publicidade investem enormes recursos em 🔐 algoritmos de proteção, porque sua receita depende da unicidade dos usuários e dos anúncios exibidos a eles. No entanto, as abordagens para detectar multiaccounting diferem entre elas.

Por exemplo, a Google baseia‑se em sinais gerais (sistêmicos): contas, dispositivos, cookies, comportamento nos serviços, pagamentos e histórico de atividade. Na publicidade, a confiança no anunciante e no faturamento desempenha papel‑chave: a reutilização de dados de pagamento ou da infraestrutura de domínios conecta rapidamente as contas.

TikTok, Facebook e outras redes sociais, por sua vez, focam na vinculação social e comportamental: grafo de interações, dispositivos, sessões, clusters de IP, estruturas de negócios (BM, páginas, pixels). O sistema detecta com eficiência redes de contas gerenciadas por um único operador, mesmo quando são separadas com o uso de proxies e perfis de navegador.

Leia mais sobre multiaccounting no TikTok aqui.

No e‑commerce, os marketplaces focam em sinais comerciais: vendedores, listings, pagamentos, endereços, logística e dispositivos de acesso. Frequentemente, aplica‑se a regra “um vendedor — uma conta”, portanto, coincidências em documentos, pagamentos ou operações resultam no bloqueio de toda a rede de lojas vinculadas.

Leia mais sobre multiaccounting no Amazon aqui.

Ao mesmo tempo, as plataformas nunca dizem exatamente por que um usuário foi banido, para não revelar gatilhos específicos, limites de bloqueio e métodos de detecção — pois essa informação ajudaria a contornar o antifraude.

Erros no multiaccounting

A seguir, vamos analisar os erros mais comuns no multiaccounting: o que exatamente os usuários fazem de forma incorreta, como a plataforma vê isso e a que consequências isso leva na prática.

Erro nº 1: IPs iguais ou vinculados

Um dos problemas mais frequentes no multiaccounting é o uso de endereços IP iguais ou relacionados para contas diferentes. Isso acontece quando o operador trabalha sem proxy, usa proxies do mesmo range, utiliza IPs revendidos ou executa vários perfis через o mesmo proxy.

Essas contas serão executadas sem proxy a partir de um único IP.

Os sistemas antifraude analisam o IP não como um parâmetro isolado, mas dentro do seu contexto de rede. Se várias contas aparecem regularmente a partir do mesmo pool ou de sub‑redes vizinhas, forma‑se um cluster de IP. Mesmo sem logins simultâneos, o sistema percebe que as contas estão no mesmo ambiente de rede.

Quando a plataforma vincula contas por IP, ela passa a aplicar medidas no nível de todo o grupo, e não de um perfil isolado. Primeiro, o trust pode diminuir: restrições de funções, verificações adicionais, atrasos na moderação. Depois, em caso de violação ou suspeita, não é apenas uma conta que é bloqueada, mas toda a rede associada — incluindo aquelas sem infrações diretas. Como resultado, perdem‑se contas de anúncios, campanhas ativas, contas já aquecidas e recursos vinculados; e um novo lançamento a partir do mesmo ambiente de IP frequentemente leva a um banimento imediato novamente.

Erro nº 2: Uso incorreto de proxies

O segundo equívoco comum é achar que qualquer proxy residencial ou estático é, por padrão, seguro para multiaccounting. Na prática, a qualidade do proxy não é determinada pelo tipo no nome, mas pela origem do IP, histórico de uso, tamanho do pool e pelo quão natural parece o ambiente de rede. Como resultado, mesmo com endereços formalmente únicos, as contas recebem restrições ou banimentos, porque o IP parece não natural para usuários comuns.

Também não é recomendado executar várias contas com o mesmo proxy. 

O antifraude avalia o IP de forma abrangente: tipo de rede, reputação do range, histórico de atividade, frequência de troca de endereços, correspondência geográfica e estabilidade da conexão. Se os IPs vêm de um pool estreito ou muito reutilizado, mudam frequentemente de região ou provedor, apresentam latência atípica ou já foram usados em massa, o sistema 📉 reduz o trust da conta. Mesmo sem interseções diretas entre perfis, esses sinais indicam que o acesso ocorre via infraestrutura de proxy, e não por uma rede de usuário comum.

Erros típicos na configuração de proxies incluem:

• Geotargeting excessivamente preciso, que reduz o pool de IPs;
• Reutilização de endereços já usados ou “queimados”;
• Interseções de IP entre contas durante a rotação;
• Mudanças bruscas de provedor ou região entre sessões;
• Alta latência e velocidade instável, atípicas para um usuário real.

Diferentemente das interseções diretas de IP, aqui geralmente não é toda a rede que sofre de imediato, mas o trust de cada conta individualmente. Isso se manifesta em verificações adicionais, limites, recusas na moderação, redução da confiança em pagamentos ou anúncios. Com o acúmulo de sinais suspeitos, pode ocorrer o banimento da conta.

Erro nº 3: Cópia da impressão digital

A clonagem em massa de perfis de navegador é uma prática comum ao escalar operações: cria‑se um perfil de referência que depois é copiado com alterações mínimas. Como resultado, as contas acabam tendo parâmetros de impressão digital praticamente idênticos. Para o antifraude, esses perfis parecem quase iguais entre si.

Ao copiar perfis no Dolphin Anty, é melhor randomizar o fingerprint.

A impressão digital inclui dezenas de parâmetros inter‑relacionados: user‑agent, resolução de tela, assinaturas WebGL/Canvas, fontes, áudio, fuso horário, idioma, características de hardware e sua consistência. Quando várias contas têm uma combinação idêntica ou estatisticamente rara, o sistema as vincula rapidamente. Pequenas alterações não ajudam nesse caso, porque o antifraude analisa o perfil de ambiente como um todo.

Diferentemente de IP ou proxy, o fingerprint é lido 🪄 instantaneamente. Ele não exige análise de histórico de uso, e todas as coincidências são registradas já na primeira execução. Além disso, clones costumam apresentar a mesma evolução (atualizações de navegador, fontes, sistema operacional), o que reforça sua origem comum. Por isso, perfis copiados em massa frequentemente são bloqueados em lote ainda nas fases iniciais de vida, antes mesmo do início de atividades publicitárias.

Erro nº 4: Comportamento semelhante entre contas

Mesmo com IPs e perfis únicos, as contas muitas vezes são ⚙️ operadas segundo o mesmo сценарio: mesma sequência de ações, timings e intervalos entre etapas. Isso acontece na automação, quando as contas são registradas, aquecidas e lançadas seguindo um template idêntico.

Para detectar multiaccounting, as plataformas constroem perfis comportamentais: velocidade de cliques, profundidade de navegação, sequências de páginas, duração das etapas, horários de atividade e reação à interface. Esses dados formam um modelo de como um usuário específico interage com o sistema. Quando várias contas exibem cenários coincidentes, os algoritmos as vinculam mesmo sem interseções técnicas.

Usuários reais agem de forma caótica: mudam o ritmo, se distraem, fazem transições extras. Quando dezenas de contas se comportam de forma sincronizada ou excessivamente consistente, o trust delas cai drasticamente. Como resultado, as plataformas podem enviar contas para verificações ou bloquear grupos de perfis unidos por um mesmo grafo comportamental.

Erro nº 5: Reutilização de consumíveis

Por “consumíveis” no multiaccounting entendem‑se todos os elementos auxiliares: contas, e‑mails, telefones, métodos de pagamento etc. O erro típico aqui é reutilizá‑los entre contas diferentes ou permitir interseções indiretas. Os exemplos mais comuns são o uso da mesma 💳 cartão em vários painéis ou do mesmo número para verificações. Mesmo que o ambiente técnico e o IP sejam únicos, tais coincidências vinculam diretamente as contas no nível de billing.

As plataformas constroem 🔗 cadeias de confiança em torno da conta, reunindo métodos de pagamento, nomes dos titulares dos cartões, endereços de cobrança, telefones, domínios, dados jurídicos e histórico de transações. Tudo isso é crucial no antifraude, porque esses identificadores são considerados os mais estáveis. A repetição de qualquer elemento ou sua interseção via operações de pagamento, confirmações ou dados cadastrais vincula automaticamente as contas em um único cluster, independentemente do dispositivo e do IP.

A vinculação por consumíveis é um dos tipos mais graves de detecção. Se uma conta sofre sanções, as restrições frequentemente se estendem a todas as contas e meios de pagamento associados. Isso leva ao bloqueio de contas de anúncios, recusas de pagamento, impossibilidade de verificação e perda de toda a infraestrutura vinculada.

Exemplos de bloqueio de contas por grandes plataformas

Na internet, usuários em fóruns como o Reddit frequentemente discutem bloqueios de contas por plataformas de publicidade. A seguir, apresentamos alguns casos ilustrativos.

Caso nº 1: Um cartão de crédito em dois painéis

Um anunciante criou uma nova conta no Google Ads para um cliente, mas adicionou nela o mesmo cartão de crédito que já havia sido usado em outra conta de anúncios. Alguns dias depois, a nova conta foi suspensa pelo Google com a justificativa de “suspicious payment activity” (atividade de pagamento suspeita). Posteriormente, percebeu‑se que o uso do mesmo cartão em várias contas pode ser interpretado pelo sistema como um sinal de multiaccounting e tentativa de contornar restrições.

Caso nº 2: Bloqueio de várias contas por contornar as regras da plataforma

Um usuário gerenciava várias contas de anúncios no Google. Em um determinado momento, 5 das 7 contas foram bloqueadas simultaneamente. O Google indicou a razão — contorno das regras da plataforma. O sistema determinou que as contas estavam de alguma forma vinculadas entre si: via IP, dispositivos, dados de pagamento ou comportamento do usuário, mesmo que externamente parecessem perfis separados.

O bloqueio ocorreu automaticamente, sem intervenção de funcionários. O suporte apenas recomendou enviar um recurso, mas não garantiu a restauração. O usuário percebeu que os algoritmos da plataforma vinculam contas com base na combinação de sinais, e a presença de várias contas relacionadas aumenta o risco de bloqueio simultâneo de todo o grupo.

Caso nº 3: Bloqueio de conta de anúncios no Meta

Um usuário enfrentou o bloqueio de longo prazo de sua conta de anúncios no Meta. A notificação indicava que a conta havia violado os padrões de publicidade: muitos anúncios rejeitados, tentativas de contornar a revisão de anúncios e vínculo com contas não confiáveis.

Devido a isso, foram aplicadas restrições rigorosas:

• Impossibilidade de criar ou veicular anúncios;
• Proibição de usar ou compartilhar públicos;
• Meta Pixel e ferramentas para monitoramento de conversões customizadas e offline indisponíveis;
• Bloqueio do envio de eventos via App SDK.

As tentativas de contato com o suporte não tiveram sucesso. O recurso pelo próprio interface também estava indisponível. Assim, contas podem ser bloqueadas devido à combinação de sinais relacionados à qualidade da publicidade, histórico de rejeições e vínculo com outras contas.

Como o Dolphin Anty reduz o risco de detecção

A maioria dos erros de multiaccounting surge devido a ☝️ interseções e inconsistências no ambiente: parâmetros de dispositivo conflitantes, fingerprints repetidos, sobreposição de IPs e comportamento não natural. O navegador antidetect 🚀 Dolphin Anty reduz esses riscos por meio de uma abordagem abrangente na criação de perfis.

Isolamento e consistência dos perfis

Cada perfil é criado como um ambiente separado, com parâmetros de dispositivo e navegador consistentes, o mais próximo possível das configurações reais de usuários. O sistema verifica contradições lógicas e alerta sobre riscos potenciais — por exemplo, se o sistema operacional selecionado não corresponde ao instalado no dispositivo.

Tudo isso reduz a probabilidade de gerar fingerprints suspeitos.

Gestão da impressão digital

Os perfis podem ser configurados tanto ⚙️ automaticamente quanto 🛠 manualmente, quando é necessário um controle preciso dos parâmetros. Ao mesmo tempo, a interface oferece diversas dicas e ajuda a manter a naturalidade do ambiente.

Como resultado, mesmo com a randomização, o fingerprint permanece estatisticamente plausível e estável.

Proxies

Os proxies são conectados aos perfis individualmente ou em massa, sendo distribuídos entre eles automaticamente ou manualmente, sem interseções entre contas.

Suportam‑se diferentes tipos de proxy e integrações com provedores que fornecem apenas proxies de alta qualidade.

Automação inteligente

O Dolphin Anty inclui ferramentas de 🔁 automação que ajudam a economizar tempo em ações repetitivas.

O Cookie Robot permite 🍪 coletar cookies em sites especificados em segundo plano. A função é útil no aquecimento de contas. Para aumentar a velocidade e economizar tráfego, é possível desativar o carregamento de imagens via proxy.

Cenários são outra ferramenta de automação. Em um mapa interativo, criam‑se sequências de ações — por exemplo, cliques, entrada de dados, rolagem e abertura de sites em perfis de navegador. Tudo isso é feito sem necessidade de escrever código.

Isso ajuda no farming de contas, no aquecimento, na autorregistro e no trabalho com publicidade. Além disso, as contas podem ser compartilhadas com colegas.

No conjunto, todas essas ferramentas isolam as contas nos níveis técnico, de rede e comportamental — ou seja, exatamente onde as plataformas mais frequentemente detectam multiaccounting.

Conclusão

A principal causa de banimentos no multiaccounting não é o fato de trabalhar com várias contas em si, mas a vinculação entre elas. As plataformas não detectam “multiaccounting” como conceito — elas detectam interseções de perfis. Quanto mais pontos de contato, maior a probabilidade de as contas serem agrupadas em um único cluster e as restrições serem aplicadas a todas de uma vez.

Em resumo, vamos reforçar ❌ o que não fazer:

• Usar IPs iguais ou sobrepostos;
• Trabalhar com um pool de proxies muito estreito;
• Copiar perfis e fingerprints em massa;
• Gerenciar contas com cenários idênticos;
• Reutilizar e‑mails, telefones, métodos de pagamento e domínios.

Esses riscos podem ser reduzidos com uma abordagem sistemática de isolamento e gestão do ambiente das contas. 🔥 Dolphin Anty cria perfis independentes entre si, controla a consistência do fingerprint e do ambiente de rede e ajuda a evitar interseções e comportamento padronizado. Como resultado, as contas operam de forma isolada — e, portanto, a probabilidade de banimentos em grupo diminui. Se o multiaccounting faz parte do seu trabalho, um ambiente corretamente configurado deixa de ser apenas uma ferramenta adicional e passa a ser infraestrutura básica.