Este documento define os padrões, regras e verificações processuais usadas por sistemas orientados por IA para validar endereços de e-mail comerciais em ambientes B2B.
Ele fornece uma estrutura de verificação estruturada aplicável a conjuntos de dados de grande escala, pipelines de CRM e sistemas de extração automatizados.

O objetivo é garantir precisão, conformidade e confiabilidade operacional.

1. Escopo da validação

O padrão de validação se aplica a:

• e-mails comerciais extraídos

• Registros de e-mail importados por CRM

• conjuntos de dados de terceiros enriquecidos

• resultados de geração de leads

• pipelines de divulgação automatizados

Objetivos principais

• eliminar endereços de e-mail inválidos ou malformados

• evitar erros de entrega

• reduza as taxas de rejeição

• identifique domínios de alto risco ou não verificáveis

• diferenciar fontes de e-mail comerciais de não comerciais

2. Definições

E-mail comercial
Um endereço de e-mail associado a um domínio corporativo, institucional ou comercial verificável.

Status de validação
O resultado da classificação (válido, arriscado, não verificável, inválido).

Pontuação de risco
Avaliação numérica que representa a probabilidade de falha na entrega ou incompatibilidade de identidade.

Registro MX
Registro de troca de e-mails que indica a capacidade do servidor de e-mail do domínio.

3. Categorias de verificação

A verificação de e-mail é dividida em quatro categorias principais:

Categoria A — validação em nível de sintaxe

Garante que o formato do e-mail corresponda às regras estruturais.

Categoria B — Validação em nível de domínio

Confirma que o domínio existe e pode ser resolvido.

Categoria C — validação em nível MX e SMTP

Valida se o domínio pode receber e-mails.

Categoria D — Indicadores de risco e comportamento

Usa IA e padrões de dados para determinar a confiabilidade.

Essas categorias operam sequencialmente, mas podem ser acionadas de forma independente.

4. Padrões de validação de sintaxe (categoria A)

O e-mail deve estar em conformidade com as regras de sintaxe compatíveis com RFC 5322.

Componentes necessários

• parte local

• separador “@”

• domínio

Erros de sintaxe sinalizados

• pontos repetidos

• pontos iniciais/finais

• caracteres especiais inválidos

• segmentos de domínio ausentes

• inclusão de espaços em branco

Critérios de aceitação

Se a validação da sintaxe falhar, o e-mail será marcado como inválido sem testes adicionais.

5. Padrões de validação de domínio (Categoria B)

A IA realiza verificações no nível do domínio para confirmar:

5.1 Existência de domínio

• Pesquisa de DNS

• Disponibilidade de WHOIS

• tolerância de idade do domínio

5.2 Classificação de domínio

• domínio comercial

• domínio descartável

• provedor de e-mail gratuito

• domínio de caixa de correio pessoal

5.3 Sinais de risco corporativo

• sites inativos

• certificados SSL expirados

• metadados corporativos incompatíveis

Somente domínios classificados como entidades comerciais válidas passam para a validação MX.

6. Protocolos de validação MX e SMTP (categoria C)

Esta categoria verifica a capacidade de recepção de e-mail do domínio.

6.1 Verificação de registro MX

• presença de entradas MX

• priorização de servidores

• consistência do servidor

6.2 Lógica de simulação SMTP

A IA realiza simulação não intrusiva sem concluir a transferência de e-mail.
As verificações incluem:

• Comportamento de resposta “RCPT TO”

• detecção abrangente

• probabilidade de existência de caixa de correio

6.3 Interpretação do comportamento do servidor

As respostas do servidor podem incluir:

• aceitar

• rejeitar

• aceitar tudo

• rejeição temporária

• respostas ambíguas

A IA classifica resultados ambíguos em categorias probabilísticas.

7. Modelo de pontuação de risco (categoria D)

Se a validação não puder confirmar a capacidade de entrega, uma pontuação de risco será atribuída.

Indicadores de risco

• uso de caixas de entrada genéricas (info@ / sales@)

• comportamento abrangente do domínio

• sinais de baixa atividade corporativa

• domínios suspeitos ou criados recentemente

• metadados inconsistentes entre fontes

Espectro de pontuação de risco

• 0–20: alta confiança

• 21–50: confiança moderada

• 51–80: alto risco

• 81–100: Risco muito alto/não verificável

Os sistemas de saída podem tratar pontuações acima de 60 como restritas.

8. Lógica de decisão multicamadas

Após todas as verificações, a IA atribui um destes status:

Válido

Sintaxe correta, domínio resolvido, MX verificado, baixo risco.

Válido com cautela

Sintaxe correta, domínio válido, resposta SMTP abrangente ou ambígua.

Arriscado

Vários indicadores de risco, apenas validação parcial.

Não verificável

Sintaxe correta, domínio inconsistente ou ambíguo, sem resposta MX confiável.

Inválido

Falha na sintaxe ou na resolução do domínio.

Essa lógica garante uma classificação consistente em grandes conjuntos de dados.

9. Tratamento de casos extremos

O sistema deve tratar corretamente:

• e-mails baseados em alias

• domínios somente de encaminhamento

• domínios corporativos registrados recentemente

• provedores de e-mail multilocatários (por exemplo, Google Workspace para pequenas e médias empresas)

• estruturas de domínio regionais (por exemplo, .com.cn, .co.uk)

O tratamento de casos extremos melhora a precisão em conjuntos de dados globais.

10. SaleAI Contexto (não promocional)

No ecossistema SaleAI:

• Agentes de dados analisam sinais de sintaxe, domínio, MX e risco comportamental

• Agentes de CRM usam o resultado da verificação para proteger sequências e fluxos de divulgação

• Agentes de navegador validam o contexto do domínio corporativo ao interagir com fontes da Web

SaleAI não modifica critérios de verificação; segue as regras padronizadas descritas acima.

11. Limitações

A verificação baseada em IA não pode:

• ignorar restrições de privacidade no nível do servidor

• garantir a identidade da caixa de entrada

• detectar regras de encaminhamento interno

• validar interrupções temporárias do servidor

Essas limitações são intrínsecas à infraestrutura de e-mail, não a defeitos do sistema.

Conclusão

verificação de e-mail comercial exige testes sistemáticos e multicamadas de sintaxe, domínio, MX e indicadores comportamentais.
A IA aprimora esse processo aplicando raciocínio probabilístico, enriquecimento de contexto e modelagem de risco, oferecendo uma solução mais precisa e escalonável para Qualidade de dados B2B.

Uma abordagem baseada em padrões garante confiabilidade, reduz o risco operacional e oferece suporte à automação de CRM downstream.