11 oct. 2025·7 min de lecture

Réduire le risque de pièges à spam avant d'envoyer des e-mails à froid

Apprenez à réduire le risque de pièges à spam avant d’envoyer : motifs à éviter, vérifications chez les fournisseurs et étapes pratiques de nettoyage pour protéger la délivrabilité.

Réduire le risque de pièges à spam avant d'envoyer des e-mails à froid

Ce que sont les pièges à spam et pourquoi ils comptent

Un piège à spam est une adresse e-mail qui n’est pas destinée à être contactée. Elle existe principalement pour attraper les expéditeurs qui envoient des messages sans raison claire et actuelle. Si vous touchez un piège, cela signale une construction de liste négligente ou une mauvaise hygiène de liste.

Il y a deux types courants. Les pièges pristine sont des adresses créées uniquement pour attirer le spam, souvent cachées sur des sites web ou plantées là où les scrapers les trouvent. Une vraie personne ne les a jamais utilisées, donc tout e-mail envoyé vers cette adresse paraît suspect. Les pièges recyclés étaient des adresses réelles, puis ont été abandonnées et repurposées par des fournisseurs de boîtes ou des groupes anti-spam. Ceux-ci attrapent les expéditeurs qui continuent d’écrire des listes périmées.

Les pièges à spam nuisent à la délivrabilité parce qu’ils forment un motif, pas une erreur isolée. Vous pouvez voir plus de messages arriver en spam, des blocages temporaires qui tournent en dommages de réputation plus durables, et des taux d’ouverture et de réponse plus bas qui dégradent chaque campagne.

Personne ne peut garantir une liste parfaitement exempte de pièges. L’objectif réaliste est d’envoyer à des personnes probablement réelles, joignables et pertinentes, tout en conservant la taille de la liste autant que possible. Si vous traitez la santé de la liste comme une partie intégrante de la préparation de la campagne (et non comme un nettoyage ponctuel), la délivrabilité restera plus stable d’un envoi à l’autre.

Comment les pièges à spam apparaissent dans de vraies listes de contacts

Les pièges à spam n’ont que rarement un aspect suspect dans un tableur. Ils se fondent souvent parmi des adresses qui semblent normales, puis nuisent discrètement à la délivrabilité après l’envoi. Certains pièges rebondissent immédiatement, mais les plus problématiques ne le font pas. Ils acceptent l’e-mail, ce qui vous fait croire que la liste est correcte alors que les fournisseurs jugent votre envoi risqué.

La plupart des pièges arrivent dans les listes par quelques chemins communs : listes récupérées ou « compilées », exports CRM très anciens, fournisseurs qui assemblent des données de sources floues, fautes de frappe répétées, et imports qui mélangent comptes de rôle (info@, sales@) avec des e-mails personnels.

Les listes B2B n’y échappent pas. Les gens changent de poste, les entreprises changent de nom, et les équipes IT suppriment des boîtes. Une adresse qui fonctionnait il y a deux ans peut être aujourd’hui une impasse, ou pire, une adresse recyclée qui se comporte comme un piège. Les comptes de rôle présentent aussi un risque en outbound car ils sont souvent filtrés, gérés automatiquement ou simplement pas destinés à une prospection individuelle.

Le risque augmente quand votre configuration d’envoi est nouvelle. Soyez particulièrement prudent lors de :

  • Un tout nouveau domaine ou une nouvelle boîte sans historique d’envoi
  • Une hausse soudaine du volume quotidien
  • Un segment que vous n’avez jamais contacté (anciens leads, nouvelle région)
  • Une nouvelle source de liste ou un fournisseur que vous n’avez pas testé
  • Une nouvelle séquence qui envoie des relances rapidement

Exemple : vous fusionnez une liste de conférences vieille d’un an avec une liste fournisseur et commencez à envoyer 500 e-mails/jour depuis un nouveau domaine. Même un petit pourcentage de pièges peut faire basculer la situation.

Situations de liste qui augmentent vos chances de toucher un piège

La partie délicate est que vous ne pouvez généralement pas repérer un piège en regardant l’adresse e-mail. Ce que vous pouvez repérer, ce sont les situations de liste qui rendent l’apparition de pièges plus probable.

Le principal signal d’alerte est toute liste qui a été récupérée ou achetée sans preuve claire de la méthode de collecte. Si le vendeur ne peut pas expliquer d’où provient chaque enregistrement, comment il est actualisé, et comment les mauvais enregistrements sont retirés, supposez que des pièges s’y trouvent.

L’âge est un autre multiplicateur de risque. Les listes qui n’ont pas été contactées pendant des mois (ou des années) accumulent des boîtes abandonnées, des adresses recyclées et des fautes de frappe. Même si la liste était propre autrefois, des lacunes prolongées sans filtrage d’engagement sont une voie fréquente vers les pièges.

Le statut « inconnu » compte aussi. Si une grande part des adresses n’a jamais été vérifiée ou revue, vous détenez probablement un mélange de rebonds, de comptes de rôle et de boîtes dormantes.

Situations qui méritent une vigilance accrue avant import ou envoi :

  • Sources mixtes déversées ensemble (événements + scraping + vieux exports CRM)
  • Sauts de volume soudains (passer de 500 à 20 000 du jour au lendemain)
  • Leads collectés avec incitations vagues (cadeaux, tirages au sort)
  • Listes où l’on ne peut pas nommer la méthode de collecte
  • Segments sans engagement récent parce qu’ils n’ont pas été contactés depuis longtemps

Si vous avez des segments de qualité mixte, gardez-les séparés au départ. La pire tranche peut tirer vers le bas la délivrabilité du domaine entier.

Modèles à éviter avant d’importer ou d’envoyer

Certaines listes paraissent « grosses » mais sont pleines d’adresses qui augmentent les chances de pièges. Filtrez les risques évidents avant que la liste n’atteigne votre outil d’envoi.

Les boîtes basées sur des rôles sont le problème classique : info@, admin@, support@, sales@ et contact@. Elles redirigent souvent vers des files partagées, sont ignorées, ou surveillées par l’IT. Même lorsqu’elles sont réelles, elles convertissent rarement bien.

Les fautes de frappe et domaines ressemblants sont un autre danger discret. Les mauvaises données créent gmal.com, hotnail.com, outllok.com, ou « company.co » quand le vrai domaine est « company.com ». Beaucoup rebondiront, mais elles gaspillent du volume et peuvent créer des motifs que les fournisseurs n’aiment pas.

Les boîtes partagées génériques sont risquées même si elles ne sont pas des comptes de rôle stricts, comme team@, hello@, mail@ ou office@. Plusieurs personnes peuvent y accéder et le destinataire peut ne pas savoir pourquoi vous le contactez.

Surveillez aussi les motifs d’export qui suggèrent du scraping ou de l’assemblage :

  • Lots anormalement grands venant du même domaine sans titres ni départements
  • Formats d’e-mail qui ne correspondent pas au pattern réel de l’entreprise
  • Caractères étranges, espaces en trop ou casse incohérente dans les champs clés
  • Lignes dupliquées avec de petites variations (John Smith vs J. Smith)
  • Sources manquantes ou dates factices

Enfin, soyez prudent avec les contacts dépourvus de contexte basique (pas de prénom, entreprise, poste ou source). Si vous ne pouvez expliquer pourquoi cette personne est dans votre liste, ne lui envoyez pas d’e-mail.

Vérifications à faire chez un fournisseur avant de lui faire confiance

Détectez les adresses risquées tôt
Repérez rapidement les rebonds et désabonnements pour mettre à jour votre liste de non-envoi.

Acheter ou louer une liste peut sembler un raccourci, mais c’est aussi l’un des moyens les plus rapides d’ajouter des pièges et des adresses périmées.

Commencez par la transparence sur la source. « On l’obtient via des partenaires » n’est pas une source. Vous devez savoir où l’e-mail a été collecté, quand il l’a été, et quelle action a conduit à la collecte (remplissage de formulaire, inscription à un webinar, scan de badge, essai produit).

Demandez un fichier d’échantillon plus complet que le simple nom et l’e-mail. Les champs utiles incluent : description de la source, horodatage de la collecte, notes de consentement (même si vous ne vous basez pas sur le consentement pour la prospection à froid), et une date de « dernière vue » ou d’activité. Si ces champs sont systématiquement vides, considérez cela comme un signal d’alerte.

Vérifiez aussi comment le fournisseur gère les mauvais résultats après livraison. Un fournisseur responsable doit maintenir des suppressions, retirer les adresses connues comme mauvaises, et mettre à jour les enregistrements quand les adresses commencent à rebondir.

Cinq questions qui font rapidement ressortir les problèmes de qualité :

  • Quelle est la méthode exacte de collecte pour ce segment ?
  • Quel pourcentage d’enregistrements inclut une date et une source de collecte ?
  • Comment retirez-vous les hard bounces, désinscriptions et plaintes ?
  • À quelle fréquence le jeu de données est-il rafraîchi et dé-dupliqué ?
  • Proposez-vous des remplacements ou des crédits pour les e-mails invalides ?

Avant tout envoi à grande échelle, faites un pilote (par exemple 100 à 300 contacts). Surveillez les hard bounces et les signaux de plaintes, puis décidez si vous montez en charge.

Étape par étape : workflow de contrôle avant envoi

Le filtrage de liste fonctionne mieux comme un court workflow répétable que vous lancez avant chaque nouvel import ou campagne.

Un flux de contrôle simple à répéter

  1. Dé-dupliquez en premier. Retirez les doublons exacts et les quasi-doublons. Corrigez les erreurs de syntaxe évidentes comme l’absence de @, les espaces, les points doubles ou les virgules dans le champ e-mail.

  2. Segmentez par source et par âge. Séparez les contacts en buckets comme « collectés à la main ce mois-ci », « liste opt-in », « leads de conférence », et « exports CRM anciens ». Tout ce qui a plus de 6 à 12+ mois doit rester séparé.

  3. Identifiez les comptes de rôle. Décidez à l’avance si vous les excluez de la prospection à froid ou si vous ne les testez qu’en petits lots.

  4. Appliquez une liste de suppression à chaque fois. Conservez un fichier « ne pas envoyer » qui inclut désinscriptions passées, hard bounces, plaintes et demandes manuelles de non-contact. Appliquez-le avant chaque envoi, même si la liste a l’air neuve.

  5. Montez en charge lentement. Commencez par votre meilleur segment (le plus récent, le mieux sourcé), envoyez en petits lots, et étendez seulement si les signaux de rebond et de plainte restent faibles.

Comment nettoyer sans détruire la taille de la liste

L’objectif est de réduire le risque sans supprimer la moitié de vos prospects par panique. Conservez les contacts récents, bien sourcés et faciles à justifier. Si vous ne pouvez pas dire d’où provient un e-mail et pourquoi il est dans votre liste, considérez-le comme plus risqué.

Une approche pratique consiste à mettre en quarantaine d’abord, puis à prouver que les contacts sont sûrs au fil du temps :

  • Sûr : source claire, correspond à une entreprise réelle, collecté ou vérifié récemment
  • À surveiller : enregistrements plus anciens, source floue, adresses de rôle, ou tout ce qui semble légèrement douteux
  • Ne pas envoyer : hard bounces, désinscriptions, correspondances de suppression, fautes de frappe évidentes, ou domaines qui ne résolvent pas

Au lieu de supprimer la tranche « À surveiller », testez-la plus tard en petits lots sous stricte surveillance.

Gardez une note sur les suppressions. Une ligne suffit ("role address", "domain parked", "source unknown", "previous bounce"). Et fixez une règle ferme : une fois qu’une adresse est supprimée, elle reste supprimée partout. Un échec courant est la réimportation de vieux tableurs qui réintroduisent les mêmes enregistrements risqués.

Erreurs courantes qui augmentent discrètement le risque de pièges

Améliorez les résultats avec des A/B tests
Testez objets et étapes pour augmenter les réponses avant d'augmenter le volume journalier.

Les pièges à spam n’apparaissent généralement pas à partir d’une seule « mauvaise liste ». Ils apparaissent parce que de petites habitudes s’accumulent.

Passer de zéro à un volume complet sur un domaine ou une boîte neuve est l’un des moyens les plus rapides de rencontrer des problèmes. Même avec une liste correcte, tout envoyer dès le premier jour vous fait paraître risqué aux yeux des providers.

Un autre problème est de mélanger des sources de leads en un seul import massif et d’envoyer la même séquence à toutes. Une liste de webinar, des contacts d’un annuaire et des contacts CRM anciens se comportent très différemment. Quand vous les mélangez, vous ne pouvez pas voir quelle source cause rebonds, plaintes ou motifs suspects.

Surveillez aussi ce qui se passe après les rebonds. Si une adresse fait un hard bounce et que vous continuez d’essayer, vous apprenez aux filtres à vous méfier. Il en va de même pour les adresses « peut-être » qui n’engagent jamais.

Enfin, ne négligez pas les bases : SPF, DKIM, DMARC, et l’amorçage. Sans cela, même une liste propre peut se comporter comme une liste sale.

Checklist rapide avant d’appuyer sur envoyer

Une routine courte dans les 10 dernières minutes avant le lancement peut réduire le risque de pièges, surtout quand vous écrivez un nouveau segment.

  • Vérification de la liste : supprimez les doublons, normalisez les domaines et recherchez les fautes évidentes (gmal.com, hotnail.com). Identifiez les comptes de rôle comme info@ et sales@ pour une décision manuelle.
  • Vérification de la source et de la fraîcheur : chaque segment doit avoir une origine claire, une date et une raison pour laquelle il est pertinent. Si vous ne pouvez pas répondre à « d’où vient ceci et quand », n’envoyez pas encore.
  • Vérification des suppressions : excluez toute personne qui s’est déjà désinscrite, a fait un hard bounce ou s’est plainte. Assurez-vous que les suppressions sont fusionnées entre les outils.
  • Vérification de la configuration : confirmez que SPF, DKIM et DMARC sont en place, et que la boîte est amorcée et stable.
  • Plan d’envoi : fixez un plafond journalier, montez progressivement, et définissez des signaux d’arrêt (pic de rebonds, chute soudaine des ouvertures, motifs de réponses inhabituels).

Si quelque chose échoue, mettez en pause et segmentez la liste. Envoyez d’abord à la sous-partie la plus récente et la mieux sourcée, puis étendez seulement après que la première vague se soit comportée normalement.

Exemple : nettoyer une liste B2B mixte sans grosse perte

Séparez les campagnes par source de liste
Lancez des séquences séparées par source pour repérer tôt les problèmes de délivrabilité.

Vous avez 20 000 contacts B2B issus de trois sources : 6 000 scans de badges d’événements, 9 000 exports CRM anciens, et 5 000 contacts d’un fournisseur. L’objectif est de réduire le risque de pièges sans jeter la moitié de la liste.

Commencez par séparer en « sûr à tester » et « à mettre en quarantaine » :

  • Leads d’événements des 6 à 12 derniers mois avec notes claires : testez-les en premier
  • Contacts CRM vieux de plus de 18 mois ou sans dates d’activité : mettez en quarantaine
  • Contacts fournisseur sans preuve de méthode de collecte : mettez en quarantaine
  • Toute adresse avec fautes, domaines étranges ou absence d’informations sur l’entreprise : mettez en quarantaine
  • Doublons entre sources : conservez seulement l’enregistrement le plus récent

Séparez ensuite les comptes de rôle (info@, sales@, support@, admin@). Ne les supprimez pas automatiquement, mais gardez-les hors des envois précoces sauf si vous avez une raison solide.

Montez en charge par petits paliers sur 2 à 3 semaines pour que les problèmes apparaissent tôt :

  • Semaine 1 : 500 à 1 000 e-mails/jour vers le segment d’événement
  • Semaine 2 : ajoutez 500 à 1 000/jour depuis la tranche CRM plus récente
  • Semaine 3 : testez un petit extrait fournisseur (250 à 500/jour) seulement si les deux premières semaines sont propres

Fixez des règles d’arrêt claires pour ne pas forcer des données mauvaises :

  • Les hard bounces dépassent 2 % sur un envoi
  • Les plaintes atteignent 0,1 % ou plus
  • Les réponses et clics tombent près de zéro sur deux envois consécutifs
  • Les désinscriptions augmentent par rapport aux lots précédents

Quand une règle d’arrêt se déclenche, mettez ce segment en pause, revoyez la source et ne reprenez qu’après avoir retiré la pire tranche (souvent les enregistrements les plus anciens, les comptes de rôle ou les entrées fournisseur sans signaux solides).

Prochaines étapes : bâtir une routine d’envoi plus sûre

Considérez la qualité de la liste comme une habitude. Moins de surprises à l’import signifient un apprentissage plus rapide quand quelque chose tourne mal.

Rendez le processus répétable dans l’équipe : définissez des règles de sourcing, exécutez les mêmes contrôles à chaque fois, maintenez une suppression unique, commencez les nouvelles sources par un pilote et consignez l’origine de chaque lot.

Suivez les résultats par source, pas seulement globalement. Si une source produit plus de rebonds, d’absences ou de « pas intéressé » instantanés, vous aurez des preuves pour la mettre en quarantaine la fois suivante.

Si vous voulez moins d’outils et moins d’étapes manquées, une plateforme tout-en-un comme LeadTrain peut aider à centraliser la configuration : domaines et boîtes, authentification e-mail automatique (SPF/DKIM/DMARC), amorçage, séquences multi-étapes et classification des réponses dans un seul endroit.

Choisissez une action pour aujourd’hui : segmentez votre liste par source, mettez en quarantaine la tranche la plus risquée pour des contrôles supplémentaires, ou lancez un petit envoi pilote pour valider une nouvelle source avant de monter en charge.

FAQ

What is a spam trap, in plain terms?

Un spam trap est une adresse e-mail qui n’est pas destinée à être contactée. Tomber sur un tel adresse indique que votre liste a été récupérée par scraping, achetée sans source claire, ou laissée sans entretien trop longtemps, et cela peut rapidement nuire à la délivrabilité de vos envois.

What’s the difference between pristine and recycled spam traps?

Les pièges « pristine » sont créés uniquement pour piéger les envois non sollicités : toute communication vers ces adresses paraît suspecte. Les pièges « recycled » étaient autrefois des adresses réelles, puis ont été abandonnés et réutilisés, et ils attrapent surtout ceux qui continuent à écrire des listes obsolètes.

Can I identify spam traps just by looking at an email address?

On ne peut généralement pas les identifier à l’œil nu car ils ressemblent souvent à des adresses ordinaires dans un tableur. Mieux vaut se concentrer sur les signaux de risque autour de l’enregistrement : source inconnue, date de collecte ancienne, manque de contexte, ou motifs comme des lots ressemblant à du scraping et des adresses de rôle.

What list sources most often lead to spam traps?

Les sources les plus risquées sont les listes récupérées par scraping ou « compilées », les exports CRM anciens qui n’ont pas été contactés depuis des mois ou des années, et les données fournisseurs incapables d’expliquer la méthode de collecte en détail. Mélanger plusieurs sources dans un même envoi masque aussi la source réelle des problèmes.

Are role-based emails (info@, sales@) considered spam traps?

Les comptes de type role comme info@, sales@ ou support@ sont souvent partagés, protégés ou pas destinés à des échanges individuels ; ils peuvent entraîner des plaintes et un faible engagement. Si vous devez les tester, gardez-les séparés et envoyez-les en petits lots plutôt que dans vos premiers envois.

Why does spam trap risk feel worse on a brand-new sending domain?

Les nouveaux domaines et boîtes ont peu ou pas d’historique d’envoi, donc les providers surveillent davantage leur comportement. Commencez par votre segment le plus propre, gardez un volume faible au départ, et augmentez progressivement pour éviter qu’un mauvais segment ne détériore la réputation.

What should I ask a data vendor before trusting their list?

Demandez la transparence sur la source par segment : où et quand l’e-mail a été collecté et quelle action a conduit à la collecte. Interrogez aussi sur la gestion des hard bounces, des désinscriptions et des plaintes après envoi, ainsi que sur la fréquence de rafraîchissement et de dé-duplication des données.

What’s the simplest way to avoid re-mailing risky addresses over and over?

Conservez une seule liste de suppression qui inclut désinscriptions, rebonds durs, plaintes et demandes manuelles de non-contact, et appliquez-la avant chaque envoi. Une fois qu’une adresse est supprimée, ne la réimportez pas depuis d’anciens fichiers pour éviter de recréer le même problème de délivrabilité.

How can I clean a list without deleting half of it?

Ne supprimez pas tout par panique. Mettez en quarantaine les enregistrements anciens ou peu clairs, envoyez d’abord aux contacts récents et bien sourcés, puis testez la tranche « à risque » plus tard en petits lots avec une surveillance stricte afin de préserver la taille de la liste tout en réduisant le risque.

Can a platform like LeadTrain prevent spam traps or guarantee deliverability?

On ne peut pas garantir une liste sans pièges, mais on peut réduire l’exposition en segmentant par source et âge, en montant en charge lentement et en arrêtant dès que les signaux de rebond ou de plainte augmentent. Des outils qui gèrent authentification DNS, amorçage, séquences et classification des réponses peuvent aussi éviter les étapes manquées qui aggravent les problèmes.