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Durante décadas, a Indústria Farmacêutica aprendeu a reconhecer influência científica por sinais relativamente conhecidos: número de publicações, participação em congressos, liderança em sociedades médicas, envolvimento em estudos clínicos e reconhecimento entre pares. Esses indicadores continuam relevantes, mas já não contam toda a história. Parte crescente da influência científica acontece agora em ambientes digitais, onde um especialista pode explicar um estudo, discutir uma controvérsia clínica ou traduzir uma nova evidência para milhares de profissionais em questão de horas.
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É nesse cenário que surge a diferença entre o tradicional KOL, ou Key Opinion Leader, e o DOL, ou Digital Opinion Leader. Um especialista pode possuir enorme autoridade acadêmica e pouca presença digital. Outro pode ter uma produção científica mais recente, mas exercer influência extraordinária em comunidades digitais. Para a Pharma, identificar essas diferenças deixou de ser uma curiosidade de Marketing e passou a ser uma questão estratégica para Medical Affairs, lançamento de produtos, educação científica e relacionamento com HCPs.
A Bilibili acrescenta uma dimensão particularmente interessante a esse fenômeno. Em 2025, a plataforma ultrapassou 368 milhões de usuários ativos mensais, chegou a quase 112 milhões de usuários ativos diariamente e registrou média de 108 minutos de utilização diária por usuário ativo. O ecossistema também contava com aproximadamente 4 milhões de creators ativos mensais, responsáveis por quase 24 milhões de vídeos por mês. A plataforma afirma ainda ter ampliado o uso de IA para descoberta de conteúdo, direcionamento publicitário e distribuição.
Esses números não significam que a Bilibili deva ser tratada como uma simples nova rede social para campanhas farmacêuticas. A questão mais interessante é outra. Plataformas que combinam conteúdo, comunidade, creators e recomendação algorítmica criam ambientes nos quais influência pode ser observada de maneira diferente. Em vez de perguntar apenas quem possui mais seguidores, uma empresa pode começar a investigar quem participa das conversas relevantes, quem é citado por outros especialistas, quais conteúdos geram discussões qualificadas e quais profissionais conseguem transformar assuntos científicos complexos em conhecimento compreensível.
Essa mudança de perspectiva é fundamental porque audiência não é sinônimo de influência. Um perfil com milhões de seguidores pode ter pouca relevância em uma área terapêutica específica. Um especialista com uma comunidade muito menor pode ser extremamente importante porque seus seguidores são pesquisadores, médicos ou profissionais que atuam diretamente na decisão clínica. Em Pharma, a pergunta mais importante não deveria ser “quem tem maior alcance?”, mas “quem possui influência relevante sobre a conversa que precisamos compreender?”.
Essa distinção já aparece na evolução das metodologias de identificação de KOLs e DOLs. A IQVIA, por exemplo, descreve modelos que combinam atividade científica e presença digital para identificar especialistas com dupla relevância. Em um caso publicado em 2025, uma empresa farmacêutica utilizou dados acadêmicos e digitais para identificar KOLs e DOLs relevantes em uma área de doenças hematológicas raras.
A implicação prática é enorme. Uma empresa que utiliza apenas sua lista histórica de KOLs pode estar olhando para o passado. A empresa que combina produção científica, atividade digital, relevância temática e influência entre pares começa a construir uma visão mais dinâmica do ecossistema científico. Isso pode revelar especialistas emergentes antes que eles apareçam nos tradicionais rankings internos.
Para Medical Affairs, essa capacidade pode mudar o planejamento de relacionamento. Em vez de trabalhar exclusivamente com um grupo fixo de especialistas, a equipe pode construir um mapa vivo de influência científica. Esse mapa pode incluir KOLs consolidados, DOLs, especialistas emergentes, pesquisadores, educators, profissionais altamente ativos em comunidades digitais e diferentes perfis regionais.
A Bilibili torna essa discussão ainda mais interessante porque seu ecossistema valoriza conteúdo aprofundado. A própria companhia informou que, em 2025, observou uma mudança dos usuários em direção a conteúdos de maior profundidade e qualidade, em contraste com a predominância de conteúdos curtos e descartáveis em outras partes da internet. O tempo de visualização de conteúdos relacionados à IA cresceu 73% no ano, enquanto podcasts em vídeo ultrapassaram 8 bilhões de minutos de visualização no segundo semestre.
Para a Pharma, isso sugere uma possibilidade que merece ser explorada com cuidado: ambientes digitais podem ser utilizados não apenas para alcançar pessoas, mas para identificar onde o conhecimento está sendo produzido, explicado e debatido. Um especialista que publica uma análise aprofundada de um estudo pode exercer influência diferente daquele que apenas compartilha uma manchete. A qualidade da conversa precisa entrar no modelo de avaliação.
Essa abordagem também pode ajudar a identificar DOLs fora dos circuitos tradicionais. Um profissional pode não participar frequentemente de congressos internacionais, mas produzir conteúdo científico relevante em sua língua local. Outro pode possuir influência significativa entre médicos mais jovens. Um terceiro pode atuar em uma comunidade altamente especializada. Se a empresa olha apenas para congressos e publicações, esses perfis podem permanecer invisíveis.
O Brasil é particularmente relevante nesse contexto. Um levantamento publicado em 2025 avaliou o uso de redes sociais por oncologistas em oito países, incluindo o Brasil, Argentina, México, Índia, Arábia Saudita, Taiwan, Turquia e Emirados Árabes Unidos. Entre 340 participantes, 88% relataram acessar redes sociais em seu tempo livre e 52% disseram que as redes sociais tinham impacto de médio a grande porte sobre seus hábitos de prescrição. Ao mesmo tempo, 64% demonstraram preocupação com conflitos de interesse.
Esses dados ajudam a explicar por que o relacionamento com DOLs exige muito mais do que uma estratégia de influencer marketing. A influência digital de um profissional de saúde está associada à confiança. Quando existe vínculo comercial, essa relação precisa ser transparente. Quando existe conteúdo patrocinado, a natureza da relação deve ser adequadamente identificada. Quando existe discussão científica, a independência e a qualidade da informação precisam ser preservadas.
Para Medical Affairs, isso significa que a identificação do DOL deveria acontecer antes da contratação. A empresa precisa compreender o histórico científico, a área de especialização, a natureza das conversas digitais, a audiência, os temas abordados, a qualidade das fontes utilizadas e eventuais conflitos. O número de seguidores deveria ser apenas uma variável entre muitas.
Uma metodologia mais madura poderia criar um índice composto de relevância digital. Esse índice poderia considerar aderência terapêutica, autoridade científica, qualidade do conteúdo, frequência de publicação, alcance, engajamento qualificado, crescimento da audiência, influência entre pares, presença geográfica e alinhamento com temas estratégicos. Cada dimensão teria pesos diferentes de acordo com o objetivo.
Para um lançamento de oncologia, por exemplo, autoridade científica e relevância clínica poderiam pesar mais do que alcance bruto. Para uma iniciativa de educação pública, capacidade de comunicação e alcance poderiam assumir maior importância. Para uma discussão altamente técnica, a densidade científica da audiência poderia ser mais relevante do que o número absoluto de seguidores.
Esse modelo também permite distinguir quatro perfis que frequentemente são confundidos. Existe o KOL acadêmico, cuja influência nasce principalmente de produção científica e reconhecimento institucional. Existe o DOL, cuja influência é amplificada pelo ambiente digital. Existe o especialista comunicador, que consegue traduzir ciência complexa para diferentes públicos. E existe o creator de saúde, cuja autoridade pode estar mais associada à comunicação do que à produção científica. Os quatro podem ser úteis, mas não deveriam ser avaliados da mesma maneira.
A IA pode acelerar essa identificação. Ferramentas de análise podem processar grandes volumes de conteúdo, classificar temas, identificar especialistas recorrentes, analisar redes de interação e acompanhar mudanças de influência. A IQVIA, por exemplo, informa que sua solução Digital Expert trabalha com mais de 1,2 milhão de perfis digitais e permite filtrar, classificar e ranquear atividade relevante por tema.
Mas existe uma diferença importante entre encontrar perfis e compreender influência. Um algoritmo pode identificar quem publica mais. Pode medir engajamento. Pode reconhecer temas. Ainda assim, a avaliação de credibilidade científica exige contexto. Uma publicação pode gerar milhares de interações por ser controversa, não por ser cientificamente relevante. Um comentário pode receber poucos likes e, mesmo assim, desencadear uma discussão importante entre especialistas.
Por isso, a análise de rede pode ser mais útil do que métricas superficiais. Quem cita determinado especialista? Quem responde? Quem compartilha? Quem participa das conversas? Quais profissionais aparecem repetidamente nos mesmos debates? Que temas conectam essas pessoas? Essas relações ajudam a revelar a estrutura da influência.
Esse conceito é especialmente interessante para Bilibili porque a plataforma combina creators e comunidades. O valor não está apenas em identificar o creator com maior audiência, mas em compreender a rede formada em torno de determinado assunto. Para uma empresa farmacêutica global, a pergunta poderia ser: quais profissionais estão moldando a conversa sobre determinada área terapêutica, independentemente da plataforma onde essa conversa acontece?
A resposta pode revelar que o DOL mais importante não está necessariamente em Bilibili. Pode estar no LinkedIn, YouTube, X, Instagram, plataformas profissionais, podcasts ou comunidades especializadas. Bilibili funciona, portanto, como parte de uma arquitetura de intelligence, e não necessariamente como destino único.
Essa visão evita um erro estratégico comum: transformar uma plataforma em objetivo. O objetivo não é estar na Bilibili. O objetivo é compreender onde a audiência relevante aprende, conversa e forma opinião. Se determinado público utiliza Bilibili, a empresa deve compreender a dinâmica daquele ambiente. Se outro público está concentrado em outra plataforma, a estratégia precisa acompanhá-lo.
Para SFE, esse raciocínio também oferece uma nova possibilidade. A influência digital pode ser incorporada à segmentação estratégica de HCPs. Um profissional que possui alta relevância clínica e influência digital pode demandar uma estratégia de relacionamento diferente de um HCP sem presença digital. Isso não significa oferecer tratamento comercial diferenciado, mas reconhecer que diferentes profissionais possuem papéis diferentes no ecossistema de conhecimento.
O mesmo vale para planejamento territorial. Um DOL regional pode exercer influência muito maior em uma comunidade local do que um especialista nacional com grande audiência. Para empresas com estratégias estaduais ou regionais, mapear essas diferenças pode melhorar a alocação de recursos de educação e relacionamento.
A força de vendas também pode se beneficiar, desde que a utilização dessas informações seja adequada. Saber quais temas estão sendo discutidos por especialistas de determinada região pode ajudar representantes a se prepararem melhor. O objetivo não é utilizar a influência digital como argumento comercial, mas compreender o contexto científico no qual a conversa ocorrerá.
Medical Affairs pode ir além e transformar DOLs em parceiros de construção de conhecimento. Em vez de entregar mensagens prontas, a empresa pode identificar especialistas capazes de contribuir para discussões científicas, educação médica e disseminação responsável de evidências. Essa relação precisa preservar autonomia e transparência, mas pode produzir conteúdo de maior qualidade.
Um estudo publicado sobre DOLs em oncologia destaca justamente a importância de verificar fontes, evitar desinformação, declarar conflitos de interesse e utilizar conteúdos visuais e curtos para comunicação digital. O trabalho também aponta que DOLs podem contribuir para elevar a qualidade das informações disponíveis online.
Esse último ponto merece atenção especial. A Pharma possui uma oportunidade de contribuir para a qualidade do ecossistema digital sem tentar controlar a conversa. Isso significa disponibilizar evidências, facilitar acesso a informações confiáveis, apoiar educação científica e trabalhar com especialistas que possuam credibilidade. O objetivo deveria ser melhorar o ambiente de conhecimento, não simplesmente aumentar a exposição da marca.
A governança precisa acompanhar esse processo. Relações com KOLs e DOLs devem possuir critérios documentados para seleção, contratação, remuneração, divulgação de vínculos, aprovação de conteúdo e monitoramento. Quanto maior a influência do especialista, maior tende a ser o impacto potencial de uma comunicação inadequada.
Também é importante separar objetivos comerciais de objetivos científicos. Um DOL contratado para uma iniciativa de Medical Affairs não deveria ser transformado automaticamente em porta-voz promocional. A arquitetura de relacionamento precisa deixar claros os papéis, as responsabilidades e os limites de cada iniciativa.
Essa separação é ainda mais importante quando o conteúdo chega ao paciente. Uma pessoa pode interpretar uma recomendação feita por um médico digitalmente ativo como orientação personalizada. Por isso, comunicação pública em saúde exige cuidado adicional com contexto, linguagem, evidência e indicação adequada de que determinada informação não substitui avaliação profissional individual.
Para uma empresa farmacêutica que deseja iniciar essa estratégia no Brasil, o primeiro passo pode ser mapear uma única área terapêutica. Em seguida, identificar os principais temas científicos discutidos digitalmente, localizar os profissionais que participam dessas conversas, classificar sua autoridade e influência, validar suas credenciais e acompanhar a evolução ao longo de seis a doze meses.
O resultado não deveria ser simplesmente uma lista de nomes. Deveria ser um mapa de influência científica.
Esse mapa poderia mostrar quem lidera determinadas discussões, quais especialistas estão emergindo, quais comunidades estão crescendo, quais temas geram maior debate e onde existem lacunas de informação. A empresa poderia então decidir onde investir em educação, conteúdo, relacionamento e monitoramento.
A métrica também precisa evoluir. O sucesso de uma estratégia com DOLs não deveria ser medido apenas por visualizações. É possível acompanhar qualidade do engajamento, relevância da audiência, crescimento de comunidades, compartilhamento entre pares, tráfego para conteúdos científicos, participação em atividades educacionais e mudanças na compreensão de determinados temas.
Em determinadas iniciativas, talvez nem exista uma métrica comercial direta. E isso não significa que o projeto não tenha valor. Medical Affairs, por exemplo, pode estar buscando aumentar qualidade da informação ou fortalecer relacionamento científico. A avaliação precisa respeitar o objetivo original da iniciativa.
A Bilibili mostra que creators podem construir comunidades profundas e que a plataforma está investindo cada vez mais em IA para melhorar a descoberta de conteúdo e conectar creators às audiências relevantes. Para Pharma, a oportunidade está em entender essa dinâmica como uma nova camada de inteligência de stakeholders.
O futuro dos KOLs não será necessariamente definido pelo especialista mais citado em congressos. Tampouco será definido pelo creator com maior número de seguidores. A influência científica será cada vez mais multidimensional, combinando autoridade, relevância, confiança, capacidade de comunicação, participação em comunidades e presença digital.
Isso muda também a função das equipes de Medical Affairs. A identificação de especialistas deixa de ser uma atividade periódica baseada em listas estáticas e passa a ser um processo contínuo de inteligência. O especialista que hoje possui pouca presença digital pode se tornar um DOL relevante amanhã. Um DOL muito ativo pode perder influência. Uma nova comunidade pode surgir em torno de uma questão científica emergente.
A empresa que acompanha essas mudanças em tempo real terá uma vantagem importante.
Não porque conseguirá controlar a conversa científica.
Mas porque conseguirá entendê-la melhor.
Para a Indústria Farmacêutica global, e especialmente para o Brasil, Bilibili representa uma oportunidade de observar uma transformação maior: a passagem da influência institucional para uma influência distribuída entre especialistas, creators, comunidades e plataformas.
A estratégia mais inteligente não será escolher entre KOL e DOL.
Será compreender como os dois se complementam.
O KOL pode oferecer profundidade científica e reconhecimento acadêmico. O DOL pode ampliar alcance, velocidade e conversação. O especialista comunicador pode traduzir evidências. A comunidade pode transformar conhecimento em discussão. A plataforma pode conectar tudo isso.
Quando esses elementos são analisados de maneira integrada, a Pharma deixa de perguntar apenas quem são seus líderes de opinião.
Começa a descobrir quem está efetivamente moldando a maneira como a ciência é compreendida, discutida e compartilhada.
E essa talvez seja uma das formas mais relevantes de transformar a Bilibili, e outras plataformas digitais, de simples canais de comunicação em instrumentos de inteligência científica e estratégica.
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