Em 2025, o pagamento médio por campanha de creator marketing foi de 11,4 mil dólares. O pagamento mediano ficou em 3 mil. A distância entre essas duas linhas não é detalhe estatístico. É o retrato de um mercado em que um grupo pequeno de creators puxa a média pra cima. A maioria, incluindo quem já acumulou audiência relevante, opera perto do piso.
Essa distância está aumentando. Segundo o relatório “State of Creator Compensation” (CreatorIQ, 2026), o 1% mais bem pago entre os creators capturou 21% de todo o volume pago por marcas em 2025, contra 15% em 2023. O top 10% foi de 53% para 62% no mesmo intervalo. Nenhum desses números mede alcance: todos medem receita.
A pesquisa mais recente aponta pra onde essa concentração realmente vem. Um estudo de 2025 de Ilan Strauss, Jangho Yang e Mariana Mazzucato usou dados de receita do Patreon como proxy da atenção que um creator captura em outras redes. O achado: a distribuição de ganhos entre creators se comporta como a cauda de uma distribuição de renda de capital, concentrada em poucos casos, não como a de renda de trabalho, mais espalhada e ligada a esforço individual.
Uma meta-análise com 571 tamanhos de efeito (Journal of the Academy of Marketing Science, 2026) mostra que o fator que prediz intenção de compra é credibilidade percebida, não alcance. Audiência maior concentra mais impacto agregado sobre essa intenção, mas isso não significa que converte melhor por seguidor.
Onde o dinheiro se concentra
A concentração de receita no mercado de creators cresceu num intervalo de dois anos. Em 2023, o top 1% capturava 15% do volume pago por marcas, e o top 10% capturava 53%. Em 2025, essas fatias subiram pra 21% e 62%.
A alta em ambas as faixas ao mesmo tempo já é reveladora. Se existisse um teto de audiência a partir do qual a receita passa a acompanhar o tamanho, o top 10% teria crescido mais devagar que o top 1%. Não é o que os dois pontos disponíveis sugerem.
O estudo de Strauss, Yang e Mazzucato oferece um motivo estrutural: quando o algoritmo de uma plataforma direciona mais atenção pro topo da distribuição, a receita desaparece da classe média de creators. Ela não migra proporcionalmente pra base — migra pra quem já estava no topo.
Esse é o mesmo padrão que já apontamos aqui no blog, em “Ativos próprios vs algoritmos” e “Como não depender de algoritmo”: quem depende de audiência alugada depende também de uma distribuição de atenção que não controla. O que este texto acrescenta é a base acadêmica por trás do mecanismo.
O que o tamanho não compra
Falta explicar o que diferencia dois creators com número de seguidores parecido e receitas muito diferentes.
Uma meta-análise publicada em 2026 no Journal of the Academy of Marketing Science reuniu 71 estudos, 135 experimentos e 571 tamanhos de efeito sobre eficácia de influenciadores digitais. Os autores, Mojtaba Moji Barari, Martin Eisend e Shailendra Pratap Jain, encontram que o tamanho de audiência modera engajamento e intenção de compra de formas diferentes: creators pequenos e médios são mais eficazes gerando engajamento; creators grandes concentram maior impacto sobre intenção de compra.
A leitura mais óbvia seria concluir que audiência grande converte melhor. Não é o que o próprio modelo dos autores sustenta. O mecanismo que explica o impacto sobre intenção de compra é credibilidade e atratividade percebida, não alcance. Dois creators com o mesmo número de seguidores podem converter de forma muito diferente, porque credibilidade não escala junto com quem clica em seguir.
Não é “quantos me seguem”. É quantos dos que me seguem confiam o suficiente pra comprar de mim hoje.
A pergunta que substitui o contador de seguidores
A conclusão prática não é abandonar o crescimento de audiência. É parar de tratar alcance como proxy de credibilidade. As duas variáveis se movem de forma independente, e é a segunda que aparece de forma consistente ligada à intenção de compra na meta-análise de Barari, Eisend e Jain.
Isso muda a pergunta que um creator, infoprodutor ou educador digital deveria fazer sobre a própria base. A resposta exige dados de comportamento, não de alcance: uma lista própria, uma comunidade paga, um espaço que não depende do algoritmo de terceiros pra existir. É nesse tipo de ambiente que a credibilidade descrita nos estudos se torna algo mensurável, e não apenas percebida.
Se seguidores não predizem receita, por que ainda vale crescer audiência?
Vale, mas por outro motivo. A meta-análise de Barari, Eisend e Jain mostra que audiências maiores concentram mais impacto agregado sobre intenção de compra, efeito de volume. O erro é assumir que esse impacto agregado escala junto com a taxa de conversão individual.
Como diferenciar audiência com intenção de compra de audiência que só consome de graça?
Pelo comportamento, não pelo alcance. O mecanismo isolado pela meta-análise, credibilidade e atratividade percebida, só aparece em dados de comportamento: quem clica, quem responde, quem confia o suficiente pra agir. Esse tipo de dado raramente está disponível numa rede social alugada.
A concentração de receita no topo é sobre algoritmo ou sobre esforço do creator?
Mais sobre algoritmo, segundo Strauss, Yang e Mazzucato. Isso não anula o trabalho de quem produz: explica por que crescer audiência, isoladamente, não desloca ninguém pra fora da média que a maioria ocupa. O que desloca é credibilidade convertida em comportamento medido, sustentada por uma base que o creator controla, e não apenas pelo número de seguidores.