Data2026.08.07

팔로워 규모가 같아도 참여율은 얼마나 다를까──487건의 실적 기록에서

#참여율#팔로워#Instagram

이 글은 일본어 원문을 자동 번역한 것입니다. 일본어 원문 보기

결론부터 말씀드리겠습니다. 팔로워 수가 거의 동일한 범위에 속하는 계정끼리 비교해도, 게시물에 대한 참여율(ER)에는 이만큼의 차이가 있습니다. 저희가 보유한 실적 기록 중 분모를 팔로워 수로 맞춰 비교할 수 있었던 487건을 집계한 결과입니다.

참고로 본 글에서 다루는 수치는 모두 익명화된 집단 통계이며, 특정 계정·브랜드·프로젝트를 나타내는 것이 아닙니다. ER 기재가 확인된 870건 중 94.5%가 Instagram 게시물이므로, 이하 내용은 Instagram에 관한 기록으로 읽어주시기 바랍니다.

왜 이 수치를 검증했는가

후보 계정을 좁혀갈 때, 팔로워 수의 '구간'을 기준으로 삼는 경우가 적지 않습니다. ○만 명대이니 이 정도 반응을 기대할 수 있다는 감각적인 시세관입니다. 다만 저희가 매일의 실적 기록을 되돌아보면서 신경 쓰였던 점은, 그 감각이 실제로 얼마나 뒷받침되고 있는가였습니다. 팔로워 수 수준을 맞추면 ER도 어느 정도 비슷해질까요? 이번에 이 질문을 실적 기록으로 확인해 보았습니다.

어디까지를, 같은 척도로 비교했는가

실적 기록 중에서 ER 기재를 추려보니 870건이 대상이 되었습니다. 다만 이 870건을 하나씩 확인한 결과, 기재된 ER 값의 '분모'가 일정하지 않다는 사실을 알게 되었습니다. 게시물 단위의 도달(reach)이나 노출(impression)을 분모로 한 값과, 팔로워 수를 분모로 한 값이 섞여 있었으며, 그 내역은 도달·노출 기준이 44%, 팔로워 기준이 56%였습니다. 도달을 분모로 한 값은 모수가 작아지는 만큼 수치가 높게 나오기 쉽습니다. 이 두 종류를 섞은 채로 비교하면, 보이는 차이가 '팔로워 수에 따른 차이'인지 '기록 방식의 차이'인지 구분할 수 없게 됩니다.

그래서 본 글에서는 팔로워 수를 분모로 하고 있다고 판정할 수 있었던 487건만을 대상으로 했습니다. 이하의 수치는 모두 팔로워 수 대비 참여율입니다.

도판: '같은 척도'로 맞추기까지——870건 중 팔로워 기준 487건을 대상화
도판: '같은 척도'로 맞추기까지——870건 중 팔로워 기준 487건을 대상화

결과: 구간 안이 구간 사이보다 차이가 크다

팔로워 수를 4개 구간(~3만/3~10만/10~30만/30만~)으로 나누고, 각각의 사분위 범위(IQR, 전체의 중앙 50%가 속하는 폭)를 집계했습니다.

구간nQ1Q3구간 내 IQR 폭
~3만482.29%5.09%2.80pt
3~10만1351.47%4.39%2.92pt
10~30만1920.95%3.47%2.52pt
30만~1121.14%4.94%3.80pt

구간별 중앙값을 비교하면, 가장 높은 구간과 가장 낮은 구간의 차이는 1.44포인트에 그칩니다(2.00%~3.44% 범위). 반면 각 구간 '안'을 살펴보면, 같은 구간에 속한 계정끼리의 격차(IQR 폭)는 2.52~3.80포인트에 이릅니다. 구간과 구간의 차이보다, 같은 구간 안의 개체 차이가 더 큰 것입니다.

도판: 구간별 ER 분포 범위(Q1~Q3)와 중앙값
도판: 구간별 ER 분포 범위(Q1~Q3)와 중앙값

다시 말해, '팔로워 수가 10만 명 전후'라는 조건만 맞춰도, 거기에 포함된 계정의 ER은 높은 쪽부터 낮은 쪽까지 크게 분포되어 있습니다. 팔로워 수 수준만 보고 그 게시물이 얼마나 반응을 얻을지 추정할 수는 없습니다.

한 걸음 더: 구간이라는 묶음에 얼마나 많은 정보가 있는가

'팔로워 수만으로는 결정할 수 없다'는 것 자체는 이미 알려진 이야기일 수도 있습니다. 여기서 멈춰 서고 싶은 것은 그다음입니다.

구간 내 편차가 구간 간 차이를 넘어선다는 것은, '팔로워 구간'이라는 묶음으로 후보를 논하는 것 자체가 생각보다 많은 정보를 전달하지 못하고 있을 가능성을 보여줍니다. '3~10만 명대 계정'이라는 묶음은, 그 안에 있는 계정들을 같은 그룹으로 취급해도 될 만큼 성질이 가까운 집단은 아니라는 뜻입니다.

후보 리스트를 좁힐 때 팔로워 구간을 사용하는 것 자체를 부정하는 것은 아닙니다. 롱리스트를 만드는 1차 필터로서는 기능합니다. 다만 그다음 단계인 우선순위 결정이나 최종 선정의 근거로 구간을 사용한다면, 이는 같은 구간 안에 퍼져 있는 개체 차이를 무시한 판단이 됩니다. 구간 너머에 있는 개별 실적을 살펴봐야 비로소 그 좁히기 작업이 의미를 갖게 됩니다.

구간의 쓰임새를 구분하다

이번 결과를 바탕으로 보면, 팔로워 구간이라는 정보는 사용하는 상황에 따라 역할을 나누어 생각할 필요가 있습니다.

  • 롱리스트 작성: 프로젝트 규모에 맞춰 대상 범위를 대략적으로 좁히는 1차 필터로서는 여전히 유효합니다.
  • 후보 우선순위 결정: 구간 수준만을 근거로 삼지 말고, 같은 구간 내에서 얼마나 반응을 얻어왔는지 개별 실적을 확인하는 과정을 거쳐야 합니다.
  • 제안 시 기대치 조율: '이 구간이라면 이 정도 반응'이라는 일률적인 시세관을 전제로 두면, 같은 구간 내 실적 차이를 고려했을 때 실제와 어긋날 가능성이 있습니다.

구간은 후보를 모으는 입구로서는 기능하지만, 그 안에서 한 명을 왜 선택하는지를 설명하는 근거로는 단독으로 성립할 수 없습니다.

이 데이터의 범위

이번 집계에는 몇 가지 전제가 있습니다. 대상은 자사가 보유한 실적 기록이며, 업계 전체를 대표하는 표본이 아닙니다. 이번 집계 대상에는 ER 기재가 없었던 기록(혹은 기재는 있어도 수치로 읽어낼 수 없었던 기록)은 포함되지 않았습니다. 또한 ER 기재가 있던 870건 중, 도달이나 노출을 분모로 하고 있다고 판정된 기록도 척도를 맞추기 위해 대상에서 제외했습니다. 기재가 없는 기록은 단순히 운영상 기록이 남지 않았다는 것일 뿐, ER이 낮았음을 의미하는 것은 아닙니다. 아울러 이번 팔로워 수는 기록 시점의 값이며, 게시 당시의 팔로워 수와 일치하지 않을 가능성이 있습니다. 계정은 시간이 지남에 따라 성장하기 때문에, 이 점은 수치의 정확도에 영향을 줄 수 있는 유보 사항으로 명시해 둡니다.

마치며

팔로워 수 수준은 후보를 좁히기 위한 하나의 기준은 될 수 있습니다. 다만 그것만으로는 게시물이 얼마나 반응을 모을지 정확히 짚어낼 수는 없습니다. 같은 구간 안에 얼마나 폭이 있는지를 감안한 뒤 개별 실적에 눈을 돌리는 것이, 다음 한 걸음이 될 것이라고 생각합니다.

다음 회에도 저희 실적 기록을 바탕으로 한 인사이트를 전해드릴 예정입니다.

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출처: 스타츠 주식회사 조사(자사 프로젝트 실적 기록). 참여율 기재가 있는 레코드 중, 팔로워 수를 분모로 하고 있다고 판정할 수 있었던 것만을 집계. 개별 프로젝트·브랜드·시기가 특정되지 않도록 통계 처리된 기록입니다.