협찬은 어느 카테고리에서든 오가닉의 3분의 1만 퍼졌습니다

1편에서 7월 선케어 콘텐츠의 84%가 협찬 판정을 받았다는 걸 봤습니다. 그러면 당연한 질문이 따라옵니다. 그 돈은 성과를 만들었을까. 이번 편은 7월 1일부터 19일까지 올라온 선케어 릴스 688건을 협찬 569건과 오가닉 119건으로 갈라 비교하고, 여기에 선케어를 뺀 뷰티 릴스 8,875건을 대조군으로 세운 결과입니다.

협찬은 총량을 샀고, 효율을 잃었습니다

콘텐츠 하나당 조회수 중앙값은 오가닉 6,309회, 협찬 2,067회입니다. 브랜드가 돈을 넣은 콘텐츠가 자발적으로 올라온 콘텐츠의 33%밖에 못 퍼졌습니다.

그렇다고 돈이 무의미했다는 뜻은 아닙니다. 건수가 5배 가까이 많으니 총량은 협찬이 앞섭니다. 중앙값에 건수를 곱해 대략 추정하면 협찬은 약 118만 회, 오가닉은 약 75만 회입니다. 협찬이 총 도달로는 1.57배를 벌었습니다. 정확히 말하면 이렇습니다. 돈은 도달의 총량을 살 수 있습니다. 다만 콘텐츠 한 건당 효율은 3분의 1로 떨어집니다.

마케터가 여기서 판단할 건 '협찬을 할까 말까'가 아닙니다. 같은 예산으로 건수를 늘릴지, 건당 효율을 올릴지입니다. 지금 선케어 시장의 기본값은 전자입니다. 그리고 1편에서 봤듯이, 건수를 늘리는 전략은 브랜드마다 결과가 극단적으로 갈렸습니다.

그런데 이 숫자만으로는 아무것도 증명되지 않습니다

저희가 쓰는 배율 지표는 그 콘텐츠의 조회수를 그 계정의 최근 릴스 12개 평균으로 나눈 값입니다. 팔로워 규모와 무관하게 '이 계정이 평소보다 얼마나 멀리 갔는가'를 봅니다. 이 기준으로 선케어를 재면 협찬 0.55배, 오가닉 0.67배가 나옵니다. 둘 다 1을 밑돕니다.

이 숫자를 처음 보고 '선케어 콘텐츠는 자기 계정 평균에도 못 미친다'고 쓸 뻔했습니다. 그런데 분모가 평균이라는 게 함정입니다. 조회수 분포는 소수의 대박이 전체를 끌어올리는 모양이라, 대박 릴스 하나가 12개 평균을 밀어올리면 나머지 대부분은 자동으로 1 아래로 떨어집니다. 즉 배율 중앙값이 1 미만인 건 아무 콘텐츠나 골라도 나오는 결과일 수 있습니다.

그래서 같은 기간 선케어를 제외한 뷰티 릴스 8,875건으로 기준선을 만들었습니다. 결과는 오가닉 0.72, 협찬 0.57이었습니다. 예상대로 전체도 1을 밑돕니다. 선케어가 특별히 못한 게 아니었습니다.

기준선과 비교하고 나서, 원래 가설을 버렸습니다

저희가 세웠던 가설은 이랬습니다. 선케어는 협찬 밀도가 82.7%로 유독 높으니 소비자 피로도 심할 것이고, 따라서 협찬 페널티도 다른 카테고리보다 클 것이다. 그럴듯했고, 1편의 숫자와도 맞아떨어졌습니다.

• 뷰티 릴스(선케어 제외): 오가닉 0.72 → 협찬 0.57. 협찬 페널티 21%. 중앙 조회 7,833회 → 2,512회(3.12배 차이).
• 선케어 릴스: 오가닉 0.67 → 협찬 0.55. 협찬 페널티 18%. 중앙 조회 6,309회 → 2,067회(3.05배 차이).

가설이 틀렸습니다. 선케어의 협찬 페널티(18%)는 뷰티 평균(21%)보다 오히려 작습니다. 조회수 중앙값 격차도 3.05배 대 3.12배로 거의 같습니다. 협찬 밀도가 20%p 가까이 높은데도 성과 저하 폭은 차이가 없었습니다.

이게 이번 편의 실제 발견이고, 실무적으로는 더 중요한 발견입니다. 협찬 콘텐츠가 오가닉의 3분의 1만 퍼지는 건 선케어의 특성이 아니라 뷰티 전체의 상수입니다. 그렇다면 협찬 성과가 안 나올 때 카테고리를 옮기거나 소재 각도를 바꾸는 것으로는 이 격차가 줄지 않습니다. 붐비지 않는 카테고리로 도망가도 페널티는 따라옵니다.

그래서 질문이 바뀝니다. '어떤 카테고리가 유리한가'가 아니라 '누구와 하면 이 상수를 깰 수 있는가'입니다. 카테고리 평균 -18%는 어떤 개별 캠페인에도 적용되지 않는 숫자입니다. 실제 결과는 계정 단위에서 결정됩니다.

이 숫자를 내기 전에 우리가 한 일

위 결론은 처음 계산했을 때와 정반대였습니다. 첫 계산에서는 선케어 협찬 페널티가 35%로 나왔습니다. 뷰티 평균 25%보다 훨씬 크니 '선케어는 유독 불리한 카테고리'라는 깔끔한 스토리가 만들어졌습니다. 그대로 발행할 뻔했습니다.

발행 전 검증에서 걸린 건 좋아요율이었습니다. 어떤 콘텐츠가 조회 428회에 좋아요 304개로 기록돼 있었습니다. 좋아요율 71%는 물리적으로 불가능합니다. 그 콘텐츠의 지표 시계열을 열어보니 조회수가 두 계열로 갈라져 있었습니다. 하나는 시간에 따라 정상적으로 증가하고(31,457회에서 31,470회로), 다른 하나는 428회에 고정된 채 움직이지 않았습니다. 같은 수집 런에서 1분 간격으로 두 값이 동시에 들어와 있었습니다.

전체 콘텐츠의 6.51%가 실제보다 2배 이상 낮은 조회수로 기록돼 있었습니다. 시계열에서 정상 계열을 복원해 다시 계산하니 선케어 협찬 페널티는 35%에서 18%로 바뀌었고, '선케어가 유독 불리하다'는 결론은 사라졌습니다.

이걸 굳이 공개하는 이유가 있습니다. 캠페인 리포트를 받는 마케터는 이 과정을 볼 수 없습니다. 숫자가 어떻게 수집됐는지, 교차 검증을 거쳤는지, 이상치를 어떻게 처리했는지 알 수 없는 채로 결론만 받습니다. 그런데 저희 사례에서 보듯, 검증을 한 번 건너뛰면 결론이 정반대가 됩니다. 리포트를 받을 때 '이 숫자를 어떻게 검증했나'는 반드시 물어야 하는 질문입니다.

리포트에서 '평균'이라는 단어를 보면 멈추세요

같은 이유로 평균값도 위험합니다. 선케어 협찬 569건의 배율 중앙값은 0.55배인데, 이번 표본의 배율 상위 30건은 3.23배에서 15.16배 사이에 있습니다. 상위 30건은 전체의 5%지만 평균을 계산하면 나머지 539건을 통째로 가립니다.

• 협찬 콘텐츠 성과는 항상 중앙값과 분포로 요청하세요. 평균만 받으면 대박 1건이 실패 100건을 가립니다.
• '상위 몇 건이 전체 조회의 몇 %를 차지했는가'를 함께 물으세요. 한두 건이 70% 이상을 만들었다면 그건 캠페인 성과가 아니라 운입니다.
• 절대 조회수와 배율을 같이 보세요. 조회 10만이라도 그 계정 평소가 30만이면 실패고, 조회 3천이라도 평소가 800이면 성공입니다.

그래서 시딩 결정은 카테고리가 아니라 계정에서 내려야 합니다

이번 편의 결론은 '협찬하지 마라'가 아닙니다. 정반대에 가깝습니다. 협찬 페널티가 카테고리를 바꿔도 거의 그대로라면, 남은 지렛대는 계정 하나뿐이라는 겁니다. 그리고 계정 단위 편차는 카테고리 편차와 비교가 안 되게 큽니다. 3편에서 보겠지만, 같은 기간 같은 카테고리 안에서 배율 15.16배와 0.01배가 공존합니다.

문제는 그 판단에 필요한 숫자가 겉으로 안 보인다는 것입니다. 팔로워로도, 평균 조회수로도, 최근 콘텐츠 몇 개를 눈으로 봐도 구분되지 않습니다. 필요한 건 그 계정이 오가닉 대비 협찬에서 성과를 얼마나 유지하는가라는 단 하나의 숫자고, 이건 계정마다 과거 콘텐츠를 협찬과 오가닉으로 갈라 계속 쌓아야만 나옵니다. 하입나우는 이 리포트에 쓰인 계정 단위 협찬 성과 이력을 매일 쌓고 있고, 클로즈베타에서 직접 확인할 수 있습니다.

다음 편

3편에서는 7월 선케어에서 실제로 이긴 콘텐츠의 화법을 뜯어봅니다. 배율 상위 30건과 바닥권 15건의 캡션을 나란히 놓았더니, 배율 2위 콘텐츠는 제품 설명이 한 줄도 없었고 조회 48만 회를 기록한 협찬은 좋아요를 48개 받았습니다.