DM 공유가 알고리즘 최우선 지표가 된 인스타그램 — 트렌디한 인플루언서가 스마트폰을 보는 에디토리얼 컷
2026년 5월, 아담 모세리(Adam Mosseri)가 인스타그램 공식 채널에서 한 문장을 던졌다. "Sends per reach is the most important signal we look at." 도달 대비 DM 공유 횟수가 알고리즘의 최우선 지표라는 선언이었다.
그런데 한국 인플루언서 마케팅 현장의 반응은 의외로 조용했다. 여전히 캐스팅 기준표에는 '팔로워 수', '좋아요 평균', '댓글 수'가 적혀 있고, DM 공유라는 항목은 어디에도 없다.
왜일까? 이유는 단순하다. 인스타그램이 이 지표를 인플루언서에게조차 보여주지 않기 때문이다.
1. 알고리즘은 바뀌었는데, 측정 도구는 그대로다
인스타그램의 2026년 랭킹 시스템은 네 가지 시그널을 순서대로 본다:
1.
Sends (DM 공유) — 가장 높은 가중치
2.
Saves (저장)
3.
Comments (댓글)
4.
Likes (좋아요) — 가장 낮은 가중치
인스타그램 알고리즘 랭킹 시그널 우선순위
Influencer Marketing Hub의 2026년 보고서에 따르면, 릴스의 도달률은 Sends per Reach가 2%를 넘는 콘텐츠에서 평균 3.4배 높게 나타났다. 반면 좋아요가 아무리 많아도 공유가 낮으면 알고리즘 추천 풀에 진입하지 못한다.
문제는 이 핵심 지표가 인스타그램 인사이트(프로페셔널 계정 분석 도구)에서 직접 확인할 수 없다는 점이다. 'Shares'라는 항목이 있지만, 이는 스토리 공유·링크 복사·외부 공유를 모두 합산한 수치이지 DM 전송만을 분리한 것이 아니다.
2. '좋아요 1,000개' 인플루언서 vs 'DM 30건' 인플루언서
구체적인 시나리오를 보자.
인플루언서 A | 인플루언서 B | |
팔로워 | 50만 | 8만 |
평균 좋아요 | 1,200 | 180 |
평균 DM 공유 | 8건 | 32건 |
Sends/Reach | 0.08% | 1.6% |
릴스 평균 도달 | 1만 2천 | 4만 8천 |
좋아요 중심 vs DM 공유 중심 인플루언서 성과 비교
A는 캐스팅 미팅에서 이긴다. 팔로워 50만, 좋아요 평균 1,200이면 국내 뷰티 브랜드 기준으로 '1군' 인플루언서다. 단가도 그에 맞게 책정된다.
그러나 알고리즘이 밀어주는 것은 B다. 8만 팔로워지만 DM 공유율이 20배 높고, 결과적으로 릴스 도달이 4배 넓다. Sprout Social의 2026년 소셜 미디어 벤치마크 데이터는 이 패턴이 뷰티·패션 카테고리에서 특히 두드러진다고 보고한다.
K-브랜드가 A를 선택하는 이유는 명확하다. DM 공유 데이터를 볼 수 없으니, 볼 수 있는 지표(팔로워·좋아요)로 판단할 수밖에 없다.
3. 왜 인스타그램은 이 지표를 숨기는가
메타(Meta)의 입장에서 DM 공유 데이터를 공개하지 않는 데는 전략적 이유가 있다.
첫째, DM은 프라이버시 영역이다. 누가 누구에게 어떤 콘텐츠를 공유했는지는 E2E 암호화 메시징의 원칙과 충돌할 수 있다. 메타는 2024년부터 메신저와 인스타그램 DM에 기본 암호화를 적용하면서, 개별 공유 데이터를 외부에 노출하는 것이 정책적으로 어려워졌다.
둘째, 조작 방지다. 좋아요와 팔로워는 이미 대규모 조작 시장이 존재한다. DM 공유 수치까지 공개하면 '공유 봇'이라는 새로운 조작 카테고리가 열린다. 인스타그램은 이 지표를 내부 알고리즘 시그널로만 활용함으로써 조작 인센티브를 차단한다.
셋째, 광고 매출과의 관계다. DM 공유가 높은 콘텐츠는 유기적 도달이 극대화된다. 이 데이터를 브랜드가 정확히 파악할 수 있다면, 유료 광고 집행 대신 오가닉 공유를 최적화하는 쪽으로 예산이 이동할 것이다. 메타 입장에서는 이 지표를 약간 '불투명하게' 유지하는 것이 광고 수익에 유리하다.
4. K-브랜드가 지금 할 수 있는 세 가지
보이지 않는 지표를 완벽하게 측정하는 것은 불가능하다. 하지만 프록시(proxy) 지표로 우회할 수 있다.
DM 공유 프록시 지표 프레임워크
① '저장 수 ÷ 좋아요 수' 비율을 캐스팅 기준에 추가하라
DM 공유와 저장은 행동 패턴이 유사하다. "나중에 보려고 저장"하는 사람과 "친구에게 DM으로 보내는" 사람은 같은 동기(이 콘텐츠가 유용하거나 재미있어서 보관/공유할 가치가 있다)를 공유한다. Save-to-Like Ratio가 15% 이상이면 DM 공유도 높을 확률이 유의미하게 올라간다.
② 인플루언서에게 '공유 유도형 CTA'를 요청하라
"좋아요 눌러주세요" 대신 "이 정보가 필요한 친구에게 보내주세요"를 콘텐츠 말미에 넣도록 가이드하라. ContentGrip의 2026년 분석에 따르면, 공유 유도형 CTA가 포함된 릴스는 그렇지 않은 릴스 대비 Shares 지표가 평균 47% 높았다.
③ '댓글 내 태그' 수를 별도로 추적하라
댓글에서 다른 사용자를 @태그하는 행위는 DM 공유의 공개 버전이다. 이 수치는 인스타그램 API로 수집할 수 있고, K-브랜드 마케팅 팀이 자체 스프레드시트로 추적 가능하다. 조선비즈에 따르면 국내 일부 에이전시가 이미 이 방법을 '소셜 확산 지수'라는 이름으로 클라이언트 보고에 반영하고 있다.
역발상 정리: 보이는 숫자를 의심하라
인플루언서 마케팅의 역설은, 가장 중요한 지표가 가장 보기 어렵다는 데 있다. 인스타그램은 좋아요·팔로워·댓글을 대시보드 전면에 배치하면서도, 알고리즘이 진짜로 보는 숫자는 화면 뒤에 숨겨놓았다.
K-브랜드가 이 비대칭을 인식하는 것만으로도 캐스팅 효율은 바뀔 수 있다. 팔로워 50만짜리 인플루언서 1명 대신 DM 공유율이 높은 8만짜리 3명을 조합하면, 동일 예산으로 도달은 2~3배 늘어난다. (관련 인사이트: 72%의 인플루언서가 1회 협업에 그치는 이유)
좋아요 1,000개는 보기 좋은 숫자다. 하지만 DM 30건은 실제로 구매를 일으키는 숫자다. 보이지 않는 지표를 읽는 브랜드만이, 보이지 않는 도달을 얻는다.
K-브랜드의 글로벌 인플루언서 마케팅, 클로우업이 함께합니다.
인스타그램 DM 공유 지표 분석이 포함된 인플루언서 캐스팅 전략이 궁금하시다면, 아래 링크로 문의해 주세요.
이 글은 K1OWUP의 MfitS
프레임워크를 기반으로 작성되었습니다. 매주 월·수·금·토, K-브랜드의 I2C 마케팅 인사이트를 전합니다.
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