Google Gemini, UTM 파라미터 추가로 의뢰인 귀속 추적 지원
(searchenginejournal.com)
구글 제미나이가 외부 링크에 UTM 파라미터를 추가함에 따라, 기존에 '직접 유입'으로 분류되어 추적이 어려웠던 AI 검색 트래픽을 정확하게 식별하고 마케팅 성과를 측정할 수 있는 기반이 마련되었습니다.
이 글의 핵심 포인트
- 1구글 제미나이가 외부 링크에 UTM 파라미터를 추가하여 유입 경로 추적을 지원하기 시작함
- 2기존에는 모바일 앱이나 안드로이드 어시스턴트 유입이 'Direct'로 분류되어 정확한 추적이 어려웠음
- 3UTM 도입을 통해 AI 검색 트래픽을 기존 검색 트래픽과 비교 및 세분화하여 분석할 수 있음
- 4정확한 트래픽 추적은 AI 채널에 대한 리소스 배분 및 마케팅 의사결정을 정당화하는 근거가 됨
- 5현재 구글의 UTM 적용 방식은 공식 문서화되지 않아, 어떤 상황에서 트리거되는지는 미지수임
이 글에 대한 공공지능 분석
왜 중요한가?
AI 검색이 기존 검색 엔진의 트래픽을 대체하는 과정에서, 웹사이트 운영자들은 유입 경로의 불확실성이라는 큰 문제에 직면해 있었습니다. 이번 업데이트는 AI 에이전트를 통한 유입을 데이터로 증명할 수 있게 하여, AI 채널의 가치를 정량적으로 평가할 수 있는 이정표를 제시합니다.
어떤 배경과 맥락이 있나?
AI 챗봇을 통한 유입은 리퍼러(Referrer) 정보가 유실되어 GA4 등에서 'Direct'로 잡히는 경우가 많았습니다. 구글은 검색 트래픽 감소에 대한 우려가 커지는 상황에서, 생태계 파트너들에게 정확한 데이터 피드백을 제공함으로써 AI 검색 생태계의 지속 가능성을 확보하려 하고 있습니다.
업계에 어떤 영향을 주나?
SEO 전문가와 마케터들은 이제 Gemini를 통한 유입과 전통적인 검색 유입을 비교 분석하여 AI 채널에 대한 예산 및 리소스 투입 여부를 결정할 수 있습니다. 이는 향후 생성형 엔진 최적화(GEO) 전략의 중요성을 더욱 부각시킬 것입니다.
한국 시장에 어떤 시사점이 있나?
글로벌 AI 트렌드에 민감한 한국 스타트업들은 자사 서비스의 AI 유입 데이터를 확보하여, 글로벌 AI 에이전트 환경에서의 브랜드 노출 효과를 정밀하게 측정하고 대응 전략을 수립해야 합니다.
이 글에 대한 큐레이터 의견
구글의 이번 조치는 AI 검색 시대의 마케팅 측정 표준을 정립하려는 전략적 움직임으로 보입니다. 데이터의 투명성이 확보되면 기업들은 AI 채널의 ROI를 계산할 수 있게 되어, AI 검색 최적화(GEO)를 위한 투자를 가치 있게 판단할 수 있는 근거를 갖게 됩니다. 이는 콘텐츠 제작자들에게는 기회인 동시에, 단순 정보 제공을 넘어 클릭을 유도할 수 있는 고품질 콘텐츠의 중요성을 더욱 강조하게 됩니다.
다만, 주의할 점은 UTM 파라미터가 모든 답변에 적용되는지, 즉 '학습된 지식' 기반 답변에도 적용되는지는 아직 불분명하다는 것입니다. 만약 특정 조건에서만 작동한다면 데이터의 편향이 발생할 수 있으며, 이는 잘못된 마케팅 의사결정으로 이어질 리스크가 있습니다. 따라서 스타트업 창업자들은 단일 지표에 의존하기보다, UTM 데이터와 함께 전체적인 트래킹 지표를 다각도로 분석하며 AI 유입의 질적 가치를 판단하는 신중함이 필요합니다.
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