UTM 체계를 활용한 소재 어트리뷰션 구현 : AI 소재 제작부터 멀티채널 성과 측정까지
- 한눈에 보는 핵심요약
- UTM 쳬계를 활용한 소재 어튜리뷰션 추적 내용들을 살펴 보겠습니다.
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디지털 마케팅 환경이 급변하면서, 구글 AI 에셋의 오픈과 함께 마케팅 소재 제작 및 성과 측정 방법에 큰 혁신이 일어나고 있습니다. 구글뿐 아니라 메타, 네이버, 카카오 등 주요 광고 플랫폼들도 AI를 활용한 소재 제작 자동화 기능을 빠르게 도입하여, 브랜드와 마케터가 더욱 효율적이고 정밀하게 캠페인을 운영할 기반을 마련하고 있습니다.
1. 주요 광고 플랫폼별 AI 소재 자동 제작 기능 현황
이처럼 국내외 대형 플랫폼들이 AI 자동화를 통해 광고 소재 제작과 캠페인 실행의 경계를 허물고 있으며, 특히 중소기업과 소규모 광고주에게는 높은 접근성과 실질적 비용 절감 효과를 제공하고 있습니다.
2. AARRR 프레임워크를 활용한 소재 영향 분석
AI 자동화로 소재가 다양해지고 빠르게 회전하는 환경에서는 “어떤 소재가 어느 접점에서 고객 전환에 실질적으로 영향을 미쳤는가?”를 정확히 분석하는 것이 필수입니다. AARRR 프레임워크(획득-Acquisition, 활성화-Activation, 유지-Retention, 매출-Revenue, 추천-Referral)를 기반으로 소재별 단계별 성과를 정밀 분석해 광고 예산의 최적 배분과 ROI 극대화를 실현할 수 있습니다.
<AARRR 단계별 소재 성과 분석 필요성>
각 세그먼트별로 소재의 영향을 분석함으로써, 마케팅 예산을 더욱 효율적으로 배분하고 ROI를 극대화할 수 있습니다.
3. 소재 어트리뷰션 추적 방안
정확한 소재 성과 측정을 위해서는 체계적인 추적 시스템 구축이 필요합니다. 특히 다양한 채널에서 동시에 운영되는 소재들의 상호 작용을 파악하는 것이 핵심입니다.
<핵심 추적 요소>
- 고유 식별자 시스템: 각 소재별 고유 UTM 매개변수 설정
- 크로스 디바이스 추적: 모바일-데스크톱 간 사용자 여정 연결 (구글·유튜브·CTV 등)
- 간접 효과 측정: 디스플레이 광고 노출 후 발생하는 브랜드 검색 및 직접 유입 증가 추적
- 시간별 세분화: 소재 노출 후 전환까지의 시간차 분석
- 채널 간 상호작용: 여러 채널 소재의 복합적 영향 측정
분산된 미디어 환경에서는 사용자의 여정과 잠재 고객을 구매에 더 가깝게 이끄는 많은 접점 전반에서 지속되는 멀티터치 어트리뷰션 추적이 그 어느 때보다 필요합니다. 이를 위해 mDP(GrowthPlatform)와 같은 서드파티 분석 및 측정 도구를 구현하여 고객 여정 분석 및 리포팅을 구축할 수 있습니다.
<멀티터치 어트리뷰션 설정 구성 요소>
충분한 기간 동안 데이터를 수집하여 광고 플랫폼 데이터와 비교 분석하는 것이 중요합니다.
평가 메트릭 |
측정 범위 |
분석 목적 |
총 리드 |
모든 유료 미디어 소스 |
전체 성과 파악 |
채널별 리드 분포 % |
채널별 세분화 |
채널 기여도 분석 |
채널별 전환 경로 길이 |
접점 수 및 시간 |
고객 여정 복잡도 측정 |
5. 구현 사례 : 디스플레이 이미지 소재 중심의 멀티채널 어트리뷰션
디스플레이 이미지 소재의 성과를 정확히 측정하기 위해 주요 마케팅 채널에서 통합 어트리뷰션 시스템을 구축했습니다. 특히 시각적 소재의 특성상 직접적인 클릭보다는 브랜드 인지도와 간접적 영향에 초점을 맞춘 측정 체계를 설계했습니다.
5.1 디스플레이 소재별 고유 식별 시스템 구축
각 디스플레이 이미지 소재에 고유한 식별자를 부여하여 채널 간 성과를 추적할 수 있도록 시스템을 구축했습니다. 동일한 소재가 구글 디스플레이 네트워크, 페이스북, 인스타그램, 유튜브 등 다양한 플랫폼에서 노출될 때 각각의 기여도를 정확히 측정할 수 있는 UTM 매개변수 체계를 설계했습니다.
<소재별 추적 매개변수 예시>
5.2 클릭 기반 전환 추적 체계
디스플레이 이미지 광고의 성과를 정확히 측정하기 위해 실제 클릭 행동과 그 이후의 전환 과정에 집중했습니다. 이를 위해 다음과 같은 측정 기간과 방법을 설정했습니다.
5.3 소재별 성과 분석 대시보드
5.4 채널별 소재 최적화 인사이트
채널에서의 디스플레이 소재 성과 분석을 통해 다음과 같은 채널별 특성을 도출했습니다.
5.5 고객 여정 분석 및 접점 어트리뷰션 모델링
구매 경로에서 가장 일반적인 첫 번째 및 마지막 접점을 결정하기 위해 전환 경로를 심층 분석했습니다. 각 미디어 채널의 구매 경로 길이와 평균 전환 시간을 결정하기 위해 여정 내 시간도 정밀하게 추적했습니다.
<주요 성과 및 개선 사항>
1. 정확도 향상
- 어트리뷰션 정확도 대폭 향상: 기존 플랫폼별 개별 측정 대비 통합 측정으로 중복 제거
2. 예산 최적화 효과
- ROI 상당한 개선: 실제 기여도에 기반한 예산 재배분으로 효율성 극대화
3. 전략적 인사이트 도출
- 채널별 역할 재정의: 각 채널이 고객 여정에서 담당하는 고유 역할 명확화
<맺음말>
AI 기술의 발전으로 마케팅 소재 제작이 쉬워지고 있는 현 시점에서, 정확한 성과 측정과 어트리뷰션 추적의 중요성은 더욱 커지고 있습니다. 멀티터치 어트리뷰션 솔루션을 통해 구축한 포괄적 측정 프레임워크는 단순히 데이터를 수집하는 것을 넘어서, 마케팅 전략의 근본적 개선을 이끌어내는 핵심 도구가 되었습니다.
앞으로도 기술의 발전과 함께 더욱 정교한 측정 방법론이 등장할 것이며, 이를 통해 마케터들은 더욱 데이터 기반의 의사결정을 내릴 수 있게 될 것입니다. 중요한 것은 도구의 활용이 아니라, 고객의 진정한 니즈를 이해하고 가치 있는 경험을 제공하는 것임을 잊지 말아야 할 것입니다.
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