UTM 파라미터

본 내용은 데이터리안 ‘SQL 데이터 분석 캠프 실전반’을 수강하며 작성한 내용입니다.

그리고 다음 글을 참고했습니다: https://datarian.io/blog/utm-parameter

 

유입채널 알아보기

제 블로그를 방문하는 사람들은 어떤 채널을 통해서 들어오는 걸까요? 아마 제가 공유한 링크를 통해 방문하는 제 지인들이 대부분일 것이고, 구글이나 네이버 검색으로 들어오는 유저도 있을 것입니다. (순수 검색으로 들어온 유저들은 organic 유입이라고 합니다.) 저는 외부 채널을 통한 홍보 활동을 하고 있지 않기 때문에, 두 가지 경로가 유일하겠지만, 유튜브 채널이나 오픈카톡방 등 다른 공식 채널을 운영하고 있거나 에브리타임 등 커뮤니티에 홍보글을 올리기도 한다면, 다양한 경로가 존재할 것입니다.

유입채널 데이터는 어떻게 볼 수 있을까?

여러 채널을 통해 마케팅을 하고 있다면, 어떤 채널이 가장 효과적인지 궁금할 것입니다. 그리고 당연히 각 유입채널의 성과를 알아내려면, 어떤 유저가 어떤 채널로 유입되었는지 데이터를 쌓아놔야 하겠죠.

UTM 파라미터란

마이애미 여행을 가기 전, 친구들과 어떤 호텔에 묵을지 정하면서 괜찮은 호텔을 발견할 때마다 링크를 보내곤 했어요. 하지만 링크가 진짜 어마어마하게 길었답니다. 이게 UTM 파라미터를 사용해서 그런거라고 하네요.

링크 중간에 물음표가 있었는데요, 물음표 앞까지가 원래 url이고 그 뒤에 달린 것들은 모두 유입경로를 표시해주는 UTM 파라미터라고 합니다. 앞으론 물음표 앞까지만 보내야겠네요. 그래도 똑같은 페이지를 볼 수 있을테니까요!

 

UTM 파라미터는 아래 다섯가지를 포함합니다.

• utm_source: 유입채널 (e.g. 유튜브)
• utm_medium: 유입된 매체 (e.g. 이메일)
• utm_campaign: 유입된 마케팅 캠페인
• utm_term: (옵션) 검색 유입의 경우 검색하고 들어온 키워드 / 유료 광고의 경우 타겟
• utm_content: (옵션) 유입된 컨텐츠

즉, 원문 링크가 https://review-ml.tistory.com/67 일때

UTM 파라미터를 포함하게 되면 https://review-ml.tistory.com/67?utm_source=youtube&utm_medium=footer&utm_campaign=sql_advanced_orientation 가 될 수 있겠죠.

UTM 파라미터에도 규칙이 필요합니다

UTM 파라미터는 유입채널 추적을 위해 마케터가 (혹은 필요한 사람이) 직접 설정하는 것이기 때문에, 같은 사이트에서 오는 트래픽이라도 사람들이 설정하는 방식에 따라 다르게 기록될 수 있어요. 예를 들어, 어떤 사람은 인스타그램에서 오는 트래픽을 추적하기 위해 utm_source=ig라고 설정할 수도 있고, 다른 어떤 사람은 똑같이 인스타그램에서 오는 트래픽을 추적하기 위해 utm_source=instagram이라고 설정할 수도 있는 거예요.

같은 사이트에서 들어오는 트래픽이라고 UTM 파라미터가 일관되지 않으면 서로 다른 소스로 인식될 수 있기에, 원활한 분석을 위해서는 꼭 규칙이 필요합니다.

• UTM 파라미터 값을 한글로 넣어줘도 되지만, 한글이 변환되면서 링크가 매우 길어질 수 있다는 점을 알아둬야 해요.
• 일일이 타이핑해서 UTM 파라미터를 입력해주는 것도 가능하지만, 구글에서 제공하는 Campaign URL Builder를 사용하면 UTM 파라미터를 사용한 링크를 쉽게 만들 수 있어요. 원하는 UTM 파라미터 값ㅇ르 입력하면 자동으로 링크를 생성해주고, 단축 url까지 한번에 만들 수 있답니다.

GA4에서 유입경로 데이터 확인하기

GA4에서는 UTM 파라미터 값을 볼 수 있도록 제공해주고 있습니다. 보고서 > 참여도 > 페이지 및 화면 메뉴로 들어가면 페이지별 조회수를 확인할 수 있어요. 검색창에 페이지 제목을 입력해주고 + 버튼을 누르면 메뉴가 나옵니다. 

• 획득: 사용자를 기준으로 트래픽 유입경로를 확인할 수 있습니다.
• 세션 획득: 세션을 기준으로 트래픽 유입경로를 확인할 수 있습니다. '세션 획득'이 따로 있는 이유는, 사용자의 활동이 연속되었는지 확인하기 위함입니다. 임의의 시간을 기준으로 같은 사용자의 행동이라도 구분해서 기록합니다.