이 글은 2025년 9월 2일에 업데이트 됐습니다.
마케팅을 하다 보면 ‘이 고객이 어디서 들어왔지?’, ‘어떤 캠페인이 전환에 가장 효과적이었을까?’라는 질문을 수없이 던지게 돼요. 특히 요즘 같이 인스타그램과 유튜브, 네이버, 틱톡, 뉴스레터 등 마케팅 채널이 다양해지는 시대에서는 정확한 유입 분석이 반드시 필요하죠.
이럴 때 꼭 필요한 것이 바로 UTM 코드예요. UTM은 여러 마케팅 채널로부터 웹사이트로 유입되는 방문자의 경로와 행태를 데이터로 추적할 수 있게 도와줘요. 단순히 링크 뒤에 붙는 몇 글자의 코드 같아 보이지만, 실제로는 캠페인별 성과 측정과 ROI 분석, 나아가 마케팅 예산 효율화까지 유용하게 활용할 수 있어요.
데이터 중심의 마케팅을 위해서는 단순히 방문자 수만 파악하는 게 아니라 ‘성과가 실제로 어디에서, 어떻게 발생했는지’를 알아야 진짜 효과적인 예산 배분·전략 수립이 가능해져요.
이번 글에서는 UTM 코드의 정의부터 파라미터별 구성, 활용법, 성과 측정 방법, 그리고 주의해야 할 실수와 관리 팁까지 차근차근 살펴볼게요.
📌 오늘의 Key Takeaways
"UTM"은 "Urchin Tracking Module"의 약자로, Urchin Software Corporation에서 개발된 트래킹 코드예요. 이 코드의 개발사인 Urchin Software Corporation은 구글에 인수합병되었고, 이 개발사의 연구를 기반으로 하여 현재 우리가 알고 있는 Google Analytics가 만들어지게 됐어요.
UTM 코드는 링크에 해당하는 웹사이트 주소 뒤에 붙게 되며, GA에 해당 링크의 정보를 전달하는 역할을 수행합니다. 이 코드를 광고, 뉴스레터, SNS, 배너 등 각 마케팅 채널의 링크에 부착하면 방문자가 "어디서, 어떤 방식으로, 어떤 캠페인을 통해" 들어왔는지 정밀하게 구분할 수 있어요.
UTM 코드가 적용된 링크의 예는 다음과 같습니다.
일반적인 도메인 링크(https://www.airbridge.io)와 다르게 뒤에 여러가지 파라미터가 붙어있는 것을 확인할 수 있어요.
쉽게 말해, UTM 코드는 링크에 붙는 꼬리표라고 생각하시면 돼요. 특정 캠페인에서 발행한 링크 뒤에 UTM 파라미터를 붙이면, 그 링크를 통해 들어온 사용자가 어떤 경로로 들어왔는지, 어떤 캠페인 덕분에 방문했는지를 GA 같은 분석 툴에서 확인할 수 있어요.
하지만 정리되지 않은 UTM 코드의 경우 오히려 혼란을 가중시킬 수 있으며, 이에 따라 분석 역시 매우 힘들어질 수 있어요. 그러므로, 마케터 입장에서는 UTM 코드를 적용함에 있어 전략적인 접근이 매우 중요해요. 이러한 전략적 접근이 이루어지기 위해서는 먼저 UTM 코드가 중요한 이유와, 그 구성요소인 파라미터에 관해 알아야 해요.
많은 마케터가 어떤 채널이 가장 ROI가 높은지 알고 싶을 텐데요. UTM 코드를 삽입하면 이를 명확하게 파악할 수 있어요.
방문자별로 ‘어떤 채널(페이스북, 네이버, 유튜브, 이메일 등)’에서, ‘어떤 광고 방법(cpc, blog banner, newsletter 등)’과 ‘어떤 캠페인(spring_sale, launch_event 등)’을 통해 유입되었는지까지 세분화해서 추적할 수 있어요.
예를 들어 UTM 파라미터를 광고 채널별, 마케팅 소재별, 캠페인명별로 세팅해두면, 웹사이트 접속자들이 어디서 어떻게 흘러들어왔는지 하나 하나 데이터로 명확히 구분할 수 있어요.
동일한 예산을 투입했을 때, 어떤 채널이 더 효율이 좋은지 쉽게 확인할 수 있고, 실제로 전환이나 매출을 많이 일으키는 광고 채널(예: 네이버 vs. 인스타그램 vs. 유튜브)을 파악해, 다음 캠페인 예산을 더 효율적으로 편성할 수 있어요.
똑같은 메시지와 콘텐츠라도 A는 이메일로, B는 유튜브 광고로 보냈을 때 어느 쪽에서 더 효과가 있는지 실시간으로 데이터를 비교 분석하면서, 어떤 유형의 콘텐츠와 캠페인 구조가 잘 먹히는지 지속적으로 개선할 수 있어요.
또한 같은 채널 내에서 테스트를 하더라도 광고 카피나 디자인, 랜딩페이지 버전을 다르게 적용할 수 있는데요. 여기서도 각각 다른 UTM으로 구분하면 어떤 버전이 가장 성과에 유의미한지 테스트할 수 있어요.
이처럼 데이터 기반으로 캠페인을 평가하고 개선할 수 있어서, 감이 아닌 사실에 근거한 마케팅 전략을 수립할 수 있어요.
실제로 전환이나 매출을 많이 일으키는 광고 채널과 광고 소재로 마케팅 예산을 집중시켜서 기존보다 더 높은 성과를 달성할 수 있어요.
반대로 UTM 태그 없이 단순 URL만 배포하면, 구글 애널리틱스나 앰플리튜드 등 분석 도구에서는 여러 경로에서 들어온 트래픽을 제대로 분류하지 못해 거의 대부분을 ‘Direct(직접 유입)’ 또는 ‘Other(기타)’ 카테고리로 처리하게 돼요.
이러면 각 채널, 캠페인, 소재별로 유입 효과가 어떻게 달라졌는지 아예 판별이 불가능해지고, 마케팅 전략이나 광고 효율화 작업도 데이터 없이 ‘감’에 의존할 수밖에 없어요.
결국 UTM 없이 마케팅하면 성과 관리는 물론, 전략적 개선과 투자 의사결정이 모두 제한될 수밖에 없습니다.
UTM 코드는 5가지 주요 파라미터로 구성돼요.
좀더 간략하게 정리하자면, UTM 코드는 유입에 대하여 다음 3가지 유용한 정보를 이야기해줍니다.
1. 해당 유입이 어디로부터 발생하였는가?
2. 해당 유입이 어떻게 발생하였는가?
3. 해당 유입이 왜 발생하였는가?
그리고, 이 각각의 정보들은 UTM 파라미터 값을 통해 GA에 전달됩니다. 필수 파라미터로는 "Source", "Medium", "Campaign"이 있고, 검색광고의 경우 "Term", 기타 블로그 등의 경우 "Content" 파라미터를 사용합니다.
유입의 UTM 코드를 통한 처리과정을 간단히 도식화하면 다음과 같습니다.
더 자세히 알아보기 위하여, 위의 주소의 예를 다시 살펴보면 다음과 같습니다.
해당 링크는 블로그의 링크이므로, "Source", "Medium", "Campaign", "Content"의 4개의 파라미터가 사용됐어요. 각각의 파라미터 앞에는 이 파라미터가 utm 코드의 일부임을 나타내는 "utm_" 값이 붙여져 사용됐어요.
각각의 파라미터에 대하여 조금 더 심도있게 살펴보도록 하겠습니다.
"Source" 파라미터는 해당 유입이 어디에서 발생하였는지를 전달해줘요. 해당 링크에 *&utm_source=*를 삽입하면, 이는 이 링크를 통해 들어온 유입들에 대하여 "해당 유입이 어디에서 왔다"를 태깅하는 것과 동일한 효과를 가지고 있어요.
구글은 이 "Source" 파라미터를 referrer, 즉 유입을 해당 페이지로 보내주는 매체를 지칭하도록 세팅하는 것을 권장하고 있어요. 그러므로 google, facebook 등의 매체명을 "Source" 파라미터로 태깅하는 것을 추천드려요. 예를 들면 구글을 통해 들어온 유입이라면 "&utm_source=google"로 태깅하는 것입니다.
"Medium" 파라미터는 해당 유입이 어떻게 발생하였는지를 전달해줘요. 즉, 링크에 &utm_medium= 을 삽입하게 되면, 이는 이 링크를 통해 들어온 유입들에 대하여 "해당 유입은 이런 방법으로 들어왔다"를 태깅하는 것과 같은 효과를 가져요.
"Medium" 파라미터는 "Source" 파라미터보다 다양한 방식으로 표현될 수 있어요. 구글은 "Medium" 파라미터를 유입이 유도된 마케팅 방식을 지칭하도록 세팅하는 것을 권장하고 있어요. 이러한 Medium의 종류를 간단히 보면 다음과 같아요.
"Campaign" 파라미터는 해당 유입이 어떤 캠페인에 의해서 발생하였는지를 전달해줘요. 링크에 &utm_campaign 을 삽입하게 되면, 이는 이 링크를 통해 들어온 유입들에 대하여 "해당 유입은 이 캠페인에 의해 들어왔다"를 태깅하는 것과 같은 효과를 가져요.
캠페인의 경우, "Source" 파라미터와 "Medium" 파라미터가 일관성 있게 쓰여졌다는 전제 하에, 마케터의 재량에 따라 다양한 방법으로 이용될 수 있는데요. 할인 이벤트의 이벤트명이나 해당 캠페인의 목적을 작성할 수 있어요. 예를 들어, 6월의 우산 할인 이벤트를 시행하고자 한다면 "&utm_campaign=june_umbrella_event" 등으로 태깅이 가능해요.
"Content" 파라미터는 해당 유입이 어떤 내용을 가진 포스팅/광고에 의해서 발생하였는지를 전달해줘요. 주로 "Campaign" 파라미터의 하위 구분으로 자주 활용되며, "Campaign"과 비슷하게 마케터의 재량에 따라 자유롭게 활용할 수 있어요.
특히 A/B 테스트에 적절히 활용될 수 있어요. 위의 우산 할인 이벤트의 예를 들자면, A광고에서는 할인을 소구하였고 B광고에서는 묶음배송을 소구했다고 가정해 볼게요. 그럼 여기서 A광고에는 "&utm_content=discount" , B광고는 "&utm_content=delivery" 로 태깅하여 캠페인 차이를 분석할 수 있어요.
"Term" 파라미터는 주로 검색광고에서 활용되며, 해당 유입이 어떤 내용을 가진 키워드에 의해서 발생하였는지를 전달해줘요. GA를 통해서 검색광고를 분석할 때 필수적으로 적용되어야 하는 파라미터라고 할 수 있어요. 예를 들면, "앰플리튜드"를 검색해서 들어온 유입에 대하여 태깅할 때에는 "&utm_term=앰플리튜드" 와 같은 형태로 사용됩니다.
에어브릿지 심플링크는 GA와의 연동을 통하여 이러한 UTM 코드를 클릭 몇번으로 간단하게 삽입하고 관리할 수 있는 기능을 제공하고 있습니다. 대쉬보드를 통하여 선택된 옵션들은 각각의 UTM 코드로 변환되어 심플링크에 내재되게 되며, 심플링크를 클릭하면 해당 UTM 코드의 정보들이 GA로 자동 전달되게 됩니다.
Airbridge 심플링크는 GA와의 연동을 통하여 이러한 UTM 코드를 클릭 몇번으로 간단하게 삽입하고 관리할 수 있는 기능을 제공하고 있습니다. 대쉬보드를 통하여 선택된 옵션들은 각각의 UTM 코드로 변환되어 심플링크에 내재되게 되며, 심플링크를 클릭하면 해당 UTM 코드의 정보들이 GA로 자동 전달되게 됩니다.
UTM 코드를 처음 작성하는 분들에게는 파라미터를 어떻게 삽입해야 하는지 헷갈릴 거예요. UTM은 단순히 값만 채우는 것이 아니라, 작성하는 규칙과 프로세스를 정해두는 것이 매우 중요해요. 올바른 UTM 코드 설계를 위한 팁을 알려드릴테니 참고하세요.
채널(utm_source), 매체(utm_medium), 캠페인명(utm_campaign) 등은 조직이나 프로젝트 내에서 일종의 규칙으로 표준화하여 만들어 관리하면 좋아요.
예를 들어, 한글 대신 반드시 영문명을 쓰고, 모두 소문자로 통일하고, 띄어쓰기 대신 언더바(_)를 사용하는 등의 규칙을 정할 수 있어요. 그래야 UTM이 나뉘어져서 데이터가 분산되는 일이 없어요.
utm_source(소스), utm_medium(매체), utm_campaign(캠페인명) 이 3가지는 반드시 포함해야 해요. utm_content(소재 구분), utm_term(키워드 구분)은 필요할 때만 사용해 혼동을 방지해 주세요. 이를 빼먹으면 트래픽 추적의 정확도가 크게 떨어져요.
GA4나 앰플리튜드, 에어브릿지 등 데이터 분석툴은 대소문자를 각각 다른 값으로 인식해요. ‘facebook’과 ‘Facebook’이 완전히 별개의 채널로 집계되죠. 또 띄어쓰기를 입력하면 URL 인코딩 때문에 ‘%20’으로 변환돼 값이 난잡해질 수 있으니 반드시 언더바(_) 혹은 하이픈(-)으로 대체하세요.
utm 파라미터에 한글을 입력하면 URL이 깨지거나 인식 오류가 발생할 수 있으니, 영문과 숫자만 사용하는 것이 안전해요. 꼭 한글을 넣어야 할 경우에는 반드시 URL Encoding을 적용하세요.
너무 길거나, 의미를 알기 어렵게 작성하면 나중에 마케터가 데이터를 해석하는 데 어려움을 겪을 수 있어요. 불필요하게 모든 파라미터를 다 쓰기보다는 목적에 맞게 최소화하세요.
예를 들어 “utm_campaign=2025_spring_super_sale_promotion_best_ever”처럼 긴 값보다 “utm_campaign=may_sale”처럼 간결하게 쓰는 것이 좋아요. 그리고 UTM 코드를 복사·공유할 때는 꼭 오타나 중복, 누락이 없는지 재확인해야 해요.
잘못된 UTM 코드를 사용하면 실제 데이터 분석뿐만 아니라 마케팅 의사결정에 치명적인 영향을 줄 수 있어요. 각각의 이슈를 좀 더 구체적으로 설명하면 다음과 같아요.
UTM 파라미터에 오타가 있거나 대소문자가 혼용되고, 팀에서 네이밍 규칙 없이 각자 제멋대로 값을 넣으면 데이터 분석 툴(GA, 앰플리튜드 등)이 동일한 소스를 완전히 다른 채널로 인식하게 돼요.
예를 들어 같은 매체를 utm_source=facebook과 utm_source=fb로 혼용해서 쓰면, GA나 분석 툴에서는 서로 다른 소스로 인식해버려요. 이 경우 실제로는 페이스북 캠페인 하나인데, 리포트에서는 두 개로 쪼개져 보이게 되죠.
그 결과, 전체 캠페인 성과와 매체별 퍼포먼스를 정확히 비교하기가 어려워져요. 이로 인해 데이터의 일관성이 붕괴되면서 신뢰할 수 없는 리포트가 만들어져요.
UTM 파라미터가 빠지거나 잘못 입력되면 해당 유입이 ‘Direct(직접 유입)’나 ‘Other’로 잡혀버려요. 특히 이메일, 배너 광고처럼 ‘소스 구분’이 중요한 채널에서는 이런 실수가 자주 발생해요.
결국 이 트래픽이 어디서 유입된 것인지 알 수 없게 되며 실제로 캠페인별 성과를 비교·개선할 근거 데이터가 사라져요. 또한 특정 캠페인이 실제보다 성과가 낮게 잡히고, 반대로 ‘Direct’ 채널이 과대평가되는 등 캠페인 성과가 왜곡될 수 있어요.
“utm_content”는 광고 소재별 성과를 비교하는 데 자주 쓰이는데요. 그런데 이를 “content=a”, “cnt=a” 등으로 제각각 표기하면, 각각 다른 데이터로 쪼개져 버려요. 그 결과, A/B 테스트의 의미가 사라져 버려서, 어떤 메시지나 디자인이 더 효과적인지 제대로 판단할 수 없게 돼요.
캠페인이 몇 개 없을 때는 수동으로 모든 UTM을 확인할 수 있지만, 시간이 지나 수십, 수백 개의 캠페인을 운영하면 잘못된 UTM 태깅이 누적돼 데이터가 엉망이 되어버려요. 결국 분석보다 데이터 정리에 더 많은 리소스를 써야 하고, 장기적으로 마케팅 효율이 떨어지게 돼요.
게다가 이 과정에서 네이밍이 통일되지 않거나 기록/관리 체계 없이 여러 실무자가 UTM 코드를 별도로 작성하면, 같은 채널·캠페인 내에서도 데이터가 여기저기 흩어지고, UTM 값의 파편화와 유실로 인해 분석 결과가 왜곡돼요.
마케팅 회의 때 “실제 페이스북 광고 성과가 왜 이렇게 적게 나오지?” “왜 똑같은 캠페인인데 이름이 여러 개로 나누어져 있지?”와 같은 혼선이 반복될 수밖에 없어요.
마지막으로 중요한 UTM 성과 측정은 GA4나 앰플리튜드와 같은 데이터 분석 툴에서 확인할 수 있어요.
GA4 보고서에서 '획득 → 트래픽 획득' 또는 '참여도 → 페이지 및 화면' 메뉴에서 UTM 파라미터들을 입력하여 확인할 수 있어요.
예를 들어, 오가닉 유입 검색어(utm_term)를 확인하고 싶다면, 획득 보고서에서 확인하고자 하는 페이지를 필터링 한 후 [+] 항목에서 ‘트래픽 소스 → 세션 수동 검색어’를 설정하시면 돼요.
만약 어떤 마케팅 캠페인(utm_campaign)으로 사용자들이 유입됐는지 알고 싶다면, ‘참여도 → 페이지 및 화면’로 접속한 후 [+] 항목에서 ‘트래픽 소스 → 세션 캠페인’을 설정하면 확인할 수 있어요.
이렇게 utm_source(채널), utm_medium(매체), utm_campaign(캠페인명) 기준별로 항목을 설정해서 데이터를 측정할 수 있고, 캠페인별로 실제 발생하는 매출, 목표 전환(회원가입, 결제, 문의 등)과 연계해 성과를 입체적으로 비교할 수 있게 돼요.
마케팅 자동화 & 프로덕트 분석 툴 앰플리튜드(Amplitude)에서도 UTM 파라미터를 분석할 수 있어요.
앰플리튜드 접속 후 ‘마케팅 분석 → 페이지 참여’로 이동한 후 데이터 확인을 원하는 페이지를 필터링하세요. 그후 utm 소스, utm 미디엄, utm 캠페인 버튼을 클릭하면 원하는 데이터를 확인할 수 있어요.
단, UTM 데이터만으로는 ‘유저가 이후에 어떻게 행동했는지’까지는 깊게 알기 어려워요. 특히 GA4는 주로 유입 분석에 강점이 있지만 유저가 구체적으로 웹사이트에서 무엇을 했는지는 알 수 없어요.
그래서 앰플리튜드에서는 히트맵(Heatmaps)과 세션 리플레이(Session replay) 기능으로 실제로 유저가 어디를 많이 클릭했는지, 스크롤을 얼마나 내렸는지, 실제로 마우스를 어떻게 움직였는지를 영상으로 확인할 수 있어요.
만약 GA4보다 더 깊이 있는 데이터를 확인하고 싶다면 앰플리튜드를 적용하는 것도 좋은 방법입니다.
UTM 코드는 마케터라면 반드시 익혀야 할 기본이자 필수 도구입니다. 제대로 활용하면 광고비를 아끼고, 성과를 높이며, 고객 여정을 더 정확하게 이해할 수 있어요.
특히 단순 GA$에서의 클릭 수를 넘어, 앰플리튜드 같은 데이터 분석 솔루션과 함께 활용하면 고객의 실제 행동(회원가입, 구매, 이탈 등)까지 추적할 수 있어 더 정교한 분석이 가능해요.
그러므로 아직도 감에 의존한 마케팅을 하고 계시다고 생각된다면, 지금 바로 UTM 코드로 데이터 기반 마케팅의 첫 걸음을 떼 보세요.
UTM 코드를 체계적으로 관리하면서 더 정교하고 정확한 데이터 분석과 인사이트가 필요하다면, 지금 바로 앰플리튜드와 같은 데이터 분석 솔루션도 적극적으로 활용해보세요!
