NT 파라미터, UTM, 리퍼러 상황별 유입 분석 이 영상으로 끝내세요!

김경연 마케터
2026-01-26
조회수 : 61
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영상개요
마케터라면 누구나 광고 성과를 명확히 파악하고 싶을 겁니다. 단순한 지표 확인을 넘어, 어떤 고객이 어떤 경로로 유입되어 우리 제품에 어떤 반응을 보이는지 정확히 알아야만 진정한 퍼포먼스 마케팅이 가능하죠. 하지만 수많은 매체와 플랫폼을 오가며 발생하는 유입 데이터를 정교하게 분석하기란 쉽지 않은 일입니다.
이번 영상은 바로 이런 고민을 해결해 줄 실무 꿀팁을 대방출합니다. 리퍼러, UTM, 그리고 NT 파라미터 같은 핵심 추적 개념부터 각 매체 특성에 맞는 최적의 활용법까지, 복잡했던 광고 성과 추적의 모든 것을 속 시원하게 풀어드립니다.
브라우저가 자동으로 이전 페이지 URL을 기록하는 '리퍼러'는 편리하지만, 직접 주소를 입력하거나 즐겨찾기, 또는 메신저나 앱을 통한 유입 시에는 유실되기 쉽다는 치명적인 한계가 있죠. 이런 맹점을 극복하고 더 정확한 데이터 분석을 위해 탄생한 것이 바로 '트래킹 링크'입니다. 웹 주소 뒤에 마케팅 채널, 캠페인명, 소재명, 키워드 등 세부 정보를 담은 '파라미터'를 붙여 유저 여정을 꼼꼼히 추적하는 방식인데요. 특히 구글 애널리틱스(GA4)에서는 UTM 파라미터를 활용해 랜딩 페이지의 상세 이탈률, 스크롤 뎁스, 체류 시간 등 사용자 행동을 소재 단위로까지 고도화하여 분석할 수 있습니다. 스크립트 설치가 어려운 네이버 스마트스토어에서는 NT 파라미터로 유입 경로를 분류하고, 쿠팡이나 앱 전환 광고 같은 경우에는 리디렉션 트래킹 링크를 활용해 유실 값 없이 성과를 측정하는 실질적인 노하우를 알려드립니다.
내 광고 예산이 헛되지 않도록, 그리고 고객 행동을 깊이 이해하여 마케팅 전략을 한층 더 업그레이드하고 싶다면 이 영상이 바로 당신을 위한 해답입니다. 지금 바로 확인하고 데이터 고도화의 기회를 잡으세요!
이번 영상은 바로 이런 고민을 해결해 줄 실무 꿀팁을 대방출합니다. 리퍼러, UTM, 그리고 NT 파라미터 같은 핵심 추적 개념부터 각 매체 특성에 맞는 최적의 활용법까지, 복잡했던 광고 성과 추적의 모든 것을 속 시원하게 풀어드립니다.
브라우저가 자동으로 이전 페이지 URL을 기록하는 '리퍼러'는 편리하지만, 직접 주소를 입력하거나 즐겨찾기, 또는 메신저나 앱을 통한 유입 시에는 유실되기 쉽다는 치명적인 한계가 있죠. 이런 맹점을 극복하고 더 정확한 데이터 분석을 위해 탄생한 것이 바로 '트래킹 링크'입니다. 웹 주소 뒤에 마케팅 채널, 캠페인명, 소재명, 키워드 등 세부 정보를 담은 '파라미터'를 붙여 유저 여정을 꼼꼼히 추적하는 방식인데요. 특히 구글 애널리틱스(GA4)에서는 UTM 파라미터를 활용해 랜딩 페이지의 상세 이탈률, 스크롤 뎁스, 체류 시간 등 사용자 행동을 소재 단위로까지 고도화하여 분석할 수 있습니다. 스크립트 설치가 어려운 네이버 스마트스토어에서는 NT 파라미터로 유입 경로를 분류하고, 쿠팡이나 앱 전환 광고 같은 경우에는 리디렉션 트래킹 링크를 활용해 유실 값 없이 성과를 측정하는 실질적인 노하우를 알려드립니다.
내 광고 예산이 헛되지 않도록, 그리고 고객 행동을 깊이 이해하여 마케팅 전략을 한층 더 업그레이드하고 싶다면 이 영상이 바로 당신을 위한 해답입니다. 지금 바로 확인하고 데이터 고도화의 기회를 잡으세요!
마케터라면 광고 성과를 단순 지표가 아닌 고객의 유입 경로와 행동 흐름까지 명확히 파악해야 합니다.
하지만 여러 매체에서 발생하는 데이터를 정확히 추적하고 분석하는 일은 쉽지 않죠.
이번 영상에서는 이런 고민을 해결하기 위해 리퍼러, UTM, NT 파라미터 등 핵심 트래킹 개념과 실무 활용법을 정리했습니다.
리퍼러의 한계부터 트래킹 링크를 활용한 정확한 유입 경로 추적, GA4에서 UTM을 활용해 소재 단위로 사용자 행동을 분석하는 방법까지 다룹니다.
또한 네이버 스마트스토어에서는 NT 파라미터, 쿠팡·앱 광고에서는 리디렉션 트래킹 링크를 활용해 유실 없이 성과를 측정하는 실전 노하우도 함께 소개합니다.
광고 예산을 낭비하지 않고, 고객 행동을 기반으로 한 단계 더 정교한 퍼포먼스 마케팅을 하고 싶다면 꼭 확인해보시기 바랍니다. 데이터 고도화의 방향이 훨씬 명확해질 것입니다.
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