💡 이런 고민이 있는 분께 이 페이퍼를 추천해요

이런 고민이 있는 분께 이 페이퍼를 추천해요

• ‘공유하기’ 기반 리퍼럴 마케팅을 본격적으로 운영하려는 마케터

• 리퍼럴 유저와 Paid·Organic 유저의 행동 차이를 비교 분석하고 싶은 분

• 대량의 트래킹 링크를 실시간으로 생성해야 하는 서비스 운영자

배경

패러닷

패러닷의 콘텐츠 제작 AI 캐럿(Carat)은 에이전트 서비스 출시 5개월만에 연간반복수익 100만 달러(ARR $1M) 을 달성하며 콘텐츠 제작 분야에서 빠르게 성장하고 있습니다.

캐럿에서 에이전트와 대화하며 콘텐츠를 제작한 내역은 ‘공유하기’기능을 통해 동료나 지인에게 공유할 수 있습니다. 이 기능을 통해 생성한 AI 대화 및 콘텐츠가 자연스럽게 외부 채널로 확산될 수 있습니다.

캐럿의 인앱 ‘공유하기’ 기능은 단순한 편의 기능을 넘어, 신규 유저 유입을 만드는 핵심 마케팅 채널로 자리 잡았습니다.

Needs

캐럿은 유저가 AI 에이전트와 나눈 대화를 외부 채널로 공유하도록 적극 유도해 왔습니다. 하지만 공유 링크를 통해 유입된 신규 유저가 설치나 가입 같은 핵심 행동을 했을 때, 어떤 공유가 기여했는지 파악할 수 없다는 한계가 있었습니다.

단순히 공유 횟수만으로는 마케팅 성과를 판단하기 어려웠고, 특히 공유자가 생성한 쓰레드 ID와 대화 콘텐츠 맥락을 전환 데이터까지 연결하지 못해 정밀한 분석이 불가능했습니다. 공유 시점의 정보를 잃지 않고 신규 유저의 전환까지 추적할 수 있는 기술적 해결책이 필요했습니다.

액션 아이템

Strategy

패러닷은 ‘공유하기’의 전 과정을 추적하기 위해 에어브릿지 트래킹 링크 생성 API를 핵심 솔루션으로 선택했습니다. 유저가 ‘AI 대화 공유하기’ 버튼을 클릭하는 순간, 고유한 트래킹 링크를 실시간으로 생성하고, 이 링크에 쓰레드 Key와 채널 정보를 동적으로 삽입하는 전략을 수립했습니다. 이를 통해 공유 시점의 문맥을 전환 이후까지 유지하는 구조를 만들었습니다.

트래킹 링크 생성 API 란?

트래킹 링크 생성 API는 channel, deeplinkURL 등의 파라미터를 활용해 맞춤형 딥링크를 생성하는 기능입니다. 캐럿은 deeplinkURL에 쓰레드의 고유 식별자를 실시간으로 삽입하고, API 응답으로 받은 shortURL을 실제 공유 링크로 사용했습니다. 이를 통해 링크 길이를 줄이고 유저의 공유 경험도 함께 개선할 수 있었습니다.

트래킹 링크 생성 API는 channel, deeplinkURL 등의 파라미터를 활용해 맞춤형 딥링크를 생성하는 기능입니다. 캐럿은 deeplinkURL에 쓰레드의 고유 식별자를 실시간으로 삽입하고, API 응답으로 받은 shortURL을 실제 공유 링크로 사용했습니다. 이를 통해 링크 길이를 줄이고 유저의 공유 경험도 함께 개선할 수 있었습니다.

💡 에어브릿지의 트래킹 링크는 다양한 환경에 대응하는 올인원 링크입니다.

트래킹 링크를 통해 다양한 플랫폼, 채널, 상황에서 링크를 클릭하는 유저를 원하는 목적지에 도달시키며, 링크 클릭, 클릭 후 설치, 설치 후 구매 행동 등 유저들로부터 발생한 행동에 어떤 채널이 기여되었는지 분석할 수 있습니다.

How to do

[STEP 1] 트래킹 링크 생성 API 연동

‘AI 대화 공유하기’ 버튼 클릭 시 트래킹 링크 생성 API를 호출하도록 연동했습니다.

channel은 share_agent_thread로 설정해 에이전트 쓰레드를 통해 유입된 유저를 명확히 구분했습니다. deeplinkURL에는 공유가 발생한 쓰레드 Key를 포함해 이후 전환 이벤트와 연결될 수 있도록 구성했습니다.

💡 트래킹 링크 생성 요청 API body 예시

[STEP 2] 공유 링크 배포 및 이벤트 수집

API 호출로 즉시 발급된 trackingLink.shortURL을 유저에게 공유 링크로 제공했습니다. 신규 유저가 링크를 클릭한 뒤 앱 설치나 회원가입 같은 핵심 행동을 수행하면 SDK를 통해 이벤트를 수집했습니다. 이를 통해 share_agent_thread 채널로 유입된 유저의 행동 빈도와 전환 흐름을 체계적으로 기록할 수 있었습니다.

💡 에어브릿지의 ‘소셜 쉐어 프리뷰’ 기능을 통해 OG Tag 정보값(“title”, “description”, “imageUrl”)을 가져올 수 있습니다.

• 소셜 미디어 등에서 커스텀 채널용 트래킹 링크를 공유하면 표시되는 기본 썸네일, 제목, 설명을 설정할 수 있습니다.

• 1MB 미만의 PNG 파일 또는 JPG 파일을 썸네일로 설정할 수 있습니다.

상세한 내용은 Airbridge 가이드의 내용을 참고해주세요!

소셜 쉐어 과정 또한 간편했습니다. 클릭 한 번으로 Agent 쓰레드의 고유 URL이 포함된 딥링크를 생성하고, 이를 다양한 소셜 플랫폼으로 즉시 전달할 수 있었습니다.

특히 공유된 링크를 통해 유입된 유저의 행동 패턴을 에어브릿지의 실시간 이벤트 로그로 확인할 수 있어, 콘텐츠의 도달률과 실제 전환 효과를 빠르게 파악할 수 있었습니다.

[STEP 3] 에어브릿지 리포트로 성과 분석

캐럿은 단순히 리퍼럴 유입 규모를 확인하는 데서 그치지 않고, 공유를 통해 유입된 유저가 실제로 어떤 가치를 만들어낼 수 있는지를 에어브릿지 리포트를 통해 단계적으로 살펴봤습니다.

먼저 액츄얼스 리포트에서 Channel 기준 그룹바이를 적용해 share_agent_thread 채널 유입 성과를 다른 채널과 비교했습니다. 이를 통해 공유 유입 유저의 설치율과 오픈 이후 행동을 Paid·Organic 채널과 동일한 기준에서 확인할 수 있었고, Owned Channel 기준에서도 높은 활동성을 보인다는 점을 확인할 수 있었습니다.

다음으로 트렌드 리포트를 활용해 시간 흐름에 따른 변화를 살펴봤습니다.

share_agent_thread 유입 유저의 주차별 매출 추이를 확인한 결과, 특정 시점 이후 매출이 함께 증가하는 패턴이 관측되었습니다. Event Categories를 함께 분석한 결과, 광고나 크레딧 구매보다 구독 전환이 매출 증가에 더 큰 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있었습니다.

또한 액티브 유저 리포트를 통해 WAU와 같은 활성화 지표와 총 매출액, ARPU, ARPPU를 함께 살펴보며, 공유 유입이 매출 지표와 연결될 가능성을 점검했습니다. 특히 ARPU 대비 ARPPU의 변동성을 통해, 공유 유입 중에서도 고관여 유저가 성과를 견인할 수 있다는 인사이트를 얻을 수 있었습니다.

마지막으로 Funnel 리포트를 활용해 공유 이후 유저가 실제로 어떤 행동을 수행하는지를 단계별로 확인했습니다.

공유된 쓰레드를 통해 앱을 오픈한 유저가 agent_chat과 ai_chat까지 이어지는 전환 흐름을 분석한 결과, 다수의 유저가 핵심 이벤트를 자연스럽게 수행하고 있음을 확인할 수 있었습니다.

여기에 요일별 그룹바이를 적용해 주말에 공유 유입과 실제 활동이 집중되는 경향도 발견할 수 있었습니다. 캐럿은 이 데이터를 바탕으로 리퍼럴 프로모션과 메시지 노출 타이밍을 주말에 맞추는 전략을 구체화해볼 수 있었습니다.

마지막으로 Funnel 리포트를 활용해 공유 이후 유저가 실제로 어떤 행동을 수행하는지를 단계별로 확인했습니다. 공유된 쓰레드를 통해 앱을 오픈한 유저 다수가 agent_chat과 ai_chat까지 자연스럽게 이어지는 흐름을 보였고, 요일별 분석 결과 주말에 공유 유입과 활동이 집중되는 경향도 확인할 수 있었습니다.

이처럼 캐럿은 에어브릿지 리포트를 통해 “얼마나 공유됐는지”가 아니라 “어떤 공유가 성과로 이어질 수 있는지”를 해석하는 데 집중했습니다. 이를 통해 리퍼럴 채널을 감각이 아닌 데이터에 기반해 확장할 수 있는 준비를 갖추게 되었습니다.

Impact

다음은 캐럿의 대표이신 장진욱님과의 인터뷰 내용입니다.

Q. AI 콘텐츠 공유 기반 리퍼럴 성과 측정에서 가장 해결이 시급했던 부분은 무엇인가요?

A. 공유의 가치를 파악하고, 전환 흐름을 이해할 수 있었습니다.

공유 기여도 명확화

에어브릿지 트래킹 링크 생성 API 도입 이후, 캐럿은 ‘공유하기’가 전환으로 이어지는 흐름을 설명할 수 있는 데이터 구조를 갖추게 되었습니다. 이전에는 공유 클릭 수만으로 성과를 추정해야 했지만, 이제는 특정 쓰레드에서 발생한 공유가 설치와 회원가입 같은 핵심 이벤트로 연결되는지를 확인할 수 있는 기준이 마련되었습니다. 이를 통해 공유 기능을 신규 유입에 기여할 가능성이 있는 채널로 바라볼 수 있게 되었고, 향후 투자와 실험을 데이터에 기반해 설계할 수 있는 출발점을 확보했습니다.

전환 흐름 데이터 기반 마련

공유 시점에 생성된 쓰레드 Key를 전환 데이터까지 유지할 수 있도록 설계하면서, 캐럿은 공유 이후 유저 행동을 하나의 흐름으로 추적할 수 있는 데이터 기반을 구축했습니다. 아직 개별 쓰레드 단위의 성과를 본격적으로 분석하는 단계는 아니지만, 어떤 공유가 주요 이벤트로 이어지는지를 확인할 수 있는 구조를 갖추었다는 점에서 의미가 있습니다. 이 기반을 바탕으로 향후 콘텐츠 전략과 공유 기능을 점진적으로 고도화할 수 있는 준비가 이루어졌습니다.

매출 기여 가능성 확인

리퍼럴 유입 유저의 행동과 매출 지표를 살펴본 결과, share_agent_thread 채널은 매출 성과와 연결될 가능성을 확인할 수 있는 단계에 도달했습니다. 공유 활동이 증가하는 시점과 ARPPU 등 매출 지표의 변동이 함께 관측되면서, 공유 기반 유입이 단순 트래픽에 그치지 않을 수 있다는 가설을 세울 수 있었습니다. 캐럿은 이 데이터를 바탕으로 향후 공유 반응이 높은 구간을 중심으로 프로모션과 리마케팅 전략을 설계하며, 수익화로 이어지는 실행을 단계적으로 만들어가고 있습니다.

Key Takeaways

CSM's Insight

트래킹 링크 API를 활용한 인앱 이벤트 추적은 단순히 데이터를 수집하는 데서 끝나지 않습니다. 이 데이터를 개인화된 리워드 캠페인의 트리거로 활용하면, 어떤 유저가 서비스 성장에 기여하고 있는지 보다 명확하게 파악할 수 있습니다. 이를 바탕으로 공유 효과가 높은 콘텐츠와 유저를 중심으로 리퍼럴 전략을 고도화하고, 서비스만의 자생적인 성장 루프를 만들어갈 수 있습니다.

상세한 내용은 Airbridge 가이드의 “리퍼럴 캠페인 시나리오” 내용을 참고해주세요!

AUTHORS

정운채 Unchae Jeong ∙ AB180 ∙ Customer Success Manager

AB180의 Customer Success Manager로서 Airbridge, Braze, Amplitude를 활용하는 다양한 버티컬의 고객사를 담당하고 있습니다. AB180 이전 인하우스와 에이전시에서의 디지털 광고 운영 경험을 바탕으로 고객사들의 솔루션 도입과 활용을 전문적으로 지원합니다.