MMP 링크와의 결합 테크닉: 앱스플라이어 원링크(OneLink)나 에어브릿지 스마트링크에 고유 딥링크 값을 매칭해 유입 경로와 인앱 액션을 동시 추적하는 법

1강부터 4강까지 다룬 URI 스킴, 유니버설 링크, 앱 링크, 인앱 브라우저 우회를 마케터가 캠페인마다 매번 직접 조합해 링크를 만드는 것은 비현실적입니다. 앱스플라이어의 원링크(OneLink), 에어브릿지의 스마트링크 같은 MMP 링크는 이 모든 환경 분기(OS 감지, 앱 설치 여부, 인앱 브라우저 여부)를 하나의 링크 뒤에서 자동으로 처리해, 마케터는 링크 하나만 발급하면 되는 구조를 제공합니다.

앱스플라이어 원링크는 deep_link_value, deep_link_sub1~10 같은 파라미터를 쿼리 파라미터로 링크에 추가해 딥링킹·디퍼드 딥링킹 시 개인화된 경험을 제공하는 데 씁니다. 예를 들어 특정 상품 ID를 deep_link_value에 담아 전달하면, 앱이 이 값을 읽어 해당 상품 상세 화면으로 라우팅할 수 있고, deep_link_sub 파라미터에는 캠페인 소재 정보나 프로모션 코드 같은 부가 데이터를 함께 실을 수 있습니다.

유입 링크의 utm_source·utm_campaign 값은 OneLink Smart Script를 통해 매체(pid)·캠페인(c) 파라미터로 자동 변환돼 아웃고잉 원링크 URL에 매핑됩니다. 즉 마케터가 익숙한 UTM 체계로 링크를 발급해도, 원링크 시스템이 뒤에서 이를 MMP가 요구하는 매체·캠페인 식별자 형식으로 자동 변환해주기 때문에 두 체계를 별도로 관리할 필요가 줄어듭니다.

딥링크만 있고 유입 경로 정보가 없다면 어느 캠페인에서 이 딥링크가 발생했는지 알 수 없고, 반대로 유입 경로만 있고 딥링크 값이 없다면 어느 상품·화면으로 연결해야 할지 알 수 없습니다. MMP 스마트링크는 이 두 정보를 하나의 링크 구조 안에 함께 담아, 유입 경로 추적(어트리뷰션)과 인앱 라우팅(딥링킹)을 동시에 해결하는 방식입니다.

앱스플라이어의 통합 딥링킹(Unified Deep Linking, UDL) 방식에서 신규 사용자(디퍼드 딥링크 대상)에게는 deep_link_value와 deep_link_sub1~10 파라미터만 반환되며, 앱 코드는 DeepLink 객체의 공개 변수(예: DeepLink.deeplinkValue)로 이 값을 꺼내 씁니다. 기존 사용자(이미 설치된 앱에서 클릭)와 신규 사용자가 받는 파라미터 구조가 다르므로, 앱의 라우팅 로직에서 이 두 케이스를 명확히 구분해 처리해야 합니다.

OneLink 설정은 마케터와 개발자의 공동 작업이 필요하며, 마케터가 캠페인을 계획하고 파라미터를 실어 링크를 만들어도 개발자가 앱 내 라우팅 처리를 구현해야 실제로 원하는 화면까지 연결됩니다. 마케터가 링크 생성 도구에서 deep_link_value에 상품 ID를 넣는 것까지는 혼자 할 수 있지만, 앱이 이 값을 실제로 읽어 상품 상세 화면을 여는 코드는 개발팀의 몫입니다.

많은 조직이 특정 목적에 따라 여러 MMP를 병행하기보다 하나의 MMP로 표준화하는 편을 선호하지만, 인수합병이나 조직 개편으로 여러 MMP가 혼재하는 경우도 있습니다. 이런 경우 각 MMP의 링크 파라미터 체계가 서로 다르므로, 어떤 캠페인이 어떤 MMP 링크 체계를 쓰는지 명확히 구분해 관리하지 않으면 파라미터 이름 충돌이나 매칭 오류가 생길 수 있습니다.

MMP 링크를 발급한 뒤에는 딥링크 값이 실제로 앱에 정상 전달되는지, 동시에 MMP 대시보드에서 유입 경로(매체·캠페인)도 정상적으로 잡히는지 두 가지를 함께 확인해야 합니다. 어느 한쪽만 확인하고 넘어가면, 예를 들어 화면 라우팅은 되는데 캠페인 리포팅에서는 해당 유입이 "직접 유입"으로 잘못 잡히는 식의 부분적 오류를 놓칠 수 있습니다.

캠페인이 많아질수록 매번 수동으로 UTM·딥링크 값을 조합해 링크를 만드는 작업은 실수가 생기기 쉽습니다. 대부분의 MMP는 링크 생성 API나 스프레드시트 연동 도구를 제공해, 정해진 규칙에 따라 대량의 링크를 한 번에 발급할 수 있게 해줍니다. 이런 자동화 도구를 활용하면 7강에서 다루는 파라미터 네이밍 규칙을 매번 사람이 손으로 맞추다 오타를 내는 위험을 줄일 수 있으며, 캠페인 규모가 커질수록 이 자동화 여부가 운영 리소스를 크게 좌우하며, 수작업으로 버티다 오류가 누적되기 전에 도입 시점을 앞당기는 편이 낫습니다.