ChatGPT가 UTM을 떼고 보냅니다

10월 9일을 전후해 ChatGPT에서 들어오는 방문에 붙어 있던 utm_source=chatgpt.com 값이 사라졌다는 보고가 나왔습니다. 태그만 빠진 게 아니라 리퍼러(어디서 왔는지 알려주는 값)도 함께 전달되지 않는 사례가 확인됐습니다. 결과는 단순합니다. 지난주까지 'ChatGPT'로 집계되던 방문이 이번 주부터 '직접(Direct)'으로 들어옵니다.

그래서 지금 해야 할 일은 AI 유입을 되찾는 작업이 아닙니다. 10월 9일을 기준일로 못 박고, 그 앞뒤를 같은 선에 놓고 비교하지 않도록 보고서 구조를 손보는 일이 먼저입니다. 이 구분을 못 하면 다음 달 보고 자리에서 "AI 유입이 70% 빠졌다"와 "직접 유입이 늘었으니 브랜드가 강해졌다"가 같은 표에서 동시에 나옵니다. 둘 다 틀린 설명입니다.

<무엇이 바뀌었나>

올해 6월부터 ChatGPT는 답변 안의 링크에 utm_source=chatgpt.com을 붙여 보냈습니다. 광고·분석 쪽에서는 이 값 하나로 AI 답변 경유 방문을 따로 떼어 볼 수 있었습니다. 업계에서 'AI 유입'이라고 부르던 숫자의 상당 부분이 사실은 이 태그로 잡힌 숫자였습니다.

이번에 관측된 변화는 두 겹입니다. 첫째, 그 태그가 링크에서 빠졌습니다. 둘째, 링크를 여는 방식 자체가 바뀌어 리퍼러가 넘어오지 않습니다. 어도비의 세드릭 휘슬러는 GPT-6가 링크를 window.open(url, "_blank", "noopener,noreferrer") 형태로 연다고 밝혔습니다. noreferrer가 붙으면 도착한 사이트는 출발지를 알 수 없습니다. 태그도 없고 리퍼러도 없으면, 분석 도구가 쓸 수 있는 단서가 하나도 남지 않습니다. 그래서 '직접'으로 떨어집니다.

중요한 전제가 하나 더 있습니다. 오픈AI의 공식 발표는 없습니다. 의도한 변경인지, 출시 과정에서 생긴 결과인지 확인되지 않았습니다. 보고서에 쓸 때는 '관측된 현상'으로 적고, 원인은 비워 두는 편이 안전합니다.

<숫자로 본 변화>

휘슬러는 ChatGPT 유입이 전체 방문의 5% 이상을 차지하는 약 500개 페이지를 모아 10월 9일부터 13일까지를 직전 주와 비교했습니다.

ChatGPT 유입: 하루 약 3만 1,000건 감소 직접 유입: 같은 페이지에서 하루 약 2만 6,000건 증가 ChatGPT 유입이 줄어든 페이지 3곳 중 2곳에서 직접 유입이 늘어남 검색 유입: 약 7% 감소(다른 자료의 같은 기간 흐름과 비슷한 수준)

빠진 쪽과 늘어난 쪽의 규모가 비슷합니다. 여기에 행동 패턴 근거가 하나 더 붙습니다. 모바일에서 새로 생긴 직접 방문자 가운데 동의 배너를 본 비율은 44%였고, 기존 ChatGPT 방문자는 55%였습니다. 완전히 같지는 않지만, 전혀 다른 집단이라고 보기도 어려운 수준입니다. 즉 '새로 유입된 직접 방문'이라기보다 '옷을 갈아입은 ChatGPT 방문'으로 읽는 편이 자연스럽습니다.

같은 시기 별도 관측도 있습니다. 세바스티앙 비야르는 10월 9일 이후 ChatGPT 사람 유입과 ChatGPT 사용자 쪽 봇 트래픽이 함께 급감했고, 같은 기간 OAI-SearchBot의 접근은 늘었다고 보고했습니다. 사람이 덜 오는데 수집 봇은 더 온다는 조합입니다. AI가 우리 페이지를 덜 읽는 게 아니라, 읽은 결과를 사람이 어떻게 타고 들어오는지가 안 보이게 된 상황으로 해석됩니다.

<원래부터 과소 집계였다는 점>

이번 변화가 유난스러워 보이지만, AI 유입이 직접으로 섞이는 일은 처음이 아닙니다. 브랜드 패널 기준으로 AI 유입을 엔진별로 쪼갠 조사에서 ChatGPT 비중은 2026년 3~4월 평균 62.6%로 집계됐는데, 해당 조사도 리퍼러를 떼고 보내는 앱 때문에 AI 유입의 일부가 직접으로 넘어가고 따라서 실제보다 적게 잡힌다는 단서를 함께 달았습니다.

정리하면 이렇습니다. AI 유입 숫자는 원래도 하한선이었고, 이번 변화로 하한선이 더 내려갔습니다. 그 숫자를 성과 지표로 들고 있었다면 지표를 바꿀 때입니다.

<지금 해야 할 다섯 가지>

첫째, 기준일을 고정합니다. 10월 9일을 경계로 두고, 그 전과 후를 한 줄 추세로 잇지 않습니다. 보고서에는 '해당 구간 측정 기준 변경'이라고만 적고, 그래프는 끊어 그립니다. 빈칸을 0으로 채우면 다음 달에 또 설명해야 합니다.

둘째, 직접 유입을 한 덩어리로 두지 않습니다. 직접 유입을 랜딩 페이지별로 쪼개면 성격이 금방 갈립니다. 브랜드명으로 들어오는 사람은 홈이나 주요 랜딩에 떨어지고, AI 답변을 타고 온 사람은 특정 상세 페이지나 긴 주소의 콘텐츠에 떨어집니다. 10월 9일 이후 직접 유입이 늘어난 페이지 목록을 뽑아 두면, 그 목록 자체가 'AI가 인용하는 페이지' 후보가 됩니다.

셋째, 서버 로그를 켭니다. 분석 도구에서 사라진 단서가 서버 접근 기록에는 남는 경우가 있습니다. 수집 봇(OAI-SearchBot 등)의 접근 경로와 빈도는 여전히 로그로 볼 수 있습니다. 사람 유입이 안 보이면, 최소한 '어떤 페이지를 얼마나 읽어 가는지'는 로그로 추적합니다.

넷째, AI 쪽 성과를 유입량으로 보고하지 않습니다. 인용 여부, 인용된 페이지, 답변에 실린 문장이 우리 문장인지를 보는 노출 층과, 실제 매출·문의로 이어지는 성과 층을 나눕니다. 가운데 있던 '유입 층'이 이번에 흐려졌다고 보면 됩니다. 노출은 직접 질의해서 기록으로 쌓고, 성과는 전환 쪽에서 봅니다.

다섯째, 광고주와 쓰는 말을 맞춰 둡니다. 직접 유입이 늘어난 달에 "브랜드 인지가 올라갔습니다"라고 쓰면, 다음 분기에 되돌려 설명할 일이 생깁니다. 이번 달 보고서에는 '직접 유입 증가분 중 상당 부분은 분류 기준 변경에 따른 이동으로 추정'이라는 한 줄을 넣는 편이 뒷말이 적습니다.

<보고서 문장은 이렇게 바꿉니다>

바꾸기 전: ChatGPT 유입 -72%, 직접 유입 +18% 바꾼 뒤: 10월 9일 이후 AI 경유 유입의 출처 값이 전달되지 않아 직접 유입으로 분류됨. 10월 1~8일과 9일 이후는 분리 집계

숫자를 지우라는 뜻이 아닙니다. 숫자 옆에 측정 조건을 같이 적으라는 뜻입니다. 광고주가 다음에 물어볼 질문은 "왜 줄었냐"가 아니라 "그래서 뭘로 볼 거냐"입니다. 그 답을 미리 한 줄로 준비해 두는 게 이번 주 할 일입니다.

<남은 변수>

지금 확인된 것은 관측 결과뿐입니다. 공식 설명이 없으니 되돌아올 수도 있고, 다른 엔진이 같은 방식을 따라갈 수도 있습니다. 어느 쪽이든 대비는 같습니다. 출처 값 하나에 의존하는 측정은 언제든 끊긴다고 보고, 끊겼을 때 대체로 쓸 지표를 미리 정해 두는 것입니다. 매체가 알려주는 숫자는 매체 사정으로 사라질 수 있지만, 우리 서버 기록과 전환 데이터는 우리 쪽에 남습니다.

지아이오엠에서도 AI 경유 유입을 보던 계정부터 기준일을 끊고, 직접 유입 분해 목록을 먼저 뽑는 순서로 정리하고 있습니다.