
Liner
Subscription & AI AppsAbout Liner
라이너(Liner)는 전 세계 200여 개국 유저들이 매일 사용하고 있는 '가장 신뢰할 수 있는 AI 검색 엔진'이에요. 단순히 정보를 나열하는 기존의 검색 방식에서 벗어나, 웹 페이지는 물론 PDF 문서, 유튜브 영상까지 분석해 '출처가 확실한 답변'을 실시간으로 제공하고 있어요. 라이너는 단순한 정보 확인을 넘어 'AI 워크스페이스'로 지식을 확장하고 관리하며, 탐색과 검증 시간을 아껴 유저가 진정한 배움의 단계로 나아갈 수 있도록 돕고 있어요. 이러한 가치를 인정받아 a16z가 선정한 생성 AI 소비자 앱 TOP 100 웹 부문에서 4위에 오르며 '일 잘하는 사람들의 AI'로 자리매김하고 있어요.
Overview
라이너는 작년 하반기부터 BC카드, SKT, LG U+ 등 대기업과의 파트너십을 체결하며 본격적인 국내 마케팅을 시작했어요. 파트너십을 통해 유입되는 트래픽 대부분이 모바일 기반이었지만, 웹 중심으로 운영해 온 라이너 팀에게 모바일 트래픽의 출처를 정확히 파악하는 것은 쉽지 않은 과제였어요.
라이너는 에어브릿지 트래킹 링크와 딥링크를 활용해 파트너십 트래픽의 출처를 명확히 파악하고, 인플루언서 마케팅에서도 단순 노출 지표를 넘어 클릭, 앱 설치, 아하 모먼트, 구독 전환까지 전 과정을 트래킹했어요. 데이터를 축적하는 과정에서 유저들이 첫 번째보다 두 번째, 세 번째 콘텐츠에서 구독으로 더 많이 전환된다는 패턴을 발견하고, 이를 콘텐츠 전략에 반영할 수 있었어요. 에어브릿지와 앰플리튜드를 연동해 광고 유입부터 인앱 행동까지 하나의 흐름으로 분석할 수 있는 환경도 함께 구축했어요.
Challenge
파트너십 모바일 트래픽 추적의 어려움
라이너는 BC카드, SKT, LG U+ 등 대기업과의 파트너십을 통해 국내 유저를 빠르게 확보했어요. 하지만 파트너십으로 유입된 트래픽 대부분이 모바일 기반이었고, 웹 중심으로 운영해 온 라이너 팀은 MMP 없이는 이 트래픽이 어디서 오는지 정확히 파악하기 어려운 상황이었어요. 트래픽이 늘고 있다는 사실은 알 수 있었지만, 어떤 파트너십에서 얼마나 유입되는지는 추측에 의존할 수밖에 없었어요.
인플루언서 마케팅의 성과 기반 측정 필요성
라이너는 국내 마케팅을 확대하면서 인스타그램 인플루언서 마케팅을 확대했어요. 하지만 조회수나 노출수만으로는 실제 앱 유입과 구독 전환에 대한 기여도를 판단하기 어려웠어요. 어떤 인플루언서와 콘텐츠가 실질적인 성과로 이어지는지 데이터 기반으로 파악할 수 있는 환경이 필요했어요.
Solution
트래킹 링크와 딥링크로 파트너십 트래픽의 출처 가시화
라이너는 커스텀 트래킹 링크를 활용해 파트너십별 트래픽 출처를 명확하게 분류했어요. 이를 통해 어떤 파트너십에서 얼마나 유입되는지 데이터로 확인할 수 있게 되었고, 트래픽 출처를 추론하는 데 들이던 시간과 노력을 크게 줄일 수 있었어요. 또한 인플루언서 콘텐츠에 딥링크를 적용해 유저가 콘텐츠에서 소개된 기능으로 바로 연결되도록 했고, 이는 서비스 이해도와 리텐션 향상으로 이어졌어요.
인플루언서별 트래킹 데이터 기반의 콘텐츠 전략 고도화
라이너는 인플루언서마다 개별 트래킹 링크를 부여하고, 클릭, 앱 설치, 아하 모먼트, 구독 전환까지 전 과정을 트래킹했어요. 단순 노출 지표에 의존하던 기존 방식에서 벗어나 어떤 인플루언서와 콘텐츠가 실제 전환으로 이어지는지 판단할 수 있게 됐어요. 데이터를 분석하는 과정에서 유저들이 첫 번째 콘텐츠보다 두 번째, 세 번째 콘텐츠에서 구독으로 더 많이 전환된다는 패턴을 발견했고, 이를 바탕으로 첫 콘텐츠에서는 서비스를 소개하고 이후 콘텐츠에서 구독 CTA를 강화하는 방식으로 전략을 정교화했어요. 데이터 기반으로 인플루언서 마케팅을 고도화한 결과, 앱 다운로드는 350%, 구독 전환율은 155% 증가했어요.
에어브릿지-앰플리튜드 연동으로 통합 분석 환경 구축
라이너는 에어브릿지와 앰플리튜드를 연동해 광고 유입 데이터와 인앱 행동 데이터를 하나의 흐름으로 분석할 수 있는 환경을 구축했어요. 인플루언서별 트래킹 링크에 소스, 캠페인, 미디엄, 콘텐츠 값을 세분화해 설정함으로써 채널과 콘텐츠 단위의 정교한 성과 분석이 가능해졌고, 이를 기반으로 팀 전체가 데이터에 기반한 빠른 의사결정을 내릴 수 있게 되었어요.
Final Thoughts
라이너가 국내 시장에서 빠르게 성장할 수 있었던 배경에는 데이터 기반의 마케팅 실험이 있었어요. 에어브릿지를 통해 파편화된 모바일 트래픽의 출처를 명확히 파악하고, 인플루언서별 전환 데이터를 축적하면서 단순 노출 중심의 마케팅을 실질적인 구독 전환으로 이어지는 마케팅으로 전환할 수 있었어요. 에어브릿지와 앰플리튜드를 연동해 광고 유입부터 인앱 행동까지 하나의 흐름으로 분석할 수 있는 환경을 구축한 것도 팀 전체의 의사결정 속도를 높이는 데 큰 역할을 했어요.
라이너는 앞으로도 에어브릿지와 함께 더 다양한 마케팅 채널과 콘텐츠 전략을 실험하며 국내 및 글로벌 시장에서의 성장을 이어나갈 계획이에요.



