아마존의 스폰서 디스플레이(Sponsored Display, 이하 SD)는 여전히 검색 광고의 핵심적인 형식이지만, 최근 업데이트를 통해 행동 기반 타겟팅이나 자동 최적화와 같은 광고 수요자 측 플랫폼(DSP) 고유의 기능들을 빠르게 흡수하고 있습니다. 이러한 변화는 높은 월 최소 집행 비용 때문에 그동안 DSP 도입을 주저했던 한국 브랜드들에게 새로운 도약의 기회를 제공합니다. 기존의 스폰서 제품 광고(SP) 및 브랜드 광고(SB) 체계를 유지하면서도, 진화된 SD의 기능을 전략적으로 활용한다면 더욱 정교한 해외 마케팅 전략을 구축하고 미국 시장 내 중간 단계 고객층(Mid-funnel)을 효과적으로 공략할 수 있습니다.
업계가 미학적인 논쟁을 벌이는 동안, 소셜 미디어 플랫폼은 이미 명확한 답을 내놓았습니다. AI 비주얼이 시장 진입 속도와 실험 규모 측면에서 전통적인 촬영의 성과를 앞지르고 있다는 점입니다. 가장 큰 장점은 AI가 반드시 더 "예뻐서"가 아니라, 브랜드가 우수한 민첩성을 바탕으로 결과물을 개선 및 반복할 수 있게 해주기 때문입니다.
해외로 진출하는 한국 브랜드들에게 AI는 뷰티나 라이프스타일 캠페인에서 국가별 피부 톤, 주거 환경, 패션 감성을 반영하는 현지화 작업을 매우 매끄럽게 만들어 줍니다. 이를 위해 여러 국가에서 값비싼 촬영을 반복할 필요가 없어진 것입니다. AI가 전통적인 사진 촬영을 완전히 대체하는 것은 아닙니다. 대신 전통적인 방식이 채우기 힘든 속도와 물량의 간극을 메워줍니다. 인간의 촬영물이 브랜드의 진정성을 뒷받침한다면, AI는 민첩성을 보장합니다. 2025년의 승자는 가장 아름다운 콘텐츠를 만드는 곳이 아니라, 가장 연관성 있는 콘텐츠를 가장 빠르고 꾸준하게 만드는 곳입니다. 이러한 진화에는 디스럽트와 같이 고정밀·대량의 크리에이티브 업무 흐름을 관리할 수 있는 파트너가 필요합니다.
오늘날의 알고리즘은 시의적절하고 연관성이 높은 콘텐츠를 선호합니다. 기획부터 촬영, 보정으로 이어지는 전통적인 제작 주기는 수주가 소요되기도 하는데, 이는 트렌드가 48시간 만에 바뀌는 세상의 속도와 맞지 않습니다. AI 기반 콘텐츠는 브랜드를 경직된 제작 주기에서 해방시켜 지속적인 크리에이티브 실험이 가능하게 합니다. 여러 컨셉을 동시에 테스트하고 새로운 변주를 즉각 만들어낼 수 있는 이러한 실험의 규모가 곧 높은 클릭률과 정교한 타겟팅을 이끄는 힘입니다.
최근 업계 연구 결과에 따르면, AI를 통해 크리에이티브의 변주를 확장한 브랜드들은 콘텐츠 피로도를 현저히 낮추면서도 높은 참여도를 유지하고 있습니다. 또한 청중의 관심사와 더욱 긴밀하게 일치하는 콘텐츠를 제공함으로써, 광고비 집행은 효율화되고 제작 간접비는 대폭 절감되는 혜택을 누리고 있습니다.
좁혀지는 DSP와 검색 광고(PPC)의 간극
아마존 DSP와 일반 검색 광고는 여전히 각자의 역할이 있지만, SD가 그 경계를 효과적으로 허물고 있습니다. 본래 아마존 DSP는 브랜드 인지도 확산과 광범위한 도달을 목적으로 하는 상위 단계(Upper-funnel) 공략에 최적화되어 있습니다. 아마존 내외부의 광고 구좌를 모두 활용하며, 복잡한 고객 행동 신호를 분석해 신규 고객을 확보하는 데 탁월합니다.
그러나 DSP는 진입 장벽이 높습니다. 높은 수준의 월 최소 광고비가 책정되어 있을 뿐만 아니라, 운영 구조가 복잡해 성과가 안정화되기까지 상당한 시간이 소요됩니다. 이 때문에 자원이 한정적이거나 미국 진출 초기 단계에 있는 한국 브랜드들이 접근하기에는 현실적인 어려움이 많았습니다.
반면, 스폰서 디스플레이는 접근성이 좋은 검색 광고 생태계 안에 있으면서도 최신 업데이트를 통해 DSP의 핵심 강점들을 흡수했습니다. 이는 SD가 DSP를 완전히 대체한다는 의미는 아닙니다. 다만, 본격적으로 대규모 DSP 예산을 투입하기 전, 'DSP 방식의 사고'를 마케팅에 적용해 볼 수 있는 실용적인 관문 역할을 수행하게 된 것입니다.
SD를 DSP처럼 느껴지게 만드는 핵심 업데이트
1. 강화된 행동 기반 타겟팅
이제 SD는 단순히 상품 상세 페이지를 방문했던 고객을 다시 불러오는 수준을 넘어섭니다. 경쟁사 제품 페이지를 방문했거나 특정 카테고리를 지속적으로 탐색하는 잠재 고객을 전략적으로 공략할 수 있습니다. 또한 장바구니에 상품을 담고 결제하지 않은 고객이나 특정 관심사를 가진 고객군까지 타겟팅이 가능해졌습니다. 과거 DSP에서만 가능했던 이러한 정교한 기능들은 이제 SD 내에서도 중간 단계 고객층을 정밀하게 타격할 수 있게 해줍니다.
2. 자동화 및 동적 최적화 기능
2025년 기준, SD는 효율 극대화를 위한 강력한 자동화 도구를 탑재하고 있습니다. 시스템이 스스로 구매 전환 가능성이 높은 고객을 우선순위에 두고, 예산 효율을 높이기 위해 광고 노출을 동적으로 조절합니다. 여기에 고객군 확장 기능과 자동 타겟팅 추천 기능이 더해졌습니다. 이는 DSP의 기계 학습 기반 최적화 방식과 유사하며, 인력이 부족한 소규모 팀이나 미국 시장의 빠른 변화에 대응해야 하는 한국 브랜드들에게 운영 효율성 측면에서 큰 이점을 제공합니다.
3. 아마존 마케팅 클라우드(AMC)와의 전략적 시너지
비록 AMC가 SD 캠페인 관리자와 직접 연결된 플랫폼은 아니지만, SD 전략의 차원을 높여주는 역할을 합니다. AMC는 표준 보고서에서는 볼 수 없는 고객 여정의 깊은 통찰을 제공합니다. 어떤 광고 조합이 구매 전 행동에 영향을 주는지, 몇 번의 광고 노출이 실제 구매로 이어지는지, 그리고 우리 브랜드와 지속적으로 소통하는 고객의 특성은 무엇인지 분석할 수 있습니다. 이러한 데이터 기반의 통찰은 광고주가 더욱 치밀하고 정교한 SD 캠페인을 설계할 수 있도록 돕습니다.
한국 브랜드에게 이러한 변화가 중요한 이유
1. 비용 장벽 없는 고성능 타겟팅의 구현
DSP가 강력한 성과를 내는 것은 사실이지만, 최소 비용 규정은 중소 브랜드의 성장을 가로막는 요소가 되기도 합니다. 반면 SD는 예산의 제약 없이도 행동 기반 타겟팅을 실행할 수 있게 해줍니다. 이는 효율적인 글로벌 확장을 목표로 하는 브랜드에게 성과는 높이고 리스크는 낮추는 최선의 첫걸음이 됩니다.
2. 미국 시장 내 중간 단계 고객 확보의 필수성
치열한 미국 광고 시장에서 단순히 키워드 검색 광고만으로는 지속 가능한 신규 고객 확보가 불어납니다. SD는 인지도 확보와 최종 구매 전환 사이의 벌어진 간극을 메워주는 역할을 하며, 기존의 상품 및 브랜드 광고가 닿지 못하는 잠재적 고객층을 선점하도록 돕습니다.
3. 더욱 견고해진 통합 마케팅 생태계
SD의 진화는 기존 광고 형식을 대체하는 것이 아니라, 전체 마케팅 흐름을 하나의 유기적인 체계로 완성해 줍니다. 상품 광고(SP)가 최종 구매를 이끌어내고, 브랜드 광고(SB)가 브랜드의 가치를 각인시킨다면, SD는 중간 단계에서 행동 데이터를 기반으로 잠재 고객을 포착합니다. 이 세 가지가 결합될 때 비로소 빈틈없는 전방위적 광고 체계가 완성됩니다.
아마존 광고는 이제 단순히 성과만을 쫓는 모델에서 고객의 전체 여정을 관리하는 통합 마케팅 생태계로 변모하고 있습니다. 비록 SD가 검색 광고의 한 형식이지만, DSP에 버금가는 기능 강화 덕분에 미국 시장에 진출하거나 규모를 키우려는 한국 브랜드들에게 강력한 무기가 되었습니다. 예산 문제로 DSP 도입이 어려운 상황이라면, SD를 통해 DSP의 전략적 이점을 취하는 것이 가장 현실적이고 강력한 대안입니다. 풍부한 경험을 갖춘 아마존 마케팅 파트너 디스럽트(DISRUPT)는 이러한 최신 흐름을 전략에 녹여내어, 한국 브랜드들이 글로벌 시장에서 지속 가능한 성장을 이룰 수 있도록 지원합니다.
