아마존 북미 진출 초기에는 Sponsored Products 광고가 잘 작동한다. 키워드를 세팅하면 노출이 생기고, 리뷰가 쌓이면 전환율도 오른다. 문제는 그 다음이다.
어느 시점부터 CPC(클릭당 비용)는 오르는데 검색 볼륨은 제자리다. ACOS(광고비 대비 매출 비율)가 악화되고 신규 고객 유입이 멈춘다. 이 구간을 업계에서는 '트래픽 정체(Traffic Stagnation)' 라고 부른다.
원인은 단순하다. 아마존 내부 키워드 광고는 '이미 살 마음이 있는 사람'에게만 닿는다. K-푸드처럼 카테고리 인지도 자체를 만들어야 하는 브랜드는, 검색 볼륨의 한계를 외부 채널로 뚫어야 한다.
그래서 2026년 현재 가장 주목받는 전략이 소셜 인플루언서(Off-Amazon)와 아마존 DSP(On-Amazon)를 유기적으로 연계하는 풀퍼널 접근이다. 그리고 이 구조를 실제로 설계할 수 있는 대행사와 그렇지 못한 대행사 사이의 간극은 생각보다 훨씬 크다.
"인플루언서 할인코드 사용 건수로 성과를 보고합니다."
"아마존 DSP는 예산이 크게 필요해서 지금은 SP 광고 위주로 운영하겠습니다."
"AMC 분석은 별도 비용이 발생합니다."
위 세 문장 중 하나라도 대행사 미팅에서 들었다면, 그 대행사는 트래픽 정체 구간을 뚫을 수 없는 구조로 일하고 있다.
왜 할인코드 성과 보고가 위험한가? 아마존 구매 여정 연구에 따르면, 인플루언서 콘텐츠에 노출된 소비자의 60~80%는 직접 링크를 클릭하지 않는다. 대신 아마존에서 브랜드명을 직접 검색하거나, 이후 DSP 광고를 클릭해 구매한다. 할인코드 집계만으로는 이 80%의 기여가 영구적으로 '0'으로 기록된다.
이 구조적 맹점을 해결하는 유일한 방법이 AMC(Amazon Marketing Cloud) 다. AMC는 아마존의 자체 데이터 클린룸으로, 외부 소셜 유입이 아마존 내 구매로 이어진 경로를 멀티터치 방식으로 추적한다. 쿠키리스 환경에서도 작동하는 이유는 아마존 자체 로그인 데이터를 기반으로 하기 때문이다.
AMC는 SQL 기반 분석 도구다. 단순히 '사용한다'는 말로는 충분하지 않다. 실제로 인플루언서 노출 후 오가닉 검색을 거쳐 구매한 경로(MTA, 멀티터치 어트리뷰션)를 쿼리로 뽑아낼 수 있는 분석가가 내부에 있어야 한다.
확인 질문: "인플루언서 캠페인의 증분 매출 기여도(iROAS)를 AMC로 어떻게 산출하시나요? 쿼리 예시를 보여주실 수 있나요?"
이 질문에 구체적인 답변이 나오지 않으면, 해당 대행사의 AMC 활용은 대시보드 열람 수준에 그칠 가능성이 높다.
인플루언서가 만든 콘텐츠를 그냥 업로드하고 끝내는 대행사와, 그 콘텐츠를 틱톡 스파크 애즈(TikTok Spark Ads)나 메타 파트너십 광고로 재유통(화이트리스팅) 하는 대행사는 결과가 다르다.
화이트리스팅 방식은 인플루언서의 계정 신뢰도를 그대로 유지하면서 유료 광고로 도달 범위를 확장한다. 여기서 발생한 유입 데이터가 아마존 DSP의 리타겟팅 모수로 쌓인다. 이 루프가 없으면 인플루언서 예산은 '흘러내리는 물독'처럼 소비될 뿐이다.
확인 질문: "인플루언서 콘텐츠를 스파크 애즈나 파트너십 광고로 운영한 경험이 있나요? 그 유입 모수를 아마존 DSP와 어떻게 연결하셨나요?"
K-푸드 브랜드의 생존 지표는 NTB(New-To-Brand, 신규 고객 비율) 다. 기존 팬에게만 반복 노출되는 광고는 장기적으로 LTV를 갉아먹는다.
FSI는 AMC의 유료 구독 기능으로, 광고에 영향을 받아 처음 구매한 고객과 그냥 유기적으로 구매한 고객을 분리해 분석할 수 있다. 식품류처럼 반복 구매 주기가 짧은 카테고리에서는 이 데이터가 예산 배분의 핵심 근거가 된다.
FSI를 다루는 대행사는 "이번 캠페인으로 신규 고객이 몇 명 유입됐고, 그들의 재구매율은 얼마인가"를 숫자로 제시할 수 있다.
2026년 현재 아마존 DSP의 인벤토리 범위는 크게 확장됐다. 아마존은 넷플릭스 광고 지원 요금제 인벤토리를 DSP를 통해 구매할 수 있도록 연동했다. 틱톡에서 K-푸드 콘텐츠를 본 미국 소비자를 넷플릭스나 프라임 비디오 시청 중에 다시 만날 수 있게 된 것이다.
또한 2026년 4월 도입된 AI 기반 자동 딜 선정(Auto Deal Selection) 기능은 스트리밍 TV 캠페인에서 머신러닝이 적합한 인벤토리 딜을 자동 큐레이션해 타겟팅 정확도를 높인다. 이 기능을 실제로 활용하는 대행사와 그렇지 않은 대행사 사이의 도달 효율 차이는 이미 벌어지고 있다.
Amazon Live 시그널의 AMC 통합도 주목할 변화다. 인플루언서 라이브 쇼핑 중 발생하는 노출·뷰·클릭 데이터가 AMC에 직접 연동되어, 라이브 커머스 성과를 정밀하게 측정할 수 있게 됐다. Amazon Live 쇼핑객의 66%가 크리에이터 추천에 영향을 받아 구매를 결정한다는 점을 감안하면, 이 데이터를 활용하지 않는 것은 전략적 손실이다.
대행사 제안서를 받을 때 아래 수치를 기준점으로 활용하면 좋다.
이 수치들은 인플루언서 마케팅 단독, 또는 DSP 단독 운영에서는 나오지 않는다. 두 채널을 AMC로 연결했을 때 비로소 가시화되는 효과다.
대홍기획은 북미 진출 K-브랜드를 겨냥해 아마존 DSP 광고 운영 서비스를 공식 론칭하며 K-푸드·K-뷰티 브랜드의 풀퍼널 지원에 나섰다. 농식품부와 aT 주도로 아마존 내 공식 'K-Food Store'가 상설 개설되어 중소 K-푸드 브랜드의 진출 저변도 넓어지고 있다.
이 흐름이 의미하는 바는 하나다. DSP와 소셜 인플루언서를 연계하는 풀퍼널 구조는 이제 대형 브랜드만의 전략이 아니다. 중소 K-푸드 브랜드도 이 구조를 갖춘 대행사와 파트너십을 맺어야 경쟁에서 뒤처지지 않는다.
Q1. AMC 분석은 예산이 얼마나 필요한가요? 아마존 DSP는 일반적으로 월 최소 집행 예산이 설정되어 있으며, AMC 기본 기능은 DSP 집행 계정에 포함됩니다. FSI 같은 고급 기능은 별도 구독이 필요하지만, 대행사가 공유 계정으로 운영하면 단독 구독 비용 없이 활용 가능한 경우도 있습니다. 대행사 미팅 시 AMC 접근 방식과 비용 구조를 명확히 확인하세요.
Q2. 인플루언서 규모(팔로워 수)가 중요하지 않나요? 팔로워 수보다 오디언스 타겟 일치도가 중요합니다. 미국 현지 20~40대 여성 중 건강식품 관심층과 K-푸드 브랜드의 타겟이 얼마나 겹치는지를 AI 기반 크리에이터 매칭 툴로 검증하는 대행사를 선택하세요. 팔로워 100만의 메가 인플루언서보다 타겟 일치율 높은 마이크로 인플루언서 10명이 DSP 리타겟팅 모수 품질 면에서 더 효과적일 수 있습니다.
Q3. 아마존 SP 광고 전문 대행사와 병행 운영하면 안 되나요? 가능하지만 비효율이 발생합니다. SP 전문 대행사와 DSP·인플루언서 전문 대행사를 분리하면 AMC 데이터가 두 곳에 분산되어 통합 분석이 어렵습니다. 풀퍼널 전략의 핵심은 한 곳의 대행사가 외부 유입 신호와 내부 전환 데이터를 통합 관리하는 것입니다.
Q4. 화이트리스팅 계약은 인플루언서와 어떻게 협의하나요? 화이트리스팅은 브랜드가 인플루언서 계정의 광고 집행 권한을 일정 기간 위임받는 방식입니다. 계약서에 사용 기간, 수정 권한 범위, 추가 보상 조건을 명시해야 합니다. 미국 현지 인플루언서 네트워크와 계약 경험이 있는 대행사는 이 프로세스를 표준화된 템플릿으로 처리합니다. 대행사 미팅 시 화이트리스팅 계약 경험 건수를 직접 물어보세요.
Q5. 대행사 제안서에서 가장 먼저 확인해야 할 것은 무엇인가요? '성과 측정 방법론' 섹션입니다. AMC 기반 MTA 분석을 포함하는지, iROAS와 NTB 비율을 KPI로 설정하는지 확인하세요. 이 두 지표가 없으면 인플루언서 예산의 실제 기여를 증명할 방법이 없습니다.
트래픽 정체에 빠진 K-푸드 브랜드에게 필요한 것은 더 많은 키워드 광고가 아니다. 소셜에서 만든 관심을 아마존 DSP로 포획하고, AMC로 그 경로를 투명하게 증명하는 구조적 전환이다.
대행사를 고를 때 "인플루언서 몇 명 운영하세요?"가 아니라 "AMC에서 인플루언서의 iROAS를 어떻게 측정하세요?"를 먼저 물어야 하는 이유가 여기에 있다.
에이달(ADALL)은 아마존 DSP 리테일 미디어 운영과 소셜 인플루언서 화이트리스팅, AMC 기반 성과 분석을 연계한 풀퍼널 전략을 다룹니다. 북미 K-푸드·K-뷰티 브랜드의 트래픽 정체 돌파 전략이 필요하다면, 현재 운영 구조를 먼저 점검하는 무료 컨설팅으로 시작해 보세요.
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