아마존 광고 파트너가 2026년의 변화하는 광고 환경을 헤쳐나가는 방법

2026년에 접어들면서, 끊임없이 진화하는 광고 환경에서 앞서 나가는 조직들은 빠르게 움직이며 실시간으로 적응하고 있다는 점이 분명해졌습니다. 인공지능(AI)이 실험 단계에서 필수 요소로 자리 잡고, 상거래와 콘텐츠를 연결하는 흐름이 날로 강화되며, 스트리밍 TV 측정 방식이 현대 마케터의 요구에 맞춰 발전함에 따라, 다섯 명의 아마존 광고 파트너와 업계 리더들이 오늘날 현장에서 무엇을 경험하고 있는지 살펴보았습니다. 그들의 인사이트는 광고의 미래 방향뿐만 아니라, 가장 스마트한 브랜드들이 이미 어디에 투자하고 있는지를 보여줍니다..

Ryan Craver

공동 창립자 및 최고 전략 및 AI 책임자, Podean

퍼포먼스 최적화에서 크리에이티브 최적화로의 진화는 중요한 전환점을 의미합니다. 광고주들은 이제 AI를 활용해 미디어 전반에서 잠재고객 의도에 따라 메시지, 형식, 이미지 등을 동적으로 조정하고 있습니다. 핵심은 단순한 자동화라기 보다는 적응형 창의성입니다. 즉, 브랜드 고유의 언어, 톤, 자산을 학습시킨 모델을 통해 진정성을 유지하면서도 스토리텔링을 확장하는 것입니다.

이러한 변화는 광고주들이 AI를 활용하는 방식을 바꾸고 있으며, 최적화를 넘어 대화형 미디어 플래닝 및 구매로 발전하고 있습니다. 이 모델에서는 자연어 프롬프트가 기존의 미디어 브리프를 대체합니다. AI 시스템은 대화형 입력을 기반으로 타겟팅, 크리에이티브, 광고 배치 결정을 동적으로 수행합니다. 이제 마케터는 대화를 통해 잠재고객, 목표, 브랜드 톤을 정의할 수 있으며, 동일한 구조가 전략과 실행 모두에 활용됩니다.

Daniel Knijnik

CEO, Quartile

디지털 광고를 단순한 전환 지점이 아닌 스트리밍, 검색 및 오프사이트 마케팅의 컨트롤 센터로 활용하는 브랜드가 올해 가장 크고 일관된 성장세를 보일 것입니다.

쇼핑 데이터는 판매 시점을 훨씬 넘어서는 대화에서도 나타나고 있습니다. 스트리밍, 영상, 외부 미디어는 이제 단순한 의도 추정이 아니라 실제 쇼핑 행동 데이터를 통해 얻은 정보를 기반으로 운영되고 있습니다. 상거래, 채널, 콘텐츠가 점점 융합됨에 따라, 쇼핑 신호는 현대 마케팅 의사결정의 중심축으로 자리 잡고 있습니다.

광고주들에게 이는 보다 체계적이고 규율 있는 접근이 필요함을 의미합니다. 즉, 실제 행동 데이터를 기반으로 잠재고객을 정의하고 타겟팅하며, 이러한 인사이트를 스트리밍 TV와 같은 다양한 미디어 전반에 일관되게 활용하고, 신호 변화에 따라 지출과 크리에이티브를 조정해야 합니다. 잠재고객이 누구인지, 시간이 지나면서 이러한 잠재고객이 어떻게 행동하는지, 여러 화면과 형식을 넘나들면서 관련성을 유지하는 방법을 이해하는 브랜드가 가장 큰 성과를 거둘 수 있습니다.

Joe Shelerud

CEO 및 공동 창립자, Ad Advance

유선 광고에서 디지털로의 전환은 단순한 예산 재할당을 넘어, 광고주 기대치의 근본적인 변화를 의미합니다. 스트리밍, 디지털 비디오, 외부 미디어에 대한 투자가 증가함에 따라, 브랜드는 이제 디지털 채널에서 기대해왔던 수준의 정밀성, 책임성, 연결성을 모든 광고 공급 소스에서 동일하게 기대하고 있습니다.

특히 주목할 만한 점은 업계 논의가 ‘광고가 어디에 배치되는가’에서 ‘각 노출이 어떻게 함께 작동하는가’로 매우 빠르게 진화하고 있다는 것입니다. 광고주는 적절한 메시지를 적절한 타이밍에 적절한 잠재고객에게 전달하고자 하며, 더 나아가 이러한 접점들이 개별적으로가 아니라 전체적으로 어떤 성과를 내는지를 이해하고자 합니다.

이로 인해 소유 및 운영 인벤토리뿐 아니라 타사 인벤토리를 모두 아우르는 고급 타겟팅과 포괄적인 측정에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이제 고급 타겟팅과 포괄적 측정은 차별화 요소가 아니라, 모든 미디어에서 기본적으로 요구되는 기준이 되고 있습니다.

John Shea

상거래 책임자, PMG

2026년에는 거의 모든 쇼핑 카테고리에서 아이디어에서 구매까지 걸리는 평균 시간이 크게 단축될 것입니다. 구매 일정이 단축됨에 따라 브랜드는 인지, 고려, 전환을 다루는 방식을 바꿔야 합니다. 이 세 단계를 하나의 측정 가능한 풀 퍼널 전략으로 연결하는 것이 우선 과제가 되어야 합니다.

지난 20년 동안 고객 여정은 인지도, 고려, 전환이라는 예측 가능한 경로를 따랐으며, 각 단계는 별도로 관리되었습니다. 하지만 이제 발견에서 구매까지의 간격이 빠르게 줄어들고 있으며, 여전히 이러한 단계를 분리해서 접근하는 브랜드는 경쟁에서 뒤처질 가능성이 큽니다.

이러한 환경에서 광고주는 데이터를 더욱 통합적으로 활용하여 노출 낭비를 최소화하고, 빈도를 최적화하며, 전체 여정에서 측정 가능한 퍼포먼스를 이끌어내야 합니다.

마케팅에서 오랫동안 알려진 사실 중 하나는 특정 시점에서 소비자의 약 95%는 해당 상품을 구매할 준비가 되어 있지 않다는 점입니다. 구매 일정이 단축됨에 따라 이 ‘시장 외’ 기간은 오히려 더 길어질 수 있으며, 이에 따라 브랜드는 구매 순간에 대비해 항상 입지를 유지하고 관련성을 확보하기 위해 상단 퍼널 형식과 프리미엄 인벤토리에 적극적으로 투자하는 것이 더욱 중요해집니다.

Alasdair McLean-Foreman

CEO 및 창립자, Teikametrics

AI는 더 이상 입찰이나 최적화 도구로서 광고의 주변부에 머물지 않습니다. 이는 아마존 광고 내부에서 풀 퍼널 성장을 위한 운영 체제 역할을 하고 있습니다.

진정한 변화는 AI가 분절되고 수작업에 의존하던 의사 결정을 스트리밍 TV, 스폰서 광고, 아마존 DSP 및 아마존 마케팅 클라우드 전반에 걸쳐 플래닝, 크리에이티브, 미디어 실행 및 측정을 연결하는 통합된 계층으로 대체하고 있다는 것입니다. 성공 여부는 접점 전반에서 무엇을 실행할지, 어디에 투자할지, 노출 순서를 어떻게 설계할지, 언제 전략을 조정할지를 스스로 판단하고 사고할 수 있는 시스템에 달려 있습니다.

이러한 환경에서는 퍼널 단계 간 수동적인 작업 인계가 오히려 리스크로 작용합니다. 이제 중요한 과제는 퍼널 단계 사이를 연결하는 ‘접착제’ 역할을 여전히 인간의 판단이 맡고 있는 부분을 점검하고, 어떤 의사 결정을 AI 기반 로직으로 대체해야 하는지, 그리고 어디에서 인간의 전문성이 여전히 차별화된 가치를 제공하는지를 명확히 판단하는 것입니다.