ROAS 500%인데 왜 통장은 비어있을까? : 2026년, '진짜 수익'을 가리는 허상 지표 3가지

광고 관리자 화면의 숫자는 초록색인데, 실제 매출 정산금은 그만큼 늘지 않는 경험. 많은 광고주가 겪고 있는 **'데이터 불일치'**의 늪이다.

AI 자동화 광고가 고도화될수록 성과는 좋아 보이는 착시 현상이 일어나기 쉽다. 지금 당신이 보고 있는 리포트가 '진짜 성과'인지 점검해야 할 3가지 포인트를 짚어본다.

1️⃣ '기여(Attribution)'의 함정: AI는 자기가 다 했다고 말한다

메타(Meta)의 Advantage+나 구글의 PMax 같은 자동화 캠페인은 성과 기여를 공격적으로 가져가는 경향이 있다. 특히 '조회 후 전환(View-through Conversion)' 비중이 높다면 의심해봐야 한다.

고객은 이미 우리 브랜드를 검색해서 들어오려던 참이었는데, 그 직전에 배너 광고가 떴다는 이유만으로 해당 광고의 성과로 잡히는 경우가 많다.

📌 실무 영향: 단순 ROAS(광고비 대비 매출)만 볼 것이 아니라, '순증분(Incrementality)' 테스트를 통해 이 광고를 껐을 때 실제로 매출이 얼마나 빠지는지를 주기적으로 검증해야 한다.

ROAS를 높이는 가장 쉬운 방법은 이미 우리를 아는 사람(리타겟팅)에게 광고를 계속 보여주는 것이다. 하지만 이것은 **'체리 피킹'**에 가깝다.

브랜드가 성장하려면 비용이 더 들더라도 **'신규 유입(Cold Traffic)'**을 만들어내야 한다. 전체 ROAS가 높다고 안심하지 마라. 그 안을 들여다보면 신규 고객 유입은 0에 수렴하고 있을 수도 있다.

📌 실무 영향: 캠페인 목표를 분리해야 한다. 재구매 유도용 캠페인의 고효율에 취하지 말고, **'신규 방문자 획득 비용(CAC)'**을 별도 지표로 관리하며 파이 자체를 키우는 투자를 멈추지 말아야 한다.

2026년의 마케팅은 '한 번 팔고 끝'이 아니다. 쿠폰을 뿌려 1회성 구매를 일으킨 고객과, 제값 주고 사서 팬이 된 고객의 가치는 천지차이다.

AI 광고 시스템은 당장 전환이 일어나는 쪽(체리피커)으로 예산을 몰아주는 경향이 있다. 질 나쁜 매출만 늘어나면 CS 비용은 늘고 마진은 줄어든다.

📌 실무 영향: 광고 시스템에 전송하는 전환 값을 '매출액'으로만 잡지 말고, **'순이익'**이나 **'고객 등급'**에 가중치를 두어 AI가 **'돈이 되는 진짜 고객'**을 찾아오도록 학습시켜야 한다.

숫자의 착시를 걷어내라: 플랫폼이 보여주는 높은 ROAS는 조회 후 전환이나 재구매 고객이 섞인 '부풀려진 성과'일 가능성이 크므로, 기여도를 냉정하게 발라내야 한다.
성장의 핵심은 신규 유입: 재구매 효율에만 기대면 브랜드는 서서히 말라죽는다. 당장 효율이 떨어져 보일지라도 '신규 고객 획득'에 예산을 배분하는 용기가 필요하다.
AI를 똑똑하게 가르쳐라: 단순히 "매출 만들어와"가 아니라 "우리에게 이익을 남겨주는(LTV가 높은) 고객을 데려와"라고 AI에게 정확한 목표(Signal)를 주는 것이 마케터의 진짜 실력이다.

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