아마존 전용 비주얼 자산 엔진

A+ 반려 한 건이 5~7영업일을 태웁니다.

예쁜 이미지를 만드는 도구는 이미 많습니다. 문제는 그게 아마존을 통과하느냐입니다. DC Studio 는 생성 전에 반려 사유를 먼저 잡고, 규격에 맞춰 리스팅 9장과 A+ Premium 7모듈을 한 번에 뽑습니다.

진단과 규격 검사는 API 비용이 들지 않습니다. 이미지 생성 단계만 별도 승인 후 실행됩니다.

9장리스팅 메인 + 서브
7모듈A+ Premium
24종반려 사유 사전 검사
9지표이미지 품질 측정
지금 바로 진단

올리기 전에 반려부터 잡아보세요

지금 쓰고 있는 리스팅 카피와 메인 이미지를 넣으면 이 자리에서 바로 검사합니다. 아마존 반려 규칙 22종과 이미지 규격을 그대로 적용합니다. 파일은 어디에도 전송되지 않고 브라우저 안에서만 계산됩니다.

이미지를 끌어 놓거나 클릭 전송하지 않습니다. 브라우저 안에서만 계산합니다

결과

반려 위험이 있는 표현과 규격 미달 항목이 표시됩니다.

왼쪽에 카피를 붙여넣고 진단을 실행하세요. 예시 문구를 그대로 넣어보셔도 됩니다.

여기서 도는 것은 카피 규칙 22종과 이미지 규격 5개 항목입니다. 접지 그림자, 색온도 일관성, 프린지 등 나머지 지표와 리스팅 9장 · A+ 7모듈 전체 생성은 실제 제작 단계에서 돌아갑니다.

연출 컷 생성

위에 올린 제품 사진을 레퍼런스로 넘겨 판매 시장에 맞는 라이프스타일 컷을 만듭니다. 제품 형태는 유지하도록 지시가 들어갑니다.

메인 이미지는 여기서 만들지 않습니다. 아마존 메인은 실제 제품 픽셀이어야 해서 생성이 아니라 합성으로 처리합니다.

왼쪽에서 시장과 모델을 고르고 생성을 누르면 결과가 여기 표시됩니다.

제품 사진 한 장이면 리스팅 9장, A+ 7모듈, 브랜드 스토어 설계까지

DC Studio 는 아마존 셀러의 비주얼 자산을 규격과 정책 기준으로 자동 생성하는 엔진입니다. 데일리체커가 24개 업체 광고를 대행하며 실제 반려와 실제 전환율을 겪고 만든 도구를 그대로 웹에 올렸습니다.

기획, 촬영, 디자인에 들던 시간을 압축

레퍼런스 수집과 기획안 작성, 디자이너 왕복 커뮤니케이션 없이 브랜드 정보와 제품 사진만 넣으면 브리프와 시안이 함께 나옵니다.

피그마와 포토샵을 몰라도 됩니다

모듈별 정확한 px 와 세이프존이 엔진에 들어 있습니다. 디자인 툴 숙련도가 아니라 제품 정보의 정확도가 결과를 결정합니다.

아마존 셀러와 대행사를 위해 만들었습니다

국내 쇼핑몰이 아니라 amazon.com 기준입니다. 메인 이미지 배경 규정, A+ 금지 표현, 브랜드 스토어 타일 규격이 기본값입니다.

아마존 구매 여정 3단계를 한 번에 덮습니다

검색 결과에서 눈에 들어오는 것과 상세에서 설득되는 것과 브랜드로 남는 것은 각각 다른 자산입니다.

STEP 1 검색 노출

썸네일 한 칸에서 이기는 메인 이미지

순백 배경, 제품 점유율, 접지 그림자, 하단 세이프존을 수치로 맞춥니다. 제품 픽셀은 AI 가 다시 그리지 않고 실제 사진을 그대로 씁니다.

리스팅 메인 1장 + 서브 8장
STEP 2 상세 설득

6단계 설득 구조를 그대로 따르는 A+

문제 인식부터 근거 제시, 사용 장면, 반론 차단, 구매 확신까지 모듈 순서가 설득 구조에 묶여 있습니다. 리뷰에서 나온 구매 장벽은 Q&A 모듈로 반박합니다.

A+ Premium 7모듈 (Full Image 5 + Q&A 1 + SKU Table 1)
STEP 3 브랜드 확장

스토어로 재방문과 교차구매를 만듭니다

스토어 홈 9섹션과 카테고리 페이지 구조, 타일 12종의 정확한 규격과 자산 목록을 설계도로 뽑습니다. 국내 AI 이미지 툴이 다루지 않는 영역입니다.

브랜드 스토어 설계 + 자산 매니페스트

제작 방식 비교

비교 축을 예쁨이 아니라 아마존 통과 여부로 잡았습니다. 이미지 심미성만 놓고 보면 국내 커머스 데이터를 3년 학습한 전용 모델들이 강합니다. 우리가 이기는 지점은 규격과 정책과 제품 무결성입니다.

디자인 외주국내 AI 이미지 툴DC StudioBEST
기준 시장 의뢰 내용에 따름스마트스토어 · 쿠팡 · 카페24amazon.com 규격 기본값
아마존 반려 사전 검사 없음없음생성 전 24종 규칙 판정
제품 형태 정확도 실물 촬영이면 정확AI 가 제품을 다시 그려 변형 가능제품은 실제 사진 픽셀 그대로 합성
모듈 규격 디자이너 재량쇼핑몰 템플릿 기준모듈별 px 와 세이프존 내장
품질 검증 눈으로 검수눈으로 검수9지표 결정론 측정 + 리포트
브랜드 스토어 별도 견적미지원홈 9섹션 + 타일 12종 설계
수정 방식 추가 비용, 소통 지연요소별 직접 수정입력 JSON 수정 후 해당 슬롯만 재생성
결과물 이미지 파일이미지 파일이미지 + 디자인 브리프 + 품질 리포트 + 업로드 체크리스트

국내 AI 이미지 툴의 제품 변형은 해당 서비스들이 안내 문구로 인정하고 있는 특성입니다. 국내 쇼핑몰에서는 감수할 수 있는 수준이지만 아마존에서는 실물과 다른 이미지가 정책 문제이자 반품률 문제가 됩니다.

다섯 가지 기능

네 가지는 시장에 있는 기능이고, 마지막 하나는 아마존 대행을 직접 하지 않으면 만들 수 없는 기능입니다.

01
리스팅 이미지 9장

썸네일 한 칸에서 클릭을 가져오는 메인 + 서브

2000x2000 규격으로 메인 1장과 서브 8장을 만듭니다. 메인은 아마존 정책상 배경 연출이 금지되므로 AI 배경을 쓰지 않고 순백 배경에 실제 제품을 합성합니다. 서브는 사용 장면, 스펙, 비교, 사이즈, 패키지 구성 순으로 슬롯이 정해져 있습니다.

  • 순백도 · 제품 점유율 · 접지 그림자 수치 검증
  • 하단 20% 세이프존 자동 회피
  • 카테고리 11종별 슬롯 우선순위 자동 분기
02
A+ Premium 7모듈

설득 구조에 묶인 상세페이지

Full Image 5모듈에 Q&A 1모듈과 SKU 비교 테이블 1모듈을 더한 7모듈이 표준입니다. Q&A 는 그 브랜드의 1~3점 리뷰가 드러낸 구매 장벽을 골라 반박하는 방식으로 채웁니다.

  • 모듈별 정확한 px 규격 내장
  • 카테고리별 필수 면책 문구 자동 주입
  • alt text 슬롯 포함
03
모델컷

아마존 진출국가 20곳, 시장별 모델 카탈로그

제조국이나 본사 국적이 아니라 그 상품을 실제로 사는 시장의 인구 구성으로 모델을 캐스팅합니다. 아마존이 운영하는 마켓플레이스 20곳을 각각 나눠 두었고, 시장마다 6명의 페르소나를 고를 수 있습니다. amazon.com 과 amazon.com.au 와 amazon.ca 는 서로 다른 사람이 삽니다.

  • 마켓플레이스 20곳 x 페르소나 6명 = 모델 120명
  • 중동·인도는 의상·소품 규정이 프롬프트에 자동 강제
  • 실사 photorealistic 고정. 일러스트·3D 렌더 금지
04
브랜드 스토어 설계

이미지가 아니라 페이지 구조를 설계합니다

스토어 홈 9섹션과 카테고리 페이지 템플릿, 타일 12종의 규격과 채워야 할 카피 슬롯, 제작 체크리스트를 한 번에 뽑습니다. 아마존이 사양을 바꾸면 규격 파일 한 개만 갱신하면 전체가 따라옵니다.

  • 홈 9섹션 스토리 아크
  • 타일 12종 px SSOT
  • 필요 자산 17점 매니페스트

숫자로 남은 결과

아래 수치는 데일리체커가 실제 운영 중인 계정에서 확인된 값만 적었습니다. 추정치는 넣지 않았습니다.

24개 업체
PPC 대행 운영 중
25개 브랜드
동시 관리 브랜드
53
누적 브랜드 자산 산출
91
리스팅 이미지 품질 baseline (79장 평균)

품질 점수는 자체 9지표 측정 엔진 기준입니다. 측정 방식은 기능 소개 페이지에 공개되어 있습니다.

광고 성과 개선 증빙

이미지와 상세페이지는 광고 효율로 되돌아옵니다. 아래는 실제 광고 콘솔 화면입니다.

ACOS 43% 에서 20% 로

광고 콘솔 화면 기준
이전 ACOS 43% 이전 ACOS 43%
이후 ACOS 20% 이후 ACOS 20%

ACOS 23% 에서 12% 로

광고 콘솔 화면 기준
이전 ACOS 23% 이전 ACOS 23%
이후 ACOS 12% 이후 ACOS 12%
ACOS 9.9% ACOS 9.9%
ACOS 9% ACOS 9%
ACOS 7.25% ACOS 7.25%
ACOS 7% ACOS 7%
ACOS 11% ACOS 11%
ACOS 9.8% ACOS 9.8%
ACOS 17% ACOS 17%
낮은 입찰가로 2개월 후 노출이 잡힌 사례 낮은 입찰가로 2개월 후 노출이 잡힌 사례

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