RTB와 입찰 — 0.1초에 일어나는 광고 경매의 모든 것

사용자가 웹페이지를 열면 0.1초 안에 광고 슬롯의 경매가 일어납니다. 수십·수백 광고주가 같은 임프레션을 두고 입찰하고, 가장 높은 입찰자의 광고가 사용자 화면에 도달합니다. 이게 RTB(Real-Time Bidding) — 디지털 광고의 80%+가 굴러가는 메커니즘. 마케터가 광고 운영을 깊게 이해하려면 한 번 들여다봐야 할 자리. 매체 기초 체력의 두 번째.

1. RTB의 한 줄 정의

RTB의 한 줄:

매 임프레션마다 실시간으로 경매를 굴려, 가장 높은 입찰자의 광고를 노출.

전통 광고와의 차이:

전통 — 매체 단위 슬롯 직접 구매 (TV·신문)
RTB — 임프레션 단위 실시간 입찰

RTB의 표준 흐름은 광고 생태계 글에서 본 것과 같습니다. 이 글은 그 안의 입찰 메커니즘에 집중.

한 임프레션이 입찰 요청·다수 DSP 입찰·낙찰의 흐름을 거치는 0.1초 다이어그램 — 0.1초 안에 입찰 요청·다수 DSP 응답·낙찰·광고 표시의 흐름. 한 사용자의 한 임프레션을 두고 매번 새로운 경매가 일어난다.

2. 한 임프레션의 0.1초 흐름

사용자가 페이지를 열고 광고 슬롯이 나타나면:

Step 1 — Bid Request (10ms)

매체의 SSP가 입찰 요청 만듦. 안에 들어가는 정보:

매체 정보 (사이트·앱 ID·카테고리)
슬롯 정보 (위치·크기·형태)
사용자 정보 (쿠키 ID·디바이스 ID·지역·시간)
가격 floor (최저 입찰가)

Step 2 — DSP 입찰 응답 (50ms)

Ad Exchange가 bid request를 다수 DSP에 동시 송신. 각 DSP는:

사용자 정보로 활성 캠페인 매칭
CTR·CVR 예측 모델로 노출 가치 계산
입찰가 결정
광고 소재(creative)와 함께 응답

각 DSP는 50ms 안에 응답. 늦으면 패스.

Step 3 — 낙찰 결정 (5ms)

Ad Exchange가 모든 응답 모아 가장 높은 입찰 선택. 낙찰가는 First-price면 그대로, GSP면 second price.

Step 4 — 광고 표시 (35ms)

낙찰된 DSP가 광고 소재 URL 반환 → 매체 페이지에 광고 로드 → 사용자가 봄.

총 100ms 안에 모든 흐름. 매일 수십억 번 일어남.

3. 입찰가가 결정되는 메커니즘

DSP가 한 임프레션에 얼마를 입찰할지 결정하는 흐름:

3-1. 노출 가치 계산

광고주의 목표(전환·CTR·인지)에 맞춰 노출 가치:

Bid Value = Predicted CVR \times Conversion Value

CVR 예측 — 사용자 정보·광고 소재로 모델 예측
Conversion Value — 광고주가 정한 한 전환의 가치 (예: 50,000원)

CVR 0.005·Conversion Value 50,000원이면 노출 가치는 250원. 이 값을 넘기지 않는 선에서 입찰.

3-2. 입찰 전략

같은 노출 가치에 다른 입찰 전략 가능:

Truthful — 노출 가치 그대로 입찰 (GSP에 최적)
Bid Shading — 노출 가치보다 낮게 입찰 (First-price에서 표준)
Aggressive — 노출 가치보다 높게 입찰 (시장 점유율 우선)

GSP·First-price 글에서 메커니즘 변화 후 truthful이 더 이상 최적이 아닌 이유를 더 자세히.

3-3. 예산 페이싱

캠페인 예산을 시간에 따라 분배. 하루 100만원 예산을 24시간 균등 또는 시간대별 가중. 페이싱이 너무 빠르면 예산 소진, 너무 느리면 미달.

4. RTB의 인프라 부담

RTB는 매우 큰 인프라:

매일 수십억 임프레션
각 임프레션 0.1초 안에 처리
DSP는 매 응답에 50ms 안에 모델 예측 + 입찰가 결정
Ad Exchange는 동시 수만 connection 처리

대형 DSP(Trade Desk·Google DV360)는 분당 100만 입찰 처리 능력. 인프라 비용이 막대해 운영 효율 = 비즈니스 모델.

5. 마케터가 직접 만지는 자리

마케터의 광고 매니저(Meta·Google·TikTok) 화면이 사실상 DSP 인터페이스. 그 안에서 RTB의 어떤 자리를 만지나.

5-1. 입찰 전략 선택

광고 매니저의 “입찰 전략” 옵션:

Cost cap — 평균 CPA 한도
Bid cap — 한 임프레션 입찰 한도
Target ROAS — ROAS 목표
Lowest cost — 가장 낮은 비용 추구
Highest value — 가장 큰 노출 가치 추구

이 옵션이 DSP의 입찰 알고리즘에 직접 들어감. 자리에 따라 다른 결과.

5-2. 타겟팅 설정

DSP가 매 bid request에서 사용자 매칭 시 사용:

1st party 데이터 (CDP에서 업로드한 이메일 해시)
3rd party 데이터 (DMP의 세그먼트, 쿠키 종말로 약화)
Lookalike (자체 유사 사용자)
컨텍스트 (페이지 카테고리·키워드)

5-3. 광고 소재 (Creative)

매 bid에 함께 송신. CTR·CVR 예측에 영향. A/B 테스트로 더 좋은 소재 선별. Creative testing scaling 글 참조.

5-4. 페이싱·시간대

캠페인 시간 분배. “오전 9시-오후 6시 우선” 같은 설정이 RTB 페이싱에 들어감.

사용자 → SSP → Bid Request → 다수 DSP 입찰
                                 ↓
                          Ad Exchange 낙찰
                                 ↓
                       낙찰 DSP의 광고 표시