"예전엔 ROAS 5가 나왔는데 같은 캠페인이 요즘은 3밖에 안 나와요." 이 한 문장 뒤에는 광고 인벤토리·소재 변화 외에도 한 가지 잘 안 보이는 변수가 있습니다. 입찰 메커니즘 자체가 2017~2019년 사이에 GSP에서 First-price 경매로 갈아탔다는 사실이에요. 마케터가 "내가 얼마를 부르면 얼마를 내는가"의 게임이 근본적으로 바뀌었습니다. 이 글은 그 변화를 운영자 시각으로 한 번 정리합니다.
1. 두 가지 경매 — 한 슬라이드로
같은 인벤토리, 같은 입찰가라도 두 경매에서 광고주가 실제로 내는 금액이 다르다. 마케터의 입찰 전략이 따라 달라져야 하는 이유다.
광고 경매에는 크게 두 가지 형태가 있습니다.
- GSP(Generalized Second Price): 가장 높은 입찰자가 노출권을 가져가되, 실제로 내는 금액은 두 번째로 높은 입찰가(+1원)이다.
- First-price: 가장 높은 입찰자가 노출권을 가져가고, 실제로 내는 금액은 자기가 부른 가격 그대로이다.
겉보기엔 사소한 차이지만, 마케터의 입찰 전략 자체가 달라집니다.
| 입찰가 | 1위 | 2위 | 3위 | GSP 낙찰가 | First-price 낙찰가 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2,000 / 1,500 / 1,000 | 2,000 | — | — | 1,500 (2위 가격) | 2,000 (자기 가격) |
같은 입찰가 2,000원이라도 GSP에서는 1,500원만 내면 됐는데, first-price에서는 2,000원을 그대로 냅니다. 마케터 시각에선 같은 노출에 33% 더 비싸게 사는 셈이에요.
📌 이 글에서 다룰 것
왜 이런 변화가 일어났는지(헤더비딩의 등장), 마케터에게 실제로 무엇이 바뀌었는지(truthful bidding의 종말), bid shading이 왜 필요한지, Meta·Google·DSP 입찰 옵션의 의미가 어떻게 달라졌는지 풉니다. 코드는 없고, 표·예시·시나리오 중심.
2. 왜 GSP에서 First-price로 갈아탔나 — 헤더비딩의 등장
2017년 이전 디스플레이 광고는 대부분 GSP였습니다. Google AdX·DoubleClick이 표준이었고, 안에서 두 번째 가격으로 정산했어요.
문제는 waterfall 구조였습니다. 한 슬롯의 인벤토리는 SSP A → SSP B → SSP C 순으로 차례로 제안되어, 첫 번째에서 안 팔리면 두 번째로 넘어가는 폭포 같은 구조였어요. 이 과정에서 가장 높은 가격이 자동으로 매칭되지 않는 비효율이 컸습니다.
2015~2017년 사이 헤더비딩(header bidding)이 등장합니다. 모든 SSP가 동시에 경매에 참여해 가장 높은 가격이 즉시 결정되는 구조예요. 이게 first-price 경매와 결합하면서 디스플레이 시장 전체가 first-price로 옮겨갔습니다.
- 2017: 주요 SSP들이 first-price로 전환 시작
- 2019: Google AdX마저 first-price로 전환 (마지막 GSP 보루)
- 2020 이후: 디스플레이 광고는 사실상 first-price 표준
📌 검색·소셜 광고는?
이 글이 다루는 건 디스플레이/프로그래매틱(RTB) 영역입니다. Google 검색 광고, Meta 광고는 자체 폐쇄 경매를 쓰며 단순히 "GSP냐 first-price냐"로 분류되지 않아요. 다만 Meta·Google이 쓰는 입찰 알고리즘에도 first-price적 요소가 강하게 들어와 있다는 점은 같습니다.
3. Truthful bidding의 종말 — 가장 중요한 변화
GSP에는 깔끔한 수학적 성질이 있었습니다. "진짜 가치(true value)를 그대로 부르는 게 최적"이라는 점입니다. 2위 가격을 내니까, 자기 가치보다 낮게 부르면 이길 기회를 놓치고, 높게 부르면 어차피 2위 가격만 내니 손해가 없어요.
이걸 경제학에서는 incentive-compatible(진짜 가치를 부를 동기가 있는) 경매라고 부르고, 입찰자에게 truthful bidding(진실 입찰)이 최적 전략이 됩니다.
여기서 는 광고주가 그 노출에 매기는 진짜 가치입니다.
First-price에서는 더 이상 그렇지 않다
First-price에서는 자기가 부른 가격을 그대로 내니까, 진짜 가치 그대로 부르면 이기더라도 마진이 0이에요. 무조건 가치보다 낮게 깎아서 불러야 합니다.
여기서 은 입찰자 수의 추정치입니다. 입찰자가 많을수록 깎는 비율이 작아지고, 적을수록 많이 깎아도 됩니다(어차피 이길 가능성이 높으니까).
이렇게 자기 가치를 깎아서 부르는 행위를 bid shading이라고 부릅니다. First-price 시대에 등장한 새 운영 개념이에요.
⚠️ 실무 결과 — 같은 캠페인이 더 비싸 보임
많은 광고주가 GSP → first-price 전환기에 평균 CPM이 30~50% 오른 것을 경험했습니다. 같은 입찰 전략을 그대로 가져갔기 때문이에요. truthful bidding을 first-price에서 그대로 쓰면 매번 자기 마진을 0으로 만드는 셈입니다.
4. Bid shading — 깎아야 할 비율을 어떻게 정하나
Bid shading 전략의 본질은 "이길 확률"과 "이겼을 때 마진"의 트레이드오프입니다.
- 많이 깎을수록 → 이길 확률 ↓, 이겼을 때 마진 ↑
- 적게 깎을수록 → 이길 확률 ↑, 이겼을 때 마진 ↓
광고주의 기대 이익은 다음과 같습니다.
이 함수를 최대화하는 가 최적 입찰가예요. 이를 위해선 "내가 를 부르면 이길 확률"의 분포를 알아야 합니다. 즉 경쟁 입찰가의 분포 추정이 핵심이에요.
실무 구현은 DSP/SSP가 자동으로
다행히 이걸 광고주가 직접 풀지 않아도 됩니다. DSP(Trade Desk·DV360·Amobee 등)와 SSP(Magnite·OpenX·PubMatic 등)가 "automatic bid shading" 기능을 내장했어요. 과거 입찰 데이터로 win rate 분포를 학습하고 자동으로 입찰가를 깎아 부릅니다.
마케터 입장에선 "DSP가 알아서 한다"로 끝나야 정상이지만, 입찰 옵션을 잘못 고르면 자동 shading이 안 되거나 너무 공격적으로 작동해 의도와 다른 결과가 나옵니다.
| DSP 입찰 옵션 | 의미 | First-price 시대에 권장? |
|---|---|---|
| Manual CPM (고정 입찰가) | 사람이 정한 가격 그대로 입찰 | ❌ — shading 없이 비싸게 사게 됨 |
| Auto-bidding / Goal-based | 목표(CPA·ROAS)에 맞춰 자동 조정 | ✅ — shading 내장 |
| Bid Shading on/off 옵션 | 명시적으로 shading 켜기 | ✅ — 반드시 ON |
5. 마케터에게 실제로 무엇이 바뀌었나
운영 중인 마케터가 체감하는 변화는 다음과 같습니다.
5.1 같은 입찰 전략으로 ROAS가 떨어진 것처럼 보임
GSP 시대에 truthful bidding으로 잘 굴러간 캠페인을 first-price에 그대로 올리면 비용이 30~50% 늘어 ROAS가 비례 감소합니다. "광고 효율이 떨어졌다"고 결론 내리기 전에 입찰 메커니즘을 의심해봐야 해요.
5.2 입찰 옵션 선택의 중요성이 커짐
DSP의 어떤 옵션을 쓰느냐가 곧 입찰 전략이 됩니다. 옛날엔 "어떤 가격을 부를까"가 게임이었다면 지금은 "어떤 알고리즘에 맡길까"가 게임이에요.
5.3 가격 분산이 커짐
같은 인벤토리에 대해 시간대·요일별로 낙찰가 분산이 커졌습니다. 경쟁 입찰자 수가 변할 때 first-price는 GSP보다 낙찰가가 더 민감하게 반응해요. peak time CPM 폭등이 더 자주 보이는 이유 중 하나입니다.
5.4 reporting의 의미가 달라짐
GSP 시대의 "낙찰가 = 2위 가격"이라는 관념을 그대로 가져오면 안 됩니다. First-price에서 낙찰가는 "내가 깎아서 부른 가격". SSP/DSP 보고서의 win rate, average CPM, bid landscape를 함께 보는 게 표준이 됐어요.
💡 운영 체크리스트 — 입찰 메커니즘 점검
- DSP에서 bid shading 옵션이 ON인지 확인
- Manual CPM은 특별한 이유 없으면 사용하지 않음 — auto-bidding/goal-based로
- 동일 캠페인의 win rate 추이를 주별로 보고, 급변하면 경쟁 환경 변화 의심
- 보고서에서 average CPM 외에 bid landscape(낙찰가 분포)를 함께 검토
6. Meta·Google이라는 예외 — 폐쇄 경매의 세계
지금까지 이야기는 오픈 마켓 RTB(Real-Time Bidding)의 변화였습니다. Meta와 Google 검색 광고는 자기 인벤토리를 자기 경매로 굴리는 폐쇄 경매라 사정이 다릅니다.
Meta — Value-based optimization
Meta의 경매는 단순한 가격 경쟁이 아닙니다. 입찰가 × 추정 액션 확률 × 광고 품질로 종합 점수를 매겨 1위를 가립니다. 그리고 실제로 내는 금액은 다음 입찰자를 이기기 위해 최소한으로 필요한 금액이에요. 형식적으로는 second-price에 가깝지만, 액션 확률이라는 변수가 끼어 마케터가 직접 컨트롤하기 어려워요.
마케터가 할 일은 입찰가를 정교하게 깎는 게 아니라 크리에이티브 품질·랜딩 페이지 경험·전환 추적 정확도를 끌어올리는 것입니다.
Google Ads — VCG 기반
Google Ads는 학술적으로는 GSP의 일반화인 VCG(Vickrey-Clarke-Groves) 변형을 써왔습니다. 마찬가지로 truthful bidding이 이론적으로 최적이지만, Google이 제공하는 자동 입찰 옵션(Target CPA, Maximize Conversions 등)을 쓰는 게 실무 표준이에요.
| 플랫폼 | 경매 메커니즘 | 마케터가 컨트롤할 변수 |
|---|---|---|
| 오픈 RTB(DSP) | First-price + auto bid shading | 목표 메트릭, 예산, 타겟팅 |
| Meta Ads | 자체 폐쇄 경매(value-based) | 크리에이티브, 신호 품질, 예산 |
| Google 검색 | VCG 변형(폐쇄) | 키워드, 입찰 전략, 랜딩 페이지 |
| Google 디스플레이(GDN) | First-price(2019부터) | 자동 입찰 모드, 타겟팅 |
7. 마케터가 남길 결론 — 입찰 전략의 새 룰
- "내가 부른 가격이 내가 내는 가격"이라는 사실을 받아들인다
- 자동 입찰·shading을 활용한다 — manual CPM은 거의 항상 손해
- 같은 입찰가의 의미가 바뀌었으므로 historical CPM 비교는 보정해서 해석
- 입찰 가격 자체보다 전환 신호 품질·크리에이티브·예산 분배가 ROAS의 지렛대로 더 커졌다
- DSP·SSP 보고서에서 win rate·bid landscape를 함께 본다
가격을 깎아 부르는 일은 알고리즘에 맡기고, 마케터는 그 위 레이어 — 어떤 사용자에게 어떤 메시지를 어떤 가치로 보낼 것인가 — 에 시간을 쓰는 게 first-price 시대의 운영 룰입니다.
8. 마치며
- GSP는 "가장 높이 부르고 두 번째 가격을 내는" 경매. truthful bidding이 최적.
- First-price는 "내가 부른 가격을 그대로 내는" 경매. bid shading 필요.
- 2017~2019년 헤더비딩과 함께 디스플레이 광고가 first-price로 전환됨.
- 같은 입찰 전략으로 CPM이 30~50% 오른 것처럼 보일 수 있음 → 자동 shading 켜기.
- Meta·Google 검색은 폐쇄 경매라 별도. 크리에이티브·신호 품질이 ROAS 지렛대.
- 마케터는 가격 자체보다 어떤 알고리즘·어떤 옵션을 쓸지 고르는 게임으로 변함.
다음 글은 쿠키 종말 시대에 유저를 어떻게 식별하고 잇는지 — CDP의 ID 그래프 이야기를 풀겠습니다.
참고
- Trade Desk — Demystifying First-Price Auctions
- IAB — First-Price Auction Best Practices
- Google Ad Manager — First Price Auction Migration — 2019년 전환 발표
- PubMatic — Bid Shading explained — 자동 shading 동작 설명
- Edelman, Ostrovsky, Schwarz. "Internet Advertising and the Generalized Second-Price Auction" (2007) — GSP 학술 정의
