(1.7) DMP, DSP, SSP 쉽게 이해하기

Aug 2. 2025

퍼포먼스 마케팅을 담당할 때, 현업에서 가장 자주 들었던 단어 중 하나가 바로 DMP, DSP, SSP였습니다. 처음엔 저도 생소했어요. 그런데 어느 순간부터 이 세 가지가 광고 효율을 결정하는 핵심 기술이라는 걸 깨달았습니다. 디지털 마케팅에서 이 개념들을 이해하는 건, 마치 좋은 요리사가 기본 재료를 꿰고 있어야 하는 것과 같다고 생각해요. 우선 각각의 단어들이 어떤 의미를 가지는지 알아볼까요?

1. DMP (Data Management Platform) – 타겟팅의 뇌

현업에서 글로벌 캠페인을 기획할 때, 가장 먼저 고민한 건 “누구에게 보여줄 것인가?”였습니다. 예전에는 브랜드 또는 마케팅 담당자의 감(感)에 의존했던 이 작업이, DMP 덕분에 이제는 데이터 기반의 과학으로 바뀌었죠. DMP의 핵심 역할은 고객 행동 데이터를 수집하고 세분화하여 “타겟 오디언스 세그먼트”를 생성(예: 30대 중반, 육아 관심, 하이엔드 가전 소비자), 이를 DSP에 전달해서, 광고 효율을 극대화할 수 있는 기반을 마련하는 것입니다. 갑자기 DSP라는 생소한 용어가 나왔지만 이 또한 자세히 설명드리도록 할께요. 대신 DMP를 쉽게 실무 사례를 기반해서 설명드리면 다음과 같아요.

예를 들어, 삼성전자 생활가전 제품인 ‘비스포크 냉장고’를 광고한다고 해볼까요? 해당 제품을 많이 팔 목적으로 전 연령 대상을 타겟으로 광고하는 게 아니라, 최근 인테리어 쇼핑몰 방문자, 고가 주방기기를 검색한 사람, 신혼부부 그룹 세그먼트를 만들어 광고하면 구매로의 전환율이 확 올라가겠죠? 이렇게 광고 효율을 높일 수 있도록 고객을 세분화하는 것이 바로 DMP의 힘입니다.

2. DSP (Demand Side Platform) – 광고를 자동으로 사주는 비서

다음은 DSP에 대해 설명드릴께요. 위에서 광고를 위한 타겟군은 정했어요. 그럼 어디에 광고를 띄워야 효과적일까요? 예전에는 일일이 제품 광고를 위한 지면을 조사하고 계약했는데, 요즘은 DSP라는 시스템이 이걸 자동으로 해줍니다. 예를 들면 광고 전담 비서처럼 말이죠. DSP 시스템은 광고를 위한 타겟팅 조건과 사용할 수 있는 광고 예산을 입력하면 시스템이 자동으로 광고 지면을 제공하는 업체에 제안 입찰합니다. 즉 실시간 입찰(RTB: Real-Time Bidding)을 진행합니다. 이는 광고 효율화를 최적화할 수 있게되죠. 시스템 예로는 구글의 DV360이 있습니다.

3. SSP (Supply Side Platform) – 광고를 팔아주는 중개인

DSP가 광고를 사는 플랫폼이라면, SSP는 광고 지면을 파는 플랫폼이라고 할 수 있죠. 출판사, 블로그, 앱 운영사 등이 SSP에 자기 공간을 등록해 놓고, 그 지면에 광고가 실릴 수 있도록 열어두는 거죠. 조금 더 쉽게 설명드리면, 신문사, 뉴스 웹사이트, 앱 같은 곳에서 “우리 사이트에 이만큼 광고 자리가 있어요” 하고 중개업소에 전세나 월세 물건을 내놓으면, SSP는 그걸 자동으로 DSP 쪽 시스템에 알려줘서, 광고를 하고 싶은 광고주가 바로 그 자리를 사갈 수 있게 해주는 역할을 해요. 또한, 삼성전자처럼 브랜드 이미지가 중요한 기업은 SSP를 통해 브랜드 세이프티(Brand Safety)를 엄청 신경쓴답니다. 아무 매체에나 노출되면 안 되니까 말이죠. 그래서 SSP와의 연동 시 노출을 꺼리는 매체인 브랙리스트, 노출이 가능한 매체 리스트인 화이트리스트, 특히 선호하는 프리미엄 퍼블리셔에 대한 조건들을 꼭 걸죠.

위에서 설명드린 이 모든 생태계의 바탕에는 미디어 소비자의 맥락(Context)이 있습니다. 디지털 광고는 단순히 ‘노출’이 아니라, “어떤 상황에서, 어떤 콘텐츠 속에서, 어떤 심리 상태로” 소비자가 광고를 접하느냐가 중요해요. 단순히 “이 사람이 어떤 웹사이트에 들어왔는가” 같은 정보만 보는 게 아니라, 그 순간 그 사람이 어떤 상황에 있는지를 파악하려는 데이터로 바뀌고 있는 거예요. 예를 들어, 출근길에 모바일로 뉴스를 보는 사람과, 퇴근 후 소파에 앉아 영상을 보는 사람은 똑같은 관심사를 가져도 광고 반응이 다를 수 있잖아요? 이를 통해 요즘은 AI와 머신러닝이 사용자의 데이터를 학습해서 광고 타이밍까지 제안한답니다.