AppLovin(APP.US)Q3电话会：CEO反驳竞争挤压论，新模型部分上线已带动广告提速

（原标题：AppLovin(APP.US)Q3电话会：CEO反驳竞争挤压论，新模型部分上线已带动广告提速）

智通财经APP获悉，AppLovin(APP.US)周三美股盘后公布 2026 年第三季度业绩，营收 21.85 亿美元、同比增长 55%，摊薄每股收益 4.30 美元，调整后 EBITDA 18.42 亿美元、利润率 84%，三项均创单季新高，分别高出市场一致预期的 20.7 亿美元、4.04 美元和 17.3 亿美元约 6%，亦超出公司自身 46%—48% 指引上限约 1 亿美元。

财报盘后发布，常规时段收涨 10.69% 至 271.75 美元，盘后涨幅由约 17% 扩大至约 23%。会议焦点是二季度“模型改进迟到”的解释能否被数据验证：管理层称新一代模型仅部分上线，游戏广告收入随即同比增长近 50%，环比增逾 2 亿美元。CEO 亚当·福鲁吉称，“一个季度前我们在这里回答关于业绩不及预期的问题……我们说过的一切都体现在了这个季度的数字里”，并重申长期可维持约 30% 年复合增长。

市场焦点与回应

二季度 AppLovin 因营收略低于共识、指引逊色，盘后一度重挫 28%，市场质疑其 AI 模型迭代是否已经停滞，此后更出现指控公司夸大技术持续性的证券集体诉讼。本季营收增速因此成为焦点：实际 55%，较二季度回升，且高于管理层 46%—48% 指引区间的上端。福鲁吉将超预期归因于模型而非需求，称新一代模型“表现强劲，广告主在目标广告支出回报率下投放了更多预算，预算随之上调”。他同时否认竞争对手的增长挤压了公司份额，称“这从来不是实际情况，问题出在我们自己身上”。但管理层亦强调，模型收益不会按季度均匀释放，且未承诺全量上线的时点，“我们不会承诺节奏”。

三项核心指标齐创单季新高。净利润 14.39 亿美元、同比增长 72%，净利率 66%，较上年同期提升 7 个百分点;调整后 EBITDA 利润率 84%，同比提升约 190 个基点。CFO 马特·斯顿夫称，收入超出指引上限约 1 亿美元，主要来自核心移动游戏业务，消费垂类同步放量。

数据中心成本占收入比重反而下降

尽管用于训练新模型的算力投入增加，基础设施团队优化了模型服务方式，使数据中心成本占收入的比重下降。环比增量收入转化为调整后 EBITDA 的比例为 87%。斯顿夫称，公司按 EBITDA 美元额与自由现金流管理业务，而非按利润率百分比。

新一代模型：技术复杂度对标 AXON 2.0，不承诺时点

福鲁吉称，新架构的技术复杂度与 AXON 2.0 处于同一量级，但公司不按版本号命名。相比所取代的旧架构，新模型“给我们的优化空间明显更大”，在数据较稀疏的场景改善最明显——新广告主、小广告主与新品类，正是消费垂类所处的位置。

游戏广告同比增长近 50%，消费垂类同比三位数

游戏业务收入同比增长近 50%，随模型上线重新加速。消费垂类广告主投放金额环比实现双位数增长、同比三位数增长，但公司未披露两个垂类的具体拆分。福鲁吉称，单一拍卖机制下两者互为竞争，难以孤立判断某一垂类的增速。

Q4 指引：增速降至 43%—44%

公司预计四季度营收 23.65 亿—23.95 亿美元，同比增长 43%—44%，环比增长 8%—10%，低于三季度 14% 的环比增速;调整后 EBITDA 19.95 亿—20.25 亿美元，利润率 84%—85%。斯顿夫称指引原则未变，仅纳入当前已知信息。

电商权重上升，季节性将变为“更大的 Q4、更难的 Q1”

福鲁吉解释，环比增速回落不是指引转保守，而是结构变化：电商权重上升后，同一个广告主会有“巨大的四季度”和“疲软的一季度”。过去游戏业务在年初竞争缓和，形成“Q5”缓冲，公司一季度因此相对强劲;电商占比越高，这种缓冲越弱。

现金流转化率回升至 77%，回购授权增至 36 亿美元

三季度自由现金流 14.18 亿美元，占调整后 EBITDA 的 77%，二季度为 53%(受现金税支付时点影响);公司仍预计全年转化率 70%—75%。当季回购及代扣 410 万股、耗资 14 亿美元，董事会追加 32 亿美元授权，总额度升至 36 亿美元。

CEO 称竞争并非零和，MAX 供给维持强劲双位数增长

针对二季度以来的竞争担忧，福鲁吉称“这个行业从来不是零和的”，多家公司同期表现良好并不会挤压自身。他称 MAX 广告交易市场的供给仍保持强劲双位数增长，而同业多为低双位数至个位数。中期最大的抓手是转化率，公司认为当前水平仍远低于其判断的潜在区间。

CTV 试点与数据并购：短期不计入业绩

公司已在联网电视(CTV)开展试点投放，福鲁吉称产品进展“相当有希望”，但明确提示“不应指望它短期内增厚业绩”。并购方面，他以收购 MoPub 为例，称若出手会优先考虑能快速带来客户关系与数据关系的标的，但目前并不急迫。

重申长期约 30% 年复合增长

福鲁吉重申，公司长期可维持约 30% 的年复合增长，并表示“只要能做到，就会跑在这个水平之上”。2027 年的重点是完成模型切换并在此基础上继续优化、扩大现有客户投放、加快新客户获取、改进创意工具与广告形式，以及加大 CTV 投入。

完整会议纪要

David Hsiao，投资者关系主管

欢迎参加 AppLovin 截至 2026 年 9 月 30 日的第三季度业绩电话会。我是投资者关系主管 David Hsiao。今天与我一同讨论业绩的是联合创始人兼 CEO 亚当·福鲁吉，以及 CFO 马特·斯顿夫。请注意，我们迄今向 SEC 提交的文件，以及讨论第三季度业绩的财务数据和新闻稿，均可在 investors.applovin.com 查阅。本次电话会我们将作出前瞻性陈述，包括但不限于平台的未来发展与覆盖范围、预期增长机会、公司预期未来财务表现及其他未来事件。这些陈述基于我们当前的假设与信念，除法律要求外，我们不承担更新义务。实际结果可能与预测存在重大差异。我们建议您查阅我们最新提交的截至 2026 年 6 月 30 日财季的 10-Q 中的风险因素。更多信息也可在我们今日将提交的截至 2026 年 9 月 30 日财季的 10-Q 中查阅。我们还将讨论非 GAAP 财务指标。这些非 GAAP 指标并非优于 GAAP 结果，也不能替代 GAAP 结果。请务必查阅我们投资者关系网站上业绩公告与财务更新中的 GAAP 结果及 GAAP 与非 GAAP 指标的调节表。本次电话会正在录音，回放与纪要将在我们投资者关系网站保留一段时间。接下来，我会把时间交给亚当和马特作开场发言，之后由主持人主持问答环节。

亚当·福鲁吉，联合创始人、CEO 兼董事

谢谢大家今天参会。我们实现了创纪录的季度营收 21.85 亿美元，同比增长 55%，环比增加的美元金额为历史最大，比上季度多出远超 2 亿美元。营收与 EBITDA 均大幅高于我们指引的上限。这就是我们经营这家公司一贯的标准——超出自己的预期。这个结果属于我们的团队。他们正在推进一场与 AXON 2.0 同等重要的模型迁移，同时还要全速经营业务，并在同一个季度内两者兼顾。我要感谢他们。驱动因素如下。本季度，我们部分推出了基于上季度所述架构调整的新一代模型。表现强劲，广告主在目标广告支出回报率(ROAS)目标下，投放了更多预算且实现盈利，预算随之上调。我们的游戏业务同比增长近 50%，随这次上线同步重新加速。这一点我希望你们仔细体会：这只是部分上线。迁移仍在前面，而新一代模型在其所取代的架构之上，给了我们明显更大的优化空间。它在数据更稀疏的地方改善也更明显——新广告主、小广告主、新品类，正是我们消费垂类所在的位置。一如既往，模型收益不会落在完美的季度节奏上，我们也不会承诺节奏，但优化空间是真实的，而且我们仍处于非常早期。同样重要的是，我们是有纪律地做到这一点的。当一部分团队训练新模型时，我们的工程师在优化模型的 Serving 方式。因此即便训练投入增加，数据中心成本占收入的比重仍然下降。这笔投资的每一美元都以回报为前提。本季度你看到了两面：收入端的回报，以及利润率上的纪律。消费垂类又有一个强劲季度，随着四季度展开，这些广告主的季节性高峰即将到来，消费垂类在进入全年最大投放季时状态非常好。长期来看，什么都没有改变。我们在多个广告主品类上运行一个拍卖。游戏持续改善。消费垂类持续增加跑道。我们相信这项业务长期可维持约 30% 的年复合增长。而正如今年所显示的，只要能做到，我们就打算跑在这个水平之上。进入明年的重点是一贯的：完成模型迁移并在其上继续优化，扩大现有客户的投放，同时真正加快新客户获取的速度，持续改进我们的创意工具与广告形式，并开始加大在 CTV 上的投入。最后我想说：一个季度前，我们站在这里回答关于业绩不及预期的问题。我们告诉了你们发生了什么、问题已经修复、业务正在重新加速。而我们说过的一切，都体现在了这个季度的数字里。这就是我们会继续坚持的做法：为长期而建设，对挑战与机会保持透明，并在噪音中实现复利。接下来，我交给马特介绍财务情况。

马特·斯顿夫，首席财务官

谢谢亚当，也谢谢大家今天参会。AppLovin 公布了创纪录的第三季度业绩。净利润同比增长 72% 至 14.39 亿美元，营收创纪录达 21.85 亿美元、同比增长 55%，净利率 66%、调整后 EBITDA 利润率 84%，均为行业领先水平。营收环比增长 14%，超出我们指引上限约 1 亿美元，主要受核心移动游戏业务推动，本季度模型改进带来提升，消费垂类持续放量。消费广告主投放继续保持健康增长，投放金额环比实现双位数增长，较去年同期实现三位数增长。调整后 EBITDA 为 18.42 亿美元，同比增长 59%，同样高于我们指引区间的上限，利润率 84%，较去年同期提升约 190 个基点。环比增量收入转化为调整后 EBITDA 的比例为 87%。经营杠杆依然强劲。由于基础设施团队推出的优化，我们的数据中心成本占收入比重下降，即便我们为训练现有模型和新模型开发增加了算力投入。我们按 EBITDA 美元额与自由现金流来管理这项业务，而不是按利润率百分比，并且只要看到能带来更多收入的机会，就会继续投入。本季度自由现金流为 14 亿美元，占调整后 EBITDA 的 77%，高于二季度的 53%。正如我在上季度电话会上所说，二季度的转化率受到现金税支付时点的影响。我们仍预计全年自由现金流转化率约为调整后 EBITDA 的 70% 至 75%。把我们的结果放在背景中看：本财报季，数字广告领域最大的几家平台公布的第三季度营收同比增速大约在 10% 到 25% 左右。我们增长了 55%，速度是市场的数倍。而我们的利润率远高于广告行业所有同业。现金层面的对比更为鲜明。本季度，我们的轻资产模式将约 65% 的收入转化为自由现金流。季度末我们持有 31.7 亿美元现金，长期债务 35 亿美元，净杠杆低于调整后 EBITDA 的 0.1 倍，明显低于我们长期预计运营的约 1 倍净杠杆水平。第三季度，我们合计回购并代扣 410 万股，金额 14 亿美元，较二季度明显提升，季度末流通股为 3.31 亿股。鉴于我们对公司未来的持续信心，董事会将股票回购授权追加 32 亿美元，使截至 10 月底的当前总授权达到 36 亿美元。自该计划启动以来，我们累计回购并代扣 1.04 亿股，金额 94 亿美元，平均价格每股 90 美元，期间将 85% 的自由现金流返还股东，并大幅缩减了股本。我们的加权平均摊薄股数已连续 8 个季度下降，即使在对业务持续投入的情况下，较一年前仍下降约 2%。这样的组合——55% 的增长加上不断缩减的股本——很少有公司能够做到。转到 2026 年第四季度展望。我们预计营收在 23.65 亿至 23.95 亿美元之间，同比增长约 43% 至 44%，环比增长 8% 至 10%。预计调整后 EBITDA 在 19.95 亿至 20.25 亿美元之间，同比增长约 43% 至 45%。按中值计算，这一指引意味着 2026 年全年营收与调整后 EBITDA 增速均超过 50%。该展望反映了正常季节性、消费垂类的进一步放量、已经上线并正在产生效果的显著模型改进，以及在新模型开发上的训练算力投入持续增加。最后总结，我们在营收与调整后 EBITDA 两项上均超出指引上限，营收同比增长 55%，利润率扩张，产生 14 亿美元自由现金流，并向股东返还 14 亿美元。我们的四季度展望反映了同样的轨迹。接下来进入问答环节。

问答环节

主持人

[主持人提示] 第一个问题来自 James Heaney。

James Heaney，Jefferies 研究部

好的，我有两个问题。先问亚当。能否谈谈你们正在推出的这几代新模型?我比较好奇，相比 AXON 2，你看到的最大改进是什么?以及全量上线的时点方面有什么可以说的?然后我再问马特一个。

亚当·福鲁吉，联合创始人、CEO 兼董事

James，上季度我们谈过，我们的目标之一是设法做到可以构建更大的模型、使用更多算力，并训练出一个输出更好的模型。所以上季度我向你们预告了这一点。现在我们开始推出这些模型。我们看到了不错的结果。我们无法告诉你们或承诺何时能看到全量上线，也无法预测这些模型的推进节奏。但我在发言稿里说过，这些模型比我们所处的旧一代有更多的优化空间。所以我们对未来非常兴奋。

James Heaney，Jefferies 研究部

好。然后问马特一个。表面上看，四季度营收指引环比增长 8% 到 10%，相比三季度的 14%，在叠加本季度电商强劲的情况下，似乎偏保守了一些?你会如何解释这个环比减速?

马特·斯顿夫，首席财务官

是的。我们过去几个季度的指引思路没有变化。我们指引的是在那个时点我们所知道的东西。所以我们的指引包含了我在讲稿中说到的几点：季度内的正常季节性、我们已经上线并正在产生效果的模型更新，然后显然是数据中心成本的增加。所以与之前几个季度相比，那里没有什么真正改变。

主持人

下一个问题来自花旗的 Jason Bazinet。

Jason Bazinet，花旗研究部

只有一个问题。我想上季度你们谈到会更多地投入推荐(referral)计划。想请你们更新一下，对与这些伙伴合作的进展是否满意。

亚当·福鲁吉，联合创始人、CEO 兼董事

是的，Jason，仍在推进中。显然，这在我们的业务上将是多季度、多年的轨迹。我们在做合作方面还很早。但正如你们看到的，即使从我认为你们在公布的 Pixel 账户增速来看，我们一直在获得越来越多的客户，而且速度在加快。这只会随时间复利，因为不仅会有更多的合作交易、我们会开始运行更多广告活动，而且随着更多客户开始获得良好体验并持续下去，市场上对产品的正面情绪也会更多。因为另一件你必须意识到的事是，客户进来之后，他们的广告活动必须在我们平台上实现规模化和优化，他们必须做增量性研究，必须证明它有效，然后才会真正长期放量。所以我们预期这件事会随着时间不断复利。

主持人

下一个问题来自摩根士丹利的 Matthew Cost。

Matthew Cost，摩根士丹利研究部

好。我想问，你们刚刚推出的这个新模型的体验，是否改变了你们对游戏广告收入还有多少提升空间的预期?因为今年你们一直相对明确地给出 20% 至 30% 的增长预期，并提到规模法则对游戏业务的拖累。你现在会重申这些吗?还是说，基于目前的进展，潜在空间可能比你们原本预期的更大?

亚当·福鲁吉，联合创始人、CEO 兼董事

我想说，过去两个季度我们明确承诺的是，我们相信这项业务长期可以同比增长 30%。我们是一个统一拍卖的平台。假设在某个世界里，我们下季度消费垂类增长了 1000%。那会带来更多竞争，对吧?所以你不能把这个业务垂直化地看，认为消费业务现在增长越来越快。很难孤立地判断某一个垂类。话虽如此，这个模型肯定比旧模型更准确，而且未来有更多的优化空间。所以如果我们能做到这一点，我们当然会预期游戏长期可以以更高的速度增长。不过，这并不是我们实现那 30% 所必需的，只要业务的两部分都增长得相当快。正如我们在发言稿中提到的，业务的另一侧，也就是消费侧，正在以三位数增长。所以当你有一项这样的业务，它在我们业务中已经不再是无关紧要的，以那种速度增长，并且随着我们获得更多客户渗透，未来还有很大的增长机会，这就为我们的未来增长提供了很大的空间。

Matthew Cost，摩根士丹利研究部

明白了。然后我注意到你在准备发言中提到了 CTV。距离你们上次强调这一点已经有一段时间了。相比 6 个月前，它现在在产品路线图中的重要性如何?

亚当·福鲁吉，联合创始人、CEO 兼董事

是的，我们在那方面取得了更多进展。我的意思是，如果人们在联网电视上看任何内容，你会开始看到我们的一些广告，我们现在有试点活动在进行。产品实际上看起来非常有希望。这还很早期。这是一个全新的市场。所以我完全不建议你们指望它在短期内对业绩有增厚。但团队确实对他们在产品路线图上的位置建立了很大的信心。所以如果我们走到它真正开始为客户展现非常好的结果那一步，我们会更多地谈论它。在内部，我们现在对它非常兴奋。

主持人

下一个问题来自德意志银行的 Benjamin Black。

Benjamin Black，德意志银行研究部

亚当，你过去谈到过需要在消费侧收集更多数据来优化模型、提升表现，以及围绕它的飞轮。现在有了新架构，你是否看到了让这个飞轮达到某种临界点的路径，就像几年前游戏业务那样?如果没有，你认为还需要哪些增量投入?

亚当·福鲁吉，联合创始人、CEO 兼董事

不，你看，这两件事是相辅相成的，对吧?我们在营的每一天，都会有客户进入平台，他们与我们共享数据，于是我们获得更高的数据密度。所以随着季度、年份往后推，你就需要把它与真正能处理更多数据、生成更好输出的模型架构配对。于是你写出一个更大的模型、更复杂的模型，在更大的算力集群上训练它，最终得到更好的输出。这个新架构允许我们在游戏侧和消费侧做的，就是训练更大的模型。所以我们会一直处于数据饥渴状态。我们越快把更多数据引入系统，我们预测模型的输出就会越好。所以我们永远不会停止寻找获取数据的方式，无论是像我们刚才提到的通过推荐和广告来推广自己以获得新客户，还是某种形式的数据收购——我们会寻找各种方式把数据引入这个模型，因为我们已经一次又一次看到，每当我们增加更多数据，我们就能写出更复杂的模型、训练更大的模型，并在另一端得到更好的输出。

Benjamin Black，德意志银行研究部

好。我还想问，相比去年，消费广告主在假日购物季的预算情况如何?如果你认为广告主本季度看到了强劲回报，这部分投放有多大比例最终会粘性留存到 2027 年?还是说我们应该预期一季度像往常一样出现季节性回落?

亚当·福鲁吉，联合创始人、CEO 兼董事

我想它只是遵循正常的模式。你看，我们在曲线上仍然很早。甚至还没有进入假日季。所以这些要在接下来几周才会成形。但那个季节性回落，在电商领域是一致的。不过我们确实有一个好处：只要我们以这个速度增长这项业务，而且我们在其演进中还很早期，我们仍然有客户获取的速度，使我们即便在传统上季节性更困难的季度——比如一季度对比四季度——也能增长业务。话虽如此，同一个广告主，同比来看会有一个巨大的四季度，然后跟上一个疲软的一季度。这就是电商业务的现实。在这一点上，传统上如果你看我们业务的环比增长，我们的一季度一直相当强劲，因为游戏有一个叫“Q5”的现象。进入一季度，他们知道竞争没那么激烈。所以模型——无论是更频繁地选择游戏，因为广告支出回报率有吸引力，还是客户愿意承担更大风险，因为他们从价格很高的四季度进入这个后四季度时段——最终都会投放得非常有竞争力。所以我们比其它广告公司更不受影响。但随着我们更深入电商，我们应该会看到更大的四季度之后跟着更艰难的一季度。

主持人

下一个问题来自瑞银的 Stephen Ju。

Stephen Ju，瑞银研究部

好。我想我和你们平台上的一些广告主聊过，他们说了一件挺奇怪的事。他们预期拍卖的定价会开始被推高，因为会有来自电商的增量竞标者进来抬价。所以他们抢先预期 ROI 可能被压缩，把一部分预算挪给了你们的竞争对手。这看起来是挺奇怪的做法，但它确实让我担心，我想你们在之前几个时期已经回应过这个问题，即这是一个需求受限而非供给受限的行业。所以能否谈谈，关于 AppLovin 在没有让部分现有客户 ROI 被压缩的前提下吸收所有这些增量广告投放的能力，你们的想法是否有演变，或者情况是否有变化?

亚当·福鲁吉，联合创始人、CEO 兼董事

是的。如果你看我们过去 3 年的业务，我们变得有竞争力得多。业务规模大得多。客户的 ROI 或广告支出回报率比 3 年前更强，因为投放金额实质上更大了。所以这些模型在拿一个展示机会并预测结果方面做得越好，它们定价就越准确。我们本季度净收入美元额相对上季度的增量——我不知道我们竞争中公开披露的那些公司中有多少在规模上可以直接比较。但我认为那相当于它们很多公司一整年报告的营收，而我们只是在一个季度的增量中就实现了。所以我认为这些行业调研往往会失之偏颇，因为你看到的是生态系统中一个很小的子集，而那些花时间跟你们聊的客户，大概都不是特别努力在做的。真正在努力并且成功的，大概不会跟你们聊。所以我会说，我们是这个市场相当好的指标，我们的技术已经证明非常善于为客户争取更好的定价。这并不意味着只看 CPM 价格就不上涨。事实上，如果我们定位更准，转化率上升，CPM 就会上升。但更好的预测在下游的效果，是广告支出回报率上升，这正是我们能够增长如此之快的原因。

主持人

下一个问题来自 Evercore 的 Robert Coolbrith。

Robert Coolbrith，Evercore ISI 机构股票研究部

我想再多问一点关于架构的问题。随着模型变得更大、能处理更多数据，这是否也会变得更具通用性?我知道你们过去谈到过把消费和游戏模型分开，但是否会随着时间推移，模型在媒体类型、客户类型之间变得更具通用性?

亚当·福鲁吉，联合创始人、CEO 兼董事

是的，有可能——抱歉打断你第二个问题。但你说得对，我们最终有可能把这个架构往那个方向推进。

Robert Coolbrith，Evercore ISI 机构股票研究部

好的，明白了。然后我想问一下品牌广告的表现。我们听说由于移动网页的问题，无论是在库存供给方面，还是 iOS 26 更聚焦移动应用库存，可能有更多品牌来找你们。你认为这对 AppLovin 未来是一个有吸引力、有意思的机会吗?

亚当·福鲁吉，联合创始人、CEO 兼董事

当然，如果它是效果营销商——所以我会把效果品牌分成真正做效果的，也就是他们优化增量 ROAS 或下游购买交易的那类;然后还有仍在寻求受众覆盖的效果品牌。很多移动网页广告，以及很多传统上被称为开放网络(open web)的东西，更多属于后者。他们只是想买受众，并尽量以更低价格有效触达受众。我们试图从发现环节一直定价到交易环节。所以如果他们关心的是这个，并且能在数字端全程追踪，那么是的，我们认为其中很多预算会转移到应用空间。它的表现显然非常好，而且规模大得多。如果你看——我在 All-In 峰会的 All-In 播客上说过这一点，这个空间的规模正变得非常非常大。我们有——你可以倒推出我们的毛投放金额，那是相当可观的。如果你再把整个空间放大，这是社交和搜索之外最大的广告机会之一，也许是社交和搜索之外最大的。所以我们完全预期会有更多预算跟随而来，因为效果在那里。

主持人

下一个问题来自 BTIG 的 Clark Lampen。

Clark Lampen，BTIG 研究部

如果可以，我有两个问题。亚当，我想把这条模型线索拉出来。基于我对你们当前方向的理解，我认为成功带来的一个更大的衍生好处，是在你们现有游戏与供给的基础上，打开更多库存或可用库存，而这些库存大概会因为拍卖动态被非游戏广告主填满。这样理解对吗——这是第一个问题，即除了当前每买 100 次展示带来更多广告之外，对电商或游戏开发者而言转化为有收入的客户的二阶好处。如果是这样，能否帮我们框定一下，这种可用或有效供给的扩张可能有多显著?

亚当·福鲁吉，联合创始人、CEO 兼董事

是的。我认为供给扩张的挑战在于，MAX 市场或游戏广告市场比人们意识到的要大得多。所以当你面对一个规模在数百亿美元的市场时，我们可以去获取新的供给。事实上，我们现在所处的这个模型以及消费垂类的增长，给了我们很多机会去获取更多供给。但并没有那么多对第三方开放的供给来源，能够一次性带来巨大的推动。所以你需要随着时间复利。

CTV 对我们有吸引力的原因，是联网电视上没有真正的从漏斗顶部到漏斗底部的效果广告产品。如果我们能解决这个问题，并成为第一个在那里推出可规模化产品的人，那里有大量未被充分变现的可用库存。这有点像 10 到 15 年前我们创业时移动端的样子。所以类似那样的东西可能会有影响。其它就没那么多了。但这就是为什么我们一直在谈转化率。在游戏生态系统内，我们目前的转化率仍然远低于我们认为可能的水平。消费垂类给我们的，是让用户看到的广告多样化的机会。如果我们一周给同一个用户看 20 条游戏广告，我们可能会给他看 15 条商品广告和 5 条游戏广告。这并不意味着游戏客户损失了 75%。这只是意味着模型可以定位得更精准。所以那些本来会带来转化的同样 5 次展示仍然在那里。而现在突然之间，你有了所有这些商品广告。所以那才是真正的重点领域。那是短中期最大的推动力，但长期来看，供给扩张肯定是我们会关注的事情。

Clark Lampen，BTIG 研究部

好，这说得通。然后问马特，撇开我刚才看到的盘后股价反应不谈，你们的股票年内仍下跌约 40%，而且只是收复了二季度财报后跌幅的大部分。回购是否给了你们灵活性，或者你们刚刚追加的授权是否给了你们更激进、更机会主义的灵活性——如果你认为股价与内在价值明显脱节?还是说未来主要还是按计划执行?

马特·斯顿夫，首席财务官

不。你在这个季度内也看到了，Clark，我们确实有实质性的提升。所以那正是你所说情况的结果，对吧?那是我们在看到股价与公司实际内在价值之间出现这种错位时，机会性地加大了回购。所以未来我们也有能力这样做。

主持人

下一个问题来自 Oppenheimer 的 Martin Yang。

Martin Yang，Oppenheimer 研究部

问亚当一个问题。在行业会议上，你提到过面向电商的动态商品广告(dynamic product ad)，有时它比视频效果更好。我想听听你对长期的看法：你认为更多样化的广告形式是让电商更有效的终极目标吗?还是你们仍在等待生成式 AI 视频创作来提升视频广告的数量与质量，而这种动态商品广告只是广告主获得曝光量的一个过渡步骤?

亚当·福鲁吉，联合创始人、CEO 兼董事

我想说两者都是。随着应用于创意的语言模型持续改进，这个生态里有很多公司在做开箱即用的广告，你会看到广告主表现变好。我们也会创造更多广告形式，希望能以更好的方式服务广告主。我们想要的是消费者所看到内容的多样性。当你像我们这样每天投放这么多广告时，内容的多样性可以带来提升。这就是为什么它在我的发言里是一个要点。这是我们关注的一个领域。这个产品仍然很新。我知道我们已经做了几年，但它确实是一个很新的产品。广告形式还没有演进那么多。我完全预期未来几年它会演进得多得多。

Martin Yang，Oppenheimer 研究部

明白了。如果可以，追问一个电商的问题。比较今年进入假日季与去年，你会如何评价电商客户的学习预算或学习时间?有改善吗?

亚当·福鲁吉，联合创始人、CEO 兼董事

是的。你看，学习是双向的。我们的模型变得更好了。而这个新的模型架构，正如我在发言中说的，在数据较少时也更快。另一方面，客户在进入一段新关系时是厌恶风险的。所以当他们在我们这里投放，即便结果看起来更好，他们仍然需要验证。所以在这个品类里，如果你跟客户聊，他们不仅想看到投放和广告支出回报率，他们还需要做增量性研究。所以有一个缓慢的爬坡过程。这就是行业的现实，但我们的产品在变好。我们每过一个季度、每发布一个新版本，其中一部分就是在为现有客户改善。另一部分改善是，一个客户刚点进来，他们在我们系统里没有多少数据，你能多快给他们展示一个好的结果，因为这才是降低流失率的方式。

主持人

下一个问题来自 Loop Capital 的 Rob Sanderson。

Rob Sanderson，Loop Capital 研究部

也有几个关于消费垂类的问题，同比增长三位数，轨迹显然很好。能否评论一下通过自助服务或推荐伙伴进来的新线索转化情况，或者关于客户成果的具体信息。我只是想知道，目前仍然有点看广告主的成熟度，成败参半。我们看到的是类似的趋势吗，或者关于市场推广进展你有什么可以评论的?

亚当·福鲁吉，联合创始人、CEO 兼董事

是的。你看，我们在产品上仍然很早。所以如果一个客户通过我们的团队走，成功的可能性远高于走自助渠道、自己摸索;但如果他们走自助渠道、自身又足够成熟，也完全可以成功。如果他们是非常小的企业，也就是你会归类为完全中小型(SMB)的那种，那对我们来说还在更远的未来。所以这上面有一张路线图：你引入系统的数据越多，在没有数据的情况下你就能预测得越好，而我们还没有到某个很小的企业、卖珠宝、我们从未见过、数据很少、GMV 很少，插进来就能跑的那个点。但 5 年之后，如果我们有大量的数据规模，模型也演进到 5 年后的水平，你在各个层面都会有更好的结果。所以这是一张路线图。我们需要随着时间把这个产品建起来，去应对每一种情形。对于我们要么手把手带、要么自身成熟的客户，它现在运行得非常好。

Rob Sanderson，Loop Capital 研究部

广告创意仍然是主要障碍吗?那曾是一大失败点，很多不起作用的东西都卡在广告创意上。这仍然是主要的症结吗?如果我们一年前问这个问题，你当时预期这个行业在生成式 AI 工具上会走得更远吗?至少在我看来，事情可能比我们想的要慢一些?

亚当·福鲁吉，联合创始人、CEO 兼董事

是的。关于后者，西方的大型语言模型公司都专注于别的事情。所以在我们之外，这个问题上的研发更少。关于前者——我不会把它称为障碍，但对不投入创意的客户来说，它是机会成本或机会损失。如果你跟在我们、Meta、TikTok 上都投放的客户聊，他们会不断强调一点：你需要在 AppLovin 投入更多创意，才能在我们平台上成功。知道这一点的人比不知道的人更成功。不知道的人可能规模更小，这大概不是能不能跑的障碍，但他们错过了一个规模点。挑战在于我们的广告更长，而且会被看到。当你去另一个平台加载 10 条广告，它们被看到的时间没那么长，很多根本没被看到。在我们平台加载 10 条广告，平均你能获得超过 35 秒的观看时长，屏幕上你没法做别的事。它是全屏广告。所以它们是被 100% 确定地看到。因此广告数量和广告质量的组合，才是在我们平台上创造规模的东西。有些客户知道这一点，他们能成为我们的大投放客户。其它的则需要学习。

Rob Sanderson，Loop Capital 研究部

我想再挤进一个问题。你谈到的是显著更大的模型，是规模上的阶跃。你们在有机地生成足够的数据来喂养模型吗?亚当，你刚才也谈到可能有收购数据的机会。我猜你们会找客户数据、交易数据。哪些类型的数据最有帮助?它需要是长期有效的吗?还是你们有机生成的就够了?

亚当·福鲁吉，联合创始人、CEO 兼董事

你看，显然这个季度我们有一个极好的季度，是我们用现有数据取得的最好成绩。所以系统里并没有增量数据，对吧?所以一方面，只是以更聪明的方式处理你已有的数据，就能带来提升。另一方面，这些模型就是需要更多数据。这在任何做模型的公司都是一致的。所以把更多数据引入系统对我们很重要。我们不急。业务做得非常好。我们上线的每一个客户，都是在业务收入关系之上再加一层数据关系。但长期来看，如果我们能增加更快把数据引入系统的方式，业务会有长得多的跑道。

主持人

下一个问题来自 Wolfe 的 Shweta Khajuria。

Shweta Khajuria，Wolfe Research

好的。我有一个宏观层面的问题。我的一些问题已经被问过了。作为一家广告技术公司，对那些质疑你们商业模式可见度、以及你们对营收增长持久性有多大信心的投资者，是否有其它增量信息你愿意分享，让他们对产品运作方式、你能提供的可见度以及你正在建立的护城河更有信心?

亚当·福鲁吉，联合创始人、CEO 兼董事

是的。我想在过去——我不知道，16 个季度左右里，我们有 15 个季度表现非凡。在我们这个规模上，我们的增速高于世界上几乎所有已上市的科技公司，而我们的利润率大概是无人能及的。所以你面对的这项业务，未来是不可预测的，我们确实无法给出 KPI 去预测还不存在的东西，其中很大一部分取决于我们能否真正改进技术。另一大部分取决于新客户增长，但我们在消费这块还太早期，那里还没有任何有实质规模、可以对未来形成预测的东西。你多少得自己做判断。我大概 12 个季度前在 AXON 2 早期说过，当人类思考预测某件事时，大家往往对未来偏负面。在我们业务里，他们可以偏负面也可以偏正面。但在几乎所有这些季度里，我想 16 个季度里有 14 个我们超过了指引上限，而且幅度并不小，我们一直在持续超出任何人的预期。所以我认为这在很大程度上是时间问题。人们必须逐渐认识到，这是一家更大的广告技术公司，是没有一方站点的独立广告技术公司中规模最大的，比我们见过的任何都大。我们目前是一家非常大的企业。我们创造大量现金流，并以非常大的规模为客户交付广告支出回报率，他们每年投入我们平台的广告支出，在另一端产生数百亿美元的收入。所以我们在这一点上是很大的经济力量。那些广告支出在创造 GDP，在创造本来不会存在的新交易。所以作为一家非常大的企业，我们增长很快。我们无法给出你们想要的那些 KPI，因为我们还没到那个稳定程度。但我们有一样既是催化剂又非常有价值的东西：我们的工程师改进模型、把更多数据引入系统，这不可预测，但可以带来非常高的上行空间。

主持人

下一个问题来自 William Blair 的 Ralph Schackart。

Ralph Schackart，William Blair 研究部

亚当，在发言中你提到这次模型升级与 AXON 2.0 一样大，我想你是这么说的。我好奇，把它理解为 AXON 3.0 是否合理?我只是想框定这次模型更新，因为当年向 AXON 2.0 迁移时，你有一个相当明显的拐点。显然现在业务大得多。但能否帮助我们理解，这个新模型在全量上线后会有多大影响，以及对业务的影响?

亚当·福鲁吉，联合创始人、CEO 兼董事

从技术角度看，就技术复杂度而言，我会把它放在那个层级;就业务而言——你看，这是模型的下一代。我们不是一家直接面向消费者的 AI 公司。所以我们不会给模型递增版本号。但现实是，这给了我们未来一条大得多的路径，去处理更多数据、启动更大集群，并希望得到更好的输出。团队对它意味着什么非常兴奋。我们仍在部分上线阶段。所以它必须滚动覆盖我们所有的模型。那里仍有大量复杂的研发工作。但它给我们的路线图比旧模型长得多。这让团队非常兴奋。

Ralph Schackart，William Blair 研究部

好。追问一个。显然结果本身能说明问题。但上季度之后，市场有大量竞争担忧。能否更新一下你今天看到的市场与竞争情况?

亚当·福鲁吉，联合创始人、CEO 兼董事

是的。你看，外面那些行业调研都会展示给你们看。其它公司在市场上表现非常好。我们自上市以来就说过，这不是零和的。我们对一次展示的预测、我们为客户定的价格，会与任何其它模型不同。这个品类之所以伟大，是因为所有模型的改进加总起来，让这些客户拥有更好的生意。所以其它公司增长会挤压我们，这从来不是事实。我在上次财报电话会上说过，那并没有真正发生，问题出在我们自己身上。现在这一点已经向你们得到验证。在其它公司表现良好——而且不只一家，而是多家同时——的情况下，我们交出了一个巨大的季度。

主持人

下一个问题来自摩根大通的 Bryan Smilek。

Bryan Smilek，摩根大通研究部

我很想知道，亚当，你在 All-In 峰会上提到，流经 AppLovin 生态的毛投放金额年化接近 200 亿美元。能否谈谈，未来要实现整体约 30% 的长期增长算法，其中有多少来自通过这个新模型实现的更高变现，多少来自增量新增客户，包括游戏侧和消费侧?然后，马特，近端的问题。很高兴看到三季度表现，隐含四季度环比 8% 到 10%，也理解年底消费季节性更强。但好奇，随着新模型继续推出，指引里对游戏侧嵌入了什么假设?

亚当·福鲁吉，联合创始人、CEO 兼董事

是的，长期增长的组成部分很难预测。当然，新客户进来现在会是一个组成部分，不是在游戏侧——我们大概已经覆盖了所有移动游戏公司。但在消费侧，我们真的很早期。系统里的数据会改进模型，新架构现在给了我们很长的跑道去改进它。所以我们不知道。有趣的是，每个季度都可能不同。如果你把业务垂直化看，游戏侧可能有提升而消费侧没有，这一个季度领先，下个季度就翻转。真正让我们兴奋的是，消费增长非常快，正开始越来越多地成为我们业务的一部分。单就这一点，就有长得多的跑道，因为我们在这个客户市场上的渗透还很浅。随着每个季度过去，更多客户知道我们，那项业务会增长得非常快。

马特·斯顿夫，首席财务官

关于指引，Bryan，我们显然不会拆分游戏与消费。我不会给出具体拆分。但我们对游戏和消费的假设是一致的。有季节性，对吧，展望四季度，两者显然都因不同原因而强劲。你有消费端的黑色星期五、网络星期一以及随后的假日，游戏侧也有季节性，四季度一直很强。所以我们在指引中假设了这一点，然后显然，我们迄今取得的模型改进也反映在 8% 到 10% 里。

主持人

下一个问题来自富国银行的 Alec Brondolo。

Alec Brondolo，富国银行研究部

谢谢提问。也许我有两个问题。第一个，我想，在回答关于电商或网页广告的问题时，你提到了数据收购的想法。我认为市场上正在形成一种看法，即可能有补强型并购(tuck-in M&A)来加速电商能力。所以能否谈谈理想的收购标的，或者说你在寻找的理想数据是什么，帮助大家框定这个机会?第二个，你提到了 Pixel 数据，所以我想可以问。显然，亚太是 Pixel 数据的主要拐点所在，电商客户增长的主要拐点似乎也来自亚太。为什么你认为这个地区比美国和欧洲更早找到更强的产品市场契合?

亚当·福鲁吉，联合创始人、CEO 兼董事

好。我想先回答第二个。我们在北美有销售团队，我想 EMEA 也有。但亚太和北美团队是最大的两个。我们传统上一向聚焦这两个市场，它们在西方广告市场都是大市场。亚太客户因为接入亚洲供应链，很多时候他们会专门为某些类型的产品搭建站点，而这些产品并不在别处购买。所以对他们来说，如果在我们这里花 1000 美元，要么赚钱要么亏钱，但这很容易判断，因为没有归因的复杂性。所以有时候这些 Pixel 站点是全新的站点，本来不存在，是专门为我们的渠道搭建的。北美客户是更大的企业。他们不会去再搭一个 Wayfair，对吧?那是一个域名。所以你不会——我不会过度解读账号数，因为我看到更多来自亚太的 Pixel 账号，所以他们在那边对客户群的渗透更高。这可能只是因为一方创造了很多，因为他们没有一些西方公司那样的归因复杂性，因为他们是历史更久的品牌。关于收购数据这一点。我们过去做的并购中，也许最好的是收购 MoPub。我们当时用 MAX 已经在成功，所以它是一个很好的产品。当时没人理解它。这家疯狂的公司收购了一家公司，然后把它关掉了。我们 90 天内就把它关掉了。但我们把所有客户都迁到了我们的平台，因为我们就是能做出好产品。通过这样做，我们最终得到了今天的 MAX，所有人都知道那是一项非常有价值的业务。那笔交易现在已经回本很多倍了。我们会寻找的是，能否买下对我们有价值的数据关系、客户关系。未来十年我们无论如何都会得到所有这些客户。但如果我们可以买下它，获得一剂强心针，把这些客户快速带到我们平台上，把所有数据快速引入我们的平台，就会加速这项业务，把本来需要十年的工作压缩到短得多的时间里完成。同样结构的这类交易，就是我们会寻找的。

主持人

下一个问题来自美银的 Omar Dessouky。

Omar Dessouky，美银证券研究部

在你们的旧模型中，你们过去会持续用实时展示数据进行再训练，这带来了稳定的 3% 到 5% 的自学习增长，这与工程师主导的模型提升是不同的。你在上次电话会上没有具体回应这一点。所以能否告诉我们，你们是否看到来自自学习和基于实时展示数据的季度内模型再训练带来的同样 3% 到 5% 的顺风?你们在三季度看到了吗?四季度的指引里是否假设了它?往前看，你们对这部分增长的可见度如何?还是说未来完全依赖工程师主导的模型增强?

亚当·福鲁吉，联合创始人、CEO 兼董事

你看，在所有这些模型里，都会有这种强化的过程。你得到一个预测，数据进入系统，它们变得更聪明。这在如今任何写这些深度学习模型的公司品类里都是如此。所以你不会真正知道是 3%?是 3.2%?是 4%?你无法真正追踪模型自身在改进什么。但在一家运行模型、生成预测、重新评估自己的预测并希望越来越聪明的公司里，这种自学习的概念永远存在。这就是这些模型被构建来做的事，对吧?它们的结构类似人脑。我们作为人类，从记忆中学习，随着前进变得更聪明。这些模型做的完全是同一件事。所以我们不会把它拆成“这是增长驱动因素，我们把这个数字填进去”，然后在其上再加一个模型增强。因为我们以前也谈过，我们过去一年会有一个大的。而大概在过去 16 个季度里，几乎每个季度我们都有多次 A/B 测试提升，除了上一个季度，这些为业务带来了非常超常的增长。这些东西并非都可预测，也无法拆解到具体百分比，但它们都复利成了我们今天的业务。

主持人

下一个问题来自 Piper Sandler 的 Jim Callahan。

James Callahan，Piper Sandler 研究部

亚当，我想去年你提到 MAX 的供给实现双位数增长。今年或到 2027 年情况如何，有什么评论?

亚当·福鲁吉，联合创始人、CEO 兼董事

是的。你看，仍然是强劲的双位数。我想上季度我们告诉你们，仅一个季度它就增长了双位数。所以这是广告生态中一个增长非常快的空间，而我认为像大多数广告空间在供给增长和供给价值上都没有增长那么快，大概是低双位数甚至可能是个位数，而 MAX 这个市场每年都以非常强劲的双位数增长率增长。

James Callahan，Piper Sandler 研究部

好。然后关于获取供给的成本，有什么可以说的?我们在调研中听到一些，展示成本总体上去了。能否框定一下今天的情况，以及明年可能如何?

亚当·福鲁吉，联合创始人、CEO 兼董事

是的。你看，MAX 的增长有两个驱动，更多供给和成本上升。所以成本上升实际上意味着公司在更好地变现这些展示。拍卖的价值上升，发布商赚得更多。那么在另一面，我们要么必须为发布商库存支付更多，要么以同样的速度改进我们自己的技术，或者以高于市场的速度改进技术，让我们的业务增长快于那个市场。所以过去 4 年我们的大部分创新属于后者。我们一直在以优于市场的速度改进技术，因此我们的业务增长远快于市场增长。

主持人

下一个问题来自 Cannonball 的 Vasily Karasyov。

Vasily Karasyov，Cannonball Research

亚当，想请你评论一下抽成率(take rate)的方向，与上季度相比，或者与去年同期相比，哪个更容易说都行。然后关于这个模型的问题，消费和游戏分开建模，是否有可能其中一个抽成率的波动比另一个更大?能否帮我们框定一下，应该怎么想?

亚当·福鲁吉，联合创始人、CEO 兼董事

是的。你看，我们不谈论业务的抽成率。坦率地说，它是事后形成的——当你的转化率略高于 1% 时。如果我们买 1000 次展示，其中大约 987 次我们是亏钱的。所以没有抽成率，我们全亏了。在其它的展示上，你几乎有无限的抽成率，因为你用很少的支出获得了大量收入。所以这不是我们优化的函数。它确实与我之前提出的观点相关。如果我们的工程师在未来两周创造出巨大的提升，我们就能获得更多，因为我们在市场上超越了所有人。如果我们以市场的速度创新，市场价格保持稳定，我们就大致处于一贯的位置，相当稳定。然后如果我们落后很多，我们就会消失 5 年，抽成率会收缩，因为市场价格会优于我们技术的改进速度。现在你们看到的，是我们的团队、我们面前不同业务线带来的机会，以及我们身处的位置，说明我们非常善于执行。很长一段时间以来，我们在生态系统中的执行都好于其它人，我们的团队在改进这些技术上非常有经验。当他们有像我们刚刚取得的研发突破时，通常都会早于所有人。甚至在其他人还没弄明白如何进行那样的技术突破之前，我们就已经领先许多季度或许多年。

Vasily Karasyov，Cannonball Research

那么消费与游戏之间，是否有内在因素会导致不同——

亚当·福鲁吉，联合创始人、CEO 兼董事

这会是一致的，同样类似。所以方式——这就是为什么我一直说这是一个拍卖。假设游戏的预测价值是 20 美元 CPM，也就是每次展示 0.02 美元。然后一个消费广告主进来，以 21 美元赢得那次展示。两者非常接近。你向发布商支付。如果模型预测非常准确，你就不会出现一个出价 50 美元、另一个出价 20 美元的情况，它们彼此相当有竞争力。

主持人

下一个问题来自 SSR 的 Tim Nollen。

Timothy Nollen，SSR LLC

我有一个关于数据的问题，是关于数据来源(data provenance)与数据处理。问题实际上是，你们交易中的数据归谁所有?是处理数据的聚合平台，还是处理交易的原始游戏开发商或变现平台?

亚当·福鲁吉，联合创始人、CEO 兼董事

你说的是什么数据?只是聚合数据吗?我不——我们系统里有很多数据。所以我没完全跟上……

Timothy Nollen，SSR LLC

是的。嗯，数据来源于交易。不管是谁处理它们，但你们的聚合平台会生成这些包，你们有新包数据。所以我想问的是，这些数据归谁所有?是……

亚当·福鲁吉，联合创始人、CEO 兼董事

什么叫打包数据?如果你给我举一个广告被投放的例子，会帮我回答你。

Timothy Nollen，SSR LLC

那么，如果一条广告被投放，是你们处理交易，还是别人处理，你能看到这些交易中流经的数据。你把这些数据纳入你的媒体——纳入你的聚合平台。所以我想问的是，数据属于处理交易的原始游戏开发商或广告技术公司，还是通过聚合平台，你们获得了对这些数据的所有权?这样说清楚吗?

亚当·福鲁吉，联合创始人、CEO 兼董事

我想其实不是，因为我认为你对我们在聚合中能接触到什么有误解。当我们运行一次聚合拍卖时，每家公司都向拍卖出价。可用的数据只有——对 MAX 系统来说，当然我们能看到所有出价。我们不知道别人出了什么价。但对我们的 AXON 模型或系统来说，可用的数据只有：我们是否赢得了这次广告?赢了还是没赢?赢得拍卖的价格是多少?然后每个输的人得到输掉拍卖的价格。就这样。任何人都不应接触到别人投放的内容。我们没有可见性去看一个拍卖结束后、别人赢了、他们具体投放了什么。那个具体的投放，是广告公司的所有权。写模型、处理大量数据、与客户和消费者建立关系来展示广告的那家公司，那是他们的数据。那是他们模型的输出，留在他们那里。所以聚合平台没有什么能给我们魔法般的数据访问权。事实上，当我们构建 MAX 时，我们做的就是把它商品化。我们说每个人都将在数据访问上拥有与我们作为 MAX 竞标者相同的权限，因为我们想要的是一个公平的市场。MAX 之所以比世界上其它移动游戏变现得更好，是因为我们让它公平，而这种公平推动了每一次展示的价格达到可能的最高水平。这回答了你的问题吗?

Timothy Nollen，SSR LLC

回答了。非常感谢，亚当。

主持人

我们最后一个问题来自 RBC 的 Matthew Swanson。

Matthew Swanson，RBC Capital Markets 研究部

好。恭喜这个季度。我想，在消费侧，亚当，你提到如果客户不是那么成熟，初期上手需要一些手把手带。我想这是两部分。第一，在改善初期表现方面，多少取决于你们、多少取决于他们?还是说仍然取决于模型?还是取决于他们学习如何更好地优化平台使用?第二，当你们瞄准客户时，这些非常成熟的用户似乎更可能立刻产生收入。这是更优先的，还是你们在寻找最适合 AppLovin 的长期伙伴?

亚当·福鲁吉，联合创始人、CEO 兼董事

是的。我想这里面很大一部分是学习曲线。我们是新平台。所以很多这些客户没有在游戏里投放过。他们不习惯一条真正被看完的广告，当然也不习惯一条被看那么久的广告。如果你有一家店，想想看——有时候我会想，我们在要求客户创作 60 秒的内容来展示一家店。那条广告里你到底要展示什么?店铺本身没那么有吸引力。在游戏侧，他们在做小游戏，有人玩他们游戏的试玩版，很直接。所以这里只是有一个学习过程必须发生。让媒介买手真正理解这个框架。一旦他们理解，越来越多媒介买手理解，越来越多代理商受训，它就会标准化。会有针对我们平台的操作手册。这跟 10 年前在社交平台投放没什么不同。那时是全新的。规模小得多。人们不知道该怎么做。现在所有人都知道该怎么做，因为如果你不知道，你大概就没在扩大业务。关于我们争取的客户类型优先级，我们在找更成熟的那批。这就是为什么这些合作交易很合理——不是到处随便投 AppLovin 广告，而是通过战略合作交易，让真正的客户进来。

主持人

本季度问答环节到此结束。感谢大家今天参会。祝下午愉快。