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作为程序化广告龙头，Applovin四季度财报继续超预期，我们再次确认，AI对广告行业的革新是板块性趋势，核心是三点：
Applovin在最新业绩会上强调，算法提升依然是本季度收入的核心驱动力，四季度广告收入继续超预期，首次实现单季度10亿美元的收入体量，同比增加73%，增速相较Q3的66%再次提速。而且AI对算法的改进，仍处于早期阶段。我们认为从早期的神经网络到Transfomer架构，以及后续AI大模型能力的不断提升，程序化广告的算法优化空间仍然较大。
由于Applovin的广告库存、受众群体对于不同行业的广告主来说是一样的，因此公司预计客户行业会持续拓展，预算1000万美元以上的大型品牌都是公司的潜在客户。Applovin四季度首先拓展电商客户，试点数量达到100~1000个，主要是电商独立站，我们预估四季度电商行业已有千万美金级别的收入贡献。国内的
相较传统的广告营销公司是项目驱动，程序化广告是技术驱动，成本费用相对刚性，经营杠杆明显。Applovin四季度的调整后EBITDA率达到历史新高的62%。公司在业绩会上提到，将员工息税前利润作为关键指标（每名员工调整后的EBITDA达到300万美元），来证明程序化和AI算法，能够持续帮助主业利润率提升。
24年四季度公司实现营收13.7亿美元，同比增长44%，增速较三季度高5pct（超出市场预期8.6%）。经调整后的EBITDA达到8.5亿美元，同比增长78%（超市场预期幅度为10.8%）。从业绩指引看，公司预计25年一季度实现营收13.6-18.6亿美元，同比增加28.1%-30.9%，超市场预期4%左右；经调整EBITDA率63.1%-63.9%，较Q4提升1.7pct左右。
24年四季度公司广告业务10.0亿美元创单季度历史新高，同比增长73.4%，增速较Q3的66%再次提速，环比增加19.7%。公司将软件业务（Software）正式更名为广告业务（Advertising），CEO在财报电话会议上表示，此次改名是对公司核心业务的确认，从一家移动程序公司转型为AI驱动的广告平台。
虽然全球游戏市场规模已进入个位数增长的阶段，但公司凭借Axon2.0带来的精准投放能力，实现游戏广告市场的市占率提升与连续多个季度的收入快速增长，自23年三季度至今，公司广告业务增速均维持在60%以上。假设四季度全部广告收入均由游戏广告贡献，在移动游戏市场的营销费用率维持30%、公司广告业务的take rate维持25%的情况下，我们测算2024年Applovin在全球移动游戏广告行业的市占率达36%，同比增加14.2pct，增速也显著高于23年的9.3pct。
四季度是公司拓展电商业务以来的首个完整季度，试点用户数量介于100-1000之间，主要是中型 DTC企业，通常 GMV在1000万到2.5亿美元之间。在新任务的人员部署方面，公司披露当前有约1000人从事广告业务，包括Wurl、Adjust等子公司，但电商广告团队仅20人，反映电商广告业务自动化程度高、人员配备精简。
24年四季度App业务实现收入3.73亿美元，同比下降1%。公司逐渐将业务重心聚焦至广告业务，公司正在考虑出售移动游戏部门，交易估值约9亿美元。公司持续对App业务进行调整，第四季度裁员120人，进一步加速经营中心向广告业务转移。
分业务看，广告业务经调整EBITDA率为77.7%，环比下降0.5pct，主要是数据中心成本增加，随着新增的GPU算力陆续贡献收入，广告业务盈利水平有望恢复；App业务经调整EBITDA率为19.1%，环比增加0.1pct，同比增加4.1pct，预计是人员精简带动。
24年四季度销售、研发和管理费用率分别为15.6%、12.3%和4.4%，环比-1.5pct、-0.2pct和+1.2pct，同比-7.8pct、-3.5pct和+0.6pct。其中管理费用率略有增加，预计系四季度精简App业务团队所带来的一次性支出导致。
公司指引25年一季度实现收入13.55-13.85亿美元，指引中枢环比增加-0.2%，超市场预期3.8%。其中广告业务收入10.30-10.50亿美元，高基数下仍实现4.1%的环比增速（指引中枢），
我们预计游戏广告持续提升市占率的同时，电商广告业务有望拓展较多新广告主，在四季度电商营销旺季的高基数下实现增长。
利润端，公司指引25年一季度经调整EBITDA率63.1%-63.9%，指引中枢超市场预期3.0pct，其中广告业务经调整EBITDA率恢复至78%以上。
一方面，公司将借助AI工具创建大量广告素材，有针对性地向用户进行展示，从而提升广告转化率；另一方面，公司计划在25年推出集成AI Agent能力的自助控制面板，便于用户管理投放计划；
公司在业绩会中提到，测试结果显示公司的广告投放平台还适配除了游戏、电商以外的多种行业广告投放。25年公司将专注于扩大广告主的覆盖范围。
AI广告技术也能用户CTV媒体，但该探索仍处于早期阶段。随着公司发力CTV渠道，公司有望拓展金融、汽车等更多偏好CTV广告投放的广告主。
1、Meta的视角：推荐算法集成Transformer，AI广告商业化落地加速
近10年Meta进行了多轮广告推荐算法的更新迭代，推荐精准度提升的同时，优化时延性与算力消耗。
CTR预估是广告领域的基础任务，主要目标是预测用户在当前上下文环境下对某一个候选广告内容进行点击的概率。Meta在2014年提出了GBDT+LR的组合模型来进行CTR预估，用自动生成特征向量，来替代原先算法工程师们手动组合特征的过程。
2019年Meta开发深度学习推荐模型（Deep Learning Recommendation Model，DLRM），处理用户与广告交互数据并提供个性化广告推荐，但算力消耗量较大。该算法能够将兴趣标签、广告种类等类别特征数据，以及年龄、性别等数值特征数据融合至特征交互层（Features interaction Layer），以捕捉用户和广告项目之间的复杂关系。随着数据规模增大，推理速度和精度难以平衡、数据简化处理后造成信息损失等缺陷日益显著。而且模型计算量变大时，输出效果的边际变化较弱，Scaling Law并不显著，因此Meta寻求基于Transformer的算法突破。
24年初Meta发布论文《Actions Speak Louder than Words: Trillion-Parameter Sequential Transducers for Generative Recommendations》，提出了生成式推荐算法（Generative Recommendations，GR），融合深度学习和大语言模型的训练推理思路。新架构HSTU（Hierarchical Sequential Transduction Units），将各类数据特征整合并编码为单一的时间序列，并将核心排序和检索任务转化为生成建模问题。通过一系列算法优化和算力复用，实现检索推荐模型的高吞吐、低时延。同时该方法具备Scaling law，模型规模增加可以带来显著的检索推荐效果提升。
新一代分布式AI训练和推理平台Andromeda支持更大规模的广告推荐模型运行，进一步提升广告投放准确度。
Meta在24年12月正式推出了名为Andromeda的下一代分布式AI训练和推理平台，与
合作，通过提供强大的计算和优化基础设施，支持大规模人工智能模型的高效训练、优化和推理。根据四季报业绩会，Andromeda使Meta用于广告检索的模型复杂度提高了1万倍，从而实现广告投放效果提升8%。
持续迭代的广告算法和AI训练推理平台，均陆续成为Meta AI广告的底层支撑。当前Meta已分别面向电商和应用开发者推出AI广告产品Advantage +，其中Advantage +电商广告在24年四季度实现年化收入200亿美元，占Meta广告收入达11%；同比增长70%，显著高于Meta整体广告收入增速21%。公司还在测试新的AI广告创建流程，未来广告主无需手动在两个AI广告产品之间进行选择，进一步降低AI广告投放门槛。
一方面，AI广告模型仍处于早期发展阶段，但测试结果已表明任何行业的广告主都可以利用Applovin的平台进行广告投放；另一方面，公司正在开发AI Agent，帮助广告主完成入驻和投放流程，计划未来吸引全球范围广告预算在1000万美元以上的大型品牌进入平台。公司着重强调广告行业并不局限于现有的游戏和电商，未来客户拓展和广告投放精准度均有较大的提升空间。
Axon2.0的自动化程度与广告投放准确度较1.0已有较大程度的提升。
Axon 2.0是基于神经网络的推荐引擎，提升AppDiscovery的用户获取能力，且能不断自我完善。与Axon 1.0不同（Axon 1.0需要人工调整，比如特征权重等），Axon 2.0在非结构化环境中运行，最终能就数千个属性做出决策，并实现产出最大化。随着输入模型的数据持续增加，由于广告主的每一次展示都会贡献一个增量数据点，比如转化率，该模型也在不断改进。Axon 2.0使得AppDiscovery获得的升级包括：
广告主可以开展多种类型的广告活动，以获取留存率和ROAS曲线不同但互为补充的用户。这有助于确定哪些广告活动最能实现特定目标，并挖掘出可触达的新增量受众群体。
AppLovin的模型学习速度很快，与学习阶段相关的成本已大幅降低。广告主可以立即开始开展各类复杂的广告活动，从而更快地达成目标。
Adjust是AppLovin生态系统内的移动营销分析平台，也是Axon2.0性能提升的关键一环。Adjust主要为移动营销人员提供以下服务：
帮助广告主和营销人员准确追踪广告投放后的效果，如应用下载量、安装量、激活量、留存率、转化率等，通过精准的归因技术，确定每个广告渠道、广告创意和投放活动对业务目标的贡献度，以便优化广告投放策略，提高投资回报率。
提供详细的数据分析和报告功能，能够生成涵盖各个维度的报告，如渠道报告、活动报告、用户行为报告等；通过对用户在应用内的行为进行分析，如浏览页面、使用功能、购买行为等，帮助营销人员了解用户的兴趣和偏好。
采用先进的技术和算法，实时监测和识别移动广告欺诈行为，如虚假点击、安装作弊等，保护广告主的利益，确保广告投放的真实性和有效性。
AI 产品和服务的用户增长和付费率不及预期的风险、AI 产品和服务降本提效效果不及预期的风险、Bing的流量和渠道价值增长不及预期的风险、新客户拓展不及预期的风险、生成式AI带来的数据安全风险、全球经济环境恶化风险、国内外互联网行业反垄断及监管风险、地缘政治导致客户出海困难的风险、竞争加剧风险、头部广告主预算缩减风险、品牌客户拓展不及预期的风险、跨境电商景气度下降风险、游戏出海景气度下降的风险、原材料及跨境物流成本上升风险、人才流失风险。
中信建投证券传媒互联网行业首席分析师，中国人民大学传播学硕士，曾任职于百度、新浪，担任商业分析师、战略分析师。2015年起，分别任职于中银国际证券、
，担任传媒与互联网分析师、资深分析师。2019年4月加入中信建投证券研究发展部担任传媒互联网首席分析师。曾荣获2024年新浪金麒麟评选传媒行业菁英分析师第一名；2024年21世纪金牌分析师评选传媒互联网行业第三名；2024年Wind金牌分析师评选传媒行业第四名。
中信建投证券传媒互联网行业研究员，上海交通大学金融硕士，主要研究游戏、XR、AI应用、潮流玩具等。
证券研究报告名称：《从Applovin财报看程序化广告：算法持续精进，行业拓展有效》