AI+广告早已经不是未来式了

AI+广告早已经不是未来式了

AI在广告领域的应用已经颠覆传统市场,Applovin的成功案例揭示了未来趋势。

核心内容:
Applovin市值与大模型AI应用的商业化落地
利润率提升与大模型应用的关系分析
Applovin毛利上涨背后的竞价计费剩余概念
大模型如何提升竞价计费剩余
Applovin的数据能力布局及其对AI+广告的影响
国内AI+广告颠覆效应不明显的原因探讨

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我写这篇稿子的时候,applovin的实时市值1070亿美金,比美团低一点,大约相当于三个百度,两个京东。在大模型AI赛道,相比于openAI最新的1500亿美金估值稍逊,但是applovin是货真价实的财务数据支撑的公允市值,比现在的openAI的估值含金量还是高很多。我看到很多关于这波大模型AI应用还有人在讨论商业化落地的高优方向甚至是对商业化的可能性仍有质疑。如果在千亿美金规模下的二级市场数据都不能回答上面的问题,那么要什么水平的结果才算是给上述两个基础问题下充分结论的证据呢?我最近花了一些精力来整理研究applovin和AI+广告的国内市场,今天的文章我来尝试给上述问题一些论述。

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问题1: 如何理解Applovin最近一年的股价上涨?
首先要明确的是其驱动力不是来自营收规模的提升而是来自 利润率 的上升
然后要充分理解其利润率上升和 大模型应用 的关系
最后要理解毛利上升的 过阈值效应 带来的想象力空间

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股票软件截图

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业绩统计,作图来自网络 问题2: 怎么理解利润率的过阈值效应?
Applovin 2024年三季度的EBITDA利润率78%,显著优于自营流量型平台,可以近似理解为其价值2元流量的获取成本只有0.44元,作为参考,抖音的广告ARPU不到两元,其网络带宽成本都超过0.5元/人日。

中介平台利润低一直其相比于自营性流量平台在PS估值系数上差异巨大的主要原因。现在我们有理由相信,在这波AI大模型的助力下,中介型广告平台在海外完全有可能成为优于meta google的商业模式。

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海外两种广告平台的对比 问题3: 如何理解Applovin的毛利上涨?这里有个很重要的概念叫做竞价计费剩余,准确的定义涉及到博弈论和计算广告的很多专业概念。这里我给个例子辅助大家理解:如果有个苹果在完全信息公开的场合下拍卖,从高到底依次买方的真实底价是10元,8元,5元……,那么思考一下这个苹果最后会卖出去多少钱?是略高于8元,因为真实底价最高价的人在知道次高价为8元时,会追求最大限度略高于次高价。这里10元和8元之间差的2元就是竞价计费剩余。因此我们可以把Applovin的利润提升理解为下图,我就不展开解读了。

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问题4:大模型时如何提升其竞价计费剩余的?关于Applovin的数据优势来源我们放在紧接着的问题讨论,这里我们先看在默认数据具备优势时,多模态大模型的提升点,特别是相对于18年之前的深度学习的提升点

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问题5:Applovin围绕数据能力的提前布局 主要是红框的三个产品布局:

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问题6:为什么国内感受不到AI+广告的颠覆效应?中国的线上广告的Top10垄断率是可以认为100%的,没有中介平台生态,另外还有一些国内的代理中介生态和货币化率的量化因素制约。
国内代理商生态相对弱势:2018年大盘增速放缓后,其实际利益分配快速下滑
广告主视角货币化率已过载式透支,时间节点在18年之后,24年之前

以下图数据仅作示意,不具备量化精度

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问题7: 那么国内生态的AI+广告的落地会是什么样?国内的想象力空间短期内确实不如海外。受限于国内的线上流量分布,更彻底的短视频化和更高强度的买量内圈,结合Applovin的关键产品和数据布局,我个人给出如下象限示意,友商产品统计不全或者定位不准敬请海涵。
因为国内的联盟广告(最接近applovin的中介模式)弱势,我认为应用会更聚焦在买量和归因上,也就是applovin的Appdiscovery和Adjust场景更充分展开
国内的内卷和巨头强势生态下,AI的颠覆效应会被充分缓冲,拆分为L1到L4的四个演化阶段。

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问题8: 如何测算国内AI+广告规模空间?两个主要问题,基数和占比:
基数有两个口径,主要看要不要闭环电商,要是一万亿的基数,不要是5000亿基数,这个的变数主要看几家电商平台会不会放开相关生态
占比参考Applovin做最保守近似,个人认为10%比较可靠。

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问题9:我们引力引擎计划如何推进这一工作?引力现在不是一家AI公司,但是未来一定会是。

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