Applovin業績速覽：

• 4Q24 Revenue 1,372mn，同比44%（加速5%），beat consensus 9%，beat buyside 5%。

• 1Q25 Revenue指引1,355mn，同比28%，beat consensus 5%, beat buyside 2%。

• Confirm賣掉所有的App資產，這些資產總是被諸如Lauren Balik等做空KOL拿來挑刺，對公司的估值也毫無幫助。

• Comment電商進來後的Take Rate，Applovin沒有明確的Take Rate，如果優化的更好，Take Rate後面就會提高。

我們從去年開始就一直在跟蹤Applovin的電商和行業格局變化情況，跟蹤了最大的兩個電商大客戶預算，也跟蹤了獨代的預算。

從去年4季度開始，我們也在路演中和大家介紹過，Applovin是構造了一套怎樣的數據體系，在這個體系裏他可以既當運動員，又當裁判員。

上週日我們在Discord還開過一次Bull-bear Debate仔細看Applovin這個季度的業績Set-up情況。Align完大家的想法後，我們也都對Applovin的2025年非常有信心。

前幾天我們給年包客戶和Discord用戶的文章裏我們給過這麼幾組數字：

• 最大電商客戶2025年在Applovin預算是2024年的6倍（6倍，沒看錯，是6倍）

• 第二大電商客戶2025年在Applovin預算是2024年的2倍

• 最大獨代2025年在Applovin預算是2024年的3倍

• 幾乎清一色的海外Agency調研，都顯示Applovin在最近一個月的電商預算佔比已經接近10%，並且在很多客戶上已經超過了TikTok的電商預算，接近GOOG的電商預算

• 而且4Q有Political Ad Spend抬高Meta CPM，會把遊戲預算擠回到Applovin

同時我們也給大家拍了數字，哪怕電商Take Rate只有電商專家說的8%，這個季度按照最保守的情況也能beat，如果Take Rate比這個高，那就都可以往上看，而且越往後面季度越容易Beat。

這個季度就算有Take Rate風險，也應該可以很輕鬆的BuyDip，因爲Take Rate未來肯定能提高。

說實話在Debate裏我自己也承認，我也不信訪談裏的Take Rate，並且在幾次訪談裏反覆確認客戶爲什麼能知道Take Rate，Applovin這套體系客戶根本不應該知道Applovin賺了多少差價。

我們再摘一些前幾天給年包客戶和Discord用戶推送的Bull-bear Debate notes講講爲什麼後面越來越容易Beat，都是當時的原話，但從討論的感覺來看基本所有偏Bear的觀點都能找到正面回應

1.這個季度能不能Beat

核心點取決於公司希望最大化收入，還是最大化廣告預算。我們和美國的預期差可能在Take Rate（-）和中國客戶的投放（+）。

如果TakeRate確實在電商行業只有7-8%，那按照上面我們拍的Model，假設最保守情況非電商的QoQ絕對值和去年4季度差不多，業績大概是一份inline Buyside的業績，但容錯空間不大。

但如果考慮Applovin是一家聰明並且理性的公司，應該可以調控好遊戲和電商TakeRate的比例，追求收入最大化，那隻要多放點量給遊戲，控制廣告位給電商那就可以有好業績。

2.指引能不能Beat

1Q的指引有一個干擾點是Trump的De minimis，確實干擾到了幾天的廣告投放，主要是針對中國小包的特殊政策，加大了海關清關的壓力，海關Capacity不夠，導致有幾天無法收取中國快遞。

同時1Q也有Leap year影響和匯率影響。

但從電商的趨勢來看，如果現在TakeRate低，那以後TakeRate起來後，彈性就會更大。

特別海外的Agency普遍反饋電商測試是從10月開始，同比上量最明顯的季度也應該是1Q25和2Q25。

所以風險最大的可能是4Q24，但越往後就越好Beat。

3.電商的TakeRate真有這麼低嗎

Bull：“比8%要高，因爲類似匯量這樣的海外平臺，在電商上都能收15%以上TakeRate。Applovin應該比匯量高才對。”

Bull：“客戶根本無法知道Applovin的TakeRate，這是一個盲盒，Applovin經常做的比說的要高。”

Bear：“如果TakeRate只有8%，那和美國Sellside的預期差很大，美國普遍預期TakeRate有30%”

Bear：“Applovin早年也做過類似的事情，花高價買流量鎖定1年甚至3年時間，當時的TakeRate也很低，但換來了長期效率提升。現在做的事情很像當年做過的，犧牲短期利益，換來更多數據和廣告主信任。”

4.電商的TakeRate能漲嗎

Bull：“Applovin的算法框架沒有問題，是非常Up-to-date的框架，更多挑戰是在數據鏈路上。所以Applovin會有動機在早期構建數據積累，對於絕大多數新的行業和新的廣告位，廣告平臺需要3-12個月的啓動期。在啓動期，平臺有很大的動機通過返點讓利，讓廣告主先開始投放，積累數據，跑通數據鏈路，數據飛輪轉起來。但這個不影響長期的TakeRate折扣會收回去，因爲折扣帶來的效率差，會被數據豐富度的提升Offset。”

Bull：“有更多的行業和廣告主進來，也會對提高整個系統的分配效率，因爲有些之前的廣告位可能不適合遊戲，但適合電商。豐富廣告主結構，也會優化整個大盤的效率。”

Bear：“早期TakeRate會提高，因爲CPM提高。但如果投放量大了後，到了25年4季度黑五期間，可能沒法在大規模投放的時候保持高ROI。”

5.Applovin爲什麼能積累這麼多電商數據

Bull：“廣告主一開始投放是以下載爲目標的。只要開始嘗試投放，願意回傳數據給Applovin，Applovin就會一點一點的積累電商數據。回傳數據的重要性遠超過其他電商數據重要性。”

Bull：“廣告行業是一個持續迭代的系統，每一次消費行爲數據，都是對這個人羣數據豐富度的加強。參考全球的廣告系統，都是持續迭代的，甚至過了臨界點後ROI還會加速。Applovin之前沒有IAP數據，主要做IAA，拓寬到IAP後就有IAP用戶的消費行爲和消費數據。再去做電商行業，然後再拿到電商廣告主的回傳數據，又可以配合IAP積累電商數據。”

Bull：“Re Targeting數據甚至也可以解決，如果電商廣告主配合Applovin。”

Bear：“Applovin很難做Re targeting，也很難像META一樣有這麼多IDFA數據。”

6.Applovin電商的天花板在哪裏，會不會撞牆

Bull：“電商標籤豐富度到什麼情況仍然不知道。但是剛開始做的第一年肯定還沒撞牆。”

再貼一些Discord內的討論，Applovin的討論非常激烈而且深入，裏面還有具體的進業績策略就不發了：