AppLovin 2026Q3：營收年增 55%、超過財測上緣約 US$100M，新一代模型部分上線帶動遊戲重新加速（Earnings Call 全文翻譯）

來源說明：財務數字取自 AppLovin 官方 3Q26 Earnings Press Release 與 3Q26 Financial Update（investors.applovin.com，2026-11-04 發布）。AppLovin 未在 IR 網站提供官方文字逐字稿（只有 Q&A 影片），earnings call 內容譯自 Quartr 提供、刊於 Stock Analysis 的逐字稿，並對照 Benzinga 逐字稿與官方新聞稿校正數字。earnings call 於美東時間 2026-11-04 盤後（台灣時間 2026-11-05 清晨）舉行。本文是財報整理與個人研究筆記，不構成投資建議。

重點摘要

• 營收與 EBITDA 都大幅超過財測高標：3Q26 營收 US$2,185M，年增 55%、季增 14%，比財測上緣高約 US$100M，也是史上最大的單季金額增幅（季增超過 US$200M）。調整後 EBITDA US$1,842M，年增 59%，利潤率 84%（年增約 190 個基點），季增部分的 EBITDA 轉換率 87%。淨利 US$1,439M，年增 72%，淨利率 66%；稀釋 EPS US$4.30（3Q25 為 US$2.45）。
• 新一代模型「部分上線」就帶動遊戲重新加速：Adam Foroughi 說，這次模型轉換的技術複雜度與 Axon 2.0 同級，本季只是部分上線，遊戲廣告業務年增近 50%；新架構能訓練更大的模型，在資料稀疏的情境（新廣告主、小廣告主、新品類，也就是電商所在之處）改善最多。他不承諾上線節奏，但說「優化空間是真的，而且還很早」。
• 電商（consumer）持續三位數成長：消費類廣告主支出季增雙位數、年增三位數。第四季是電商旺季（黑五、網購星期一、假期），但 Adam 也提醒，隨著電商比重提高，未來會出現「第四季更強、第一季更弱」的季節性。
• 長期目標不變：年複合成長約 30%：管理層重申長期約 30% 的年成長目標，並說會盡可能跑在前面。明年重點：完成模型轉換、擴大既有客戶支出並加快新客戶取得、改善素材工具與廣告格式、開始擴大 CTV（連網電視）布局。CTV 已有試行廣告，但 Adam 說短期不要期待貢獻營收。
• 現金流轉換回升、加速買回：自由現金流 US$1,418M，是調整後 EBITDA 的 77%（第二季因繳稅時點只有 53%），約占營收 65%；全年轉換率預期 70–75%。第三季買回與預扣 410 萬股、金額 US$1.4B，比第二季明顯增加；董事會加碼 US$3.2B 授權，10 月底總授權 US$3.6B。期末現金 US$3.17B、長期負債 US$3.5B，淨槓桿低於 0.1 倍。
• 第四季管理層預期：營收 US$2,365–2,395M（年增約 43–44%、季增 8–10%）；調整後 EBITDA US$1,995–2,025M（年增約 43–45%），利潤率 84–85%。以中位數計算，2026 全年營收與調整後 EBITDA 成長都超過 50%。
• 回應上一季的競爭疑慮：Adam 說上一季的落後是「我們自己的失誤（foot fault）」，不是競爭者擠壓；本季其他同業也表現很好，證明這不是零和。財務長指出，本季主要數位廣告平台營收成長約 10% 到 25% 上下，AppLovin 成長 55%。
• 市場反應：Investing.com 報導，市場預期 EPS US$4.04、營收 US$2.08B、第四季營收 US$2.25B，AppLovin 三項都超過；股價盤後一度上漲超過 16%。分析師 Clark Lampen 在會中提到，股價今年以來仍約下跌 40%。

關鍵數字

指標	數值	期間／基準
營收	US$2,184.8M	3Q26；年增 55%、季增 14%（3Q25 為 US$1,405M、2Q26 為 US$1,923.7M）
淨利（GAAP）	US$1,438.9M	年增 72%；淨利率 66%
稀釋 EPS（GAAP）	US$4.30	3Q25 為 US$2.45
調整後 EBITDA（非 GAAP）	US$1,842.2M	年增 59%；利潤率 84%（年增約 190 個基點）
季增 EBITDA 轉換率	87%	季增營收轉為季增調整後 EBITDA 的比例
營業利益（GAAP）	約 US$1,709M
營收成本	US$240.8M	3Q25 為 US$174.9M
研發費用	US$101.8M	3Q25 為 US$43.9M；含新模型訓練算力投資
營業現金流	US$1,428.8M
自由現金流（非 GAAP）	US$1,418.4M	占調整後 EBITDA 77%（2Q26 為 53%）；約占營收 65%
現金與約當現金	US$3.17B	期末
長期負債	US$3.5B	淨槓桿低於 0.1 倍調整後 EBITDA
股票買回	410 萬股、US$1.4B	3Q26 買回與預扣；期末流通股數 3.31 億股
買回授權	加碼 US$3.2B，總計 US$3.6B	截至 2026 年 10 月底
累計買回	1.04 億股、US$9.4B	平均每股約 US$90；約占同期自由現金流 85%
前三季營收	US$5,951M	年增 56%
前三季調整後 EBITDA	US$5,013M	年增 61%
4Q26 營收（管理層預期）	US$2,365–2,395M	年增約 43–44%、季增 8–10%
4Q26 調整後 EBITDA（管理層預期）	US$1,995–2,025M	年增約 43–45%；利潤率 84–85%
2026 全年（管理層預期）	營收與調整後 EBITDA 成長超過 50%	以第四季財測中位數推算
全年自由現金流轉換率（管理層預期）	約 70–75%	占調整後 EBITDA

註：AppLovin 自 2025 年出售應用程式（Apps）業務後，營收主要來自廣告平台（遊戲與電商廣告主）。公司不揭露遊戲與電商的營收拆分，上表的「遊戲年增近 50%」「電商三位數成長」都是管理層口頭說明。

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Earnings Call 全文翻譯

開場：投資人關係主管 David Hsiao

David Hsiao：歡迎參加 AppLovin 截至 2026 年 9 月 30 日的第三季 earnings call。我是投資人關係主管 David Hsiao。今天與我一起出席的有共同創辦人暨執行長 Adam Foroughi，以及財務長 Matt Stumpf。請注意，我們迄今提交給 SEC 的文件，以及討論第三季表現的財務資料與新聞稿，都可以在 investors.applovin.com 找到。今天的會議中我們會做出前瞻性陳述，包括但不限於平台未來的發展與觸及、預期的成長機會、公司未來的財務表現與其他未來事件。這些陳述基於我們目前的假設與看法，除法律要求外，我們不負更新的義務。實際結果可能與預測有重大差異。請參閱我們最近提交的、截至 2026 年 6 月 30 日的 10-Q 季報中的風險因素；更多資訊也可參考今天會提交的、截至 2026 年 9 月 30 日的 10-Q 季報。

我們也會討論非 GAAP 財務指標。這些指標並非優於或替代 GAAP 結果。請務必參閱投資人關係網站上財報新聞稿與 Financial Update 中的 GAAP 結果，以及 GAAP 與非 GAAP 指標的調節表。本次會議全程錄音，回放與逐字稿會在 IR 網站提供一段時間。現在交給 Adam 與 Matt 做開場說明，之後由主持人帶領問答。

共同創辦人暨執行長 Adam Foroughi：開場談話

Adam Foroughi：謝謝大家今天參加。我們交出了創紀錄的一季，營收 US$21.8 億，年增 55%，是史上最大的單季金額增幅，比上一季多出遠超過 US$2 億。營收與 EBITDA 都遠高於我們財測的上緣。這一直是我們經營這門生意的標準：超越自己的預期。這個成果屬於我們的團隊。他們在全速經營業務的同時，執行了一次與 Axon 2.0 同等重要的模型轉換，而且在同一季兩件事都做到了。我要謝謝他們。以下是成長的來源。這一季我們部分推出了下一代模型，建立在我上一季描述的架構改變之上。表現很強。廣告主看到更多預算能在他們的目標廣告投資報酬率（ROAS）下獲利地投放出去，預算也隨之增加。

我們的遊戲業務年增將近 50%，隨著新模型推出重新加速。我希望各位好好想想這一點：這只是部分上線。轉換還在前面，新一代模型的優化空間，比它要取代的架構大得多。它在資料較稀疏的地方改善最多：較新的廣告主、較小的廣告主、較新的品類，這正是我們電商業務所在的地方。一如往常，模型的進步不會按照完美的季度時程到來，我們也不會承諾節奏，但空間是真的，而且我們還在非常早期。同樣重要的是，我們做得很有紀律。在部分團隊訓練新模型的同時，我們的工程師優化了模型的服務方式。所以即使訓練投資增加，資料中心成本占營收的比例仍然下降。這項投資的每一塊錢都以回報為門檻。

這一季各位看到了兩面：營收上的回報，以及利潤率上的紀律。電商又是很強的一季，而第四季已經開始，這是這些廣告主的季節性高峰，電商已經為一年中最大的消費季做好準備。長期來看，什麼都沒變。我們在多個廣告主類別之間跑同一個競價。遊戲持續進步，電商持續增加成長空間，我們相信這門生意長期可以以每年約 30% 的速度複合成長。如同今年所展示的，只要做得到，我們就打算跑得遠比這個快。我們明年的重點一致：

完成模型轉換並在其上持續優化；擴大既有客戶的支出，同時大幅加快新客戶的取得速度；持續改善素材工具與廣告格式；並開始擴大我們在 CTV 的投入。最後我想說：一季前，我們站在這裡回答關於表現不如預期的問題。我們告訴各位發生了什麼事、已經修正，而且業務正在重新加速，我們說的每一件事都反映在這一季的數字上。我們會持續這樣經營：為長期打造，對挑戰與機會保持透明，穿越雜訊持續複利成長。接下來交給 Matt 說明財務。

財務長 Matt Stumpf：財務說明與展望

Matt Stumpf：謝謝 Adam，也謝謝大家今天參加。AppLovin 第三季獲利創紀錄。淨利年增 72% 至 US$14.4 億，營收創紀錄 US$21.8 億、年增 55%，淨利率 66%、調整後 EBITDA 利潤率 84%，都居業界領先。營收季增 14%，比財測上緣高出約 US$1 億，主要來自核心的行動遊戲業務因本季模型改善而成長，電商類別也持續擴大。消費類廣告主的支出持續健康成長，季增雙位數，比去年同期成長三位數。

調整後 EBITDA 為 US$18.4 億，年增 59%，同樣高於財測區間上緣，利潤率 84%，比去年同期高約 190 個基點。季增營收轉為調整後 EBITDA 的比例是 87%。營運槓桿依然強勁。即使我們投資更多算力來訓練現有模型與開發新模型，基礎架構團隊推出的優化仍讓資料中心成本占營收的比例下降。我們以 EBITDA 金額與自由現金流來管理這門生意，而不是以利潤率百分比；只要看到能創造更多營收的機會，我們就會持續投入資金。本季自由現金流 US$14 億，占調整後 EBITDA 的 77%，第二季是 53%。

如我上一季所說，第二季的轉換率因現金繳稅的時點而偏低。我們仍預期全年自由現金流約為調整後 EBITDA 的 70%–75%。把成果放在背景中看：這一季數位廣告最大的幾個平台公布的第三季營收年增率大約在 10% 到 25% 上下之間。我們成長 55%，是市場的好幾倍，而且利潤率遠高於整個廣告領域的所有同業。在現金上的對比更明顯：這一季我們的輕資產模式把約 65% 的營收轉換成自由現金流。

季末我們有 US$31.7 億現金、US$35 億長期負債，淨槓桿低於調整後 EBITDA 的 0.1 倍，遠低於我們預期長期營運的約 1 倍淨槓桿。第三季我們總共買回與預扣 410 萬股，金額 US$14 億，比第二季明顯增加，季末流通股數 3.31 億股。基於對公司未來的持續信心，董事會將股票買回授權增加 US$32 億，截至 10 月底總授權達 US$36 億。

自從開始買回計畫以來，我們總共買回與預扣 1.04 億股，金額 US$94 億，平均每股 US$90，相當於同期自由現金流的 85% 回饋給股東，大幅減少了股數。即使我們在投資業務，加權平均稀釋股數已經連續八季下降，比一年前減少約 2%。55% 的成長加上持續減少的股數，這樣的組合很少有公司做得到。接著是 2026 年第四季展望，我們預期營收介於 US$23.65 億到 US$23.95 億，年增約 43%–44%，季增 8%–10%。調整後 EBITDA 預期介於 US$19.95 億到 US$20.25 億，年增約 43%–45%。

以中位數計算，這個財測代表 2026 全年營收與調整後 EBITDA 成長都超過 50%。這個展望反映正常的季節性、電商類別進一步擴大、已經上線並發揮效果的重大模型改善，以及為開發新模型持續投資訓練算力。總結：我們的營收與調整後 EBITDA 都超過財測上緣，營收年增 55%，利潤率擴大，創造 US$14 億自由現金流，並回饋 US$14 億給股東。第四季展望延續同樣的軌跡。接下來進入問答。

Q&A 1：James Heaney（Jefferies）｜回答：Adam Foroughi、Matt Stumpf

主持人：現在開始問答。提問時請取消靜音並打開視訊。時間允許的情況下我們會盡量回答。今天提問者很多，請耐心等候。第一個問題來自 James Heaney，請取消靜音提問。

James Heaney：好的。我有兩個問題，先問 Adam。可以談談你們正在推出的新一代模型嗎？想知道跟 Axon 2 相比最大的改進是什麼，還有完整上線的時程。之後我再問 Matt 一個問題。

Adam Foroughi：嘿，James。上一季我們談過，我們的目標之一是走到可以打造更大的模型、使用更多算力、訓練出輸出更好的模型的地方。我上一季就預告了，現在我們開始推出，看到了很好的結果。我們沒辦法告訴你或承諾何時能看到完整上線，或這些模型會怎麼進展，但如我在開場說的，這些模型的優化空間比我們原本那一代大得多。所以我們對未來非常興奮。

James Heaney：好。接著問 Matt。表面上看，第四季營收財測季增 8%–10%，相較第三季的 14%，再考慮到第四季電商的旺季，似乎有點保守。你怎麼解釋這個季增放緩？

Matt Stumpf：我們的財測理念跟過去幾季一樣，就是根據當下所知道的來給財測。所以財測包含我在開場提到的幾點：季內的正常季節性、已經推出並上線發揮效果的模型更新，以及資料中心成本的增加。跟過去幾季相比沒有任何改變。

James Heaney：謝謝。

Q&A 2：Jason Bazinet（Citi）｜回答：Adam Foroughi

主持人：下一個問題來自 Citi 的 Jason Bazinet，請說。

Jason Bazinet：一個問題。上一季你們談到要更積極推動推薦（referral）計畫。想知道你們對跟這些夥伴合作的進展是否滿意？謝謝。

Adam Foroughi：嘿，Jason。還在進行中。顯然這門生意會是跨多季、多年的軌跡。我們做合作夥伴還在早期，但如同你們看到的，甚至從我想你們有在公布的 pixel 數量成長速度就看得出來，我們有越來越多客戶加入，而且速度在加快。這只會隨著時間累積，因為不只會有更多合作案、我們會開始跑更多廣告活動，隨著更多客戶得到好的體驗，市場上對產品的正面看法也會越來越多。

另一件你必須了解的事是，客戶加入之後，要讓廣告活動在我們平台上放大並優化，要做增量效果研究（incrementality study），要證明有效，然後才會長期放大投放。所以我們預期這些會隨時間持續複利。

Jason Bazinet：謝謝。

Q&A 3：Matthew Cost（Morgan Stanley）｜回答：Adam Foroughi

主持人：下一個問題來自 Morgan Stanley 的 Matthew Cost，請說。

Matthew Cost：謝謝回答問題。你們對剛推出的新模型的經驗，是否改變了你們對遊戲廣告營收還有多少成長空間的預期？今年你們一直相當具體地說遊戲大約成長 20%–30%，以及大數法則對遊戲的壓力。你們現在還維持這些說法嗎？還是根據目前的進展，空間可能比原本預期更大？

Adam Foroughi：過去兩季我們具體承諾的是，我們預期這門生意長期可以每年成長 30%。我們是一個統一競價的平台。假設在某個情境下，下一季電商成長 1,000%，那會帶來更多競爭，對吧？你不能把它切成垂直類別來看，說電商業務成長越來越多。單獨看一個類別很難判斷。話雖如此，這個模型確實比舊模型更準確，未來的優化空間也大得多。如果我們做得到，當然我們會預期遊戲長期能以更高的速度成長。

只是如果業務的兩個部分都成長得相當快，我們並不需要靠這一點來達成 30%。如同開場提到的，業務的另一邊，也就是電商，正在三位數成長。當這樣一個在我們業務中已不再微不足道的事業，以這種速度成長，而且隨著我們取得更多客戶滲透還有很多成長機會，它給了我們未來成長很大的空間。

Matthew Cost：了解，謝謝。我注意到你們在開場提到 CTV。你們已經有一段時間沒有特別強調它了。相較六個月前，它在你們目前的產品路線圖中有多重要？

Adam Foroughi：我們在那邊有更多進展。如果大家在連網電視上看任何東西，會開始看到我們的一些廣告。我們現在有試行廣告活動在跑，產品看起來其實很有希望。還很早，這是一個全新的市場，所以我完全不會指望它在短期內對數字有貢獻。但團隊對目前產品路線圖的進度越來越有信心。如果走到真的開始為客戶帶來很好結果的地步，我們會多談一些。內部我們現在對它非常興奮。

Matthew Cost：好，謝謝。

Q&A 4：Benjamin Black（Deutsche Bank）｜回答：Adam Foroughi

主持人：接下來是 Deutsche Bank 的 Benjamin Black。

Benjamin Black：謝謝回答我的問題。Adam，你過去談到電商端需要收集更多資料來精進模型、改善表現，以及其中的飛輪。有了新架構，你們是否看得到讓這個飛輪達到臨界點的路徑，就像幾年前遊戲那樣？如果沒有，你認為還需要哪些額外投資？

Adam Foroughi：這兩件事是相輔相成的，對吧？我們每營運一天，就有客戶進到平台、跟我們分享資料，所以資料密度越來越高。把時間快轉幾季、幾年，你就需要搭配能處理更多資料、產生更好輸出的模型架構。你寫出更大、更複雜的模型，用更大的算力叢集訓練，就會得到更好的輸出。這個新架構讓我們在遊戲端與電商端都能訓練更大的模型。我們會缺資料。資料越快進到系統裡，我們預測模型的輸出就會越好。

我們永遠不會停止找資料，不論是透過推薦與廣告推廣自己來取得新客戶，如我們剛才談到的，或是某種形式的資料取得。我們會一直找方法把資料放進模型，因為我們每一次都看到，加入更多資料，就能寫出更複雜的模型、訓練更大的模型，得到更好的輸出。

Benjamin Black：好。電商廣告主今年的假期購物季預算，跟去年相比情況如何？如果廣告主這一季看到很強的回報，其中有多少支出可能延續到 2027 年？還是應該預期第一季照例出現季節性回落？

Adam Foroughi：我想就是照正常模式走。我們還在曲線的早期，甚至還沒進入假期購物季，那些預算其實在接下來幾週才會成形。但季節性回落在電商是一致的現象。我們確實有一個好處：只要業務以這種速度成長、而且還在很早期的發展階段，我們仍有客戶取得的速度讓業務成長，即使是在傳統上季節性比較難的季度，例如第一季對比第四季。但話說回來，同一個廣告主、同樣的條件下，會有非常大的第四季，接著是疲弱的第一季。這就是電商業務的現實。

傳統上，看我們業務的季增情況，第一季一直相當強，因為遊戲有一個叫「Q5」的現象：進入第一季時，他們知道競爭沒那麼激烈。所以不論是模型因為廣告投資報酬率有吸引力而更常選擇遊戲廣告，還是客戶剛從價格很高的第四季出來、在第四季之後的季節願意承擔更大的風險，他們最後都會很積極地投放。所以我們比其他廣告公司更不受影響，但隨著我們更深入電商，應該會看到更大的第四季，接著是更艱難的第一季。

Benjamin Black：好，非常謝謝。

Q&A 5：Stephen Ju（UBS）｜回答：Adam Foroughi

主持人：下一個問題來自 UBS 的 Stephen Ju。

Stephen Ju：嘿，謝謝。嗨 Adam、嗨 Matt，謝謝撥時間。我跟你們平台上的一些廣告主聊過，他們說了一件奇怪的事。他們預期競價價格會開始被抬高，因為會有電商的新增競價者進來把價格推高。他們先把一些預算移到你們的競爭對手那裡，預防可能的 ROI 壓縮。這看起來有點奇怪，但確實讓我擔心廣告存量的問題。我記得你們過去說過，這是一個受需求限制、而不是受供給限制的產業。

能否談談你們的想法是否有變，或在 AppLovin 吸收所有這些新增廣告支出、又不讓部分既有客戶的 ROI 被壓縮的能力上，有沒有任何改變？謝謝。

Adam Foroughi：看看我們過去三年的業務，我們的競爭力強很多，業務規模大很多。客戶的 ROI 或廣告投資報酬率比三年前更強，因為支出規模大很多，對吧？這些模型越擅長拿到一個曝光並預測結果，就越能精準定價。我們這一季淨營收金額相對上一季的增幅，我不知道公開財報的競爭對手有多少規模能直接比較，但我想我們一季增加的營收，就相當於他們很多家的年營收。

我認為這類產業調查最後往往有偏差，因為你們看的是生態系中很小的一塊，而且花時間跟你們聊的客戶大概都不是最努力的那群。努力而且成功的客戶大概沒在跟你們聊。我會說我們是市場相當好的指標，我們的技術已證明很擅長為客戶取得更好的價格。這不代表單看 CPM，價格不會上升。事實上，如果我們定向更精準、轉換率上升，CPM 就會上升。但更好的預測在漏斗下游帶來的效果是廣告投資報酬率上升，這就是我們能成長這麼快的原因。

Stephen Ju：謝謝。

Q&A 6：Robert Coolbrith（Evercore）｜回答：Adam Foroughi

主持人：下一個問題來自 Evercore 的 Robert Coolbrith。

Robert Coolbrith：謝謝給我提問的機會。我想再多問一點架構。隨著架構變大、能處理更多資料、模型越來越大，它是否也會變得更通用？我知道你們過去說會把電商與遊戲模型分開，但隨著時間，模型是否會在不同媒體類型、不同客戶類型之間更通用？

Adam Foroughi：有可能。抱歉打斷你的第二個問題，但你說得對，我們最終有可能把這個架構往那個方向發展。

Robert Coolbrith：好，了解。我想問一下品牌效果廣告（performance brand）。我們從更多品牌那裡聽到，可能因為行動網頁的問題，包括廣告存量的供給，還有 iOS 26，他們更聚焦在行動 App 的廣告存量。你們認為這對 AppLovin 未來是具吸引力的機會嗎？

Adam Foroughi：如果是效果行銷者，當然是。我會把效果品牌分成兩類：真正的效果型，他們優化的是增量 ROAS 或漏斗下游的購買交易；另一類是效果品牌，但仍在追求受眾觸及。很多行動網頁廣告，以及傳統上所謂的開放網路（open web）廣告，比較屬於後者。他們只是想買到受眾，盡可能以最便宜的價格觸及受眾。我們則是從探索一路定價到交易發生的那一刻。所以如果他們在乎的是這個，而且能在數位上全程追蹤，那麼是的，我們認為很多預算會轉進 App 領域。它的表現顯然非常好，而且規模大得多。

我想我在 All-In Summit 的 All-In podcast 上說過，這個領域的規模變得非常、非常大。你可以從我們的總支出數字反推，數字相當可觀。如果再把整個領域加總，這是社群與搜尋之外最大的廣告機會之一，可能是社群與搜尋之外最大的。既然表現在那裡，我們完全預期會有更多預算跟進。

Robert Coolbrith：好，謝謝。

Q&A 7：Clark Lampen（BTIG）｜回答：Adam Foroughi、Matt Stumpf

主持人：下一個問題來自 BTIG 的 Clark Lampen。

Clark Lampen：嘿，各位晚安。我有兩個問題。Adam，我想延續模型的話題。就我對你們方向的理解，成功帶來的一個較大的衍生好處，是在現有的遊戲與廣告存量基礎上，釋放出更多可用的廣告存量，而由於競價的動態，這些存量應該會由非遊戲廣告主填補。是這樣嗎？也就是說，除了你們現在每 100 個曝光中有更多轉成電商或遊戲開發商的付費客戶之外，還有哪些二階效益？

如果是這樣，能否幫我們估計這種可用或有效的供給擴張有多大？

Adam Foroughi：我認為供給擴張的挑戰在於，MAX 市場、也就是遊戲廣告市場，比大家以為的大得多。當這個市場有數百億美元的規模，我們可以去取得新的供給。事實上，我們現在使用的這個模型，加上電商類別的成長，給了我們很多取得更多供給的機會。但開放給第三方、一次就能大幅推動數字的供給來源並不多，而且之後還需要長期累積。CTV 對我們有吸引力的原因是，連網電視上沒有一個真正從漏斗上層到下層的效果廣告方案。

如果我們能解決這個問題、第一個推出可規模化的產品，那裡有大量未被充分變現的廣告存量。這有點像 10、15 年前我們創業時行動廣告的樣子。這種東西可能有影響，其他的就沒那麼大。這就是為什麼我們一直在談轉換率。我們在這個遊戲生態系中的轉換率，相對於我們認為可能達到的水準還非常低。電商給我們的，是讓使用者看到的廣告更多元的機會。與其一週對同一個使用者顯示 20 則遊戲廣告，我們可能會顯示 15 則商品廣告和 5 則遊戲廣告。這不代表遊戲客戶損失了 75%。

這只是代表模型可以更精準地定向，所以原本會帶來轉換的那 5 個曝光仍然在那裡，而現在突然多了這麼多商品廣告。這才是真正的重點，是短中期最能推動數字的因素。長期來說，供給擴張當然是我們會專注的事。

Clark Lampen：好，有道理。Matt，扣掉我們剛剛看到的盤後股價反應，你們的股價今年以來仍大約下跌 40%，也只是收復了第二季財報後下跌的大部分。買回，或者你們剛加碼的授權，是否讓你們有彈性在認為股價與內在價值明顯脫節時更積極、更伺機而動？還是之後主要會是程式化買回？

Matt Stumpf：Clark，你在這一季已經看到我們明顯加大買回，這正是你所說情況的直接結果，對吧？那是我們看到股價與公司實際內在價值脫節，而伺機加大買回。未來我們也有能力這麼做。

Clark Lampen：謝謝各位。

Matt Stumpf：好。

Q&A 8：Martin Yang（Oppenheimer）｜回答：Adam Foroughi

主持人：下一個問題來自 Oppenheimer 的 Martin Yang。

Martin Yang：嗨，謝謝回答我的問題。問 Adam。你在一場產業研討會上提到，電商的動態商品廣告有時候效果比影片更好。想聽聽你更長期的看法：你認為更多元的廣告格式是讓電商更有效的終極目標，還是你們仍在等待生成式 AI 影片製作提升影片廣告的數量與品質，而動態商品廣告只是讓廣告主先把量推到消費者面前的過渡步驟？

Adam Foroughi：我會說兩者都是。隨著應用在素材上的大型語言模型持續進步，這個生態系也有很多公司現在直接幫你做廣告，你會看到廣告主的表現更好。我們也會打造更多廣告格式，希望能以更好的方式服務廣告主。我們要的是消費者看到的內容多元化。當你每天投放的廣告數量像我們這麼多，內容的多元化就能帶來提升。這就是為什麼我在開場把它列為重點之一，這是我們的專注領域。這個產品還真的很新。我知道已經做了幾年，但它真的是很新的產品，廣告格式還沒有太多演進。

我完全預期未來幾年它會有更多演進。

Martin Yang：了解。再追問電商。跟去年相比，今年進入假期購物季時，電商客戶的學習預算或學習時間有改善嗎？

Adam Foroughi：學習是雙向的。我們的模型變得更好了，而且如我在開場說的，這個新架構在資料比較少的時候也更快。另一方面，客戶進入一段新關係時會規避風險。所以他們在我們這裡投放時，即使結果看起來更好，仍然需要驗證。在這個類別，如果你跟客戶聊，他們不只要看到支出與廣告投資報酬率，還需要做增量效果研究。所以會有一段緩慢的爬坡期，這就是產業的現實。但我們的產品越來越好。每一季我們推出新版本，改進的一部分就是為既有客戶改善。

改進的另一部分是：一個客戶現在剛加入，在我們系統上沒有多少資料，你能多快讓他看到好結果？因為這就是降低流失率的方法。

Martin Yang：謝謝。

Q&A 9：Rob Sanderson（Loop Capital）｜回答：Adam Foroughi

主持人：下一個問題來自 Loop Capital 的 Rob Sanderson。

Rob Sanderson：謝謝，大家午安。我也有幾個關於電商的問題。三位數成長，軌跡顯然很好。透過自助服務或推薦夥伴進來的新潛在客戶，轉換情況如何？或者客戶成效有什麼具體情況？我想知道，依廣告主的成熟度不同，是否還是有些成功有些不成功？趨勢是否類似？或者能否談談市場推廣的進展？

Adam Foroughi：我們的產品還在早期。如果客戶是透過我們的團隊進來，成功的可能性比自己走自助服務管道高很多。當然，如果他們走自助服務、自己操作，而且夠成熟，絕對可以成功。如果是非常小的企業，就是那種完全歸類為中小企業（SMB）的，那對我們來說還是更遠的未來。這件事有一個路線圖：系統裡的資料越多，在缺乏資料時就越能預測。我們還沒到一家賣珠寶的小公司，我們從沒見過、資料很少、GMV 很小，接上來就能直接跑的程度。

但五年後，如果我們有大規模的資料，模型也有時間演進到五年後的程度，各方面的結果都會好很多。這是一個路線圖，我們必須隨時間把這個產品建立起來，應對每一種情境。對於我們手把手帶的客戶，或是進來時就很成熟的客戶，現在效果非常好。

Rob Sanderson：廣告素材還是主要障礙嗎？過去很多失敗、很多不成功的案例，都卡在廣告素材。這仍是主要的卡點嗎？如果一年前問這個問題，你會預期業界在生成式 AI 工具上比現在更進步嗎？至少在我看來，進展可能比我們預期的慢一點。

Adam Foroughi：關於後者，西方的大型語言模型公司專注在別的事情上，所以除了我們之外，投入這個問題的研發比較少。關於前者，我不會稱它為障礙，而是不投資素材的客戶的機會成本，或者說錯失的機會。如果你跟同時在 Meta、TikTok 與我們這裡投放的客戶聊，他們一直提到的一點是，你需要在 AppLovin 放更多素材才能在我們平台上成功。知道這點的客戶比不知道的成功。不知道的可能規模比較小。這大概不會讓它完全行不通，但他們錯失了規模化的機會。挑戰在於我們的廣告長得多，而且是真的被看完的。

在其他平台載入 10 則廣告，它們被看的時間沒那麼長，很多根本沒被看到。在我們的平台載入 10 則廣告，平均觀看時間超過 35 秒。使用者在螢幕上沒辦法做其他事，這是全螢幕廣告，百分之百確定被看到。廣告數量與廣告品質的組合，才是在我們平台上規模化的關鍵。有些客戶知道這點，他們就能成為我們的大客戶，其他客戶則必須學會。

Rob Sanderson：我想再偷問一個。你們在談大得多的模型，規模上的階躍。你們自然產生的資料足以餵養這些模型嗎？Adam，你剛才談到可能有取得資料的機會。我猜你們會找客戶資料、交易資料，但哪一種資料最有幫助？需要是長期持續的資料嗎？你們真的需要嗎？自然產生的資料夠嗎？

Adam Foroughi：顯然這一季我們交出了非常好的一季，是我們用既有資料做到的最好的一季，系統裡沒有加入任何新增資料，對吧？一方面，用更聰明的方式處理你手上的資料就能帶來提升。另一方面，這些模型就是需要更多資料，任何做模型的公司都一樣。把更多資料放進系統對我們很重要。我們不急，業務表現非常好。每一個上線的客戶，除了是營收關係，也是一段資料關係。但長期來說，如果我們能增加更快把資料放進系統的方法，這門生意在短期內就會有更多的成長空間。

Rob Sanderson：好，謝謝各位。

Adam Foroughi：謝謝你，Rob。

Q&A 10：Shweta Khajuria（Wolfe Research）｜回答：Adam Foroughi

主持人：接下來是 Wolfe 的 Shweta Khajuria。

Shweta Khajuria：好，謝謝回答我的問題。我有一個高層次的問題，其他問題已經有人問過了。作為一家廣告科技公司，對於質疑你們商業模式能見度、以及你們對營收成長持續性有多少信心的投資人，有沒有什麼額外的資訊，你們會考慮分享，讓大家對產品運作方式、你們能提供的能見度，以及你們正在建立的護城河更有信心？謝謝。

Adam Foroughi：過去，我不確定，大概 16 季左右，我們有 15 季表現非常出色。以我們的營運規模來說，我們的成長率高於全世界幾乎任何一家上市科技公司，利潤率大概也無人能及。所以這門生意雖然未來難以預測，我們也沒辦法給出 KPI 去預測還不存在的東西，因為很大一部分取決於我們能否改進技術，很大一部分取決於新客戶成長。但我們在電商還非常早期，那邊還沒有任何具規模、能預測未來的東西。你們得自己做猜測。

我想大概 12 季前、Axon 2.0 初期我就說過：人類在預測事情時，往往會對未來悲觀。在我們的業務中，預測可能偏悲觀也可能偏樂觀，但幾乎所有季度，我想 16 季裡有 14 季，我們都超過財測上緣，而且不是小幅超過。我們一直持續超越任何人的預期。所以我想很多事需要時間。大家必須認知到：「這是一家比我們見過的任何獨立廣告科技公司都大的公司，而且沒有自己的第一方網站。」我們現在是規模非常大的企業。

我們創造大量現金流，並以非常大的規模為客戶創造廣告投資報酬，客戶每年投入我們平台的廣告支出，在另一端帶來數百億美元的營收。所以我們現在是一股非常大的經濟力量。這些廣告支出在創造 GDP，創造原本不會發生的新交易。作為一家非常大的企業，我們成長得很快。我們沒辦法給出你們想要的 KPI，因為還沒到那種穩定的階段，但我們有一個同樣非常有價值的催化劑：工程師改進模型、更多資料進入系統，雖然無法預測，但可能帶來非常大的上檔。

Shweta Khajuria：很合理，很有幫助。謝謝 Adam。

Adam Foroughi：好。

Q&A 11：Ralph Schackart（William Blair）｜回答：Adam Foroughi

主持人：下一個問題來自 William Blair 的 Ralph Schackart。

Ralph Schackart：Adam、Matt 好。Adam，你在開場提到這次模型的躍進跟 Axon 2.0 一樣大，我想你是這麼說的。好奇的是，把它想成 Axon 3.0 公平嗎？我只是想給這次模型更新一個框架，因為模型轉到 Axon 2.0 時，你們出現了相當大的轉折點。當然現在業務規模大很多。但如果能幫我們理解這個新模型完整上線後的影響有多大，以及對業務的影響，會很有幫助。謝謝。

Adam Foroughi：從技術角度、技術複雜度來說，我會把它放在那個等級。從業務來說，這是下一代模型。我們不是直接面對消費者的 AI 公司，所以我們不會幫模型編版本號。但現實是，這給了我們未來大得多的路徑：處理更多資料、建立更大的叢集，希望得到更好的輸出。團隊對它的意義非常興奮。我們還在部分上線，所以必須推到我們所有的模型上，那裡還有很多複雜的研發工作，但它給了我們比舊模型長得多的路線圖，這讓團隊非常興奮。

Ralph Schackart：好。追問一個。今晚的成果顯然不言自明，但上一季之後有很多競爭方面的疑慮。能否談談你們現在看到的市場與競爭狀況？謝謝。

Adam Foroughi：外面的產業調查你們都看到了，其他公司在市場上表現很好。我們從上市以來就說，這不是零和。我們的預測、曝光、我們為客戶的定價，都會跟其他任何模型不同。這個類別之所以好，是因為所有模型的進步加總起來，讓這些客戶的生意更好。所以從來不是其他公司成長就會擠壓我們。我在上一次 earnings call 說過，那不是實際發生的事，而是我們自己的失誤。現在在其他公司表現很好的情況下，這一點在各位面前得到了驗證，而且不只一家，是好幾家同時表現好。我們交出了非常大的一季。

Ralph Schackart：太好了，謝謝 Adam、謝謝 Matt。

Adam Foroughi：好。

Q&A 12：Bryan Smilek（JPMorgan）｜回答：Adam Foroughi、Matt Stumpf

主持人：下一個問題來自 JPMorgan 的 Bryan Smilek。

Bryan Smilek：謝謝回答問題。Adam，我很好奇，我記得你在 All-In Summit 提到，流經 AppLovin 生態系的總支出年化可能接近 US$200 億。能否談談未來要達成整體 30% 的長期成長算式，其中有多少會來自這個新模型帶來的效果提升，又有多少來自在遊戲與電商端增加新客戶？然後 Matt，比較近期的問題：第三季表現很好，隱含第四季季增 8%–10%。我完全理解年底電商的季節性更強，但在你們持續推出新模型的情況下，遊戲端的假設是什麼？謝謝。

Adam Foroughi：長期成長的組成很難預測。當然新客戶加入現在會是其中一個組成，但不是在遊戲端，我們大概已經有每一家行動遊戲公司在上面了；在電商端我們還非常早期。系統裡的資料會改善，模型架構現在給了我們很長的改進空間。我們不知道比例。有意思的是，每一季都可能不同。如果把業務按類別切開，我們可能這一季在遊戲端有提升、電商端沒有，然後遊戲起飛，下一季又反過來。真正讓我們興奮的是，電商成長得非常快，並且越來越成為我們業務的一部分。

光是這一塊就有長得多的成長空間，因為我們在客戶市場的滲透率還很低。每過一季，就有更多客戶發現我們。這塊業務會成長得非常快。

Matt Stumpf：Bryan，關於財測，我們顯然不拆分遊戲與電商，我也不會給你具體的拆分，但我們對遊戲與電商的假設是一致的。進入第四季有季節性，對吧？兩者都強，原因不同。電商有黑色星期五、網購星期一，然後是假期。遊戲業務也有季節性，第四季一向很強。我們在財測中已經納入這些，而目前為止的模型改善，也都反映在 8%–10% 裡面。

Bryan Smilek：好，謝謝兩位。

Matt Stumpf：不客氣。

Q&A 13：Alec Brondolo（Wells Fargo）｜回答：Adam Foroughi

主持人：接下來是 Wells Fargo 的 Alec Brondolo。

Alec Brondolo：嘿，聽得到嗎？好，非常謝謝，感謝讓我提問。我有兩個問題。第一，你在回答電商或網頁廣告的問題時提到資料取得的想法，市場上也有一種說法，認為可以透過小型併購來加速電商能力。如果你能談談理想的收購對象或理想的資料是什麼，會幫助大家理解這個機會。第二，你提到 pixel 資料，所以我想可以拿來討論。顯然 pixel 資料的轉折大多來自亞太，看起來電商客戶成長的轉折也大多來自亞太。

你認為為什麼這個區域比美國和歐洲更早找到更強的產品市場契合？謝謝。

Adam Foroughi：好，我先回答第二個。我們在北美有銷售團隊，EMEA 也有，但亞太與北美團隊是最大的兩個。我們傳統上一直專注在這兩個市場，它們在西方廣告端都是大市場。亞太的客戶因為接上亞洲供應鏈，很多時候會針對某些在其他地方買不到的特定產品架設專屬網站。對他們來說，在我們這裡花 US$1,000，不是賺錢就是賠錢，非常簡單，因為沒有歸因的複雜性。有時那些 pixel 網站是全新的，是專門為我們這個管道架設的。北美客戶是比較大的企業，他們不會去架設下一個 Wayfair，對吧？

就是一個網域。所以我不會過度解讀數量，說我看到更多來自亞太的 pixel，所以在那邊的客戶滲透更深。可能只是其中一邊會建很多網站，因為他們沒有某些西方公司那種歷史悠久品牌的歸因複雜性。至於取得資料，我們過去做過、可能也是最成功的併購，是買下 MoPub。當時我們的 MAX 已經很成功，是很好的產品。當時沒人理解，這家瘋狂的公司買下一家公司然後把它關掉。我們在 90 天內就把它關掉了，但我們把所有客戶都轉到我們的平台，因為我們就是打造很好的產品。

這樣做的結果就是今天的 MAX，大家都知道它是非常有價值的業務。那筆交易到現在已經回本很多倍了。我們會找的是：能不能買到對我們有價值的資料關係、客戶關係？反正這些客戶我們在未來十年都會拿到，但如果能用買的、打一劑強心針，讓所有這些客戶快速上我們的平台、把所有資料快速放進來，就能讓這門生意在短得多的時間內完成可能要十年的工作。我們會找跟那種交易結構類似的案子。

Alec Brondolo：非常謝謝。

Q&A 14：Omar Dessouky（BofA）｜回答：Adam Foroughi

主持人：下一個問題來自 BofA 的 Omar Dessouky。Omar，你還在靜音。

Omar Dessouky：謝謝。嗨 Adam、Matt，謝謝回答問題。

Adam Foroughi：嘿，Omar。

Omar Dessouky：在舊模型中，你們會持續用即時曝光資料重新訓練，帶來穩定 3%–5% 的自我學習成長，這跟工程師主導的模型提升是分開的。上次電話會議你們沒有具體談到這點，能否告訴我們，你們是否仍看到來自自我學習與季內用即時曝光資料重新訓練的那 3%–5% 順風？第三季有看到嗎？第四季財測有納入嗎？展望未來，你們對這部分成長有多少能見度？還是之後完全依賴工程師主導的模型改善？

Adam Foroughi：在所有這些模型中，都會有某種強化的過程。你做出預測，資料進入系統，模型變得更聰明。這在任何寫深度學習模型的公司都是如此。你其實不知道是 3%、3.2% 還是 4%，你無法真的追蹤模型自己進步了多少，但在一家跑模型、做預測、重新評估自己的預測、並希望越來越聰明的公司裡，這種自我學習一定會存在。這些模型就是為此打造的，對吧？它們的結構類似人腦。我們人類從記憶中學習，越來越聰明，這些模型也是一模一樣。

我們只是不會把它拆成「這是一個成長驅動因素，把這個數字放這裡，然後在上面再加一個模型改善」。因為我們以前也說過，我們一年會有一次大的改善。但過去 16 季左右，除了最近那一季以外，幾乎每一季我們都有多次 A/B 測試的提升，為業務帶來超乎尋常的成長。這些東西不太能預測，也不能拆解成一個具體的百分比，但它們全部複利累積成今天的業務。

Omar Dessouky：謝謝。

Q&A 15：Jim Callahan（Piper Sandler）｜回答：Adam Foroughi

主持人：接下來是 Piper Sandler 的 Jim Callahan。

Jim Callahan：嘿，謝謝回答問題。Adam，我記得去年你提到 MAX 的供給成長是雙位數。今年到 2027 年的情況如何？

Adam Foroughi：仍然是強勁的雙位數。我記得上一季我們說過單季就成長了雙位數。這是廣告生態系中成長非常快的領域。我認為大多數廣告領域，以供給成長與供給的價值來說，成長都沒那麼快，大概是很低的雙位數甚至個位數。MAX 市場每年都以非常強勁的雙位數成長。

Jim Callahan：好。關於取得供給的成本呢？我們在調查中聽到一些說法，整體曝光的成本上升了。能否說明現在的情況，以及明年可能的樣子？

Adam Foroughi：MAX 的成長有兩個驅動因素：更多供給，以及成本上升。成本上升實際上是各家公司變得更會把曝光變現，競價的價值上升，發行商賺更多。另一方面，我們要嘛就得付更多錢買發行商的廣告存量，要嘛就得以同樣的速度改進自己的技術，或者以比那更快的速度改進技術，讓我們的業務成長得比市場更快。過去四年我們的很多創新屬於後者。我們改進技術的速度比市場快，所以我們的業務成長得比市場快很多。

Q&A 16：Vasily Karasyov（Cannonball Research）｜回答：Adam Foroughi

主持人：下一個問題來自 Cannonball 的 Vasily Karasyov。

Vasily Karasyov：謝謝。Adam，想請你談談抽成率（take rate）的方向，可以跟上一季或去年同期比較，哪個方便都可以。另外，電商與遊戲用不同的模型，會不會有某些原因讓其中一邊的抽成率波動比另一邊大？能否幫我們建立思考框架？

Adam Foroughi：我們在業務上不談抽成率，坦白說，它是事後才出現的結果。當轉換率只有略高於 1%，如果我們買 1,000 個曝光，大約有 987 個是賠錢的。所以沒有抽成率可言，我們全部賠掉。至於其他那些，抽成率幾乎是無限大，因為你用很小的支出創造了大量營收。所以這不是我們優化的目標，而且確實跟我剛才說的一點有關。如果我們的工程師在接下來兩週創造出巨大的提升，我們就能拿到更多，因為我們的創新超越了市場上所有人。

如果我們的創新速度跟市場一樣，市場價格維持一致，我們就大致維持在一向的位置，相當穩定。如果我們大幅落後，比如消失五年，抽成率就會收縮，因為市場價格會比我們技術進步的速度還好。各位看到的是，我們的團隊以及我們在這些不同業務線上所面對的機會與所處的位置，證明我們非常擅長執行。很長一段時間以來，我們的執行一直比生態系中其他人好。我們的團隊在改進這些技術上非常有經驗，當他們有像我們剛剛那樣的研發突破時，通常都比其他人早。

在其他人還不知道怎麼做出那樣的技術突破之前，我們已經領先好幾季甚至好幾年。

Vasily Karasyov：電商與遊戲本質上有沒有什麼不同，會造成不同的……

Adam Foroughi：會一直類似。這就是為什麼我總說這是同一個競價。假設遊戲的預測價值是 CPM US$20，也就是每個曝光 US$0.02，然後一個電商廣告主以 US$21 贏得這個曝光。兩者非常接近，你都是付錢給發行商，如果模型的預測非常準確，不會出現一邊是 US$50、另一邊是 US$20 的情況。它們彼此相當有競爭性。

Vasily Karasyov：有道理，謝謝。

Q&A 17：Tim Nollen（SSR）｜回答：Adam Foroughi

主持人：接下來是 SSR 的 Tim Nollen。

Tim Nollen：非常感謝。我有一個關於資料的問題，關於資料來源與資料處理。問題其實是：你們交易中的資料是誰擁有的？是處理資料的中介（mediation）平台，還是原本的遊戲開發商，或處理這筆交易的變現平台？

Adam Foroughi：你說的是哪種資料？只是中介資料嗎？我們系統裡有很多資料，所以我沒完全聽懂你的意思。

Tim Nollen：好。資料是透過交易產生的，不論是誰處理的。但你們的中介平台會產生這些資料包，你們有這種新的資料包資料。所以我的問題是，這些資料是誰的？

Adam Foroughi：什麼是資料包資料？如果你用一則被投放的廣告舉例，會比較容易回答。

Tim Nollen：如果一則廣告被投放了，是你們處理這筆交易，還是別人處理這筆交易，你們都可以看到流經這些交易的資料。你們把這些資料納入中介平台。我的問題是，這些資料屬於原本的遊戲開發商或處理交易的廣告科技公司，還是透過中介平台，你們取得了這些資料的所有權？這樣說得通嗎？

Adam Foroughi：不太通，因為我想你對我們在中介中能取得什麼有誤解。當我們跑一場中介競價時，每家公司都對這場競價出價。MAX 系統當然看得到所有出價，但我們不知道別人是為了什麼出價。我們的 Axon 模型或系統唯一能取得的資料是：我們有沒有贏得這則廣告？得標的價格是多少？然後每個落標者會得到落標的價格。就這樣。沒有人應該能取得別人投放了什麼。我們看不到「這場競價成交了、別人得標、他們投放的正是 X」。

那個 X 屬於廣告公司，也就是寫了模型、處理大量資料、與客戶和消費者有關係並顯示廣告的那家公司。那是他們的資料，是他們模型的輸出，會留在他們那裡。中介並沒有給我們任何神奇的資料存取權。事實上，我們打造 MAX 時，就是把這一切標準化。我們說，每個出價者在 MAX 中都會跟我們擁有相同的資料存取權，因為我們要的是公平的市場。MAX 的變現能力之所以勝過行動遊戲世界的其他平台，是因為我們讓它公平，而這種公平把每一個曝光的價格推到最高。

Tim Nollen：好，這回答了我的問題。

Adam Foroughi：我有回答到你的問題嗎？

Tim Nollen：非常謝謝你，Adam。有，我懂了，謝謝。

Q&A 18：Matthew Swanson（RBC）｜回答：Adam Foroughi

主持人：最後一個問題來自 RBC 的 Matthew Swanson。

Matthew Swanson：太好了，謝謝讓我擠進來，恭喜這一季的成績。Adam，在電商端你提到，如果客戶不是那麼成熟，初期上手時需要一些手把手的協助。我有兩部分問題。第一，在改善初期表現上，責任有多少在你們、有多少在他們？還是模型的問題，還是他們要學會如何更好地優化平台使用？第二，在鎖定客戶時，看起來那些非常成熟的使用者比較可能立刻創造營收。那是比較優先的嗎？還是你們在找對 AppLovin 最好的長期夥伴？

Adam Foroughi：我認為很大一部分是學習曲線。我們是一個新平台，很多這些客戶沒有在遊戲中投放過廣告。他們不習慣廣告真的會被看完，當然更不習慣廣告被看這麼長的時間。如果你是一家商店，我有時候會想，我們要求客戶做 60 秒的內容來展示一家商店。你到底要在那則廣告裡展示什麼？商店沒那麼刺激。在遊戲端，他們做的是迷你遊戲，讓人試玩他們遊戲的預覽，很直接。這裡有一個必須發生的學習過程，讓媒體採購者真正理解這個框架。

一旦他們理解了，越來越多媒體採購者理解、越來越多代理商受過訓練，這就會變成標準化，會有我們平台的操作手冊。這跟 10 年前在社群媒體上投放廣告沒什麼不同。當時是全新的，規模小很多，大家不知道該怎麼做。現在每個人都知道該怎麼做，因為如果你不知道，你的生意大概就沒辦法規模化。至於我們優先爭取的客戶類型，我們在找比較成熟的客戶。這就是為什麼這些合作案很合理。與其到處投放 AppLovin 的廣告，透過策略合作，我們能讓真正的客戶加入。

結語

主持人：本季的問答環節到此結束。感謝大家今天參加，祝各位下午愉快。

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長期解讀（以下為個人觀點，非管理層說法）

跟 2026Q2 earnings call 相比，改變了什麼

• 從「解釋失誤」到「超過財測上緣」：上一季營收 US$1,923.7M，市場對成長放緩與競爭有很多疑慮。這一季營收季增 14%、比財測上緣高約 US$100M，Adam 把上一季定調為「自己的失誤」，並用同業也表現好來反駁「被競爭者擠壓」的說法。
• 新模型從「預告」到「部分上線」：上一季 Adam 預告了能訓練更大模型的新架構；這一季已部分上線，遊戲年增近 50% 重新加速。他把技術複雜度定位在 Axon 2.0 等級，但不願稱為「Axon 3.0」、也不承諾上線時程。
• 成本結構出現新變數：訓練算力：研發費用 US$101.8M，是去年同期 US$43.9M 的兩倍多；第四季財測明確納入「訓練算力持續投資」與資料中心成本增加。不過管理層強調資料中心成本占營收比例仍下降，調整後 EBITDA 利潤率還年增約 190 個基點。
• CTV 重新被點名：過去較少主動提及的 CTV，這一季被列為明年重點之一，已有試行廣告，但管理層強調短期不會貢獻營收。
• 資料併購的可能性被公開討論：Adam 主動提到「資料取得」可能透過併購，並以當年收購 MoPub、90 天內關掉並把客戶轉到 MAX 作為範本。
• 買回轉向更積極：第三季買回 US$1.4B，財務長明說是因為股價與內在價值脫節而伺機加碼，並新增 US$3.2B 授權。

長期論述的三個支點

1. 模型代際的優化空間能延續多久：AppLovin 的成長幾乎都來自模型的預測能力，不是廣告存量擴張。Adam 說新架構「優化空間大得多」，並把資料稀疏情境的改善直接連到電商業務。3–7 年的關鍵是，更大模型加上更多資料，能否像 Axon 2.0 一樣帶來好幾年的成長，而且不被訓練算力成本侵蝕利潤率。管理層以 EBITDA 金額而非利潤率管理，代表若投資報酬夠高，他們願意讓利潤率波動。
2. 電商能否成為第二個遊戲：遊戲端「大概已經有每一家行動遊戲公司」，未來成長主要靠模型；電商則是客戶數與資料都還在早期，年增三位數。挑戰在於：電商廣告主需要增量效果驗證、素材要做到 30–60 秒的全螢幕內容、中小企業還接不上，季節性也會讓第一季更弱。若推薦夥伴、自助服務與可能的資料併購能加快客戶取得，電商會成為長期 30% 成長的主要來源；若停滯，成長會更依賴遊戲端的模型進步。
3. 獨立廣告平台的規模與定價權：Adam 說流經平台的年化總支出接近 US$200 億，是社群與搜尋之外可能最大的廣告機會；他也強調 MAX 中介競價的公平性，以及每 1,000 個曝光約 987 個賠錢、靠模型準確度賺取其餘的商業模式。長期風險包括：MAX 的發行商成本上升（供給價格）、平台規則（如 iOS 隱私政策）改變，以及市場對其資料使用方式的質疑；本季 Tim Nollen 的問題反映的正是這類疑慮。

管理層說法、本文解讀與待驗證假設

• 管理層說法：長期年成長約 30%；新模型優化空間比舊架構大，但不承諾時程；第四季營收 US$2,365–2,395M、調整後 EBITDA US$1,995–2,025M；全年自由現金流轉換率約 70–75%；長期淨槓桿約 1 倍；MAX 供給仍是強勁雙位數成長；16 季中有 14 季超過財測上緣。
• 本文解讀：第四季財測季增 8–10%，低於第三季的 14%，但管理層一貫只把已上線的模型改善納入財測，且過去多數季度超過上緣，所以財測本身是保守基準。真正要觀察的是「部分上線」到「完整上線」之間的增量，以及電商在旺季後的第一季能否守住。淨槓桿遠低於目標的 1 倍，加上買回授權 US$3.6B，代表資本配置還有很大空間（買回或資料併購）。
• 待驗證假設：(1) 新模型完整上線後，遊戲成長能否維持高於長期 30% 目標；(2) 電商的客戶留存與增量效果能否在第一季淡季中被驗證；(3) 訓練算力成本上升後，調整後 EBITDA 利潤率能否維持在 84% 左右；(4) 若進行資料併購，規模、價格與整合方式是否像 MoPub 一樣帶來快速的客戶轉移；(5) CTV 何時從試行走到可揭露的成果。

下一季要追蹤的事

1. 第四季營收是否再次超過 US$2,395M 的上緣，以及調整後 EBITDA 利潤率是否維持 84–85%。
2. 新模型上線進度：是否完整上線、遊戲業務成長是否維持近 50%。
3. 電商旺季後的表現：第一季季節性回落的幅度，以及 Adam 所說「遊戲 Q5 現象」能否抵銷。
4. 2027 年展望：管理層是否在下一次 earnings call 對 2027 年給出任何方向性說明（過去以單季財測為主）。
5. 研發與資料中心成本：訓練算力投資的規模，以及對利潤率的影響。
6. 資料併購或推薦計畫的進展：是否宣布任何收購、合作夥伴數或 pixel 數成長。
7. 買回節奏：第四季買回金額與流通股數是否繼續下降（期末 3.31 億股）。
8. CTV 試行結果，以及 MAX 供給與發行商成本的變化。

資料來源

• AppLovin 官方 3Q26 Earnings Press Release 與 3Q26 Financial Update（investors.applovin.com，2026-11-04 發布）；本文截圖取自官方新聞稿與 Financial Update。
• earnings call：Quartr 提供、Stock Analysis 刊載的 AppLovin Q3 2026 earnings call 逐字稿；開場時投資人關係主管介紹的前段在該版本中缺漏，依 Benzinga 刊載的逐字稿補齊。AppLovin 未提供官方文字逐字稿，日後若有出入以官方 webcast 為準。
• 投資人關係主管的姓名，各家逐字稿拼法不同，本文依 AppLovin IR 網站標示為 David Hsiao。發言人依逐字稿標示。
• 市場預期與盤後股價：Investing.com 報導（EPS US$4.04、營收 US$2.08B、第四季營收 US$2.25B；盤後上漲超過 16%）。