Applovin业绩速览：

• 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卖掉所有的App资产，这些资产总是被诸如Lauren Balik等做空KOL拿来挑刺，对公司的估值也毫无帮助。

• Comment电商进来后的Take Rate，Applovin没有明确的Take Rate，如果优化的更好，Take Rate后面就会提高。

我们从去年开始就一直在跟踪Applovin的电商和行业格局变化情况，跟踪了最大的两个电商大客户预算，也跟踪了独代的预算。

从去年4季度开始，我们也在路演中和大家介绍过，Applovin是构造了一套怎样的数据体系，在这个体系里他可以既当运动员，又当裁判员。

上周日我们在Discord还开过一次Bull-bear Debate仔细看Applovin这个季度的业绩Set-up情况。Align完大家的想法后，我们也都对Applovin的2025年非常有信心。

前几天我们给年包客户和Discord用户的文章里我们给过这么几组数字：

• 最大电商客户2025年在Applovin预算是2024年的6倍（6倍，没看错，是6倍）

• 第二大电商客户2025年在Applovin预算是2024年的2倍

• 最大独代2025年在Applovin预算是2024年的3倍

• 几乎清一色的海外Agency调研，都显示Applovin在最近一个月的电商预算占比已经接近10%，并且在很多客户上已经超过了TikTok的电商预算，接近GOOG的电商预算

• 而且4Q有Political Ad Spend抬高Meta CPM，会把游戏预算挤回到Applovin

同时我们也给大家拍了数字，哪怕电商Take Rate只有电商专家说的8%，这个季度按照最保守的情况也能beat，如果Take Rate比这个高，那就都可以往上看，而且越往后面季度越容易Beat。

这个季度就算有Take Rate风险，也应该可以很轻松的BuyDip，因为Take Rate未来肯定能提高。

说实话在Debate里我自己也承认，我也不信访谈里的Take Rate，并且在几次访谈里反复确认客户为什么能知道Take Rate，Applovin这套体系客户根本不应该知道Applovin赚了多少差价。

我们再摘一些前几天给年包客户和Discord用户推送的Bull-bear Debate notes讲讲为什么后面越来越容易Beat，都是当时的原话，但从讨论的感觉来看基本所有偏Bear的观点都能找到正面回应

1.这个季度能不能Beat

核心点取决于公司希望最大化收入，还是最大化广告预算。我们和美国的预期差可能在Take Rate（-）和中国客户的投放（+）。

如果TakeRate确实在电商行业只有7-8%，那按照上面我们拍的Model，假设最保守情况非电商的QoQ绝对值和去年4季度差不多，业绩大概是一份inline Buyside的业绩，但容错空间不大。

但如果考虑Applovin是一家聪明并且理性的公司，应该可以调控好游戏和电商TakeRate的比例，追求收入最大化，那只要多放点量给游戏，控制广告位给电商那就可以有好业绩。

2.指引能不能Beat

1Q的指引有一个干扰点是Trump的De minimis，确实干扰到了几天的广告投放，主要是针对中国小包的特殊政策，加大了海关清关的压力，海关Capacity不够，导致有几天无法收取中国快递。

同时1Q也有Leap year影响和汇率影响。

但从电商的趋势来看，如果现在TakeRate低，那以后TakeRate起来后，弹性就会更大。

特别海外的Agency普遍反馈电商测试是从10月开始，同比上量最明显的季度也应该是1Q25和2Q25。

所以风险最大的可能是4Q24，但越往后就越好Beat。

3.电商的TakeRate真有这么低吗

Bull：“比8%要高，因为类似汇量这样的海外平台，在电商上都能收15%以上TakeRate。Applovin应该比汇量高才对。”

Bull：“客户根本无法知道Applovin的TakeRate，这是一个盲盒，Applovin经常做的比说的要高。”

Bear：“如果TakeRate只有8%，那和美国Sellside的预期差很大，美国普遍预期TakeRate有30%”

Bear：“Applovin早年也做过类似的事情，花高价买流量锁定1年甚至3年时间，当时的TakeRate也很低，但换来了长期效率提升。现在做的事情很像当年做过的，牺牲短期利益，换来更多数据和广告主信任。”

4.电商的TakeRate能涨吗

Bull：“Applovin的算法框架没有问题，是非常Up-to-date的框架，更多挑战是在数据链路上。所以Applovin会有动机在早期构建数据积累，对于绝大多数新的行业和新的广告位，广告平台需要3-12个月的启动期。在启动期，平台有很大的动机通过返点让利，让广告主先开始投放，积累数据，跑通数据链路，数据飞轮转起来。但这个不影响长期的TakeRate折扣会收回去，因为折扣带来的效率差，会被数据丰富度的提升Offset。”

Bull：“有更多的行业和广告主进来，也会对提高整个系统的分配效率，因为有些之前的广告位可能不适合游戏，但适合电商。丰富广告主结构，也会优化整个大盘的效率。”

Bear：“早期TakeRate会提高，因为CPM提高。但如果投放量大了后，到了25年4季度黑五期间，可能没法在大规模投放的时候保持高ROI。”

5.Applovin为什么能积累这么多电商数据

Bull：“广告主一开始投放是以下载为目标的。只要开始尝试投放，愿意回传数据给Applovin，Applovin就会一点一点的积累电商数据。回传数据的重要性远超过其他电商数据重要性。”

Bull：“广告行业是一个持续迭代的系统，每一次消费行为数据，都是对这个人群数据丰富度的加强。参考全球的广告系统，都是持续迭代的，甚至过了临界点后ROI还会加速。Applovin之前没有IAP数据，主要做IAA，拓宽到IAP后就有IAP用户的消费行为和消费数据。再去做电商行业，然后再拿到电商广告主的回传数据，又可以配合IAP积累电商数据。”

Bull：“Re Targeting数据甚至也可以解决，如果电商广告主配合Applovin。”

Bear：“Applovin很难做Re targeting，也很难像META一样有这么多IDFA数据。”

6.Applovin电商的天花板在哪里，会不会撞墙

Bull：“电商标签丰富度到什么情况仍然不知道。但是刚开始做的第一年肯定还没撞墙。”

再贴一些Discord内的讨论，Applovin的讨论非常激烈而且深入，里面还有具体的进业绩策略就不发了：