AdTheorent Predictive Audiences - AdTheorent因其颠覆性的独立ID受众定位解决方案AdTheorent Predictive Audiences荣获2024年人工智能奖[2] - AdTheorent Predictive Audiences是一种基于算法的独立ID和人群创建和定位方法[3] - AdTheorent的机器学习平台通过读取数据集信号构建预测模型，评分程序化库存，提供优越的受众质量和KPI表现，无需使用任何cookie或ID[4]

公司概况 - AdTheorent Holding Company, Inc. 是 Business Services 领域中的一家公司[1] - AdTheorent Holding Company, Inc. 目前在 Zacks Sector Rank 中排名第6[2] - AdTheorent Holding Company, Inc. 目前的 Zacks Rank 为 2 (Buy)[3] - 过去三个月，ADTH的全年盈利的 Zacks Consensus Estimate 上调了100%[4]

财务数据和关键指标变化 - 公司在2023年第四季度实现收入5970万美元,同比增长15.2% [37][38] - 2023年全年收入为1.708亿美元,同比增长2.8% [42] - 2023年第四季度调整后毛利率为66.9%,高于公司指引的至少64% [38] - 2023年全年调整后毛利率为65.1%,超出公司指引的上限 [44] - 2023年第四季度调整后EBITDA为1360万美元,超出公司指引上限,同比增长34.8% [40][41] - 2023年全年调整后EBITDA为2220万美元,达到19.9%的利润率 [45] 各条业务线数据和关键指标变化 - 自助服务平台收入同比增长136% [11][37] - AdTheorent Health业务收入同比增长89% [13][38] - 预测性受众产品在第四季度活跃广告活动数量环比增长29% [16][17] 各个市场数据和关键指标变化 - 连接电视(CTV)广告收入同比下降12.5%,但广告主数量环比增长12% [22][23] 公司战略和发展方向及行业竞争 - 公司正在积极准备应对cookie退出,利用机器学习和统计模型的优势来替代基于ID的广告定向 [28][29] - 公司正在将生成式AI和大语言模型应用于健康受众构建等产品中,提升非专业用户的使用体验 [31][32] - 公司正在将视频字幕数据纳入到CTV和视频广告的性能建模中 [32] - 公司获得Frost & Sullivan评为DSP行业创新第三名 [33] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 公司认为宏观环境已经开始趋于稳定,客户预算执行和广告投放计划也在逐步恢复 [24][37] - 公司对2024年的增长前景保持乐观,预计全年收入增长12%,调整后EBITDA利润率为20%-25% [47][48] 问答环节重要的提问和回答 问题1 **Maria Ripps 提问** 大型广告代理公司合作的意义和发展趋势 [52][53] **Jim Lawson 回答** 公司非常重视与大型广告代理公司的合作,认为这些客户可以带来持续的长期收入增长 [53][54] 问题2 **Laura Martin 提问** 自助服务业务的成本结构和毛利情况 [60][61][62][63] **Jim Lawson 回答** 自助服务业务的关键在于提供出色的广告投放效果,公司的算法优化能力是关键竞争优势 [61][62] 问题3 **Matthew Condon 提问** cookie退出对公司的影响和客户反应 [78][79][80] **Jim Lawson 回答** 公司自2012年就专注于基于统计模型的广告定向,对cookie退出有充分准备,并且正在积极与客户沟通这一转变 [79][80]

财务表现 - AdTheorent控股公司第四季度营收增长15.2%[2] - 第四季度营收为5970万美元，同比增长15.2%[2] - 调整后的毛利为3990万美元，同比增长18.2%[2] - 第四季度调整后的EBITDA为1360万美元，同比增长34.8%[3] - 全年2023年营收为1.708亿美元，同比增长2.8%[4] - 全年2023年调整后的EBITDA为2220万美元，同比下降0.7%[5] - 公司2023年第四季度营收为59,658,000美元，同比增长15.2%[20] - 年度营收为170,809,000美元，较上年增长3.0%[20] - 年度净利润为7,000美元，较上年下降75.9%[20] 业务增长 - 平均每位活跃客户的收入增长11.8%[6] - AdTheorent的自助服务业务增长迅速，年增长率达136%[7] - AdTheorent Health业务第四季度营收同比增长89%[7] 预测展望 - 公司预计2024年全年营收将在1.88亿至1.95亿美元之间[9] 成本分析 - 调整后毛利为39,902,000美元，较上年增长18.4%[27] - 调整后EBITDA为13,648,000美元，较上年增长34.6%[30] - 调整后EBITDA占调整后毛利的比例为34.2%[30] - 调整后毛利占营收的比例为66.9%[34] - 平台运营成本为28,004,000美元，较上年增长11.1%[20] - 技术和开发成本为10,371,000美元，较上年增长144.1%[20]

公司财务表现 - 公司在2023年12月31日的总收入为1.708亿美元，较2022年12月31日的1.661亿美元增长2.8%[9] - 2023年12月31日的调整后总毛利为1.112亿美元，较2022年12月31日的1.098亿美元增长1.3%[9] - 2023年12月31日的调整后EBITDA为2.22亿美元，较2022年12月31日的2.23亿美元下降0.7%[9] 广告定向方法 - 公司的核心定向方法是统计性的，不是个性化的，不需要编制或维护用户档案，也不依赖于Cookie或用户档案进行定向[9] - 公司的广告定向方法是统计性的，不依赖于Cookie或个性化ID的用户档案[11] - 公司利用机器学习和数据科学提升基于位置的定向，使广告主能够更准确、高效和注重隐私的进行预测性广告[13] 广告技术平台 - 公司的广告技术平台在实时竞价（RTB）拍卖中使用高度差异化的机器学习平台，帮助广告主优化媒体购买决策[10] - 公司的机器学习技术嵌入了创意广告单元，通过实时数据调整和交付创意元素，实现向目标消费者提供个性化创意[14] - 公司的专有媒体购买平台使用机器学习和数据科学作为广告定位和广告活动优化的核心方法[17] 客户关系和服务 - 公司提供定制的垂直解决方案，满足特定行业广告客户的需求，包括针对医疗保健提供商和患者的广告活动[9] - 公司提供增值的地理情报解决方案，帮助广告主跟踪关键绩效指标，如每次增量访问成本和每次访问成本[14] - 公司的客户保留率和增长表现强劲，有许多长期客户，2023财年收入的67%来自自2020年或更早时期就与公司合作的客户[17] 公司发展战略 - 公司计划通过创新数字广告解决方案和加强市场营销来实现增长[19] - 公司计划通过销售团队扩张、品牌直接倡议、垂直增值服务和自助服务的扩展来增加市场份额[21] - 公司计划通过增强受众质量能力来为客户提供新的选择，而不依赖于基于ID的第三方受众段[22] 员工福利和工作环境 - 公司提供全面的薪酬和福利计划，包括优越的健康和福利计划[33] - 公司的年度薪酬增长百分比远高于行业平均水平[33] - 公司致力于维持员工的工作生活平衡，提供灵活的远程工作安排和丰富的健康福利[33] 数据隐私和合规 - 公司在高度监管的美国和加拿大市场运营，努力平衡有效的广告技术和隐私保护[33] - 公司预计数据保护法律的制定和修订趋势将继续，将在全球范围内实施新的和扩展的数据隐私立法[34] - 公司相信其数据使用实践已使其成为数字广告领域的隐私保护领导者[34] 会计和估值 - 公司评估估计和假设，并反映我们使用的估值方法的变化[189] - 公司的重要会计政策包括收入确认、股权补偿、软件开发成本、商誉和长期资产等方面[189]

公司业绩 - AdTheorent将于2024年3月12日发布截至2023年12月31日的第四季度和财年财务业绩[1] - AdTheorent将在同一天下午4:30举行电话会议和网络直播，讨论其财务业绩[1] 公司荣誉 - AdTheorent在2023年Digiday Technology Awards中被评为“最佳买方程序化平台”[2] 公司信息 - AdTheorent使用先进的机器学习技术和注重隐私的解决方案为营销人员提供有影响力的广告活动[1] - AdTheorent总部位于纽约，在美国和加拿大拥有14个地点[2] 联系人信息 - 投资者联系人是David DeStefano，媒体联系人是Melanie Berger[3]

文章核心观点 公司宣布推出Point™，这是一套由机器学习驱动的地理智能解决方案，旨在提高广告商的广告效果 [1] 分组1：Point™解决方案介绍 - 公司推出的Point™完全集成到AdTheorent平台，为广告商提供激活、优化和衡量广告活动效果的无缝方式 [1] - Point™由行业最先进的机器学习基础提供支持，具备差异化的地理功能 [2] 分组2：Point™具体能力 POI能力 - 公司平台可通过兴趣点位置进行高级定位，拥有超2900万个消费者关注的兴趣点，涵盖超17000个商业类别 [2] - POI能力完全集成并嵌入平台，用户可在几分钟内选择和定位高度定制的兴趣点集 [2] 机器学习驱动的定位套件 - 公司基于机器学习的地理智能解决方案，使广告商能以高度差异化的方式利用精确位置数据 [2] - 定位能力包括全渠道地理定位、POI位置定位和再定位、AdTheorent预测受众、自定义机器学习KPI模型 [2] 访问报告 - 公司提供确定性的访问报告，以量化广告活动的影响，报告指标包括总访问量、访问率、每次访问成本、标准访问提升和增量提升 [2] - 公司能按单个兴趣点位置或全国范围衡量和报告访问情况 [2] 分组3：公司评价 - 公司CEO表示Point是一套差异化且强大的地理智能解决方案，为广告商提供基于位置数据的无限应用，由公司专有的机器学习技术驱动，能为广告商带来卓越表现 [3] 分组4：公司概况 - 公司使用先进的机器学习技术和注重隐私的解决方案，为营销人员提供有影响力的广告活动 [4] - 公司基于机器学习的媒体购买平台支持其预测定位、预测受众、地理智能、受众扩展解决方案和内部创意能力 [4] - 公司仅利用非敏感数据，专注于机器学习模型的预测价值，其产品套件和灵活的交易模式可帮助广告商识别最合格的潜在消费者 [4] 分组5：公司荣誉与地址 - 公司屡获技术、产品、增长和工作场所等方面的众多奖项，包括2023年Digiday技术奖“最佳买方程序化平台”等 [5] - 公司总部位于纽约，在美国和加拿大有14个办事处 [5]

AdTheorent的市场地位 - AdTheorent被Frost & Sullivan评为Frost Radar™中DSP领导者[1] - AdTheorent利用AI和ML技术进行数据驱动的DSP市场方法[2] - AdTheorent在DSP市场中通过定制ML和数据科学模型脱颖而出[2] AdTheorent的增长和创新 - AdTheorent在过去三年持续增长，展现强烈的创新承诺[3] - AdTheorent应利用其巨大的增长潜力加速客户获取和推动收入增长[3] - AdTheorent在DSP解决方案中战略性地融入隐私优势[3] AdTheorent的竞争优势和解决方案 - AdTheorent的ID无关方法和独创的ID独立受众定位解决方案确保公司在后Cookie时代取得持续成功[5] - AdTheorent的定制垂直解决方案为每个客户提供预测受众和更高效的广告活动结果[5] - Frost Radar™关于全球DSP市场的评估标准包括广告购买功能、多渠道广告操作和数据驱动广告活动优化[5] AdTheorent的技术优势 - AdTheorent利用先进的机器学习技术和隐私优先解决方案为营销人员提供有影响力的广告活动[6]

文章核心观点 AdTheorent与Adelaide达成合作，利用基于注意力的指标进行广告活动优化和衡量，以提升活动效果并量化数字广告活动影响 [1] 合作内容 - AdTheorent可利用Adelaide的全渠道AU指标进行广告活动优化，该指标超越可见性，通过建模评估多种因素 [1] - AdTheorent广告商可深入了解每AU成本和按功能划分的绩效等指标 [1] - AdTheorent可结合其他研究，利用Adelaide的测量方法确定基于注意力的指标对业务成果的影响 [1] 双方表态 - AdTheorent CEO表示合作能利用基于注意力的指标优化和衡量活动，其机器学习驱动的需求方平台以广告商为先 [2] - Adelaide CEO称AU能为活动绩效提供精准预测性见解，集成到AdTheorent的需求方平台可让广告商获得更高质量媒体并推动更好成果 [2] AdTheorent介绍 - 利用先进机器学习技术和注重隐私的解决方案为营销人员提供有影响力的广告活动 [3] - 其机器学习驱动的媒体购买平台支持多种解决方案和内部创意能力 [3] - 获得众多技术、产品、增长和职场奖项，包括2023年Digiday技术奖等 [4] - 总部位于纽约，在美国和加拿大有14个办事处 [4] Adelaide介绍 - 是基于注意力的媒体质量测量领域的领导者，使命是为广告行业带来更高透明度和公平性 [5] - 其AU指标被Adweek称为“注意力经济中最广泛认可的指标”，能帮助大品牌做出更明智的投资决策 [5] - 总部位于纽约市 [5]

文章核心观点 - 公司宣布与Jounce Media合作，确保广告活动无MFA属性，体现对提供高质量库存的承诺，同时采用多种措施优化库存质量和供应路径 [1][2] 合作信息 - 公司与Jounce Media合作，利用其MFA检测技术和数据及机器学习模型，确保广告活动无MFA属性，除非广告商主动选择 [1] - Jounce Media认为公司默认阻止MFA保护了广告商免受低质量展示影响，体现对广告投资负责的承诺 [3] - 公司CEO表示与Jounce合作验证广告活动无MFA属性，避免MFA是确保广告活动成功、无浪费和低效的措施之一 [5] 行业现状 - 开放网络程序化市场支出达880亿美元，其中MFA网站广告占100亿美元，MFA网站设计目的是吸引点击，对广告商无实际商业价值，影响开放网络程序化广告效果 [2] 公司措施 库存质量和供应路径优化 - 拥有精心策划的平台范围批准发布商列表，仅向该列表上的属性投放广告，且该列表会手动定期审查和更新，优先考虑高质量库存 [4] - 利用机器学习反欺诈和可见性模型过滤浪费和欺诈，实时反欺诈基础设施在展示前检测欺诈，还与第三方库存监测解决方案合作 [4] - 采用强大的供应路径优化策略，避免高转售商交易量的展示，优化“廉价覆盖”属性和“多跳”转售库存，确保广告在优质环境展示 [4] - 利用基于机器学习的价格和性能优化器识别与性能相关的数据信号，确保广告商不为库存多付费，优化器见解用于整个广告活动的投标和定价决策 [4] 公司介绍 - 公司使用先进机器学习技术和隐私优先解决方案为营销人员提供有影响力的广告活动，其机器学习驱动的媒体购买平台支持多种解决方案和内部创意能力 [6] - 公司获得众多技术、产品、增长和工作场所奖项，包括2023年Digiday技术奖“最佳买方程序化平台”等 [7] - 公司总部位于纽约，在美国和加拿大有14个办事处 [7] Jounce Media介绍 - Jounce Media是程序化供应路径优化行业领导者，受全球大型品牌、机构、媒体公司和广告技术平台信任，通过研究和透明供应链数据帮助买卖双方识别和避免价值提取的实时竞价拍卖 [8]