财务表现 - 2025年上半年营收17.12亿元 同比增长39% [1] - 海外收入4190万元 同比增长超400% [1][3] - 移动广告业务收入同比增长43% 快应用业务增速达100% 苹果业务收入增长3倍 [3] - 经调整净利润增速10% 低于收入增速 [3] - 全年营收预期38亿元至41亿元 [4] - 公司持有现金5.2亿元 [5] 业务优势与市场地位 - 唯一拥有Apple、华为、小米、OPPO、vivo、荣耀六大厂商游戏行业核心代理资质的服务商 [1] - 覆盖超90%国内手机用户 全球触达用户超20亿 [1] - 国内应用商店和浏览器游戏广告市占率近50% [1] - 唯一覆盖iOS、安卓、鸿蒙三大操作系统的游戏广告服务商 [1] - 牵头组建"硬核联盟" 聚合主流安卓厂商资源 [1] AI技术布局 - AI研发投入增长25% 专注垂直赛道AI研发 [2] - 技术平台处理数据总量预计达千亿级 [2] - 打造AI广告投放引擎、AI创意引擎及AI智能体服务三大模块 [2] - AI广告ROI突破15% 客户投放意愿增强 [4] - 短期对标AppLovin做AI移动营销 中期搭建AI数据标准化接口平台 远期布局AI智能体领域 [2] 海外业务拓展 - 2023年获得Apple Search Ads核心代理资质 2024年启动服务 [3] - 凭借本土化服务与全球化资源切入东南亚、印度、日韩等核心市场 [3] - 计划接入Meta、TikTok等大渠道 [3] - 管理层目标海外收入占比超30% [3] - 苹果生态封闭性高 分成规则透明 技术服务可赚溢价 [3] 战略与运营 - 通过让利扩大市场份额 销售费用大增 [4] - 研发费用增加为长期竞争力奠基 [4] - 规模效应与AI降本见效后净利润有望爆发 [4] - 推出2亿港元股份回购计划 当月回购超1300万港元 [5] - 公司从规模换市场转向规模与盈利并重 即将进入收入快增与利润率提升循环 [5] 行业趋势 - AI手机将改变流量入口从主动搜索转向AI推荐 [2] - 手机厂商将获得更大话语权和流量控制权 [2] - 超万亿互联网广告收益将重新分配 [2]

苹果App Store策略调整 - 美国联邦上诉法院驳回苹果暂停允许App Store支持外部支付链接的紧急请求 导致"苹果税"地位动摇[1] - 公司在iOS 26测试版引入AI标签技术 通过分析应用描述 类别 截图等元数据提升应用可发现性 承诺未来给予开发者标签管理权限[3] - App Store搜索排名机制将迎来重大变革 反映当前应用发现机制已落后于市场发展需求[3] App Store市场地位变化 - 当前App Store排行榜功能从应用发现平台转变为爆款认证标志 开发者更倾向在社交媒体和短视频平台推广[5] - 用户发现应用的标准流程变为先在抖音 小红书等平台接触 再至App Store下载 叠加小程序分流导致平台影响力下降[5] - 市场数据显示开发者对App Store依赖度持续降低 新增应用数量呈下滑趋势[8] 苹果商业化策略转型 - App Store竞价排名系统(Apple Search Ads)2024年贡献约70亿美元广告收入 成为重要收入来源[8] - 公司正尝试回归工具化定位 逆转过去十年媒体化/社区化路线 因该策略导致应用发现能力弱化[10][13] - AI标签技术旨在精准匹配用户需求 刺激开发者购买搜索广告 弥补可能损失的"苹果税"收入[13] 行业竞争格局演变 - 社交媒体和内容平台(微博 抖音 B站等)已取代App Store成为应用推广核心阵地[5] - 应用分发渠道多元化趋势明显 小程序等轻量化解决方案进一步分流传统应用商店流量[5] - 内容平台在用户停留时长和粘性方面具有绝对优势 迫使应用商店重新聚焦工具属性[13]

AI搜索与电商融合趋势 - OpenAI在ChatGPT推出购物功能 用户可通过自然语言描述预算和产品需求获得个性化商品推荐 该功能已通过GPT-4o向全球用户开放 覆盖时尚美容家居和电子产品类别 [1][2][4] - 传统电商平台存在搜索瓶颈 基于关键词匹配的机制难以处理多属性叠加的复杂需求 例如黑色不粘猫毛带口袋Polo衫等个性化需求无法有效满足 [5][6] - AI搜索具备自然语言处理和深度推理优势 能精准理解复杂需求并进行上下文推理 多模态技术发展使个性化推荐成为可能 [7][8] 市场基础与用户行为 - 搜索是用户主动表达需求的核心场景 百度占据国内搜索市场主导地位 小红书70%月活用户(约1.7亿人)有主动搜索习惯 笔记中"求链接"评论达8000万条 [9] - 国内AI搜索应用用户规模显著 DeepSeek月活9688万(增长25.81%) 豆包月活1.07亿(增长10.18%) 高用户接受度为AI搜索电商化提供基础 [10][11] - AI搜索通过协同过滤算法整合全网商品信息 提供动态比价和决策支持 实现从"人找货"到"需求翻译-商品匹配-场景化推荐"的闭环 [11][13] 商业化与信任挑战 - OpenAI声明购物推荐结果独立选择而非广告 基于第三方结构化元数据(价格/描述/评论) 公司不从购买中获得回扣 [14] - 搜索竞价广告模式存在潜在风险 企业可通过付费提升搜索排名 商业化与用户权益可能产生冲突 [14][15] - 用户对AI信任度存在矛盾 66%用户形成规律性AI使用习惯但超半数认为不可信赖 相比2022年信任度呈下降趋势 [16] - 平台需平衡广告营收与中立性 国内AI搜索已出现餐厅景点推荐等潜在竞价场景 用户信任是商业化的根基 [17][18]