财务数据和关键指标变化 - 第三季度总收入和调整后EBITDA均超出预期指引[5][23] - 第三季度调整后EBITDA为1120万美元，利润率为16%，包括约100万美元的外汇成本[31] - 美国通用会计准则净亏损为650万美元，或每股摊薄亏损0.14美元[31] - 第三季度产生净经营现金流3240万美元，自由现金流2280万美元[32] - 公司期末持有现金1.365亿美元，零债务[32] - 第四季度收入指引为7300万至7700万美元，调整后EBITDA指引为1900万至2100万美元[34] - 全年收入指引为2.76亿至2.8亿美元，调整后EBITDA指引为5300万至5500万美元，包含超过500万美元的预估负向外汇影响[35] - 全年资本支出预测维持在1500万美元，同比有所减少[35] 各条业务线数据和关键指标变化 - 联网电视（CTV）收入（不包括政治广告）同比增长超过50%[5][18][25] - 新兴收入流同比增长超过80%，在第三季度占总收入的10%[5][20][25] - 全渠道视频收入（不包括政治广告）同比增长21%，占第三季度总收入的约38%[25] - Activate收入同比增长超过100%， curation和数据业务Connect增长超过40%[25] - 展示广告收入同比下降5%，若排除特定大型DSP的影响则为低个位数增长[26] - 第三季度处理约87万亿次总展示量，同比增长24%，环比第二季度增长12%[30] - 近60%的总展示量来自CTV和移动应用库存[30] 各个市场数据和关键指标变化 - 亚太地区收入同比增长12%，欧洲、中东和非洲地区增长7%，美洲地区下降14%[27] - 美洲地区的下降主要源于特定大型DSP买家的支出减少[27] - 前十大广告垂直行业整体支出同比呈个位数增长[26] - 健康与健身、个人金融和科技行业支出各增长超过15%[26] - 商业和汽车行业支出在当季下降个位数百分比[26] - 来自中型DSP合作伙伴的广告支出在第三季度同比增长超过25%[15][27] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 人工智能战略围绕程序化广告的三个不同层面展开：基础设施层、应用层和交易层[6][9][10][11] - 基础设施层：拥有并运营全技术栈，与英伟达合作部署下一代AI模型，实现投标响应速度提升5倍，拍卖超时减少85%[7][8][68] - 应用层：推出AI驱动的买家和发布者平台，将活动设置时间减少87%，问题解决速度加快70%[9] - 交易层：共同创立广告上下文协议（AdCP），为行业制定AI代理间通信的模型上下文协议规范[10][11] - 需求侧生态系统多元化：扩展与顶级DSP的合作，引入程序化保证交易，并与Bliss等全渠道DSP建立新合作伙伴关系[14][15] - 激活（Activate）平台上的活跃活动数量在前九个月同比增长超过4倍，客户数量增长35%[16] - 供应路径优化（SPO）在第三季度占平台活动的55%以上[16] - 公司是Ad Context Protocol（AdCP）的联合创始人，旨在建立AI代理交易的协议和安全机制[10][11] - 行业面临谷歌广告技术反垄断审判可能带来的竞争格局重塑，任何促进公平竞争的措施都将有利于开放互联网和公司[5][36] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 行业正在迅速重新定义自身，AI驱动的创新正在重塑整个生态系统，AI成为所有战略对话的核心[5][6] - 作为AI的早期采用者，其领导地位是一个决定性优势，并将随着时间的推移而增长[6] - 尽管取得了显著进展，但认为AI的应用仍处于初级阶段，将继续推动平台使用率、创造增量收入流并提高运营杠杆[12][13] - 第四季度，除政治广告外，预计CTV将实现两位数增长，新兴收入增长超过30%[33] - 10月份，一些消费者可自由支配的广告垂直领域（如食品饮料、艺术娱乐）的季节性回升相对平淡，因此对指引持谨慎态度[34] - 预计2026年及以后，随着收入增长重新加速，由于高效和杠杆化的业务，毛利率和调整后EBITDA利润率将实现扩张[36][96] - 预计2026年总人员编制将相对持平，通过内部重新分配增加对增长最快业务领域的投资[36] - 专注于自由现金流的产生，目标是通过进一步的营运资本改进和AI驱动的效率提升在明年增加现金流[36] - 相信公司的努力将推动未来恢复两位数的收入增长[36] 其他重要信息 - 自2021年初至第三季度，公司已产生超过3.9亿美元的净经营现金流和超过2.15亿美元的自由现金流[32] - 自2023年2月股票回购计划开始至第三季度末，已回购1240万股A类普通股，总价值1.806亿美元，目前仍有9440万美元的回购授权至2026年底[33] - 公司拥有并运营全球私有云基础设施超过十年，这使其能够扩大容量，同时逐步降低资本支出率并通过优化举措降低单位成本[36] - 公司已连续38个季度实现调整后EBITDA盈利[31] - 在过去的12个月基础上，第三季度的单位成本比去年同期下降了19%[30] 问答环节所有提问和回答 问题：关于SPO（供应路径优化）以及The Trade Desk等公司的动向[39] - 澄清了"转售商"的行业标准定义，强调公司是直接库存货币化平台，而非转售业务[40] - 公司通过直接集成、数据和受众为买家创造价值，从而提高广告投资回报率，进而增加平台支出和发布者收益[41][42] - 与The Trade Desk在价格发现和供应API方面有合作，生态系统是多方面且复杂的[41] - 通过Activate和AI能力，从供应端为买家和发布者增加价值[43] 问题：关于单位成本杠杆和未来COGS（销售成本）的展望[44] - 多年来通过拥有和运营自身基础设施成功降低单位成本，常实现两位数百分比的单位成本降低[45] - 2026年将继续利用AI推动优化，在展示量增长超过20%的同时未大幅增加资本支出[45] - 预计随着收入重新加速，毛利率将会提高，这将是收入和成本管理的函数[46] 问题：关于CTV（联网电视）环境的演变和未来投资[48] - CTV已实现巨大规模，从零有机增长至今[49] - 趋势包括与更多优质发布者合作（覆盖顶级流媒体服务商的90%以上），广告商组合扩大（从数百家到数万家），以及AI的应用[49][50] - AI技术应用于直播体育等场景，并扩展至医药、健康等垂直领域[50][51] - 通过Activate、curation和AdCP，CTV增长跑道很长[52] 问题：关于生成式AI和Agentic AI的"获胜权"和价值创造[53] - "获胜权"源于：1) 拥有全部基础设施，能够部署尖端AI技术（如与英伟达的合作）；2) 平台拥有巨大的交易量和数据规模（日均万亿次广告展示）；3) 已展现出创新能力并推出解决方案（如发布者平台已有17个AI代理），领先竞争对手一到两年[54][55] - 通过AdCP等参与早期交易，处于前沿，将从未来的增长浪潮中受益[55] 问题：关于The Trade Desk直接化趋势和Kokai平台的影响[58] - 强调公司是直接库存平台，买家通过其平台访问库存是最有效的方式[59] - 在第三季度采取了两项重要措施（优化机器学习算法、与SPO合作伙伴调整DSP配置），使得来自The Trade Desk的支出在8月和9月趋于稳定[59] - 与各大控股公司的代理市场合作至关重要，确保其SPO利益得以维持[60] - The Trade Desk大部分客户已上线Kokai，认为大部分变动已过去，同时公司正快速多元化DSP组合，中型DSP支出在第三季度增长25%以上[61] 问题：关于AI搜索对发布者流量和公司业务的影响[64] - 认为对公司业务的总体影响有限，若搜索流量为零且无缓解措施，潜在收入影响为中等个位数百分比[65] - 约60%的展示量来自不受AI搜索影响的CTV和移动应用，剩余浏览器业务中，搜索推荐流量行业占比约15%，且公司主要与头部发布者合作，该比例可能更低[65] - 存在进攻性机会：消费者在AI搜索体验上花费更多时间，发布者（如Gannett）推出AI搜索功能，这创造了新的库存机会[66] 问题：关于自有运营（O&O）基础设施和英伟达合作带来的差异化及增长驱动[67][68] - 与英伟达的合作（硬件和软件）带来多方面益处：1) 使用GPU进行实时广告决策，降低延迟，减少超时，增加竞价和收入机会；2) 使用NVIDIA Triton推理服务器进行流量整形，优化向不同DSP发送的展示量；3) 使用软件加速器加速数据处理，实现更智能的优化[69][70][71] - 这些基础设施优势转化为应用层和交易层的领导力[71] 问题：关于5倍投标响应速度的优势以及是否需要承担更多需求端角色[74] - 确实看到通过垂直整合更好地利用基础设施的机会：1) 与中型DSP合作，利用平台数据和拍卖性能帮助他们提升竞争力和投资回报率；2) 在Activate解决方案中，更快的处理速度使其更有效，增长显著（活动数量同比增长4倍）[75][76][77][78] - 这种垂直整合类似于围墙花园的做法，是驱动性能的关键部分[78] 问题：关于2026年下半年是否可能伴随The Trade Desk恢复增长[74] - 公司专注于多项措施为重新加速增长奠定坚实基础，包括CTV、移动应用和新兴收入的强劲增长[79] - 长期投资于增长领域，多元化DSP基础，与商业、医药等垂直领域专业DSP强劲增长，结合AI创新，对2026年下半年的增长机会非常乐观[80] 问题：关于Agentic AI扩展下SSP角色的演变和关键投资[83] - SSP的角色将从交易自动化显著扩展到工作流自动化，特别是在受众和库存发现、规划及衡量方面[84] - 目前交易层面的程序化技术已成熟，但活动启动前的发现、规划（如RFP流程）和活动后的衡量仍大量依赖人工[84][85] - 机会在于利用AI，让广告商的代理可以结构化查询发布者的受众和库存信息，公司可聚合响应并提供预构建的活动摘要，通过交易管道进行购买并形成衡量反馈循环[85][86] - 这正是公司通过AdCP在交易层关注的领域，未来有很长的跑道[86] 问题：关于为满足中型DSP需求所做的投资体现[89] - 公司非常注重将团队部署到效率最高的领域，过去18个月有意识地增加对增长最快领域的资源投入，包括针对中型DSP的团队[90] - 今年该领域相关人员增加了约19%，通过内部重新分配实现，总人员编制基本持平，这得益于AI带来的运营效率提升[90][91] - 预计2026年人员编制基本持平，但继续增加对驱动最大成果领域的资源投入，资本支出也不预期增加，得益于优化和与英伟达的合作等[91] - 有信心在不增加利润表负担的情况下将资金投向正确机会，并在收入重新加速时提高利润率[92]