财务数据和关键指标变化 - 第四季度收入为16.6亿美元，同比增长66% [13] - 第四季度调整后EBITDA为14亿美元，同比增长82%，利润率达84%，同比扩大超过700个基点 [13] - 第四季度收入到调整后EBITDA的转化率约为95% [13] - 第四季度自由现金流为13.1亿美元，同比增长88% [15] - 2025年全年收入为54.8亿美元，同比增长70% [15] - 2025年全年调整后EBITDA为45.1亿美元，同比增长87%，利润率达82% [15] - 2025年全年自由现金流为39.5亿美元，同比增长91% [15] - 公司现金余额增至25亿美元 [15] - 第四季度回购并扣留了约80万股股票，价值4.82亿美元 [16] - 2025年全年回购并扣留了约640万股股票，总价值25.8亿美元，全部由自由现金流提供资金 [16] - 截至年底，公司剩余股票回购授权额度约为32.8亿美元 [16] - 过去四个季度，加权平均稀释流通股从3.46亿股减少至约3.40亿股 [16] - 2026年第一季度收入指引为17.45亿至17.75亿美元，环比增长5%-7% [17] - 2026年第一季度调整后EBITDA指引为14.65亿至14.95亿美元，利润率约为84% [17] 各条业务线数据和关键指标变化 - 核心移动游戏业务持续增长，电子商务计划影响扩大 [13] - 电子商务业务已上线一年半，表现良好 [21] - 第四季度，公司以仅限邀请的方式开放了自助服务平台 [21] - 与2024年第四季度相比，现有电子商务客户在2025年第四季度的支出实现了实质性增长 [21] - 电子商务业务在2025年第一季度约占公司业务的10% [129] - 公司平台上的顶级游戏公司同时运行数以万计的广告，而顶级电子商务公司仅运行数百个 [26] - 公司正在与超过100名客户试点基于生成式AI的广告创意工具 [27] - 公司已推出“潜在客户挖掘”产品，允许广告主上传历史购买数据，以优化新客户获取 [88] 各个市场数据和关键指标变化 - 公司平台每日活跃用户超过10亿 [53][112] - MAX市场年规模超过100亿美元 [135] - 公司认为其平台上的广告转化率有潜力从约1%提升至5% [113] - 公司认为移动游戏玩家数量并未出现下降迹象 [10] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司认为竞争迫使自身创新，并有助于整个生态系统发展 [8] - 公司运营MAX竞价拍卖，是生态系统的基础部分 [8] - 在竞价密度增加时，整个市场蛋糕会扩大，即使公司份额可能缩小，其经济效益仍会增长 [8] - 公司认为AI将大幅降低创作成本，导致内容爆炸式增长，从而使内容发现成为稀缺资源，这正是公司平台的价值所在 [10] - 公司专注于服务小型企业，帮助其成长为大型企业，这一策略在游戏领域已获成功，并计划复制到电子商务等领域 [51][117] - 公司平台被视为一个统一的平台，不计划按垂直领域（如游戏、电商）拆分披露业绩 [23][24] - 公司认为其商业模式（30天内LTV与CAC持平）是世界上最好的商业模式之一 [36][37] - 公司在调解（Mediation）领域具有优势，不仅因为技术好，更因为其提供了最好的广告解决方案，与许多发行商的用户获取支出深度绑定，形成了强大的护城河 [63][64] - 公司认为其广告格式（全屏、强制互动30-60秒以上）是广告主能在全球范围内获得的最佳体验，具有差异化优势 [137] - 公司目前增长的重点是需求侧（获取更多广告主），而非供给侧（获取更多发行商库存），因为转化率有巨大提升空间 [136] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 管理层认为市场情绪与公司强劲的业务表现之间存在脱节 [6] - 公司正提供有史以来最强劲的运营业绩，增长由自身的AI模型驱动 [6] - 休闲游戏满足的是与主机、PC或AAA游戏不同的人类需求，人们总会寻找适合日常生活的娱乐方式 [11] - 公司仅转化了所服务展示量的一小部分，这被视为巨大的长期机会 [11] - 尽管存在典型的季节性因素（第一季度通常比第四季度疲软），但公司预计将实现有意义的环比增长，这反映了游戏业务的持续强势以及电子商务和自助服务客户的扩展 [11] - 公司处于平台发展的早期阶段 [12] - 在2025年的规模和增长水平下，公司实现了“Rule of Forty”指数150（66%收入增长 + 84%调整后EBITDA利润率），这种盈利能力和增长率的结合极为罕见 [15] - 对于AI和LLM（大语言模型）的长期影响，公司认为这将加速内容创作，使内容商品化，从而提升其作为发现平台的价值 [44] - 公司不认为消费者会完全转向与聊天机器人交互而放弃游戏，其核心受众（年龄偏大、女性偏多）仍将持续进行休闲游戏 [45] - 如果LLM提高生产力，人们可能会有更多时间进行游戏娱乐 [46] - 公司对Meta在MAX平台上的竞价活动持开放态度，认为更多竞争有助于扩大生态系统，且Meta主要竞标有ID的流量（约占全屏广告单元的三分之二），并未竞标无ID流量 [58] - 公司强调，每次有新的竞价者加入（如Unity、Liftoff、Moloco、Google），市场都担心会侵蚀其优势，但从未发生，因为公司模型擅长评估展示价值，竞争通常会拿走公司估值较低的展示，而公司仍能从中收取5%的费用 [59] - 公司AXON 2.0模型是该类别中的重大突破，使公司成为市场主导者 [60][76] - 公司认为在无IDFA的环境中，其AXON 2模型具有竞争优势 [75] - 公司对维持当前高利润率水平充满信心，潜在变数是绩效营销支出的扩大，但会以非常纪律严明的方式进行，且投资回报周期短（约30天） [153] - 现金使用的首要优先级是投资于有机增长计划，其次是积极的股票回购计划 [154] 其他重要信息 - 公司文化是拥抱被低估，怀疑的市场有助于凝聚团队专注力并推动执行 [12] - 公司人均收入位居世界前列 [12] - 公司正在测试通过广告获取平台客户，初步测试显示约30天可实现用户终身价值（LTV）与用户获取成本（CAC）持平 [36] - 在自助服务推广中，公司不再设置最低商品交易总额（GMV）门槛，吸引了规模较小的企业 [49] - 公司分享了一个成功案例：一家以色列厨具公司通过其平台，将收入从400万美元增长到1600万美元，并预计今年将达到8000万美元 [49][50] - 公司平台目前主要服务于交易型业务，潜在扩展类别包括金融科技等，潜在客户生成（Lead Gen）业务将在未来几个月成为重点 [52] - 在获取客户方面，除了直接响应渠道，公司也注重品牌建设，并与测量公司（如Triple Whale）等建立合作伙伴关系 [79] - 公司认为其电子商务模型目前已经具备竞争力，性能与大型社交平台等顶级发现渠道相当 [141][147] - 与游戏模型相比，电子商务模型数据渗透率还很低（数千个网站对比潜在数千万个），但模型非常智能，随着数据增加会自我改进 [143][144] - 公司认为每个新广告主不仅带来收入，也为模型提供了数据 [146] 问答环节所有的提问和回答 问题: 关于电子商务机会、自助服务启动的关键学习点、贡献度量化以及功能集（创意自动化）的进展 [20][25] - 电子商务业务表现良好，第四季度以仅限邀请方式开放了自助服务 [21] - 现有客户支出实现实质性增长，新客户通过推荐计划加入 [21][22] - 公司不计划单独披露电子商务贡献，视平台为统一整体 [23] - 创意自动化仍处于早期阶段，游戏公司运行广告数量（数万）远超电商公司（数百） [26] - 公司正通过生成式AI工具帮助广告主自动创建互动页面和视频广告，以提升广告数量和质量 [27][28] 问题: 关于投资者如何理解公司业务模型（“黑箱”性质）以及如何评估电子商务增长 [34] - 公司处于起步阶段，像素安装量（数千）远少于Facebook（超1000万），目前难以建立稳定的P×Q模型 [35] - 公司正在测试通过广告获取客户，初步显示约30天LTV与CAC持平，商业模式优异 [36] - 目前合格客户的激活率为57%，公司认为在全面开放前可将此比例提升至接近100% [37] - 预计在进入稳定阶段、能够预测广告主数量后，会提供更清晰的模型 [38] 问题: 关于AI和LLM长期（3-5年）对公司业务及移动游戏开发者的影响 [42][43] - LLM将降低游戏开发门槛，加速内容生产，使内容商品化，从而提升公司作为发现平台的价值 [44] - 不认为消费者会完全转向聊天机器人，休闲游戏的核心受众需求稳定 [45] - LLM可能通过提高生产力增加人们的休闲时间，并通过提升游戏制作能力产生更多内容，这都对公司商业模式有利 [46] 问题: 关于自助服务推出后客户类型/规模的变化，以及非电商应用使用Pixel的情况 [49] - 自助服务取消最低GMV门槛，吸引了规模较小的企业（年GMV数十万至数百万美元） [49] - 公司乐于服务小企业并帮助其成长，游戏领域也是如此策略 [51] - 平台对交易型业务（如金融科技）开放，潜在客户生成业务将是未来重点 [52] 问题: 关于Meta在游戏内广告环境中的测试及其潜在影响，以及MAX的护城河 [57] - Meta是MAX的发布合作伙伴，目前主要竞标有ID的流量（约占其竞标流量的三分之二） [58] - 更多竞争（如Unity、Liftoff、Moloco）加入MAX拍卖并未损害公司业务，反而可能通过收取费用扩大整体经济效益 [59] - MAX在调解领域优势明显，但真正的护城河在于公司提供了最好的广告解决方案，与发行商的用户获取支出深度绑定，形成了强大的360度解决方案 [63][64] 问题: 关于2026年AXON营销投资的规划，以及全面上市（GA）是否为限制因素 [67] - 目前测试规模不大，未影响EBITDA利润率 [68] - 若LTV/CAC表现优异，将扩大营销，但会控制节奏，优先完善内容创作工具 [69][70] - 全面上市不急于一时，需等待工具完善以最大化客户成功 [70] 问题: 关于Meta可能通过确定性竞价在ATT限制流量中获得优势的技术可能性及市场影响 [74] - 技术上可能，但违反苹果条款，逻辑上不合理 [75] - 当前市场竞争格局已变，公司AXON 2模型具有主导地位，Meta难以复制五年前的份额 [76] - 公司模型是闭环系统，数据积累不断强化其智能，竞争优势稳固 [77] 问题: 关于当前获取AXON客户最有效的营销渠道 [79] - 测试尚早，难以给出方向性结论 [79] - 除直接响应渠道（如搜索广告）外，与测量公司（Triple Whale）的合作、播客赞助等品牌建设活动也有效果 [79] - 未来将通过内容营销、SEO等组合方式推动增长 [80] 问题: 关于公司竞价规模（超110亿次）及在该领域复制相同效能所需的资本约束 [83] - 公司模型专为其生态系统构建，训练数据基于此，且客户预算已锁定于公司平台 [84] - 公司处于技术前沿，工程团队优秀，持续创新以保持领导地位 [85][86] 问题: 关于“潜在客户挖掘”产品的影响及2026年广告主行为趋势 [87] - 该产品在第四季度推出，允许广告主优化新客户获取，效果显著，采用速度快 [88][89] 问题: 关于广告投资回报率（Ad ROAS）与MAX的连接性，以及需求方在不同平台竞价差异的可能性 [92][94] - 公司条款禁止发行商给予其他平台库存优先权 [93] - MAX是公平透明的市场，占主导地位，需求方没有理由在主要市场采取不同的竞价策略 [97] 问题: 关于客户从合格线索到激活的“损耗”因素及解决方案 [98] - 主要障碍是广告主缺乏符合公司平台格式的视频广告 [99] - 生成式AI工具预计将大幅提高激活率 [99] 问题: 关于MAX市场双位数增长框架能否延续至2026年，以及电商与游戏强化学习模型进展对比 [103][105] - MAX市场增长迅速，主要由公司平台实力驱动，只要公司及其他营销平台表现良好，市场很可能持续快速增长 [103][104] - 电商模型与游戏模型原理相同（强化学习），但处于更早期阶段，数据渗透率低，改进空间更大 [105][106] - 随着更多客户加入带来数据，电商模型将自我改进 [107] 问题: 关于公司业务是需求约束还是供给约束，以及新发行商/现有发行商增加库存的潜力 [111] - 市场并非零和游戏，公司增长的同时其他广告网络也在增长 [112] - 距离需要新发行商来增加供给还很远，当前重点是通过获取多样化广告主来提升现有10亿多日活用户的转化率 [112][113] - 对比Meta的用户货币化水平，公司市场仍有巨大增长空间 [113] 问题: 关于目标广告主规模及是否瞄准品牌预算 [115] - 目标是非品牌绩效广告主（优化交易或潜在客户），而非通过代理商进行品牌投放的大型广告主 [115] - 公司更专注于帮助中小型直接面向消费者（D2C）公司成长，如Shopify商户 [117] 问题: 关于2026年第一季度指引的假设及年初至今电商和游戏趋势 [120] - 指引基于高置信度，第四季度退出势头强劲，部分被季节性因素和季度天数减少所抵消 [121] 问题: 关于几周前提到的电商模型“解锁”详情 [122] - 团队持续改进模型，一次更新带来了广告主投资回报率的显著提升，促使他们增加预算 [123] - 电商模型起步较晚，数据较少，但正在不断改进 [124] 问题: 关于模型“解锁”的规模定性，以及自助服务全面推出后的潜在影响 [127] - 模型改进是持续性的，每季度都在发生 [129] - 电商业务目前占比小（约10%），即使大幅改进对整体影响也有限，但复合增益将助力其成为市场最佳 [129][130] - 自助服务全面推出后，影响将随时间累积，初期不会对高速增长的大盘产生重大推动 [128] 问题: 关于拓展供应来源在增长驱动因素中的排名 [135] - 供应（MAX库存）因MAX市场快速增长而增长 [135] - 当前重点是需求侧（提升转化率），供给侧扩张（获取新发行商）机会很大，但非当前优先事项 [136] 问题: 关于AXON电商广告的创意格式和流程是否构成差异化优势 [137] - 公司广告格式（全屏、强制互动30-60秒以上）能提供全球最佳的广告体验，是重要差异化因素 [137] 问题: 关于电商模型数据不足阶段与AXON 2的对比，以及对其未来效能的信心 [140][141] - 电商模型目前性能已具竞争力，与大型社交平台等顶级渠道相当 [141][147] - 与游戏模型相比，电商数据渗透率起点低，但模型智能，随着数据增加会自我改进 [143][144] 问题: 关于电商之外的其他服务领域及其重要性 [151] - 其他领域（统称为网络广告）仍处于早期阶段，模型演进不如电商成熟 [151] 问题: 关于成本控制、高利润率维持的可持续性，以及现金使用和资本结构优先级 [152] - 对维持当前利润率水平充满信心，潜在变数是绩效营销支出的扩大，但会以纪律严明且回报快的方式进行 [153] - 现金使用优先级：1）投资有机增长（人才、研发等）；2）积极的股票回购 [154]