财务数据和关键指标变化 - 第二季度营收5720万美元，同比增长12%，较第一季度增长37%，超指引上限 [18] - 第二季度非TAC贡献为3370万美元，同比增长6%，较第一季度增长20%，达指引上限 [18] - 第二季度非GAAP净利润为510万美元，去年同期为净亏损590万美元；非GAAP每股A类股收益为0.06美元，去年同期为亏损0.08美元 [51] - 第二季度调整后EBITDA为680万美元，远超指引上限，较去年同期增加约1000万美元，较上一季度增加720万美元；调整后EBITDA利润率为20.2%，较去年同期提升30个百分点 [66] - 预计第三季度营收在5600 - 5900万美元之间，中点同比增长18%；非TAC贡献在3500 - 3700万美元之间，中点同比增长12%；非GAAP运营费用在2850 - 2950万美元之间，中点同比下降14%；调整后EBITDA在650 - 750万美元之间，中点同比增加880万美元 [52] - 第二季度末有6240万股A类和B类普通股流通；现金2.04亿美元，相当于每股流通股3.27美元；正营运资金2.24亿美元，无债务，还有7500万美元未动用信贷额度 [67] 各条业务线数据和关键指标变化 - 零售和消费品垂直领域强劲反弹，旅游、在线博彩和汽车垂直领域支出保持强劲 [19] - 视频（包括CTV和移动视频）占平台支出超一半，本季度增长强劲；流媒体音频虽处于早期阶段，本季度也实现了两位数增长 [39] - CTV业务本季度增长强劲，占广告商总支出超三分之一；Direct Access计划在第二季度占CTV支出超10%，预计全年将持续增长 [17][50] 各个市场数据和关键指标变化 - 美国超1.4万家广告代理商的中端市场规模大且充满活力，公司在该市场具备竞争优势 [32] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司目标是利用AI让数百万中小企业获得程序化广告机会，将客户数量从数百扩展到数百万 [7] - 公司正在积极构建自主广告平台，专注于自动化基础工作和训练深度学习模型，以提升广告活动效果 [25][26] - 公司通过与优质内容所有者合作，开展Direct Access计划，为客户开发更高效的供应路径，降低广告成本 [16] - 公司近期加入Prebid.org，预计将推出新技术，以满足更多出版商直接接触客户需求的愿望 [40] - 公司认为AI在程序化广告中的应用是自实时竞价发明以来最大的市场机会，新的AI解决方案能为客户提供一流体验和成果 [27] - 公司专利技术使营销人员能够使用Household ID执行全渠道广告，不依赖于市场上其他解决方案的cookie [28] - 公司认为数字广告将远超线性广告，随着谷歌删除cookie和线性电视向流媒体的转变，公司有望获得更多市场份额 [29][75] - 公司在中端市场的竞争优势在于提供低成本CPM、全面的测量和报告以及无缝的客户支持 [13] - 公司通过与行业领先的数据仓库和洁净室提供商集成，为客户提供安全解决方案，使其能够利用第一方数据进行广告活动 [34] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 公司认为下半年有多个推动增长的因素，包括AI的持续应用、谷歌2024年删除cookie以及600亿美元线性电视广告支出向Connected TV的转移 [6] - 公司对业务增长加速和广告环境持续改善持乐观态度，认为自身具备扩大市场份额的优势 [52][53] - 公司将继续在AI技术上进行战略投资和创新，预计未来EBITDA利润率将高于今年 [121] 其他重要信息 - 公司在第二季度推出新的AI驱动的Bid Optimizer，为广告商带来更高效的CPM定价，平均节省超35% [8][43] - 公司的Household ID在所有广告请求中的可用性超80%，在CTV领域超90%，有助于在无cookie环境下实现广告投放和效果测量 [10][48] - 公司的Viant Data Platform被大客户用于应对谷歌明年删除第三方cookie的情况，帮助客户在无cookie世界中投放相关广告并测量效果 [49] - 活跃客户的广告支出同比增长7%，按比例支出的客户平均支出是固定价格客户的3倍多，且留存率更高，业务拓展意愿更强 [60] - 第二季度末活跃客户为314家，净减少13家，公司正逐渐减少服务低端客户，吸引和引入更具长期价值潜力的客户 [61][62] - 第二季度非GAAP运营费用为2690万美元，同比下降23%，产品和工程团队规模同比增长39%，公司通过AI技术提高了生产力，人均收入同比增长27% [63][65] 总结问答环节所有的提问和回答 问题1：如何看待AI带来35%成本节省，是否使用生成式AI - 公司应用的是深度学习而非生成式AI，CPM节省效果显著，客户反馈良好，除成本节省外，广告投放节奏和表现也更优化 [77][79] 问题2：Q2和Q3宏观环境进展，业绩超预期是因宏观环境改善还是平台投资见效 - Q2增长快于Q1，预计Q3延续该趋势，部分原因是去年Q3和Q4受宏观挑战影响基数较低，同时公司在客户预算中占比增加；公司认为在中端市场正获得市场份额，部分行业的改善也有宏观因素影响 [82][84][86] 问题3：谷歌删除第三方cookie带来的增量机会，以及营销人员是否做好准备 - 多数营销人员未做好准备，仍在使用依赖cookie的现有平台；公司平台经过多年测试，能提供营销人员所需的效果，预计将受益于这一转变；参考苹果IDFA变化对社交媒体平台的影响，谷歌的变化将对相关企业产生更大冲击 [87][88][90] 问题4：线性电视广告商是否愿意从基于内容的购买和定位转向基于受众的购买和定位 - 答案是肯定的，数字广告因更复杂且能为出版商和广告商带来更好回报，逐渐取代传统模拟技术；目前的挑战在于线性电视和数字广告的测量方式不同，公司致力于解决这一问题，新的AI驱动的Bid Optimizer将为买方带来巨大利益 [95][96][98] 问题5：在稳定宏观环境下，公司明年能否实现高20%利润率，如何平衡增长与盈利 - 难以对明年情况置评，公司关注AI技术在内部和外部客户中的应用及采用率；在理想情况下，所提及的利润率是可以实现的；公司将继续进行战略投资和创新，预计明年EBITDA利润率将高于今年 [102][121] 问题6：剩余314家客户中能建立高价值关系的比例，以及对销售策略和销售营销费用的影响 - 大部分客户都有建立高价值关系的潜力，公司对客户参与度感到满意；公司决定减少对低支出客户的资源分配，但并非将其排除在平台之外 [108] 问题7：GAAP营收表现优于非TAC贡献表现的原因 - 各季度不同营收指标的增长率可能因业务组合和客户支出季节性而有所波动，但预计不同营收指标的增长率不会有显著差异，不像去年那样 [112] 问题8：如何看待中端市场机构的需求，与大型控股公司有何不同，公司如何赢得业务 - 中端市场机构更关注广告活动绩效，需要看到广告支出的回报；他们的员工规模较小，因此对平台自动化程度要求更高；公司专注于自动化，能够满足这些需求，从而赢得业务 [123][124] 问题9：如果同行都推出类似Direct Access的产品，该领域将如何发展，公司如何脱颖而出 - 该举措并非去中介化，而是代表买方为广告商争取最低价格，消除不必要的技术成本；价格是广告活动绩效的重要组成部分，公司将始终站在买方立场，为卖方提供直接接触客户需求的机会 [127][128] 问题10：MediaMath破产后，公司是否有进一步扩大市场份额的机会 - 公司认为自身产品更优，即使没有MediaMath破产事件，也在不断获得市场份额；MediaMath破产后，公司获得了更多广告预算；公司还与雅虎在中端市场竞争，并取得了不错的成绩 [110][111][147] 问题11：能否量化AI Bid Optimizer在本季度的贡献，以及是否会带来更多预算和业务机会 - AI Bid Optimizer是收入驱动因素，公司通过为客户节省成本并收取约20%的节省费用来创造价值和增加收入；CPM价格对广告活动绩效至关重要，较低的CPM能带来更多广告展示和更好的效果，从而帮助公司赢得更多市场份额；目前该产品采用率较低，但随着时间推移有望加速增长 [139][154][156] 问题12：能否进一步提高CPM节省率至40%或50% - 35%是平均节省率，部分广告活动的节省率高达40%以上；深度学习模型能够持续监测和调整广告活动，相比人工操作能带来更大的节省 [158][159] 问题13：公司如何在研发团队人数增长39%的情况下实现成本效率提升 - 公司在去年年底采取的措施已带来了大部分成本效率提升；同时，内部使用AI工具（如GitHub Copilot）带来了巨大的生产力提升，且公司认为这方面的潜力还远未挖掘完 [152][153]