最近，美股AI硬件股的走勢，竟然遠遠不如軟件股。

AppLovin(NASDAQ:APP)的投資者們，樂開了花。

這家新興科技寵兒、廣告業巨頭，股價像火箭一樣飆升。繼前一個交易日暴漲24%後，週五再度上漲8.15%，市值突破1700億美元。

2024年初至今，漲幅已超過1200%，遠超同時期的英偉達。

若將時間拉長至2023年初，漲幅則超過5300%！

這匹黑馬，不僅創造了AI超級牛股的新里程碑，更將AI應用的第一座金礦，完全展露向世人出來。

但如此驚人的表現，還能持續嗎？

01

真實的需求

一則廣告，怎麼判斷其效果如何？

傳統的預估方法，基於id特徵，包括廣告id和用戶id。

簡單來說，就是看廣告本身的標籤、格式，是否能與用戶的興趣、性別、年齡對應上。

即從無數用戶和廣告中總結規律，形成匹配關係。

然後通過觀察歷史數據，對廣告最終的投放效果進行預估。

這是個笨辦法，但也算是迄今爲止唯一可靠的辦法，優點很明顯。

首先是簡單粗暴，直接把用戶和廣告的特徵數據化、進行匹配。

其次，這種模式沿襲了這麼多年，積累的數據是極其龐大的，有足夠多的參考性。

但缺陷也很明顯。

至少用戶本身，是一個個人，並不是僅僅用幾個標籤就能完全概括的。

每個人、乃至每個年齡層的人，都有自己的獨特特性。

正是這種特性，導致傳統的預測模型無法泛化到每一個具體的用戶，尤其是還沒有足夠多歷史數據的新用戶或年輕一代用戶。

之於廣告本身而言，大體上也是如此。

也就是我們常說的個性化推薦。

過去，精準的個性化推薦基本不可能做到。直到AI技術初步投入到廣告領域，困擾多年的問題纔開始解決。

最關鍵的，是一個我們既熟悉又陌生的名詞：多模態。

本質上依然是id的匹配，只不過這個匹配過程被AI進行了優化。

廣告的多模態信息，依然是視頻、圖像、廣告詞這些。

區別在於，過去只是按照類別將這些信息機械化歸類，如今AI則可以再根據細微性的差別，做出更具體的分類。

打個比方，我有想法買一個數碼寶貝抱枕。

按照過去粗糙的分類法，購物平臺只會一股腦把所有類型的抱枕全推送過來，我還得耗費大量時間去篩選。

現在則不同，平臺不僅只會推數碼寶貝的抱枕過來，甚至還會根據我最近的喜好，推送數碼寶貝其他的周邊產品。

這纔是真正意義上的、高效的個性化推薦。

之所以能如此，是因爲用戶的多模態信息，是與廣告的多模態信息一起被AI吃透的。

用戶的多模態信息，不再侷限於曾經粗糙的用戶畫像，而是擴大到你平時在網絡上瀏覽的任何文本、語音、圖像、視頻乃至與好友的互動信息。

你在互聯網上所有的行爲軌跡，都會被提取出來，與廣告的多模態信息去匹配。

以上，是AI的出現，對廣告匹配模式根本性上的改變。

這個出現的比較早，也早就大規模投入使用。

很多時候，你根本沒在平臺上搜索過商品，只是在和朋友聊天中提過，平臺卻依然能精準給你推送對應商品。

所有人都有種一絲不掛的感覺，大概就是這麼回事了。

除此之外，AI對於廣告而言，還有更強大的功能：創造。

比如，我們平時用百度搜索引擎時，在你真正想要的結果前，往往會有很多廣告。

這些廣告，基本用的都是通用模版、標題和正文使用通配符，重點在於凸顯核心關鍵詞。

很明顯，依然是老問題：通用模版依然只停留在凸顯id層面，針對性不夠。

怎麼才能像優化匹配模式一樣，將廣告內容優化到精準對標每一個用戶？

傳統的方法主要靠人工，是運營人員通過對關鍵詞進行分組，利用曾經積累的數據撰寫數量有限的模版。

而在引入AI大模型後，完全能根據用戶在互聯網上的行動軌跡，作爲核心去自動生成匹配度更高的廣告，極大提升轉換率。

底層邏輯依然是上面所說的收集大數據，再利用AI去精準生成契合每一個用戶需求的圖文乃至短視頻。

換句話說，廣告不再是“一刀切”的推銷，而是根據用戶需求精準匹配的“定製版”。

這算是個新的領域。

也是在AI時代，平臺方和廣告商創造增量、更關注的方向。

02

全新的增量

“創新不是追逐熱點，而是發現被忽視的需求。”

這是Applovin聯合創始人福爾幹·賴登，與播客《My First Million》主理人沙恩·普里，在一場關於AI未來的深度對談中，說過的一句話。

只有贏家纔有資格說話，所以正確的話也永遠出自贏家之口。

他當然不可能是第一個發現這些需求的人，任何一個廣告行業的從業者，或許早就意識到廣告的生成與匹配模式存在極大的改進需求。

但真正抓住這些需求，並首先做出規模的，Applovin確實是第一個。

先來看看它的四季度財報。

營收13.7億美元，同比增長44%；淨利潤5.992億美元，同比增長248%。

最亮眼的毫無疑問是廣告收入，漲幅高達73%，連續四個季度超越60%！

而且，這還只是短期表現。

長期來看，Applovin仍在不斷打開新的增長空間。

Applovin的核心競爭力，在於2023年2月推出的AI引擎AXON 2.0，並將其引入到兩個平臺：AI廣告製作平臺SparkLabs，一站式廣告營銷平臺AppDiscovery。

前者利用AI技術，製作海量的廣告素材。

比如下面這個蒙娜麗莎，利用AI進行變臉和換裝，自由切換風格。

SparkLabs根據廣告商的需求，不僅可以將定製素材的時間縮短至一到兩週內，甚至這項服務還是免費的！

目前，帶用戶交互功能的SparkLabs試玩廣告能使平均IPM提升率達到250%，動態展示遊戲玩法的視頻廣告能使平均IPM提升率達到200%

後者則致力於引導目標用戶和廣告投放。

大致上的邏輯，就是我們上文說到的那些，極大提高了廣告精細化投放水平、直接帶動收入增長。

值得更深入討論的點，在於其扮演的角色。

在互聯網時代，北美市場最大的廣告巨頭，毫無疑問是Meta。

2024年3幾度，Meta的廣告收入同樣實現了大幅增長，達到398.9億美元，同比增長18.6%。

Meta的優勢在於，背靠世界上最大的社交平臺，量足夠大。

在市場幾乎被壟斷的形勢下，Applovin不可能硬碰硬，突破口在於垂直領域。

Applovin的目標用戶在遊戲領域。

一般來說，用戶在遊戲應用中的停留的時間，要遠遠高於社交平臺和普通的網頁。

就這點來看，它其實有獨特的優勢。

當然，這只是側重點不同罷了，Meta同樣可以做遊戲廣告，憑藉體量壓死人。

更關鍵的點仍然在於價格。

就如同電商平臺對商家的壓榨一樣，Meta系對廣告主的剝削更甚，中小商家早就不堪重負。

而Applovin利用的是AI生成廣告，成本低得多，僅僅五分之一的報價，就幾乎能獲得與過去同樣高的ROAS。

對於佔據大多數的小商家而言，有什麼理由不試試？

成果是顯而易見的。

從2023年至今，Applovin的AI廣告生態體系，日活用戶已經高達14億人次，堪比Tik Tok和微信的體量。

在遊戲應用內廣告市場的份額已經超過了30%，成爲實際的龍頭老大。

眼見取得了如此巨大的成功，Applovin宣佈以9億美元出售旗下10家遊戲工作室，徹底剝離遊戲業務、轉型爲一家純粹的廣告科技公司。

遊戲業務拋售消息傳出後當天，Applovin盤前應聲上漲近%，開盤後更是一度衝高至35%。

可見市場對這一舉動，是非常認可的。

但除了溢美之詞外，我們客觀點看，其實也能看出另外一層含義：他急了。

03

誰的盛宴？

AI對廣告模式的改進，除了體現出精準化、高效化之外，有一個點同樣不能忽視。

就是大家經常討論的“交互式”。

還是以Applovin深耕的遊戲領域爲例。

AI解放的不僅僅只是廣告商、遊戲廠商的生產力，同樣解放了玩家的生產力。

今年，也就是2025年，全球遊戲玩家預計將達到35.3億人。

35億人，能創造多少千奇百怪的點子？

以前，99%人限於技術，只是單純的玩家，屬於被收割者，只有遊戲公司和廣告商賺錢。

從市場的角度考慮，這個發展效率是非常低下的。

以後，就相當於是這35億人相互買單，金錢流通速度何止提升10倍！？

你可以把這種模式，理解爲現在的短視頻，每個人都是創作者，沒有誰更專業一說。

想要出圈，就看誰的點子更有新意，更迎合受衆口味。

與之相對的，大量沒那麼出衆的製造團隊，將沒有任何生存土壤。

未來，能存活下來的，只有平臺，和無數個個人，或許還有少數幾個不會被時代淘汰的巨頭。

實際上，這就是去中心化。

以這種角度去看，未來最好的生意是什麼就很明顯：做平臺。

徹底剝離遊戲業務後，Applovin的目標顯而易見，就是要做大平臺。

它最大的優勢，是早在2023年初，就引入AI技術、取得了先發優勢。

過去兩年，AI技術的成本之高，根本不是中小企業能夠負擔得起的。

但現在，隨着DeepSeek加速開源大格局的形成，壁壘可能很快就將逐漸打破。

越來越多的企業將循着Applovin的成功案例，通過高效、低成本的AI工具實現更精準的廣告投放，爭奪通往未來的船票。

對整個市場而言，這是毫無疑問的加速器。

唯獨對Applovin這個先發者而言，可能算不上什麼好事。(全文完）