2025年从Applovin崛起之路看AI+广告与潜在对标：全球程序化广告市场突破7000亿美元

本篇文章的部分核心观点、图表及数据，出自长江证券于2025年4月18日发布的报告《媒体Ⅱ行业海外复盘系列(1)：从Applovin崛起之路看AI+广告与潜在对标》，如需获得原文，请前往文末下载。

在数字化浪潮席卷全球的背景下，程序化广告作为数字营销领域的重要分支，正经历着前所未有的变革与发展。本报告以全球领先的程序化广告平台Applovin为研究对象，深入剖析其从初创企业成长为行业龙头的关键路径，特别聚焦AI技术在广告投放领域的创新应用及其带来的产业变革。通过对Applovin发展历程的复盘，我们不仅能够理解"数据+算法"如何构建企业核心竞争力，更能洞察全球程序化广告市场的发展趋势。报告显示，2025年全球程序化广告支出预计将达到7248.4亿美元，占整体广告支出的87%，而AI技术的深度应用正在重塑广告投放的精准度和效率边界。本分析将为行业从业者、投资者及相关研究者提供有价值的市场洞察和战略参考。

关键词：程序化广告、AI广告技术、Applovin、广告投放引擎、CTR模型、CVR模型、广告归因、实时竞价、广告产业链、精准营销

程序化广告市场：千亿美元规模下的精准匹配革命

程序化广告市场已经发展成为一个规模庞大且高度专业化的领域。根据Statista的数据，全球程序化广告支出从2017年的1878.3亿美元持续增长，预计到2026年将达到7248.4亿美元，年复合增长率令人瞩目。这一快速增长背后反映的是广告主对投放效率和精准度的不懈追求。程序化广告支出在整体广告支出中的占比也呈现逐年攀升态势，预计2026年占比将达到87%，几乎成为数字广告投放的标准配置。

与传统广告购买模式相比，程序化广告实现了从"粗放式投放"到"精准匹配"的质的飞跃。传统模式下，广告主需要与媒体逐个谈判或通过代理采购资源，按CPT（按时长收费）或CPM（按展示次数收费）等固定方式计费，流程繁琐且效率低下。而程序化广告依托各类先进技术，能够将有特定需求的广告自动匹配到与之契合度最高的用户面前，大大提升了广告的相关性和转化效率。这种"精准匹配红娘"的模式，从根本上改变了广告行业的运作逻辑。

从产业链角度看，程序化广告形成了广告主-广告平台-媒体的三方协作体系。其中，广告平台（包括SSP、DSP、ADX等）扮演着关键角色，负责为广告匹配"最佳广告位"。供应方平台（SSP）统一管理媒体方的广告位资源；需求方平台（DSP）对接广告主需求；广告交易平台（ADX）则创造了一个公开市场；数据管理平台（DMP）解决广告投放过程中的数据信息问题。这种专业分工大大提升了整个产业链的运作效率。

表：传统广告模式与程序化广告模式对比

对比维度	传统广告模式	程序化广告模式
购买方式	人工谈判、代理采购	自动化技术采购
计费方式	CPT、CPM等固定方式	CPC、CPA等效果导向方式
定向能力	人群标签预定义	实时个性化定制
投放效率	低，资源浪费严重	高，精准匹配用户
数据应用	有限数据支持	大数据驱动决策

程序化广告的核心竞争力在于"数据+算法"的双轮驱动。广告投放的核心指标eCPM（每千次展示收入）可以分解为CTR（点击率）×CVR（转化率）×出价，这三个关键因素又受到用户信息(u)、广告信息(a)和场景信息(c)的影响。高质量的数据积累和先进的算法模型能够持续优化这些关键指标，而全产业链布局的企业能够获取更丰富的数据维度，从而建立更精准的预测模型。这正是Applovin等领先企业能够脱颖而出的根本原因。

Applovin的崛起路径：全产业链布局与AI技术赋能

Applovin的崛起历程堪称程序化广告领域的经典案例。这家成立于2012年的公司，通过一系列战略性布局，逐步构建起完整的程序化广告生态系统，最终成为全球游戏内程序化广告市场的领导者。其成功的关键在于前瞻性的全产业链布局和持续的AI技术创新，这两大战略相互促进，形成了强大的竞争壁垒。

全产业链布局是Applovin战略的核心支柱。2017-2022年间，Applovin通过一系列精准并购完成了产业链各关键环节的布局：2018年收购MAX平台，获得先进的实时竞价技术；随后收购大量免费移动游戏，积累第一方用户数据；2021年以10亿美元收购Mopub，强化实时竞价能力；收购Adjust这一全球领先的广告数据分析和归因平台，完善数据闭环。这些并购不是简单的规模扩张，而是围绕"数据获取能力"这一核心进行的战略性布局。通过全产业链覆盖，Applovin能够获取广告投放全流程的数据，包括竞价过程数据、用户行为数据和广告效果数据，这些多维度的数据为其算法优化提供了坚实基础。

AI技术的深度应用是Applovin另一大竞争优势。2019年，Applovin推出机器学习引擎AXON，通过将其集成到AppDiscovery中，显著提升了获客的精准度和准确性。2023年Q2推出的AXON 2.0版本更是将AI技术的应用推向新高度。AXON引擎利用Applovin在应用程序业务中获取的海量流量数据进行机器学习训练，能够为每个用户匹配最相关的广告内容。这种基于AI的个性化推荐大大提升了广告的点击率和转化率，为广告主创造了更高价值。

苹果IDFA隐私政策的实施意外成为Applovin的"东风"。2021年，苹果推出的IDFA新政限制了应用对用户设备标识符的获取，这对依赖精准用户数据的广告行业造成普遍冲击。然而，Applovin凭借前期积累的全方位数据优势和先进的AI算法，反而在这一变革中获得了相对优势。当Google、Facebook等巨头因数据受限而表现下滑时，Applovin基于自身的数据积累和算法能力，能够在数据受限环境下更准确地分析用户行为，实现相对精准的投放，从而实现了市场份额的快速提升。

表：Applovin关键收购与技术发展时间线

时间	关键事件	战略意义
2018年	收购MAX平台	获得实时竞价技术和中介平台数据
2019年	推出AXON引擎	建立自主AI广告技术体系
2021年	收购Mopub	强化实时竞价能力，整合进MAX
2021年	收购Adjust	获取广告归因数据，完善数据闭环
2023年Q2	推出AXON 2.0	AI广告技术升级，精准度显著提升

财务表现印证了Applovin战略的成功。2022-2024年，公司营业收入从28.17亿美元增长至47.09亿美元，年复合增长率达29.2%；净利润从-1.93亿美元改善至15.80亿美元，实现了质的飞跃。特别值得注意的是，2023年Q3以来公司业绩呈现加速增长态势，2024年Q4营业收入达13.73亿美元，同比增长44.0%；经调整EBITDA利润率高达61.8%，反映出其商业模式强大的盈利能力和规模效应。这些亮眼的财务数据背后，正是"全产业链布局+AI技术赋能"战略协同效应的体现。

AI+广告的未来趋势：从效率提升到产业重塑

AI技术与广告投放的深度融合正在从根本上升级整个行业的运作模式。当前阶段，AI在广告领域的应用主要集中在提升投放效率方面，通过优化CTR（点击率）模型、CVR（转化率）模型和竞价模型等核心算法，实现更高的投资回报率（ROI）。Applovin的AXON 2.0引擎就是这一趋势的典型代表，它基于机器学习和深度学习技术，能够更精准地预测用户行为，实现"在正确的时间向正确的用户展示正确的广告"这一精准营销目标。

CTR模型的演进最能体现AI技术的进步。从早期的逻辑回归（LR）、因子分解机（FM）等传统机器学习算法，到后来的Wide&Deep、DeepFM等深度学习模型，再到最新的基于Transformer架构的生成式推荐算法，CTR预测的准确性持续提升。阿里妈妈于2023年提出的AIGB模型及其2025年升级的AIGB-RI版本，能够将广告投放ROI提升达12%，显示出生成式AI在广告领域的巨大潜力。这些技术进步不仅提高了单次广告展示的价值，还通过提升用户体验降低了广告的侵扰性，实现了广告主和用户的双赢。

数据受限环境下的AI创新成为行业新焦点。随着全球隐私保护法规日趋严格（如GDPR、CCPA等）和平台政策变化（如苹果IDFA新政），广告行业正面临数据获取受限的新挑战。在这一背景下，如何在保护用户隐私的同时保持广告相关性，成为AI技术创新的重要方向。联邦学习、差分隐私、同态加密等隐私计算技术开始应用于广告领域，使得算法能够在数据不离开本地的情况下进行联合建模。Applovin等领先企业已经开始探索这些新技术，以在合规前提下保持竞争优势。

程序化广告市场的竞争格局正在AI驱动下重构。传统上，Google和Facebook凭借庞大的第一方数据优势主导数字广告市场。然而，随着隐私政策的收紧和AI技术的普及，第三方程序化广告平台正获得更多发展空间。特别是在中长尾流量市场（CR10仅为72.1%，远低于中国市场的96.2%），Applovin、Unity等专业平台展现出强大竞争力。中国的易点天下和汇量科技等企业也在积极拓展海外市场，通过AI技术优化中长尾流量价值，虽然目前毛利率（约20-30%）与Applovin（约75%）仍有差距，但展现出良好的发展潜力。

表：主要程序化广告平台比较

平台	核心优势	主要市场	广告主类型	技术特点
Applovin	全产业链布局，AXON引擎	全球，尤其游戏领域	游戏为主，拓展电商	机器学习、实时竞价
易点天下	跨境电商广告服务	海外中长尾市场	电商、应用、娱乐	AI动态优化算法
汇量科技	Mintegral平台	海外游戏市场	轻度/中重度游戏	程序化广告技术
Unity Ads	游戏引擎整合	全球游戏开发者	游戏应用为主	场景化广告技术

未来，AI+广告的融合将向更纵深方向发展。一方面，生成式AI技术将赋能广告创意生产，实现真正的"千人千面"广告内容；另一方面，强化学习等先进算法将优化广告投放的长期价值，而不仅是即时转化。同时，区块链技术可能被引入以建立更透明、可信的广告生态。这些技术创新将持续重塑广告产业链各环节的价值分配和竞争格局，为行业带来新的增长动力和变革机遇。

常见问题解答（FAQs）

程序化广告与传统广告的主要区别是什么？

程序化广告与传统广告的核心区别在于购买方式和投放技术。传统广告通常通过人工谈判购买固定广告位，采用CPT或CPM等固定计费方式，投放过程缺乏精准定向能力。而程序化广告通过自动化系统实时竞价购买广告位，能够基于用户数据实现精准定向投放，采用CPC、CPA等效果导向的计费方式，大大提升了广告的相关性和投放效率。根据Statista数据，2026年程序化广告将占整体广告支出的87%，成为主流投放方式。

为什么Applovin能在苹果IDFA政策变化后逆势增长？

Applovin在苹果IDFA政策变化后的优异表现主要得益于其前瞻性的全产业链布局和强大的AI技术积累。当IDFA政策限制用户追踪能力时，大多数广告平台面临数据短缺的挑战。而Applovin通过自有游戏、MAX竞价平台和Adjust归因平台等多元化数据来源，建立了丰富的第一方数据资产。同时，其AXON引擎能够基于有限数据做出精准预测，实现了"数据受限下的精准投放"。这种独特优势使其在行业动荡期反而获得更多广告预算，2024年Q4营收同比增长44%，经调整EBITDA利润率高达61.8%。

AI技术如何提升广告投放效果？

AI技术主要通过优化广告投放的三个核心环节来提升效果：CTR（点击率）预测模型、CVR（转化率）预测模型和实时竞价算法。先进的机器学习算法能够分析用户特征、广告特征和场景特征的复杂交互，更准确地预测用户的兴趣和行为。例如，Applovin的AXON 2.0引擎通过深度学习技术，显著提升了广告推荐的精准度；阿里妈妈的AIGB-RI模型则利用生成式AI技术，将广告投放ROI提升了12%。随着AI技术的持续进步，广告投放将变得更加智能和高效。

全球程序化广告市场的主要增长点在哪里？

全球程序化广告市场的主要增长点集中在三个方面：一是游戏内广告(IGA)领域，预计2029年市场规模将达到1694.1亿美元；二是电商广告领域，随着跨境电商的发展，精准投放需求激增；三是新兴市场的程序化广告渗透，这些地区的数字化进程正在加速。此外，AI技术的应用不断深化也将创造新的增长空间，如生成式AI赋能的个性化广告创意、隐私计算技术支持的合规精准营销等，都将为市场注入新的活力。