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2026年9月,AppLovin的首席执行官Adam Foroughi在All-In Summit上透露,AppLovin平台目前的年化广告支出规模已经达到约200亿美元,较此前披露的110亿美元增长约60%。
这里的“200亿美元”并非AppLovin的广告收入,而是广告主通过其平台投放的年化广告支出规模。Foroughi同时估算,目前整个移动游戏广告生态的年广告支出可能已经达到约500亿美元。
从110亿美元到200亿美元,数字本身固然值得关注,但对于游戏行业而言,更值得观察的其实是:一家从游戏广告起家的公司,如何把游戏场景中的用户、广告和行为数据,进一步变成AI效果广告的基础。
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200亿美元:AppLovin的广告生意发生了什么?
AppLovin的发展路径,本身就是移动游戏广告变迁的一个缩影。
公司早期主要服务游戏开发者,帮助游戏通过广告进行用户获取。随着推荐系统和机器学习能力不断增强,AppLovin逐渐把业务重心从“帮助游戏买量”转向“用算法决定广告应该展示给谁”。
从财务表现来看,这一广告业务的增长也已经反映在AppLovin自身的收入和利润中。2026年第一季度,AppLovin实现营收18.42亿美元,同比增长59%;净利润12.06亿美元,同比增长109%;调整后EBITDA达到15.57亿美元,同比增长66%,调整后EBITDA利润率约85%。同期,公司经营活动产生的现金流和自由现金流均达到约13亿美元。
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AppLovin 自由现金流(TIKR)
2025年初,AppLovin曾披露其平台年化广告支出已超过110亿美元;到2026年9月,这一数字已增长至约200亿美元。
与此同时,AppLovin也开始把这套能力向游戏之外延伸。2024年,公司启动Web广告试点,让电商商家能够购买游戏内广告库存,并将用户引导至自己的商店;到2026年6月,AppLovin Ads进一步向所有广告主开放,平台覆盖的日活用户超过10亿。
这意味着,游戏不再只是AppLovin服务的终点,而越来越像是其广告技术能力形成和验证的重要场景。
而真正值得游戏行业关注的,也正是这一变化背后的逻辑。
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从“给游戏找玩家”,到“让广告找到人”
过去十多年,游戏买量的核心问题相对明确:游戏公司有一个产品,需要找到可能下载、安装并最终付费的玩家。
因此,广告平台的价值,很大程度上取决于能否更准确地完成用户匹配。
但随着AI推荐系统的发展,广告平台正在处理一个更复杂的问题:不是简单判断“这个人是不是游戏用户”,而是进一步预测——他是否会点击?是否会安装?是否会继续玩?是否可能付费?最终能够贡献多少价值?
这实际上把游戏广告从“流量采购”推向了“用户价值预测”。
AppLovin的思路这一逻辑的典型案例。广告曝光之后,用户的点击、互动、安装、游戏行为乃至后续付费和留存,都可以形成反馈数据。模型再利用这些数据不断调整下一次广告推荐。
于是,一条越来越明显的反馈链条形成:广告曝光 → 用户行为 → 数据回流 → 模型优化 → 更精准的广告匹配 → 广告主增加预算。
这也是AI进入效果广告之后最重要的变化之一。
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过去,广告平台更多是在解决“哪里有流量”的问题;现在,它需要进一步解决“什么样的用户,在什么时间看到什么内容,最终能够产生什么价值”的问题。
对于游戏行业来说,这种变化并不陌生。
可玩广告、激励广告等广告形态,本身就比传统展示广告提供了更多可量化的用户行为。用户是否愿意试玩、是否完成互动、是否观看完整广告、是否点击下载,都可以成为模型判断用户意向的信号。
因此,AI并不是凭空改变了游戏广告,而是在不断放大游戏广告过去已经积累的“行为数据价值”。
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为什么游戏流量越来越值钱?
如果只看用户规模,游戏并不是唯一拥有大规模用户的平台。真正特殊的地方,在于游戏场景能够持续产生大量结构化、可量化的用户行为。
首先,是稳定且高频的用户注意力。
AppLovin目前覆盖超过10亿日活用户,其CEO认为,其中大量用户并非传统意义上的“重度游戏玩家”,而是普通成年人、家庭用户和消费者。对于广告平台而言,这意味着游戏场景本身拥有一个规模庞大的消费人群入口。
其次,是游戏用户行为天然具有较强的可观测性。
一个用户看到广告之后,可以产生一系列连续行为:观看、点击、试玩、安装、打开游戏、留存、付费……相比单纯的曝光或点击,这些行为能够形成更完整的转化链路。
而效果广告最需要的,恰恰就是这种反馈。
第三,是游戏广告本身正在变得更加“可互动”。
激励视频广告让用户主动选择观看广告,可玩广告则直接把广告变成了一段可以试玩的内容。用户与广告之间不再只是“看见”与“没看见”的关系,而是可以产生更加丰富的互动数据。
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《Project Makeover》可玩广告案例展示(来自ADX海外版)
这也解释了为什么AppLovin的CEO会反复强调游戏广告的“发现”属性。
用户进入Google搜索某个产品时,通常已经存在明确需求;但在游戏中看到一个可玩广告时,用户原本可能根本没有寻找这个产品。
广告平台真正做的,是通过算法从海量商品和内容中,找到一个“这个用户可能感兴趣”的东西。
因此,游戏流量的价值并不只在于“有多少人”,更在于:这些人能够产生多少行为,以及这些行为能否被机器理解、预测和转化。
这可能也是未来游戏广告竞争进一步升级的关键。
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当AI进入买量,行业发出什么信号?
AppLovin平台约200亿美元的年化广告支出规模,真正值得游戏行业关注的,并不是一个单独的数字。
更重要的是,它展示了一种正在发生变化的广告逻辑:游戏流量正在从“帮助游戏找到玩家的渠道”,变成一种能够承载用户理解、行为预测和效果转化的广告基础设施。
AppLovin向游戏之外扩张,本质上也是在验证这套能力能否迁移到更多消费场景。至于这种扩张最终能够达到多大规模,目前仍然需要更多时间和市场数据验证。
但对于游戏行业而言,一个相对明确的变化已经出现:当AI越来越深入买量环节,广告平台真正竞争的可能不再只是流量规模,而是理解用户的能力、处理行为数据的能力,以及把一次广告曝光转化成真实用户价值的能力。
而游戏,正在成为这套AI广告体系中一个越来越重要的数据与流量场景。
引用来源:《AppLovin grows 60% Y/Y rounding to $20bn in annual platform ad spend》
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