文｜Eric

广告玩家图鉴是Morketing推出的最新专栏，希望带大家进一步了解数字营销行业的“玩家”们，从他们的企业经营变化洞察行业发展新趋势。

在数字广告与科技加速融合的浪潮中，AppLovin的转身正引发行业聚焦。这个从移动游戏赛道崛起的玩家，正以 AI 广告技术为核心，在全球广告科技舞台上重新定位自己。

不过，它上半年的路并不好走：先是以9亿美元剥离年入超百亿的游戏业务；紧接着又在做空机构的质疑声中，交出了一份亮眼财报：总营收同比增长40%至14.8亿美元，盘后股价大涨15%，用业绩回应了市场疑虑。

更关键的是，CEO Adam Foroughi在一季度财报电话会议上，明确了未来三大战略：深耕 AI 技术、拓展广告边界、布局电商新赛道。这绝非抽象口号，而是支撑其从游戏公司向AI广告科技平台转型的核心支柱。

游戏公司？

不，是广告公司

2025年上半年，AppLovin做出了一项关键战略转型：果断剥离其全部游戏业务，以9亿美元将旗下游戏资产卖给Tripledot Studios。在当季财报电话会上，CEO Adam Foroughi直指核心目标：此举是为了“全力聚焦广告业务”。

在解读这一举动之前，我们不妨先了解一下Applovin的前世今生：

在市场的认知中，Applovin似乎总伴随着“游戏公司”的标签，但实则不然，Applovin的业务范围自始至终都与暴雪、育碧等游戏巨头不同。后者是更加纯粹的游戏开发商，比如暴雪孵化出了《守望先锋》与《魔兽世界》等经典IP，而Applovin诞生于2012年，移动游戏市场兴起的年代，因此它的核心业务则锚定在了移动游戏的变现以及助力开发者获客上。

当时，大量中小游戏开发者虽有创意，却深陷推广难、盈利难的困境。AppLovin凭借在用户获取和流量变现上的专业能力，为这些开发者量身定制解决方案，帮他们跨过起步阶段的障碍。通过与众多中小游戏项目深度合作，AppLovin不仅在行业内崭露头角，更积累了海量游戏行业数据和广泛客户资源，为后续业务拓展打下坚实基础。

那，它的游戏标签是在何时被贴上的？

2018年是Applovin变革的一年，依托前期积累的资源和对市场趋势的精准判断，它迈出了关键一步：成立内部移动游戏部门Lion Studios，正式进军游戏开发领域。这也标志着它从单纯的游戏服务提供商，向产业链上游的开发者角色转型。

此后，AppLovin开启大规模收购，将Athena Studio、Belka Games、PeopleFun、Machine Zone等十家特色工作室收入麾下，其中最出名的一家是Magic Tavern。借助这些收购，它迅速构建起多元游戏矩阵，多款手游在全球市场表现亮眼。

到了2024年，Applovin的应用收入已经同比增长3%到了15亿美元，似乎看起来游戏业务仍然是一条向上与扩张中的业务线，Applovin为什么要选择放弃呢？

从主观上来看，或许是因为广告仍然是Applovin的初心，Adam Foroughi也坦言，广泛收购游戏工作室的原因，也是为了帮助训练机器学习模型，提供数据。

更加实际的来看，还是因为广告业务太赚钱了，做游戏赚的钱远远不如做广告来的钱快。自2023年Applovin旗下自研的AI广告引擎AXON升级到2.0版本后，其广告业务收入已经实现了连续九个季度的成长，在今年的Q1季度更是实现了同比增长71%到11.59亿美元的成绩。

因此，Applovin更希望能将资源集中，注入到改进广告创意体验，目标是让广告主能更轻松地优化广告活动中。

市场对此也是买账。虽然宣布卖游戏时股价抖了一下，但长线看，投资者认准了它聚焦高增长广告业务的路子。从2024年年初到2024年年底，在短短一年时间里累计涨幅高达627%，领跑整个美股。连英伟达都被甩在身后，这背后虽然有一半是靠AI风口，但更靠广告业务实打实的业绩撑着。业务模式清爽，投资者看明白、敢下注，估值自然水涨船高。

不过，纵观其发展历程，买量起家，涉猎过开发者业务，是什么让它们将目光聚焦在了广告业务上呢？

答案是AI。

“AI一哥”，

为什么如此坚定“All In AI”

相较于游戏公司，Applovin更像是一家AI公司，在它的战略版图中，AI技术始终是最核心的驱动力。Adam Foroughi也再一次强调要“利用AI快速发展持续优化模型，为合作伙伴创造更大价值，巩固平台性能领先地位。”

与其他广告技术公司死磕大模型不同，Applovin 的核心竞争力，藏在它自主研发的AI广告引擎AXON2.0里。这款2023年上半年推出的引擎，经过持续迭代升级，成了广告业务爆发的关键推手。

AXON2.0的强大，首先体现在它的机器学习算法和自我优化能力。从业务角度来理解的话，就是它能够通过深度学习模型深挖用户的点击、安装、付费等行为数据，实时调整广告匹配策略，从而去提高ROI与ROAS等更加务实的指标。Adam Foroughi甚至说，AXON从1.0到 2.0的升级，堪比ChatGPT-3.5到4.0的跨越，足见技术跃升之大。

其次，体现在数据训练上，Applovin利用了联邦学习技术，这是AI模型训练中的惯用手段，简而言之就是为了在防止数据泄露的情况下，解决数据孤岛的问题。既能严格保护用户隐私，又能利用分散数据训练模型，轻松应对iOS隐私政策对数据追踪的限制。

更关键的是，AXON2.0的预测算法能评估每一次潜在广告展示，帮广告主精准找到最可能下载或付费的用户。而AppLovin的收入直接和广告实际效果挂钩，是由第三方平台评估，不按固定费用收，这就倒逼引擎不断进化，效率越来越高。

上文也提到，Applovin是希望广告业务能更加自动化，AI在其中又起到了哪些作用呢？主要有两点：

一是在投放精准度上，它能通过机器学习实时分析用户行为，从年龄、性别到兴趣偏好，多维度给用户贴标签、画画像，再动态调整策略。

二是广告素材创作也被AI彻底改变，SparkLabs作为Applovin旗下的创意工具，能用AI自动生成动态视频等素材实现降本增效。官方数据显示，它生成的语音让广告成功率飙涨118%；视频、可试玩等各类广告里，用生成式AI的素材数量直接翻了 2.2 倍。广告主能快速测试不同创意，很快找到最优方案。

总的来看，和大部分AI驱动的MarTech机构一样，Applovin的竞争壁垒其实也是源自于数据飞轮的闭环。

它手里的数据家底相当厚：截至2025年，每天连接超14亿活跃用户，并且通过收购广告聚合平台MAX、数据归因平台Adjust等，完善了“数据-算法- 广告主预算-流量”的飞轮，也就是数据越多，算法越准；算法越准，越能吸引广告主砸钱；广告主来了，流量和数据又会更多，形成正向循环。

不过无论是AI还是广告，本质上仍然是Applovin对目前业务的发散，那它未来是否会有出现新的增长曲线呢？

Applovin自己给出的答案是：电商。

AI为本，

向电商找增量

在Q1的财报会议中，Applovin还透露出了一个重要信息，在未来的一段时间内，电商会是重要的发展方向之一。虽然是全新的业务，但得益于其AI的强大，新业务的开拓也算不上艰难。

核心在于电商与游戏广告的底层逻辑高度相通。两者均以用户行为数据为基础，依赖AI算法实现精准匹配，游戏广告需定位高付费意愿玩家，电商广告则要锁定潜在购买用户，AXON引擎的用户画像技术可直接复用。例如，AppLovin的广告平台能够每日触达超过10亿移动游戏用户，这一庞大且高活跃度的用户群体为电商广告的精准投放提供了优质的流量基础。

另外，两者都追求ROI最大化，游戏广告靠LTV量效果，电商广告聚焦即时转化，而AXON的动态优化能力能适配两种场景。此外，游戏广告积累的创意生成、实时竞价等技术，可无缝迁移至电商领域。

具体来看，Applovin为电商业务做了哪些独特的产品创新？

首先，其核心平台AppDiscovery在AXON赋能下，实现了投放全流程的自动化，也就是说广告主可通过平台及测试中的电商专属方案，完成从创意生成到效果优化的全链路管理。

其次，AXON的预测算法会评估每一次广告展示的潜在价值，代表广告主智能出价，确保预算精准投向高转化概率用户。这种按效果付费的模式，深受电商品牌青睐。

此外，在上文就频频提到的AI创意工具SparkLabs也延伸至电商领域，能快速生成商品展示视频、促销文案等素材，天，帮助电商广告主快速响应市场变化。

而在具体的策略上，AppLovin采取了“全球化覆盖+生态合作”。前者直白而言就是靠AppDiscovery平台进行多语言、多地区投放，帮助跨境电商品牌触达全球用户。

而后者，则是积极构建合作伙伴生态，比如年初Applovin就与易点天下等企业联手，深化在电商营销领域的服务能力。这种合作既丰富了数据维度，也拓宽了服务场景，让AI技术在直播电商、社交购物等新兴模式中快速落地。

未来，随着AXON引擎持续吸收电商交易数据、物流信息等多维度洞察，其对消费趋势的预判能力或许将进一步增强。这种技术迭代与市场需求的共振，将推动AppLovin在电商广告市场占据更大份额。

结语

从移动游戏服务起家，到布局游戏开发，再到剥离游戏业务聚焦AI广告，AppLovin的每一步转型都紧扣行业脉搏。如今，AXON引擎的技术突破为其广告业务注入强劲动能，而电商赛道的拓展更展现出AI 技术的跨场景穿透力。

市场用全年超过627%的股价涨幅回应了它的战略定力，连续九个季度增长的广告收入印证了技术路径的正确性。当AI持续深化对用户行为的理解，当广告与电商的融合不断加深，AppLovin正从“游戏出身的广告玩家”，蜕变为全球广告科技领域不可忽视的创新力量。

这场以AI为笔、以数据为墨的转型故事，或许才刚刚进入高潮。