[261105] 앱러빈(APP) Q3 어닝콜 정리

1. 핵심 이슈

• 매출 $21.8억 (+55% YoY, +14% QoQ). 매출과 조정 EBITDA 모두 가이던스 상단을 상회 (매출은 약 $1억 상회). 전 분기 대비 매출 증가폭이 $2억 이상으로 역대 최대
• 순이익 $14.4억 (+72% YoY), 순이익률 66%. 조정 EBITDA $18.4억 (+59% YoY), 마진 84% (YoY 약 +190bp)
• 신규 세대 모델을 3분기에 부분적으로 적용했고 성과가 좋았다고 함. 광고주의 목표 광고수익률(ROAS) 내에서 집행되는 지출이 늘고 예산이 확대됨
• 게이밍은 YoY 50% 가까이 성장하며 신규 모델 부분 적용과 맞물려 재가속
• 이커머스 등 컨슈머 광고주 지출은 QoQ 두 자릿수 증가, YoY 세 자릿수 증가
• 4분기 가이던스: 매출 $23.65–23.95억 (YoY 약 +43–44%, QoQ +8–10%), 조정 EBITDA $19.95–20.25억
• 자사주 매입 승인 한도 $32억 추가, 현재 총 한도 $36억 (10월 말 기준)

항목	3분기 실적
매출	$21.8억 (YoY +55%, QoQ +14%)
순이익	$14.4억 (YoY +72%), 순이익률 66%
조정 EBITDA	$18.4억 (YoY +59%), 마진 84%
조정 EBITDA QoQ flow-through	87% (전분기 대비 증가한 매출 중 조정 EBITDA 증가로 이어진 비율)
잉여현금흐름(FCF)	$14억 (조정 EBITDA의 77%, 2분기는 53%)

참고 : 용어

• Axon: 앱러빈의 광고 예측·매칭 모델. 이번에 차세대 모델을 부분 적용함
• MAX: 앱러빈의 모바일 게임 광고 중개(mediation) 플랫폼
• ROAS: 광고비 대비 매출. 광고주의 성과 지표
• 인크리멘탈리티 스터디: 광고가 없었을 때 대비 추가 성과가 얼마나 늘었는지 검증하는 테스트
• 컨슈머(consumer) 버티컬: 게임 외 광고주(이커머스 등) 영역. 앱러빈은 한 개의 경매에서 게임과 컨슈머 광고주가 함께 경쟁한다고 설명함
• 픽셀: 이커머스 광고주가 사이트에 설치해 성과를 추적하는 코드

2. CEO 발표 (Adam Foroughi)

차세대 모델 부분 적용

• 지난 분기에 설명한 아키텍처 변경을 기반으로 만든 차세대 모델을 3분기에 부분 적용함. 기술적 복잡도 측면에서 Axon 2.0 전환과 비슷한 수준의 작업이라고 함
• 광고주는 목표 ROAS 안에서 더 많은 지출을 수익성 있게 집행했고 예산이 확대됨
• 아직 부분 적용 단계이며 전환이 남아 있음. 기존 아키텍처보다 최적화 여지가 크다고 설명함
• 데이터가 적은 영역(신규 광고주, 소규모 광고주, 신규 카테고리)에서 성능 개선이 가장 크다고 함. 컨슈머 버티컬이 여기에 해당
• 모델 성과가 분기마다 일정하게 나오지는 않고 주기를 약속하지는 않는다고 함
• 모델 학습 투자가 늘었음에도 서빙 최적화로 데이터센터 비용은 매출 대비 비율이 하락. 투자는 수익에 연동해 집행한다고 설명함

컨슈머

• 컨슈머는 또 한 번 강한 분기였고, 4분기는 이들 광고주의 연중 성수기. 4분기를 잘 준비된 상태로 맞이하고 있다고 함

장기 및 내년 초점

• 한 개의 경매로 여러 광고주 카테고리를 운영. 게이밍은 계속 개선되고 컨슈머는 성장 여력을 더하며, 장기적으로 연 약 30% 성장이 가능하다고 봄. 가능하면 이를 상회하겠다는 입장
• 내년 초점: 모델 전환 완료와 그 위의 최적화, 기존 고객 지출 확대와 신규 고객 획득 가속, 크리에이티브 도구와 광고 형식 개선, CTV 노력 확대
• 지난 분기에 실적 부진 원인을 설명했고, 해결됐으며 사업이 다시 가속한다고 말한 내용이 이번 분기 숫자에 나타났다고 언급함

3. 실적 세부 (CFO Matt Stumpf)

• 매출 $21.8억 (YoY +55%, QoQ +14%). 가이던스 상단을 약 $1억 상회. 주로 모델 개선에 따른 핵심 모바일 게임 사업이 견인했고 컨슈머 버티컬이 계속 확대됨
• 순이익 $14.4억 (+72%), 순이익률 66%, 조정 EBITDA 마진 84%
• 조정 EBITDA $18.4억 (+59% YoY, 마진 YoY 약 +190bp). QoQ 조정 EBITDA 전환율 87%
• 데이터센터 비용은 인프라팀의 최적화로 매출 대비 비율이 하락. 기존 모델 학습과 신규 모델 개발용 컴퓨팅 투자를 늘린 상황에서도 그러했다고 함
• 마진율이 아니라 EBITDA 금액과 잉여현금흐름을 기준으로 사업을 운영하며, 매출을 더 만들 기회가 보이면 비용을 투입한다고 설명함
• FCF $14억 (조정 EBITDA의 77%, 2분기 53%). 2분기는 현금 세금 납부 시점 영향으로 낮았음. 연간 FCF 전환율은 조정 EBITDA의 약 70–75% 예상 유지
• 이번 실적 시즌에 대형 디지털 광고 플랫폼들의 3분기 매출 성장률은 약 10%에서 20%대 중반 사이였고 앱러빈은 55%였다고 비교함. 매출의 약 65%를 FCF로 전환

4. 전망

4분기(2026년) 가이던스

항목	가이던스
매출	$23.65–23.95억 (YoY 약 +43–44%, QoQ +8–10%)
조정 EBITDA	$19.95–20.25억 (YoY 약 +43–45%)
조정 EBITDA 마진	84–85% (실적 발표 자료 기준)

• 가이던스 중간값 기준 2026년 연간 매출과 조정 EBITDA 성장률은 모두 50% 초과
• 가이던스 반영 내용: 정상적인 계절성, 컨슈머 버티컬의 추가 확대, 이미 적용되어 성과가 나고 있는 모델 개선, 신규 모델 개발용 학습 컴퓨팅 투자 지속
• 가이던스 원칙은 이전 분기와 같음. 그 시점에 알고 있는 것을 기준으로 제시
• 게이밍과 컨슈머의 분리 가정은 공개하지 않음. 두 부문 모두 4분기 계절적 강세가 있고 가정은 일관되게 유지
• 장기 연 약 30% 성장 가능성 유지

5. 고객 / 광고 공급 / 사업 동향

컨슈머(이커머스) 고객 획득

• 레퍼럴(추천) 프로그램과 파트너십은 아직 진행 중이고 다분기·다년의 흐름. 신규 고객 유입 속도가 빨라지고 있다고 함
• 신규 고객은 캠페인을 최적화하고, 인크리멘탈리티 스터디로 효과를 입증한 뒤 장기적으로 집행을 확대하는 단계를 거침
• 앱러빈 팀을 거친 고객의 성공 확률이 높음. 셀프서비스는 정교한 광고주는 성과를 내지만 초소규모 SMB가 바로 쓰기에는 아직 이르다고 함
• APAC에서 픽셀 수 증가가 큰 이유로, 아시아 공급망을 활용해 특정 제품용 사이트를 새로 만드는 광고주가 많고 귀속(attribution) 구조가 단순하기 때문이라고 설명함. 북미 광고주는 대기업이라 도메인 하나로 시작하는 경우가 많음. 픽셀 수만으로 APAC의 침투율이 더 높다고 해석하지는 말라고 덧붙였고, 귀속 구조가 단순한 소수 광고주가 많은 픽셀을 만든 것일 수 있다고 함

크리에이티브와 광고 형식

• 광고가 길고 전체 화면이라 100% 노출되고 평균 35초 이상 시청된다고 함. 광고 소재 수와 품질의 조합이 규모를 만든다는 설명
• 이커머스용 다이내믹 제품 광고와 생성형 AI 영상 제작은 둘 다 중요. 광고 형식은 향후 몇 년간 크게 진화할 것으로 예상

공급(MAX)

• MAX 시장의 공급은 여전히 강한 두 자릿수 성장. 다른 광고 영역은 공급 증가와 그 가치가 대체로 빠르지 않아 매우 낮은 두 자릿수에서 한 자릿수 수준일 것이라고 봄
• MAX 성장의 두 축은 공급 증가와 단가 상승. 경쟁사보다 기술 개선 속도를 높여 시장보다 빠르게 성장해왔다고 설명함

CTV

• 파일럿 캠페인 진행 중이며 제품이 유망해 보인다고 함. 초기 단계라 단기에 숫자에 기여할 것으로 기대하지 말라고 함
• CTV에는 상위 퍼널부터 성과까지 아우르는 성과형 광고 상품이 없어 첫 진입 기회로 본다고 설명함

데이터

• 모델에는 더 많은 데이터가 필요하고 레퍼럴, 자체 광고, 데이터 인수 등 다양한 방법을 찾고 있음. 급하지는 않다고 함
• 인수 구상: 과거 MoPub 인수처럼 가치 있는 데이터·고객 관계를 사서 고객을 빠르게 플랫폼에 들여오는 방식

6. 주주환원 / 재무

• 3분기 자사주 매입 및 원천징수 4.1백만 주, $14억 (2분기 대비 크게 증가). 분기말 발행주식 331백만 주
• 자사주 승인 한도 $32억 증액, 현재 총 한도 $36억 (10월 말 기준)
• 프로그램 시작 이후 누적 104백만 주(매입 및 원천징수 합계), $94억 (평균 주당 $90), 같은 기간 FCF의 85%를 환원
• 희석 가중평균 주식 수 8분기 연속 감소 (YoY 약 -2%)
• 현금 $31.7억, 장기 부채 $35억. 순레버리지는 조정 EBITDA 대비 0.1배 미만 (장기 운영 목표는 약 1배)
• 추가 매입 시기: 3분기에 주가와 내재가치 사이의 괴리가 있다고 보고 기회적으로 매입을 늘렸고, 앞으로도 그럴 수 있다고 함
• 연간 FCF 전환율 약 70–75% 예상 유지

7. 질의응답 핵심

질문자	질문	답변 요약
James Heaney	차세대 모델의 가장 큰 개선점과 전체 적용 시점, 4분기 QoQ 8–10% 가이던스	더 큰 모델과 더 많은 컴퓨팅으로 더 나은 출력을 내려는 목표. 이미 적용 시작했고 성과가 좋음. 전체 적용 시점이나 진행 속도는 약속하지 않음. 기존 세대보다 최적화 여지가 큼. 가이던스는 그 시점에 알고 있는 것(계절성, 이미 적용된 모델 개선, 데이터센터 비용 증가)을 기준으로 작성
Jason Bazinet (Citi)	레퍼럴 프로그램 진행 상황	아직 진행 중이며 다분기·다년의 흐름. 신규 고객 유입 속도가 빨라지고 있음. 고객이 캠페인을 최적화하고 인크리멘탈리티 스터디로 효과를 입증한 뒤 확대하는 과정이 필요
Matthew Cost (Morgan Stanley)	신규 모델로 게이밍 성장 여력이 달라졌는지, CTV 비중	약속한 것은 장기 연 30% 성장. 하나의 경매 구조라 한 부문만 따로 판단하기 어려움. 새 모델이 더 정확하고 최적화 여지가 커서 게이밍도 더 높은 성장이 가능하나 30%를 위해 필수는 아님. 컨슈머는 세 자릿수 성장 중. CTV는 파일럿 진행 중이고 단기 기여를 기대하지 말라고 함
Benjamin Black (Deutsche Bank)	컨슈머 데이터 플라이휠이 전환점에 이를지, 연휴 예산과 1분기 계절성	데이터 밀도와 모델 아키텍처는 함께 가야 함. 새 아키텍처는 더 큰 모델 학습을 가능하게 하며 데이터는 계속 부족할 것. 4분기는 정상 패턴을 따를 것으로 보고 아직 연휴 시즌 초입. 같은 광고주라도 4분기 후 1분기는 약함. 그래도 고객 획득 속도 덕분에 성장은 가능하다고 함
Stephen Ju (UBS)	이커머스 입찰자 유입으로 경매 가격이 오르고 ROI가 압박받는다는 광고주 우려	3년 전보다 사업이 훨씬 커졌고 광고주의 ROAS도 더 강해졌다고 함. 예측이 정확해질수록 가격을 더 정확하게 매김. CPM이 오를 수는 있으나 전환율이 올라 ROAS는 개선. 업계 점검은 일부 표본만 본다는 한계가 있다고 봄
Robert Coolbrith (Evercore)	모델이 미디어 유형별로 일반화될 수 있는지, 브랜드 퍼포먼스	일반화 가능성이 있다고 함. 성과 측정이 가능한 퍼포먼스 광고주 예산은 앱으로 이동할 것으로 봄. 앱 광고 시장은 소셜·검색 다음으로 큰 기회 중 하나라고 설명
Clark Lampen (BTIG)	모델 성공이 가용 인벤토리를 늘리는지, 자사주 매입 유연성	MAX 시장은 수십억 달러 규모이며 단일 공급원으로 큰 변화를 만들기는 어려움. 컨슈머로 같은 사용자에게 보여줄 광고 구성을 다양화하는 것이 단기·중기 핵심. CTV는 장기 공급 확대 기회. 3분기에 괴리를 보고 기회적으로 매입을 늘렸으며 앞으로도 가능하다고 함
Martin Yang (Oppenheimer)	다이내믹 제품 광고가 영상의 대체인지, 이커머스 학습 기간	둘 다 필요. LLM 기반 소재 제작이 좋아지고 광고 형식도 더 만들 것. 광고주는 새 플랫폼에서 검증하려 하고 인크리멘탈리티 스터디도 필요해 램프업은 느릴 수 있음. 신규 모델은 데이터가 적을 때 더 빠르게 학습
Rob Sanderson (Loop Capital)	컨슈머 신규 고객 전환, 크리에이티브가 장벽인지, 데이터 충분성	앱러빈 팀을 거친 고객의 성공 확률이 더 높음. 초소규모 SMB가 바로 쓰기는 아직 이르다고 함. 크리에이티브는 장벽이라기보다 소재를 많이 넣을수록 규모가 커지는 요소. 이번 분기는 신규 데이터 투입 없이도 최고 분기였음. 데이터 확보는 중요하지만 급하지 않다고 함
Shweta Khajuria (Wolfe)	매출 가시성과 지속성 근거	지난 16분기 중 15분기가 매우 좋았다고 설명. 16분기 중 14분기에서 가이던스 상단을 상회했다고 언급. 컨슈머가 초기라 미래를 예측할 KPI를 제공하기는 어려움. 모델 개선과 데이터 증가는 예측하기 어렵지만 상방 요인
Ralph Schackart (William Blair)	이번 모델 업데이트를 Axon 3.0으로 볼 수 있는지, 경쟁 상황	기술적 복잡도로는 Axon 2.0 수준. 사업 측면에서는 소비자용 AI 회사가 아니라 모델 버전을 따로 부르지는 않음. 부분 적용 중이며 더 긴 로드맵을 제공. 다른 회사들이 잘하는 것이 앱러빈을 압박하지 않는다는 점이 이번 분기에 확인됐다고 함. 지난 분기 부진은 다른 회사의 성장 때문이 아니라 자체 실수(foot fault)였다고 언급
Brian Smilek (J.P. Morgan)	장기 30% 성장 중 신규 모델과 신규 고객의 비중, 가이던스 내 게이밍 가정	장기 성장의 구성은 예측하기 어려움. 신규 고객은 컨슈머에서 중요한 요소. 분기마다 게이밍 또는 컨슈머가 번갈아 상승할 수 있음. 가이던스는 게이밍·컨슈머 가정을 공개하지 않으며 두 부문의 계절적 강세와 이미 적용된 모델 개선을 반영
Alec Brondolo (Wells Fargo)	데이터 인수형 M&A의 이상적인 대상, APAC 이커머스 고객이 많은 이유	데이터·고객 관계를 사서 고객을 빠르게 들여오는 구조가 이상적이며 MoPub 인수와 같은 방식. APAC은 아시아 공급망 활용 광고주가 특정 제품 사이트를 새로 만들고 귀속 구조가 단순해 픽셀 수가 많음. 북미는 대기업이라 도메인 하나로 시작
Omar Dessouky (BofA)	실시간 자가학습에 따른 3–5% 성장 효과가 이번에도 있는지	모델에는 항상 강화(자기 학습) 효과가 있음. 이를 별도 수치로 분리해 보지는 않음. 지난 16분기 동안 거의 매 분기 A/B 테스트에서 상승을 확인했고 마지막 분기만 예외였음. 예측하기 어렵지만 모두 합쳐 성장에 복리로 기여
Jim Callahan (Piper Sandler)	MAX 공급 성장, 공급 취득 비용	여전히 강한 두 자릿수. MAX 성장은 공급 증가와 단가 상승 두 축. 단가가 오르면 퍼블리셔 지급이 늘거나 자사 기술이 그만큼 개선돼야 함. 지난 4년의 혁신은 후자였다고 설명
Vasily Karasyov (Cannonball)	테이크 레이트의 방향, 컨슈머와 게이밍의 차이	테이크 레이트는 사후에 나타나는 결과라 공개하거나 최적화 대상으로 삼지 않음. 하나의 경매라서 게이밍과 컨슈머 입찰가가 서로 비슷한 수준에서 경쟁. 경쟁사보다 기술이 앞서면 더 가져갈 수 있다는 설명
Tim Nollen (Macquarie)	중개 플랫폼의 데이터 소유권	MAX 경매에서 접근 가능한 데이터는 낙찰 여부와 낙찰·패찰 가격뿐. 다른 입찰자가 낸 광고 내용은 알 수 없음. MAX를 설계할 때 모든 입찰자가 같은 데이터 접근권을 갖도록 공정한 시장으로 만들었다고 설명
Matthew Swanson (RBC)	컨슈머 고객 온보딩 학습 곡선, 고객 선별	새 플랫폼이라 학습이 필요. 광고가 실제로 오래 시청되는 형식에 익숙하지 않은 광고주가 많음. 매체 구매자와 대행사가 익숙해지면 플레이북이 표준화됨. 정교한 고객을 우선 목표로 하며 파트너십이 이에 적합한 방식