Warum ist diese Werbeplatzierungsplattform der „100-Milliarden-Euro“-Wels, der den Markt dominiert?

Ein Unternehmen hat seinen Aktienkurs in den vier Jahren nach seiner Börsengang fast vervierzigfacht und hat sogar NVIDIA, dessen Wachstum über 200 % lag, in den Schatten gestellt. Viele Menschen würden es womöglich intuitiv in die Kategorie der "Hexenaktien" einordnen.

Aber wenn man sich die Gewinnberichte des Unternehmens ansieht, wird man feststellen, dass dies alles kein leerer Hype ist: Das Jahresgewinn liegt über 4 Milliarden US - Dollar, und der Nettoeinnahmen sind um über 300 % gegenüber dem Vorjahr gestiegen. Angesichts seiner Rentabilität scheint die Entwicklung des Aktienkurses sogar gerechtfertigt.

Dieses Unternehmen namens AppLovin ist nicht das typische berühmte Unternehmen, das uns bekannt ist: Es gibt keine aufsehenerregenden Produktvorstellungen, keine auf den Schlagzeilen erscheinenden "erstaunlichen" AI - Errungenschaften und auch keine Mythen über plötzlich berühmte Gründer. Doch auf dem globalen Werbemarkt ist es eine starke und diskrete Geldmaschine.

AppLovin hat keine Large Language Models entwickelt, sondern hat mit seinem eigenentwickelten Werbe - Engine - System Axon eine weltweit führende Plattform für mobile Werbeplatzierungen aufgebaut. Es ist keine Inhaltsplattform, versteht aber die Präferenzen und Verhaltensweisen der Nutzer besser als soziale Netzwerke. Seine Kunden sind nicht Endnutzer, sondern Millionen von App - Entwicklern und Werbetreibenden weltweit. Und was es verkauft, ist nicht nur Traffic, sondern die Fähigkeit, dass jeder eingegebene Dollar einen echten Mehrwert bringt.

Im Vergleich zu den Internetriesen, die sich seit langem auf dem Werbemarkt etabliert haben, ist AppLovin eher eine in das System integrierte, stumm arbeitende kommerzielle Infrastruktur: Ein nüchterner Glaube an Technologie, eine exzellente Umsetzung von Engineering - Projekten und eine kontinuierliche Verbesserung jeder einzelnen Phase des Werbesystems haben schließlich die Art der Zusammenarbeit zwischen Werbetreibenden, Entwicklern und der Plattform neu gestaltet.

Sein Leitmotiv lässt sich in einem Satz zusammenfassen: "Challenge the status quo" (Die bestehende Ordnung herausfordern).

Einen Riss aufreißen: Das Vertrauensfundament für Werbetreibende schaffen

In einer Branche, in der die Plattformregeln bereits festgelegt sind, ist die Fähigkeit, diese Regeln "neu zu schreiben", am seltensten und hat auch die größte Potenzial, die Branchenhierarchie zu verändern.

In der hoch entwickelten Branche der mobilen Werbung hat die mobile Werbeaggregationsplattform AppLovin, die kleine und mittlere App - Entwickler mit Werbetreibenden verbindet, einen kaum bemerkbaren Riss aufgerissen: Neben der Erstellung von Inhalten und der Aufbau von Plattformen wird auch der Effekt respektiert.

Seit seiner Gründung im Jahr 2012 war die Monetarisierung eigener Apps immer der Hauptanteil der Einnahmen von AppLovin, was auf die gut entwickelte Entwickler - Ökosystem zurückzuführen ist, das AppLovin in der Vergangenheit aufgebaut hat. Der andere Teil der Einnahmen stammt aus der Vermittlung von Werbeverträgen und wird als Differenz oder Provision verbucht.

Der Wandel in der Einnahmenstruktur begann im Jahr 2023. Mit der Einführung des Werbe - Engines AXON 2.0 stieg die Effizienz des Werbenetzwerk - Geschäfts erheblich. Immer mehr Kunden wollten die Kaufverhandlungen für Traffic dem System überlassen, sodass der Anteil dieser Einnahmen schnell anstieg und jetzt bereits 70 % des Gesamtumsatzes ausmacht.

Dieser Wandel ähnelt dem Weg, den Apple 2011 ging, als es im App Store den In - App - Kauf (IAP, In - App - Einkauf) einführte: Der IAP ist nicht nur eine einfache Zahlungsschnittstelle, sondern hat das Geschäftsmodell von Apps verändert. Es hat den einmaligen Kauf in einen nachhaltigen Betrieb umgewandelt und "Inhalte" in "Dienste".

In dem hoch entwickelten Markt der Performance - Werbung, der von den führenden Spielern dominiert wird, hat AppLovin nicht nur die Konversionseffizienz verbessert - es hat die Plattform für die Platzierung von mobilen App - Werbung von einer "manuell gesteuerten Strategie" in ein "automatisiertes System" verwandelt. Es hat nicht versucht, die Traffic - Menge oder die Komplexität des Modells zu übertreffen, sondern hat sich für einen anderen Ansatz entschieden: Durch genauere Prognosen, stabilere Konversionen und niedrigere Kosten für den Cold - Start lässt es die Kunden sicher sein, dass ihr Geld "besser angelegt" wird.

Die Kunden äußern sich sehr direkt: "Meta kann Ihnen helfen, die Leute zu finden, die möglicherweise auf Ihre Werbung klicken. AppLovin kann Ihnen helfen, die Leute zu finden, die bereit sind, viel Geld auszugeben." Hinter diesen Worten stecken zwei verschiedene Modellansätze.

Bei AppLovin ist der Entscheidungsweg sehr einfach und direkt. Sein ROAS (Return On Advertising Spend, Werbeausgaben - Rendite) - Modell ist äußerst präzise und liegt fast am tatsächlichen Wert (≈1). Für Werbetreibende, die täglich Millionen von Dollar an Budgets verwalten, bedeutet diese kleine Differenz, dass sie die Entscheidungsgewalt sicher an das System abgeben können, anstatt auf manuelle Strategien zu vertrauen. Das Modell kann automatisch die "richtigen Leute" finden.

AppLovin strebt nicht nach einer hohen Anzahl von Klicks oder einer schnellen Konversion, sondern danach, dass die Investitionen "lohnen". Ein Branchenvertreter hat diese Differenz bildhaft erklärt: "Auf anderen Plattformen können Sie mit 10 Dollar fünf Konversionen erzielen, aber insgesamt nur 20 Dollar an Käufen generieren. Bei AppLovin können Sie mit denselben 10 Dollar vielleicht nur zwei Konversionen erzielen, aber der Gesamtwert dieser beiden Nutzer beträgt 100 Dollar." Der Schwerpunkt liegt nicht auf der Anzahl der angebotenen Personen, sondern darauf, die richtigen zu wählen.

Die präzise Bewertung des Wertes zeigt sich nicht nur in der Qualität der Nutzer, sondern auch in der zeitlichen Dimension. Die Branche verwendet in der Regel einen Rückzahlungszeitraum von sieben Tagen, während AppLovin diesen Zeitraum auf 28 Tage verlängert, um die Verhaltensweisen der "spät ankommenden, aber hochwertigen" Nutzer zu erfassen. In der Realität treffen viele Nutzer erst nach ein bis zwei Wochen ihre Entscheidungen. Wenn man nur die kurzfristigen Konversionen betrachtet, kann das Modell diese Nutzer möglicherweise als "nicht effektiv" einstufen und so potenzielle Nutzer verpassen.

Selbst in der schwierigsten Phase des Cold - Starts kann AppLovin schnell ein Modell erstellen und die Werbung platzieren. Im Gegensatz zu anderen Plattformen, die von den Werbetreibenden eine Vielzahl von Parametern manuell eingeben lassen müssen, benötigt AppLovin nur die grundlegenden Informationen, um das System schnell lernen zu lassen und die Zielgruppe präzise anzusprechen. All dies basiert auf seinem weltweiten Traffic - Pool mit über 1,4 Milliarden täglichen aktiven Nutzern und seiner Fähigkeit, das Verhalten der Nutzer auf einer höheren Ebene zu verstehen.

Die Stabilität des Modells und die Zuverlässigkeit des Systems sind auch dabei, die Verteilung im Werbeökosystem zu verändern.

Die Gewinnberichte zeigen, dass AppLovin nicht nur großen Kunden dient, sondern auch eine große Anzahl von kleinen und mittleren Entwicklern. Diese Entwickler haben möglicherweise keine eigene Modellierungskapazität und verstehen die Attribution und Optimierung nicht, können aber auch bei AppLovin Werbeeinnahmen erzielen.

Hinter diesem Erfolg steckt eine Veränderung in der Traffic - Struktur: Neben den dominanten Traffic - Zugängen von Meta (Facebook, Instagram) und Google (Suche, YouTube) gibt es im mobilen Werbemarkt noch Tausende von Quellen für Long - Tail - Traffic - Apps aus kleinen Spielen, nützlichen Tools und kleinen Communities. Keine dieser Apps ist besonders groß, aber zusammen bilden sie ein "dunkles Netz" von Traffic.

Der größte Durchbruch von AppLovin in den letzten zwei Jahren war es, sich in diesem fragmentierten Markt zu etablieren. Es hat nicht versucht, die Gesamtmenge des Traffics der Riesenunternehmen zu übertreffen, sondern hat mit seiner Systemfähigkeit diese Long - Tail - Apps, die ursprünglich als "nicht lohnenswert" galten, in nutzbare Traffic - Assets umgewandelt.

Wenn die Modellfähigkeit von einer "Hürde" zu einem "Service" wird, ist die Werbemonetarisierung nicht mehr ein technisches Privileg der großen Unternehmen, sondern eine allgemeine Fähigkeit für Entwickler. Immer mehr Entwickler fließen auf die AppLovin - Plattform, was einen selbsttätigen Kreislauf bildet: Mehr Werbetreibende platzieren ihre Werbung, was zu mehr Traffic - Kanälen führt. Die Konversionseffizienz verbessert sich, die Nutzer kaufen ein, was wiederum mehr Werbetreibende anzieht. Die Effizienz der Plattform stärkt das Ökosystem, und das Ökosystem erhöht wiederum den Wert der Plattform.

AppLovin hat nicht versucht, die Traffic - Barrieren der Riesenunternehmen zu kopieren, sondern hat die Definition des Werbewerts verändert und damit die allgemeine Annahme der Branche über die "Messbarkeit der Werbeeffekte" in Frage gestellt. Es hat nicht um die Aufmerksamkeit gerungen, sondern den "Vertrauenspfad" neu gestaltet.

In dem Wettbewerb um die Performance - Werbung, der bereits in die Tiefe gegangen ist, hat AppLovin nicht auf dem Weg seiner Konkurrenten gelaufen, sondern hat für Werbetreibende und Entwickler einen bisher vernachlässigten Ausweg aufgedeckt.

Technologien, die nicht auf die neuesten Trends setzen, können weiter gehen

Die Schwankungen des Aktienkurses sind nur ein Spiegelbild der Unternehmensleistung, und die Unternehmensleistung wiederum ist nur eine Abbildung der technologischen Akkumulation. Bei AppLovin hat diese Akkumulation einen konkreten Namen: AXON. In der Gewinnberichts - Konferenz im ersten Quartal 2025 nannte der CEO Adam Foroughi es "das beste Werbe - AI - Modell der Welt".

Im Jahr 2022 und 2023, als die Large - Language - Models die Welt eroberten, versuchten fast alle Unternehmen, ihre Geschäftsprozesse mit AI zu transformieren. Viele haben große Versprechen gemacht, aber nur wenige haben tatsächlich etwas erreicht. Nach der AI - Welle bleiben in der Regel zwei Arten von Unternehmen übrig: Die einen hatten bereits eine AI - DNA, die anderen mussten sich neu aufbauen.

AppLovin ist ein seltener Fall, der zwischen diesen beiden Arten von Unternehmen liegt. Für AppLovin ist AI eher eine Ergänzung als ein Umbau von Grund auf.

Hinter diesem Ansatz steckt die jahrelange systematische Akkumulation von Werbetechnologien bei AppLovin.

Die Übernahme der Attribution - Plattform Adjust hat auch Diskussionen über die "Datenquelle" ausgelöst. Tatsächlich ist Adjust als eine der führenden Plattformen in der Branche immer neutral gegenüber allen Werbetreibenden und wird unabhängig betrieben. Die Verwendung der Daten erfordert weiterhin die Zustimmung der Kunden. Derzeit gibt es weltweit drei führende Attribution - Plattformen, und die Werbetreibenden können sich zwischen diesen Plattformen frei entscheiden.

Das Herzstück der Modellfähigkeit von AppLovin beruht nicht auf einer bestimmten Datenquelle, sondern auf der kontinuierlichen Optimierung des ROAS durch Algorithmen.

Obwohl AppLovin nicht mit "Large - Language - Models" prahlt und sich auch nicht als AI - Unternehmen bezeichnet, hat es tatsächlich die Frage "Wie sollte ein Werbesystem funktionieren?" von Grund auf neu betrachtet und neu aufgebaut.

Bei der technologischen Entwicklung verfolgen sie nicht die neuesten Algorithmen, sondern verwenden mehrere Modelle, die strukturiert kombiniert werden, um das System zu integrieren. Es ist weder ein "allmächtiges" Large - Language - Model noch eine leichte Ansammlung von kleinen Modulen, sondern ein "fehlerfreies" Engineering - System.

Alle leicht zu übersehenden Details - die Definition von Tags, die Verarbeitung von Cold - Start - Mustern, die Strategie für die Modellierung von verzögerten Rückmeldungen - werden sorgfältig bearbeitet. Selbst wenn AppLovin dasselbe Modell - Framework wie Google verwendet, können die Details in der Umsetzung sehr unterschiedlich sein. AppLovin setzt weiterhin auf die Entwicklung eigener Trainingsabläufe, Attribution - Logiken und Optimierungsverfahren für die Verlustfunktion und kopiert keine bestehenden Engineering - Muster.

Eines ihrer Prinzipien ist, dass sie nicht übermäßig auf die kurzfristige Rendite optimieren und nicht zu viele Regel - Engines einbauen, um das Modell "sauber" zu halten. Dies bedeutet, dass das System die tatsächlichen kausalen Beziehungen besser wiederherstellen kann: Wenn man eine Änderung vornimmt, ist es wahrscheinlicher, dass das Ergebnis richtig ist. Diese "unverletzbare" kausale Beziehung ist die Grundlage für die langfristige Effektivität des AppLovin - Modells.

Beispielsweise achten sie bei der Festlegung der Modellziele eher auf die genaue Rendite des ROI (Return on Investment) als auf die Steigerung der Klickrate. Bei der Datensammlung versucht AppLovin, die tatsächliche Verteilung der Nutzer bei der Werbeplatzierung so genau wie möglich wiederherzustellen, um Verzerrungen im Modell zu vermeiden. Bei der Definition der Tags wird auch die Zeitspanne und die Aktivität der Nutzer berücksichtigt, um zu entscheiden, welche Nutzer langfristig wertvoll sind und welche nur kurzfristig aktiv sind.

AppLovin erzählt keine Geschichten über die neuesten und aufregendsten Large - Language - Models - es hat keine grundlegenden Forschungen an Large - Language - Models durchgeführt, sondern sich auf die Anwendung von