Meta基本業務有何進展？

智能化布局多年，研究與應用并行。

1.FoA：廣告從量驅動向價驅動轉變，網絡效應構筑護城河

（一）用戶數：先發優勢搶占熟人社交市場，內生增長+外延并購打造護城河

復盤 Meta 的活躍用戶表現，可將其大致劃分為四個階段：1）2004-2006 年， PC 端 Facebook 注冊從哈佛校內依次擴展到其他美國大學、美國高中以及美國 工作群體；2）2006-2015 年，自移動端 Facebook（網頁版）于 2006 年推出后， 移動用戶迅速增加，同期區域擴張進展順利，亞太地區用戶保持高增。2012 年， FB 移動端原生應用發布，加速用戶向移動端的遷移。2015 年，FB 移動用戶占 比與非北美地區用戶占比分別達到 91%/86%，標志著公司成功吸收移動互聯網 時代的流量紅利，完成移動化與全球化戰略；3）2016-2020 年，隨 Messenger 脫離 Facebook 成為獨立應用，以及 Instagram 和 WhatsApp 收購完成，公司逐 步構建完善的社交平臺矩陣；多平臺的協同為Meta貢獻新的流量增長，疊加2020 年疫情帶來的居家流量紅利，推動四大平臺 MAU 五年 CAGR 達到 23%；4） 2021 年后，用戶滲透基本見頂，活躍用戶數進入個位數增長階段。截至 2023 年， Meta MAP（Monthly Active People，為公司披露的剔除重復用戶后四大平臺月 度活躍人數的加總指標）達到 39.8 億人（YoY+6.4%），占全球網民的 74%；剔 除被限制使用 Facebook 的區域后，滲透率已達到 86%。

為什么 Meta 能幾近獨占網絡效應帶來的流量紅利，在社交平臺領域中脫穎而出？ 首先，Facebook 在創設早期推出的功能在社媒領域具有開創性意義。Facebook 最早的產品定位是為在校大學生提供社交服務的在線通訊錄，與當時盛行的同類 產品 Friendster、MySpace 以及其他校內社區網站不同，其優勢在于“保護用戶 隱私”與“熟人社交”——要求用戶以真名注冊，且分享的內容僅供校友查看。 差異化定位幫助公司打響獲客第一槍，此后 Facebook 陸續推出留言墻（好友可 在該區域留言）、群組（圍繞共同主題組織社群，類似微博超話）、照片標簽（點 擊照片中的人臉進行用戶標注）、動態消息（將他人動態整理到首頁呈現，類似 微信朋友圈）等創新功能，不斷培育用戶習慣、創造并加強用戶與用戶之間的連 接，借此鞏固其社交圖譜的網絡效應。Facebook 的成功一定程度上引領了社媒 功能的迭代方向，而當其他網站推出 FB 未擁有但發展潛力大的功能時，Meta 會 采取收購或復制的方式來杜絕潛在威脅，包括模仿 Snapchat 推出閱后即焚功能、 模仿 TikTok 推出 Reels 短視頻功能、模仿 Twitter 推出公共話題討論平臺 Threads、 收購定位照片社交的 Instagram 及定位即時通訊的 WhatsApp，使 Meta 逐步成 為功能最全面的世界級社交平臺。

（二）用戶參與度與 Ad load：Reels 提升用戶參與度，商業化空間廣闊

平臺性質影響用戶參與度與 Ad load 的權衡。用戶參與度與 Ad load 間呈負相 關，且彈性隨 Ad load 提升而增強：在廣告加載占比較低的初期，廣告不過分影 響用戶體驗，因此用戶使用時長對 Ad load 變動不敏感。至一定閾值后，參與度 下滑帶來的損失會超過 Ad load 提高帶來的受益，導致單用戶收入達到峰值后開 始下降。因此，Ad load 的閾值決定單用戶廣告變現的上限，而該閾值則與平臺 性質密切相關。 我們按照內容形式（圖文/視頻）、受眾大小（公眾/垂直領域）以及傳播屬性（一 對一熟人社交/一對多廣播式傳播）對主流社交平臺進行分類。其中，視頻內容相 對圖文內容具備天然的觀看時長優勢，這意味著視頻平臺的用戶參與度通常更高；受眾規模決定網絡效應的大小，進而影響用戶粘性；熟人社交特征使產品具備需 求剛性，進一步增強用戶忠誠度。

受眾面廣+熟人社交的定位使 Meta 具備用戶粘性優勢，并部分抵消圖文內容形 式帶來的較低用戶參與度，為流量變現打下良好基礎。留存率方面，以 2015.10.01-2024.09.06 期間 AppStore 下載用戶為統計對象，Facebook、 WhatsApp 以及 Instagram 90 天留存率分別為 35%/47%/51%，在主流社交平臺 中處于第一梯隊。參與度方面，2024 年 8 月，Facebook、WhatsApp 以及 Instagram 平均單日使用時長為 46/42/72 分鐘，僅次于視頻軟件 YouTube（85 分鐘）及 TikTok（82 分鐘）。

我們如何看待 Tiktok 對 Meta 造成的沖擊？ TikTok 的指數級增長得益于用戶數量與使用時長的雙重提升，其成功并非源于 社交屬性，而是由于短視頻作為集聲音、畫面、意見領袖于一體的內容形式所帶來的優勢。在社媒總體用戶陷入增長瓶頸的背景下，任何在短時間內實現超常規 增長的產品都可能對其他產品造成分流。TikTok 在增長初期擠壓 Meta 的用戶時 長，致使 Meta FoA 在美國成年人社交視頻觀看時長中的占比在 2020-2022 年分 別同比下滑 8.7/4.4/1.3pct；但內容消費平臺流量與參與度存在天花板，難以撼動 Meta 的社交霸主地位。一方面，短視頻不是排他性的功能，在關注到短視頻高 參與度的使用特征后，各應用陸續推出短視頻模塊，如 Youtube Shorts、FB/IG Reels、Snapchat Spotlight 等，一定程度上能夠抵御用戶注意力的轉移。另一方 面，內容消費以娛樂放松為核心目的，屬于非剛性需求，使用時長不會無上限增 長。根據 SensorTower 數據，TikTok 用戶參與度已趨于平穩，24M8 的日均使用 時長為 82 分鐘，基本與 21M8 的 81 分鐘持平，顯示出短視頻平臺時長的天花 板。

Reels 尚處于提升用戶參與度階段，與 TikTok 的注意力搶奪戰拐點已現。 Instagram Reels 于 2020 年 8 月推出，允許用戶創建 15-30 秒的視頻，旨在通 過與現有功能的無縫集成吸引用戶使用，是公司面向 TikTok 流量指數級增長的 防御性措施。Reels 用戶參與度高于 IG 其他圖文形式，憑借良好的內容生態及 推薦算法驅動平臺用戶日度使用時長從 21M8 的 55 分鐘提高到 24M8 的 72 分 鐘。Meta FoA 使用時長占比也在 2023 年迎來反彈（YoY+1.7pct 至 39.1%）， 代表 Reels 作為防御性措施已初見成效，公司不再被動接受 TikTok 對注意力的 轉移。 Reels Ad load 有待提升，商業化貢獻可期。Reels 自 21M6 起開始插入全屏廣 告，由于用戶參與度與 Ad load 存在負相關關系，公司在新模塊的引流階段更加 注重培育用戶習慣而非提高廣告量。根據 24Q1 業績會及 Gupta Media 數據， Reels Ad load 及 CPM 同比增加，但仍低于 Feed 和 Stories 等傳統產品。考慮 到短視頻使用時間長、內容豐富等特征，我們認為，Reels Ad load 及 CPM 的提 升空間廣闊，有望成為公司廣告收入的新增長引擎。

（三）CPM：進入 ROI 驅動的主動提升階段

用戶的高粘性與參與度使 Meta 在廣告市場處于有利位置，而變現空間大小則進 一步取決于廣告價格。如 2.1.1 分析，CPM 的大趨勢和宏觀經濟景氣度相關，而 各媒介平臺 CPM 間的相對增速可以反映平臺廣告 ROI 的邊際變化。從絕對值上 看，21Q2-24Q2 三年間，Meta 平臺 CPM 的均值達到 4.6 美元高位，僅次于 Snapchat（5.0 美元），遠高于谷歌（3.2 美元）和 TikTok（3.1 美元）。 復盤發展歷程，Meta CPM 從被動提升（β影響）進入主動提升（α影響）階段。 FB 于 2006 年推出基于網頁的移動端產品，至 2012 年推出移動端原生應用并開 始移動廣告變現。隨移動端廣告占比收入占比提升，公司 CPM 借移動化浪潮在 2013-2015 年間實現高速增長。2017-2018 年，經濟形勢向好、消費結構升級背 景下，廣告主需求旺盛，繼續帶動 CPM 提升。2024 年，公司通過 CAPI 等數據 回補方案部分規避蘋果隱私政策帶來的限制，并借助 AI 提高廣告 ROI，從廣告 工具競爭力方面提升 CPM。

AI 工具處于起步階段，ROI 與滲透率均存在提升空間。公司推出 Advantage+廣 告工具套件，利用 MetaAI 進行實時自動化調整，以最小的投入獲得最佳的投放 效果。廣告主可以選擇“+展示位置”、“+受眾”等模塊去自動化廣告設置過程 中的某個環節，或者直接使用“+購物廣告”、“+應用廣告”等端到端自動化工 具。據公司業績會信息，A+購物廣告能夠使投放效果提高 22%。此外，Meta Lattice （根據廣泛數據點預測廣告相應效果）、Image Animation（基于圖片生成視頻）、 Video Expansion（視頻延展、變形等）陸續發布，為廣告 ROI 及 CPM 帶來充 足的提升空間。

Click-to-WhatsApp 也有望帶動 ROI 提高，彌補 WA 變現短板。Meta 廣告收入 主要來自以信息流為主要界面的 FB 和 IG，而 WA 由于即時通信的工具屬性以及 創始人提出的“無廣告”用戶契約，商業化進展始終較慢。公司最終考慮針對 B 端用戶挖掘變現機會，推出 Business API 及點擊跳轉至聊天應用的廣告形式 Click-to-WhatsApp（CTWA）。企業接入 WAAPI 后，可在 FB 和 IG 廣告上添加 行動號召（call-to-action）按鈕，客戶點擊后可直接通過 WhatsApp 與企業進行 互動，通過快速開啟與感興趣受眾的對話，提高銷售轉化率。據 23Q2 業績會信 息，Click-to-WhatsApp 日度廣告收入同比增長超過 80%。

綜合前三節的討論，我們從時間序列角度梳理 Meta 廣告收入的主要驅動因素： 1）2009-2012 年：MAU 驅動。隨 Facebook 功能完善及注冊開放，活躍用戶數 高增驅動收入增長；2）2013-2019 年：MAU+ARPU 雙輪驅動。移動互聯網浪 潮下，移動端用戶增長，同時移動端廣告收入占比提升帶動 CPM 提高，公司收 入由用戶+ARPU 雙輪驅動；3）2020 年：MAU 驅動。2020 年疫情爆發期間， 線上用戶數增加，同時用戶參與度提升帶動廣告展示量增加，但由于廣告主預算 減少，CPM 出現明顯滑坡，部分抵消用戶數增長帶來的積極影響。4）2021 年至 今：ARPU 驅動。2021 年，CPM 與廣告收入均基于上年低基數與經濟復蘇出現 回暖。2022 年，蘋果 ATT 政策限制對用戶 ID 的數據追蹤，大幅降低廣告 ROI， 對公司收入帶來較大沖擊。Meta 后通過 CAPI 等數據回補方案規避該政策影響， 并于 2024 年開始通過 AI 賦能主動提升廣告 ROI 競爭力。

展望未來，Meta 廣告收入短期提升空間來自 ROI 及用戶參與度，長期顛覆式發 展機會來自 AR/VR 互聯網的范式轉移。我們認為，Meta MAP 已達到全球網民 的近八成，用戶滲透基本見頂。隨廣告線上化進入瓶頸期，互聯網廣告與廣告大 盤的增長差距預計會逐漸縮小。隨著外部環境轉變為公司廣告業務空間帶來的壓 力顯現，公司需將重心轉向尋求內生增長，以價驅動提振其競爭力與競爭地位。 短期看，一方面，AI 工具能繼續帶動廣告附加值的提升，但考慮到 Meta CPM 始 終保持在市場較高位置，且 TikTok 等短視頻平臺入局加劇競爭，CPM 的提升空 間不大；另一方面，Reels 用戶時長仍處于爬升過程中，參與度提高意味著用戶 粘性增強、廣告加載率天花板高，有望通過廣告觸達量增加貢獻收入。長期來看， 互聯網的范式轉移將帶來更多機會。范式轉移代表更大的收益空間，但也代表著 網絡效應護城河失效的風險。Meta 在從桌面互聯網到移動互聯網轉型的時期經 歷過創新落后、產品變現進度不及預期等一列問題，因此面對下一次轉型極為慎 重。據扎克伯格觀點，下一次互聯網的范式轉移方向將是元宇宙；因此，Meta 不 惜大力投入 AR/VR 軟硬件，以提前占據元宇宙行業的主導位置。

2.XR 硬件保持領先，長期能否搶占生態入口為關鍵拐點

多方入局 XR 產業，戰略卡位下一代計算平臺。以 Meta、蘋果、字節為代表的科 技巨頭依據自身特征從硬件與平臺切入市場：蘋果基于電腦、手機硬件構建完整 XR 生態，自 2015 年起收購傳感器、交互技術、內容直播、3D 虛擬形象設計等 XR 軟硬件公司，并自研芯片、顯示、光學、聲學等核心器件，基于收購公司 Metaio 推出 AR Kit 平臺，于 2023 年推出面向消費者的 MR 頭顯 Vision Pro；字節在 2021 年收購 VR 硬件公司 Pico、游戲公司沐瞳，隨后上線社交產品 Pixsoul 及排 隊島，完成硬件、平臺、內容三件套布局。以 Unity、Roblox 為代表的游戲企業 多以內容創作為切入點建設平臺，其中 Roblox 推出 Roblox Studio 元宇宙開發 工具平臺，供用戶低代碼開發元宇宙游戲，差異化構建 UGC 生態。英偉達則基 于 GPU 基礎，建設由 RTX 支持的 Omniverse 平臺，供創作者、設計師與工程 師在共享的虛擬空間中進行寫作，定位工程師的元宇宙。

XR 產業處于發展初期，競爭格局尚未明確，現階段廠商均以消費者心智培育、 擴大市場容量為首要目標。硬件層面，Meta 持續占據主導地位，24Q1 受蘋果 Vision Pro 沖擊份額下滑 11pct 至 37%。Vision Pro 主打高性能，打開高端頭顯 商業化窗口，目標用戶是 AR/VR 愛好者與開發者，對走大眾路線的 Meta 份額影 響有限。Meta 與蘋果的競爭更多體現在軟件生態層面。回顧互聯網的發展歷程， 每一互聯范式都有封閉與開放生態，在 PC 時代，開放生態系統的 Windows 是 領導者，而在移動互聯網時代，封閉版本的 iPhone 為智能手機的領導者；Meta 對于元宇宙的規劃是在未來 10-15 年構建下一代的開放平臺并讓其獲勝，所以最 大的競爭對手仍是有能力構建操作系統生態的蘋果。

3.AI 研究積淀深厚，業務布局覆蓋全產業鏈

智能化布局多年，研究與應用并行。2013 年，Meta 成立 FAIR（Facebook AI Research Lab），定位 AI 研究團隊。FAIR 在負責人 Yann LeCun 的帶領下，聚 焦 ML、CV、NLP 等領域的理論研究。Yann LeCun 是卷積神經網絡 CNNs 的創 造者之一，他個人的研究偏好一定程度上決定了 Meta AI 重自監督學習與環境模 型、輕強化學習與大語言模型的發展方向。AML（Applied Machine Learning）部門隨后于 2014 年成立，定位 AI 應用團隊，目標是將研究成果應用到產品上， 協同 FAIR 形成研究+應用的雙部門架構。2018 年，Yann LeCun 轉任首席 AI 科 學家，FAIR 的研究獨立性被削弱，更多為產品和業務服務。2022 年，FAIR 被合 并入 RL 部門研究分支，“F”的含義從 Facebook 更新為 Fundamental，這意味 著 AI 研究不再以 Facebook 為核心，而是為整個 Meta 服務。 FAIR 在發展期間達成多項標志性研究成果，包括：1）2016 年，基于 Python 的 開源深度學習框架 PyTorch 發布，迅速成為學術界和業界的標準工具；2）2020 年，自監督學習方法 DINO（Distillation with No Labels）發布，無需標簽即可進 行視覺模型訓練，利用 Transformer 架構處理圖像分割和識別任務，性能與有監 督學習方法接近；3）2022 年，開源圖像分割模型 SAM（Segment Anything Model） 發布，能夠在圖像上自動分割物體，廣泛應用于醫療影像、自動駕駛等領域；4） 2023 年，大語言模型 Llama（Large Language Model Meta AI）發布并面向研究 人員開源，包括 7B-65B 版本，基于較小的參數量在部分基準測試結果中取得對 標 GPT 3 的結果。Llama 一經推出就迅速成為最受歡迎的開源 LLMs 之一，研究 人員通過指令微調或繼續預訓練等方法擴展 Llama 的應用范圍，后形成龐大的 Llama 社區。

FAIR 的學術導向與研究偏好導致公司在生成式 AI 方面起步較慢，而深厚積淀助 力其迅速回歸第一梯隊。自 2022 年末 OpenAI 發布 ChatGPT 后，各大科技公 司陸續發布大語言模型與相應的聊天機器人產品。為傾斜資源補齊與頭部梯隊的 差距，Meta 于 2023 年 2 月成立新的研究團隊 Gen AI，其中包括從 FAIR 團隊轉 出的員工，FAIR 也從 RL 部門獨立。隨后，公司于 5 月以生成式 AI 為導向更新 基礎設施，采用自研 MTIA 芯片，并且加大 H100 投資。同年 7 月，Llama 2 發 布并開源，免費用于研究及商業用途，對標 GPT 3.5。公司基于 Llama 的模型能 力連續推出代碼工具 Code Llama、聊天機器人 Meta AI、創意 AI 角色設計工具 AI Studio（Creator AIs）、商用 AI 角色設計工具 Business AIs，用戶可通過 FoA 或獨立網站使用。 截至 24Q2，公司 AI 業務已覆蓋基礎設施、底層模型與應用，其中應用方向分為 核心 AI 與生成式 AI 兩條路線，其中 1）核心 AI：借助 AI 優化現有 FoA 產品， 一方面加強 FoA 的個性化推薦，以增強用戶參與度，另一方面提高廣告的投放效 果，以提振 CPM。核心 AI 已開始貢獻收入，據公司預計，將推動廣告收入在未 來幾年保持 15%左右的增長；2）生成式 AI：包括 Llama、Meta AI、AI Studio、 Business AIs 等，公司計劃在達到 10 億用戶后開始變現，在未來 3 到 5 年內打 開新的收入機會。