【全球播资讯】微软魔法攻击下,谷歌财报的“面子”和“里子”
文|白鲸出海
(资料图)
微软和谷歌前后脚发布了财报,本来在移动互联网时代无甚交集的两巨头,如今只能打破 " 王不见王 " 的局面。
美国时间 4 月 25 日,谷歌和微软,同一天发布了财报,财报发布之后,两家公司的股价都出现上涨,微软因为各项指标超出预期且市场对微软在 AI 技术上的领先抱有更大信心,盘后上涨超过 8%。
而谷歌在 4% 的涨幅后,快速回落。说实话,这两家最近几个月 " 爱恨纠缠 ",在同一天发布财报,我们还以为谷歌的股价表现不会太好。但在财报发布后,虽然回落,但依然有 4% 的短暂涨幅,并不算小。
而仔细看过财报之后,我们会发现,为了能稳住股价,谷歌这一次非常 " 努力 "。
这份财报,是谷歌 " 努力 " 过的结果谷歌 Q1 财报的承压水平可想而知。占了 8 成收入的广告业务是否能逆转颓势,发家业务搜索是否受到挑战,AI 上的短暂落后是否影响到其他业务线例如利润率相对更高的谷歌云,是大家都想在这次财报中找到答案的几个问题。
我们先简单看下财报数据来尝试找到一些线索。
根据 Q1 财报数据,谷歌一季度收入 698 亿美金,同比增长 3%(去年同期数据为增长 23%),营业利润 174 亿美金,营业利润率 25%(去年同期 30%),净利润 150 亿美金(去年同期 164 亿美金)。
从 2021 年下半年开始,谷歌,以及多数公司都进入了增长乏力的状态,这个季度,谷歌止住了收入增长速率继续下降的趋势,698 亿美金的收入高于分析师预期的 689 亿美金,但几乎也是在 0 线附近徘徊,从利润的角度,谷歌赚钱能力与去年同期相差不大。谷歌主要分 4 块来确认,以搜索 +YouTube+ 广告网络构成的广告业务线,包括应用商店、健身、YouTube 订阅在内的非广告业务产生的收入,前两者合在一起叫做 Google Service,然后就是谷歌云和创新业务 | 图片来源:App Economy分业务线去看,最大一块的广告收入 545 亿美金,同比下降 0.2%,但分析师预期是下降 1.6%,其中,和上一季度三条广告线都拉胯不同的是,发家之本搜索广告的收入同比增长 2%,可以说是这季度财报的最大亮点。但 YouTube Ads 继续拉胯,广告网络也依然是同比下降趋势。
包括 Google Play、Fitbit 等业务在内的非广告收入业务线,保持 9% 的同比增长,上季度同比增长率 2%,表现平稳。
而 Google Cloud 是这一季度才报的第二个亮点。同比增长了 28%,收入 74.54 亿美金,关键是自披露以来首季度实现盈利,录得营业利润 1.91 亿美金,去年同期亏损 7.06 亿美金。创新业务还是没有太大起色。
2022 年 Q1 和 2023 年 Q1,谷歌云的营业利润 / 损失 | 图片来源:财报这也对应回答了上面的 3 个关键问题,最大的收入来源广告基本上止住了下降趋势;从收入的角度来看,谷歌的搜索业务貌似并未受到实质性影响;谷歌云业务也增长良好并未受 AI 短暂落后的影响、甚至实现了首季度盈利。
但如果再进一步去综合看数据,会发现一些有意思的地方,主要集中于后 2 个问题,也就是 AI 搅动的搜索市场及可能产生的连带反应。
其实在 AI 加入的语境下,谷歌的财报,大家会更关注搜索的市场份额、而非利润,而对于云服务这样的第二增长曲线,份额固然非常重要,但谷歌可能还手动给这条业务加了 buff。
这是因为财报发布前,谷歌对财务信息的报告和披露方法进行了调整。
其中比较有意思的一点是调整了成本的确认方法,例如之前一些无法直接归属到某个部门的成本,现在只要是面向 C 端消费者的,就放入 Google Service,之前一些共享的研发成本,会按照 " 受益原则 " 来分配,总之原则就是,面向 C 端的 Google Service 分摊到的成本更多,面向 B 端的 Google Cloud 分摊到的成本变少。
我不知道这是不是 Google Cloud 首季度实现盈利的原因,但理论上讲,Google 需要有一条新的业务线盈利,提振投资者的信心。
而在这之外,谷歌还宣布了 700 亿美金的股票回购来保底,这一次可谓是非常努力。但这也只换来股价 4% 的短暂上扬。还算不错的财务数据 + 谷歌的异常努力,市场情绪依然不高,是真的 " 无脑看好 "ChatGPT 吗?
这可能还是要回到根本问题上来。
" 表面努力 " 之外,谷歌真的守住了搜索基本盘吗?
其实,更综合去看各方数据可以发现,搜索广告收入的同比小幅增长并不能完全说明问题。
在上一次发 Q4 的财报时,我们也做了解读发布文章《三条广告收入线全都下滑,就这美国还要拆分 Google?》,从标题也能看出来,当时包括搜索在内,三个细分的广告业务线收入同比都是下降的,这一季,被大家重点关注的搜索还是又回到了同比增长的轨道里,1.8%,不多、但是回稳了。
谷歌搜索收入的同比增长率艰难回到 "0 线 " 之上 | 数据来源:谷歌财报按说在今年开年,微软发起了一系列魔法攻击,重点针对搜索,刚结束的财报会议上,微软表示 Bing 的 DAU 达到 1 亿,鉴于之前并没有披露过相关数据,估计起点不高,这里面会有很大一部分增量。
而对应,谷歌的搜索广告收入表现又还算坚挺,市场调研数据也表明 Google Search 并没有被 Bing 吃掉市场份额。信号似乎有些矛盾。
2023 年 3 月,全球搜索引擎市场份额 | 数据来源:Stat Counter但如果看收入和调研数据,不免落入某些陷阱。这里面可能存在几个问题。
1、统计口径,可能显得 Google Search 未受任何影响。
虽然 Stat Counter 的数据覆盖了桌面、移动、平板等等,但移动端覆盖移动网页、是否覆盖 App 就不知道了。从点点数据来看,Bing 的移动 App 从 1 月份 65 万日活、上涨到了现在的 208 万日活。浏览器 Microsoft Edge,虽然涨幅不多,1 月份到现在也有大几十万的 DAU 上涨,如果从从去年 3 月到今年 3 月,Bing 搜索的市场份额几乎没有变化,还是不太可能的。
近 6 个月 Bing 全球 DAU 变化 | 图片来源:点点数据2、Bing 用户增加,但还未正式启动广告业务,对收入的冲击可能还未显现。
3 月底,微软想要在 Bing Chat 里面加入广告,已经被 Google Search 的前员工 " 捕捉 " 到。所以再过 1-2 个季度,大概率在 Q3 财报,可能会有所体现并对谷歌的搜索广告收入产生一定的冲击。
微软广告业务的年收入大概是 180 亿美金,谷歌是 2000 亿美金左右(包括搜索、YouTube 和广告网络)。两者差不多是 1:10 的体量。在并入 ChatGPT 之前,微软其实就在基于 Windows 在 PC 端大推 Bing,这也是 Bing 在桌面端的份额一直比移动端更高的原因。而这样的举措也带动微软的广告年收入从 100 亿美金,差不多翻了一倍到 180 亿美金。而如果真的借助于 ChatGPT 继续发力,在 BingChat 中加入广告,增速可能会提高。3、支撑广告收入的用户搜索行为是多样化的,谷歌搜索也不是只有 Google Search。上一季的财报,我们提过,起码美国搜索广告的整体大盘一直到 2023 年都是保持两位数增长的,谷歌没有吃掉的增量,流向了 Amazon、TikTok 等竞争对手那里,上一季度和谷歌同一天发布财报的 Amazon 广告收入同比增长 19%,可谓一枝独秀。
而近期的一些调研数据显示,搜索多样化的趋势依然在强化,以最容易产生广告收入的电商搜索行为为例,搜索引擎的占比继续下降,Amazon 虽然份额也在下降,但被同为零售企业的沃尔玛补了回来。谷歌有 YouTube(核计到 YouTube Ads),但同时有 TikTok 给到压力。
2023 年 Q1 vs 2022 年 Q1 美国消费者在线上购物时的搜索起点 | 图片来源:eMarketer而这一趋势,对于 Google 来说,也并不是只有负面影响。Google 旗下还有拥有几十亿用户的 Google Play 和 Google Map 等等,这些 App 产生的收入也都体现在谷歌搜索收入部分。
以最近发现的 Google Play 的搜索栏广告为例。在几个月前,其实就有从业者看到 Google Play 的搜索栏里出现了类似于广告的内容,但谷歌表示只是智能推荐,但现在却带上了 "Ad" 的标志,同时还显示评分和下载量。英国、日本和其他几个市场,现在是能看到这类广告的,出海的开发者们可以关注下。当然,这是 4 月份的事情,只是举例说明,搜索的行为泛化,对于 Google 来说,也有相应的方式来弥补搜索引擎份额丢失带来的影响,这也是看谷歌搜索广告收入时需要考虑的。
从结果来看,微软的冲击,还没有体现在谷歌的搜索广告收入数字上,但并不意味 Google Search,还像之前一样,是许多用户的唯一选择,三方数据去统计搜索引擎的市占比时,不但不会看 TikTok、Amazon 等等,也不会看大家正在疯狂使用、已经能联网的的 ChatGPT。对于谷歌来说,守住自己的发家之本,在未来几年还有一场恶战要打,但也并非全无机会。
" 防守 " 不是长久之计,主动 " 进攻 " 才有希望赢到未来
尽管 Bing 的市场份额比起谷歌仍然很小,但它近年来一直在稳步增长。尤其在推出整合了 ChatGPT 的新版 Bing 后,热度和用户数量迎来一波小爆发。
微软的消费者营销主管 Yusuf Mehdi 在一篇博文中分享," 经过多年的稳步发展,加上新版 Bing 的数百万体验用户,Bing 的日活跃用户已突破 1 亿。" 彼时距离新版必应发布,刚过去不到 1 个月。
而且微软发现,大约三分之一测试使用 Bing Chat 的用户是首次使用 Bing,同样有大约有三分之一的日活跃用户,每天都会用 Chat 功能。这就意味着,在 AI 加持下,必应开始抢占其他搜索引擎的份额,并且 Chat 功能的用户粘性很高。
图注:过去 90 天 bing、Bard 和 google search 的热度变化趋势。| 来源:google trends虽然,当下无论 ChatGPT 还是新版 Bing,还暂不足以对谷歌的搜索业务造成致命影响,但微软在 AI 尤其大语言模型领域 " 突飞猛进 ",足以让谷歌、也让我们看到了 AI 潜在的颠覆性力量。想要保卫搜索业务," 防守 " 不是长久之计,主动 " 进攻 " 才有希望赢到下个时代。
这也直接促使谷歌加快了在 AI 领域的动作,态度由此前 " 更谨慎地、负责任地发展 ",转为更进取的状态。
美国时间 3 月 21 日,在新版 Bing 发布一个多月后,谷歌宣布正式开放对话式 AI 模型 Bard 。4 月 20 日,谷歌 CEO 桑德尔 · 皮查伊(Sundar Pichai)在官网发文宣布,将谷歌在 AI 领域两支中坚力量 DeepMind 和 Google Brain 合并,成立新的 AI 部门 Google DeepMind。
用 Pichai 自己的话说," 将人才整合到一个专注的团队中,并以谷歌的计算资源为后盾,将大大加快在人工智能方面的进展。"
1. 巨头论 AI,谷歌不算 " 后发 "
其实无论从发展历史、团队能力、还是已经取得的成就来看,谷歌在 AI 领域都不能算 " 后发 "。
谷歌的 AI 发展历史可以追溯到 2000 年代初期,当时,谷歌开始研究机器学习算法,或组建或收购,建设起自己的 AI 研发力量,以下是为外部所知的一些知名团队。
- Google AI:AI 研究部门,谷歌首席执行官 Sundar Pichai 在 2017 年谷歌 I/O 大会上正式对外公布。专注于开展研究,推进 AI 领域的发展,并开发新的 AI 技术和应用,GLaM、LaMDA 等大语言模型就是 Google AI 发布的。
- X(原 Google X):X 成立于 2010 年,是 Alphabet Inc. 的子公司。旨在发明和推出可能对世界产生重大影响的 "moonshot" 技术。虽然 X 独立于谷歌的其他人工智能部门,但可能会在某些项目上进行合作。
- Google Brain:Google Brain 成立于 2011 年,最初是 Google X 的一个项目,由 Google Fellow Jeff Dean、Google 研究员 Greg Corrado 和斯坦福大学教授 Andrew Ng 兼职研究合作。起初的工作重点是,在 Google 的云计算基础设施之上,构建一个大规模的深度学习软件系统 DistBelief,并取得了巨大的成功。随后,Google Brain 归属到谷歌公司,并在后续许多成功的 AI 技术的开发中,发挥了重要作用,包括 TensorFlow 机器学习库、BERT 自然语言处理算法,以及广泛应用于自然语言处理任务的 Transformer 架构。
- DeepMind:DeepMind 成立于 2010 年,位于英国伦敦,以强化学习方面的工作闻名。2015 年,DeepMind 被谷歌母公司 Alphabet Inc. 收购。其最 " 出圈 " 的成就包括,2016 年,DeepMind 研发的围棋机器人 AlphaGo 以 4:1 击败顶尖职业棋手李世石;2020 年,DeepMind 推出可预测蛋白质结构的 AlphaFold 2,帮助生物学家解决困扰多年的难题。
如今 Google Brain 和 DeepMind 合并,可谓 AI 领域顶尖团队强强联合,可以看出谷歌集中 " 优势兵力 "、全力投入竞赛的决心。
2. 谷歌在 LLM 方面的积累:大而全
ChatGPT 和 GPT4 的横空出世,让微软在大语言模型领域暂时领跑,那谷歌进展如何呢?在了解了谷歌近年来在 LLM 领域的工作和成绩后,我们发现,谷歌在 AI 领域的布局,与其曾在广告行业的经营思路有相似之处,追求的也是全链路、大而全、闭环。
从系统到工具,从底层技术到上层应用,从通用到垂直领域,可以说该有的都有,也取得了很多突破性进展。
图注:谷歌过去几年在大语言模型领域的部分关键产品 | 来源:Bing Chat、Bard、及其他网络信息表格中,有一部分产品已经面向开发者或大众开放了,例如,由 LaMDA 驱动的对话式 AI Bard 已面向测试者开放了。大部分模型和技术仍在研发过程中,具体发布日期还未公布。
但可以看出,不同模型和技术的结合,或者在不同垂直领域的落地,可能在未来诞生许多 " 高潜力 " 应用。
例如,谷歌推出的通才机器人模型 PaLM-E,是将谷歌最新的 LLM PaLM 与最先进的视觉模型之一 ViT-22B2 结合在一起,可将知识从不同的视觉和语言领域,转移到机器人系统。
例如,谷歌最近开发的医学大型语言模型 Med-PaLM 2,它利用谷歌的 LLM 的能力,与医学领域相结合,可以更准确、更安全地回答医学问题。
此外,谷歌还公布了一项新计划,要开发一种支持世界上 "1000 种最常用语言 " 的单一 AI 语言模型。可以说很宏大,很野心勃勃。
从一个非技术专业普通用户的视角来看,巨头们目前在 AI 领域的竞争阶段,也就相当于马拉松刚开始的第一公里,还远未到能分胜负高下的阶段。
3. " 王炸 " 级别的应用还未出现,最大竞争对手可能是自己
鉴于目前大语言模型还在发展初期,目前,主要用在改进原有产品和服务上。以谷歌自己的产品为例,Google 搜索可以用 LLM 来提高搜索结果的准确性和相关性;谷歌翻译可以用 LLM 提高翻译的准确性和流畅性;Google Assistant 可以用 LLM 来提高语音命令的准确性和响应能力等。
行业普遍认为,随着大型语言模型的发展成熟,人与计算机和互联网交互的方式可能彻底改变,搜索引擎业务首当其冲。谷歌将如何平衡原有商业模式和创新技术的应用,在人工智能(AI)时代创造第二增长曲线,决定了谷歌能否赢到下一个时代。
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