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1、請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容20242024年年0707月月0707日日臉書（臉書（Meta.OMeta.O）深度系列一：）深度系列一：ReelsReels商業化空間廣闊，商業化空間廣闊，AIAI版圖逐漸清晰版圖逐漸清晰公司研究公司研究 海外公司深度報告海外公司深度報告 互聯網互聯網 互聯網互聯網投資評級：優于大市（維持）投資評級：優于大市（維持）證券分析師：張倫可聯系人：劉子譚0755-S0980521120004證券研究報告證券研究報告|請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容報告摘要報告摘要 MetaMeta是是擁有擁有約約4040億月活的億月活的龐大用戶生態龐大用戶

2、生態的全球的全球最大社交媒體平臺最大社交媒體平臺，主要產品Facebook（MAU 30億）、Instagram（MAU 22億）、WhatsApp（MAU 20億）和Messenger（MAU 13億），其中FB與Ins產品貢獻超9成收入。在產品發展上，成功依托互聯網和移動互聯網發展紅利，通過收購和參考模仿等方式不斷擴大產品和功能矩陣，相互引流、共享優質內容、建立強壁壘社交生態矩陣。公司當前廣告收入占比約98%，營收受宏觀經濟波動影響。我們認為我們認為MetaMeta業務的增長將由以下幾方面驅動：業務的增長將由以下幾方面驅動：1 1）在）在TikTokTikTok用戶數量和時長增長放緩的背景

3、下，用戶數量和時長增長放緩的背景下，MetaMeta旗下的旗下的ReelsReels短視短視頻功能正快速追趕，商業化空間仍廣闊。頻功能正快速追趕，商業化空間仍廣闊。Reels當前主要嵌入Instagram和Facebook平臺，帶動Instagram收入快速增長。Facebook用戶目前低個位數增長，而Instagram在2020年推出Reels短視頻功能后四年內實現用戶約翻倍增長（超10億月活用戶增長）。目前僅Reels就占據了用戶在Ins上花費時間的50%，MAU超過15億。Reels自2022年加速商業化，目前年化收入已達160億美元。使用時長日均16分鐘，相比TikTok的日均68分鐘

4、具備提升潛力。同時根據實際體驗APP測算當前AD load約15%，與同平臺成熟功能Feed（30%+）比仍有一倍增長空間。本篇報告展開分析了Reels的發展歷程、用戶畫像和流量邏輯。2 2）AIAI對廣告業務的提效和增收。對廣告業務的提效和增收。LLM能夠在內容理解、提高Rank精準度等方面發揮作用，與META的CAPI策略共同對沖IFDA政策影響。本篇報告展開探討了AI對于廣告業務的影響和潛在賦能空間。Meta于2022年8月推出Advantage+廣告投放工具，能夠簡化廣告投放流程，利用AIGC實現千人千面展示廣告，截至2023Q4該廣告工具的年化收入已達100億美元，同時帶動廣告價格上

5、漲。3 3）AIAI技術打開新的業務形態以及推動終端硬件生態建設。技術打開新的業務形態以及推動終端硬件生態建設。截至2024Q1業績會，由Llama3支持的Meta AI聊天助手已嵌入其Facebook、Instagram、WhatsApp和Messenger應用程序中。未來通過迭代，AI Agent可進行更有效地客戶溝通服務并推動商業活動，完成平臺連通如Click-To-Message廣告閉環。公司亦投資VR/AR硬件，推出Quest系列頭顯、Ray-Ban Meta AR眼鏡，有望作為人類傳感器外設、成為高頻交互終端，推動元宇宙及AI生態建設。2請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容

6、報告摘要報告摘要 投資建議投資建議:Meta基于強社交平臺帶來的高用戶粘性，商業化潛力大，Reels功能和AI技術預計將從作用于以下兩個指標拉動公司增長：提高廣告曝光次數（提高廣告曝光次數（ImpressionsImpressions）：通過Reels提升用戶使用時長和廣告加載率（Ad Load）實現。目前Instagram 2023年日均時長約32分鐘，其中Reels日均16分鐘，而短視頻平臺TikTok日均時長達到68分鐘。預計Instagram 2024/2025年人均使用時長達到41/50分鐘，其中Reels時長達到22/32分鐘。2023年Reels廣告加載率約為13%，參考同平臺成

7、熟功能Feed為30%+，預計2024/2025年Reels Ad Load達到15/20%。提升廣告價格（提升廣告價格（CPMCPM等）：等）：據公司財報披露廣告平均價格已經實現連續五個季度的增速提升，2023Q4同比增長6%，反映了客戶需求與廣告ROI的持續提升，預計AI技術將進一步提升廣告精準度和投放效率從而帶動CPM增長。公司降本增效利潤率提升顯著，收入提升帶來的規模效應明顯，基于中性假設，上調2024-2025年公司收入為1609/1844億美元（前值1589/1788億美元），上調幅度1%/3%?？紤]到Reels的積極進展和AI持續提效的潛力，上調盈利預測2024-2025年經調整

8、利潤為549/637億美元(前值為515/567億美元)，上調幅度6%/11%。中性預測下2024年7月5日（美東時間）收盤價對應2024年PE 25x，維持“優大于市”評級。風險提示風險提示:盈利預測的風險，宏觀經濟波動，下游廣告需求不及預期。技術投資過大風險。監管政策與法律訴訟風險。市場競爭加劇風險。AI產品進度以及性能水平不及預期，產生安全合規性問題的風險。3中性關鍵假設中性關鍵假設1.Reels MAU在2024年/2025年增長至18/20億（YoY+13%/11%），使用時長達到22/32分鐘（YoY+60%/+45%)。2.成熟業務（Feed、Stories）Ad Load維持當

9、前水平，Reels的Ad load在2024年/2025年達到15%/20%。3.全平臺平均CPM，2024年受益于選舉、體育賽事及AI工具應用同比+9%；2025年在高基數前提下，受益于AI工具CPM同比+3%。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容目錄目錄 一、META簡介與周期復盤 二、META應用家族發展 三、META的AI布局 四、盈利預測與投資建議 五、風險提示43.1 META的GPU規模與Llama系列 3.2 AI賦能廣告推薦算法3.3 Advantage+廣告投放 3.4 META AI與消息廣告3.5 AI硬件載體VR/AR 2.1 META產品收購史 2.2 應用

10、家族畫像 2.3 Ins產品詳解與全球社媒廣告發展趨勢分析 2.4 Reels發展復盤與空間展望請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容METAMETA：社交生態世界霸主：社交生態世界霸主 FACEBOOK（META）由扎克伯格等哈佛大學學生創立于2004年，最初旨在連接本校的學生。而如今META作為社交媒體平臺的先驅者，旗下擁有Facebook、Instagram、WhatsApp、Messenger等現象級社交產品。Facebook的成功離不開時代的紅利和自身商業模式的獨特性。商業模式商業模式：Facebook擁有世界上最大的流量群體和社交生態，包括Facebook 30億用戶，Wha

11、tsApp和Instagram超過20億用戶，公司依托龐大流量進行廣告變現，其中推薦算法能力為重要基石。公司依托主業現金流，戰略性布局虛擬現實、AI等，通過硬件掌握新的流量入口，推出產品包括Oculus系列VR眼鏡、Llama大模型等。當前處于高投入開發階段，長期具有標志性戰略意義，但發展穩定性有待持續跟蹤。圖：圖：METAMETA收入構成收入構成資料來源：公司財報、國信證券經濟研究所整理圖：圖：2323年年全球頭部社交媒體用戶數全球頭部社交媒體用戶數資料來源：BusinessofAPP、國信證券經濟研究所整理0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%1FQ20202F

12、Q20203FQ20204FQ20201FQ20212FQ20213FQ20214FQ20211FQ20222FQ20223FQ20224FQ20221FQ20232FQ20233FQ20234FQ20231FQ2024FoA（廣告）FoA（非廣告）RL5請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容METAMETA：時代紅利造就用戶生態護城河：時代紅利造就用戶生態護城河 Meta到現在經歷過兩個流量紅利期：1 1）20042004年年-2010-2010年的互聯網紅利：年的互聯網紅利：在2000年互聯網泡沫的推動下，互聯網得到廣泛普及。2004年互聯網企業（谷歌）的成功上市和PC端設備逐步成為

13、必需品的背景下，Facebook在PC使用率較高的大學校園內推出，依賴用戶的高集中度、高使用率和Facebook以用戶體驗為重，不斷開發新功能的特性很快成為了大學生必備社交產品。隨后，Facebook逐步向所有用戶開放，“用戶關注圈”的功能在涉及隱私與人性的好奇的爭議話題下，注冊數量急速增加，而“開發平臺”的推出奠定了Facebook的社交媒體領先地位。圖：圖：METAMETA公司公司MAUMAU數據與公司發展階段數據與公司發展階段（百萬美元，（百萬美元，%）資料來源：公司財報、國信證券經濟研究所整理圖：圖：METAMETA收入變化（百萬美元，收入變化（百萬美元，%）資料來源：公司財報、國信證

14、券經濟研究所整理-10%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%$-$20,000$40,000$60,000$80,000$100,000$120,000$140,000$160,000 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023META收入YoY Growth6請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容2 2）20102010年年-2020-2020年的移動終端紅利：年的移動終端紅利：2010年iPhone4系列的爆火標志著智能手機成為新時代消電產品的主導，智能手機每

15、日使用時間遠高于PC設備，移動社媒平臺成為必需品。Facebook一方面加大了對原有產品的轉移和開發，另一方面開啟收購之旅，2012年收購Instagram、2014年收購WhatsApp，在即時通訊和多媒體社交平臺兩個領域的精準布局，成功地保衛了社媒世界霸主的地位。3 3）20202020年至今年至今 轉型期：轉型期：Facebook察覺到紅利期的結束和TikTok等短視頻的爆火后，決定轉型虛擬現實領域并改名META，從等待新的流量紅利轉變到創造新的流量紅利，但高額的資本開支讓公司面臨一定的盈利壓力。而這個過程中，META對AI領域的技術積累為當下AI熱潮打下了技術基礎，19年Pytorch

16、已成為MLRL應用的主流框架，META始終以開源框架的模式來建立自己的應用生態，從而保障了自己社交生態的霸主地位。圖：圖：METAMETA公司公司上市股價變化（美元）上市股價變化（美元）資料來源：Wind、國信證券經濟研究所整理圖：圖：METAMETA公司產品矩陣公司產品矩陣資料來源：公司官網、國信證券經濟研究所整理01002003004005006002012/5/182013/5/182014/5/182015/5/182016/5/182017/5/182018/5/182019/5/182020/5/182021/5/182022/5/182023/5/182024/5/18移動終端紅

17、利期轉型元宇宙期METAMETA：時代紅利造就用戶生態護城河：時代紅利造就用戶生態護城河7請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：圖：METAMETA公司公司管理層管理層資料來源：公司官網、國信證券經濟研究所整理META META 管理層與管理層與股權情況股權情況 管理層方面，公司一直由馬克管理層方面，公司一直由馬克扎克伯格擔任首席執行官，投票權超過扎克伯格擔任首席執行官，投票權超過50%50%，其余各部門負責人為職業經理人。，其余各部門負責人為職業經理人。目前公司的高管團隊由 CEO 馬克扎克伯格及首席財務、運營、會計、技術、法務、產品、戰略官八人組成。股權較為分散，扎克伯格為第一大

18、股東，持股股權較為分散，扎克伯格為第一大股東，持股13.6%13.6%。截至2024年4月1日，扎克伯格持有約3.4億股（約13.6%），投票權超過50%。截至2023年12月31日披露，VANGUARD為公司第一大公眾股東，占已發行普通股比例為7.3%，BLACKROCK持有公司6.19%的股份，FMR LLC持股5.26%，剩余部分也主要為各類金融機構持有。8Javier Olivan Javier Olivan Andrew BosworthAndrew BosworthMark Zuckerberg Susan LiMark Zuckerberg Susan Li姓名姓名職位職位性別性

19、別年年齡齡履歷履歷Mark Zuckerberg首席執行官男38扎克伯格是Facebook創始人，2004 年 7 月起擔任首席執行官（CEO）和董事會成員，2012年1月起擔任董事會主席。Susan Li首席財務官女37蘇珊李2008年進入公司擔任過多個職位，在加入公司之前，蘇珊李曾在摩根士丹利擔任投資銀行分析師。自2018年以來，Ms.Li 還曾在阿拉斯加航空集團公司的董事會任職。2022年11月1日，蘇珊李擔任公司首席財務官。Javier Olivan首席運營官男45Javier Olivan 于 2022 年 8 月 1 日擔任公司首席運營官。Aaron Anderson首席會計官男5

20、0Aaron Anderson，2023年4月17日起擔任公司首席會計官，曾在數字支付公司 PayPal Holdings,Inc.擔任過多個職務，包括高級副總裁、2021 年至 2022 年的全球財務主管、2020 年至 2021 年的全球財務主管以及 2015 年至 2020 年的首席會計官。Andrew Bosworth首席技術官男41Andrew Bosworth，2006年進入公司，過去2017年-2022年擔任Reality Labs副總裁，從2022年起擔任首席技術官。Jennifer G.Newstead首席法務官女53Jennifer G.Newstead Meta首席法務官

21、（2021年至今）副總裁兼總法律顧問（2019-2021）；美國政府法律顧問（2018-2019）；戴維斯波爾克和沃德威爾律師事務所（國際律師事務所）合伙人（2006-2018）；管理和預算辦公室總法律顧問（2003-2005）；白宮總裁特別助理兼白宮助理法律顧問（2002-2003）；美國司法部法律政策辦公室首席副助理檢察長（2001-2002）。ChrisCox首席產品官男40ChrisCox，2005年加入Facebook，擔任軟件工程師，擔任首席產品官（2014-2019 年和 2020 年至今）、產品副總裁（2009-2014 年）。庫克斯還擔任Facebook的人力資源總監。Dav

22、id M.Wehner首席戰略官男54David M.Wehner，2012年11月起擔任Facebook的企業財務與業務規劃部門副總裁。從2010年8月至2012年11月，Wehner擔任Zynga公司財務總監。圖：圖：META META 公司管理層情況公司管理層情況資料來源：公司官網、國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：圖：MetaMeta近三年股價與收入增長復盤近三年股價與收入增長復盤 （美元（美元/%/%）資料來源：Wind，公司財報，華爾街新聞，國信證券經濟研究所整理 注：BF PE為混合前6個月與后6個月PE-10%0%10%20%30%40%50

23、%60%0%200000%400000%600000%800000%1000000%1200000%1400000%1600000%12345678910111213141516收入YoYMETAMETA：20202020年以來年以來股價股價復盤復盤921年年9月月-22年底：宏觀經濟承壓年底：宏觀經濟承壓+元宇宙轉元宇宙轉型投入期型投入期加息帶來經濟擔憂、廣告主謹慎，疊加IDFA精準度與TikTok競爭等負面影響，業績承壓22年：利潤年：利潤232億美元（同比億美元（同比-41%），），BF PE 從從20 x一路跌至一路跌至8x，打破，打破META過去過去7年年平均平均PE估值區間估值區間

24、19.33.8；20-21年年9月：疫情后社媒平臺受益期月：疫情后社媒平臺受益期19年末疫情開始，線上獲得大量新用戶和營銷預算，Meta全面順風。20年利潤年利潤291億美元億美元（同比（同比+58%），BF PE 25x；21年利潤年利潤393億美元（同比億美元（同比+35%），），BF PE 22x；21年4月：IDFA隨著iOS 14.5開始逐步更新，隨后半年對廣告精準度影響逐步加大。21Q3業績會：公司提到公司提到蘋果系統隱私政策將給蘋果系統隱私政策將給后續增長帶來壓力后續增長帶來壓力。8月META推出CAPI跟蹤廣告數據，但短期不足以抵消IDFA負面影響。21Q4業績會：受業績會：受

25、TiKTok競競爭，爭，DAU下滑下滑100萬。萬。IDFA政策預計造成今年政策預計造成今年100億美億美元收入損失元收入損失。21年RL虧損超過100億美元，虧損將繼續增加。22年底至今：降本增效顯著年底至今：降本增效顯著+Reels打打開新流量增長開新流量增長+電商廣告主投放積極電商廣告主投放積極經濟韌性超預期、廣告主重歸積極，中國廣告主加碼，降本增效成果顯著，同時蘋果SKAN4回補IDFA影響。23年：利潤年：利潤391億美元（同比億美元（同比+69%），），BF PE從底部從底部8x一路反彈至一路反彈至23x；22年11月：META宣宣布裁員布裁員13%，約，約1.1萬萬人人。SKAN

26、4隨著iOS 16.1推出，回補部分IDFA負面影響20年年10月：月：Reels功能上線功能上線，對標TikTok。允許用戶上傳和分享15秒至30秒的短視頻。22Q2業績會：公司表示公司表示業績受宏觀與業績受宏觀與TikTok競競爭影響。上市以來營收同爭影響。上市以來營收同比首次下滑比首次下滑。Reels年收入達10億美元，但其創收效率仍然不如feed等其他功能。22Q3業績會：利潤同比利潤同比-52%，盤后大跌，盤后大跌-25%，股價駐底，股價駐底。Reels每日瀏覽量達每日瀏覽量達1400億，半年增長億，半年增長50%。廣告價格（CPM）下滑18%，Meta將其歸咎為蘋果政策問題。19年

27、末：疫情開始22Q4業績會：23年將開始年將開始“效效率之年率之年”，后業績逐步兌現。，后業績逐步兌現。23年一年裁員年一年裁員22%，三費占比，三費占比從從54%縮減至縮減至40%，凈利率從，凈利率從14%提升至提升至35%。23Q4業績會：公司宣業績會：公司宣布首次發放股息紅利，布首次發放股息紅利，Reels為產品帶來凈收為產品帶來凈收入，入，強宏觀下指引收入持續加速增長。23Q2業績會：業績會：Reels年年化收入超化收入超100億美元。億美元。公司提到AI的三個應用場景，廣告、聊天機器人助手和公司生產力工具。21Q3業績更名業績更名META，發力元宇，發力元宇宙。宙。20年5月：Tik

28、Tok月下載量月下載量破億次破億次，同比翻番，霸應用（非游戲）下載榜冠軍，月收入近1億美元。收入YoY01002003004005006002020/5/12020/6/12020/7/12020/8/12020/9/12020/10/12020/11/12020/12/12021/1/12021/2/12021/3/12021/4/12021/5/12021/6/12021/7/12021/8/12021/9/12021/10/12021/11/12021/12/12022/1/12022/2/12022/3/12022/4/12022/5/12022/6/12022/7/12022/8/1

29、2022/9/12022/10/12022/11/12022/12/12023/1/12023/2/12023/3/12023/4/12023/5/12023/6/12023/7/12023/8/12023/9/12023/10/12023/11/12023/12/12024/1/12024/2/12024/3/12024/4/12024/5/1收盤價(元)請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容宏觀與疫情因素宏觀與疫情因素變化變化：宏觀宏觀與疫情與疫情影響影響本輪線上廣告周期本輪線上廣告周期 本輪周期中宏觀與疫情對Meta、谷歌等平臺影響巨大，整體呈現宏觀同頻，疫情先揚后抑，目前疫情影響

30、已基本結束。宏觀同頻，疫情先揚后抑，目前疫情影響已基本結束。20202020至至20212021年年：經濟走出疫情沖擊、宏觀復蘇，同時疫情驅動線上化帶來互聯網廣告全行業高速增長；20222022年年：大幅貨幣寬松造成通脹嚴重消費者信心受損，同時聯儲快速大幅加息造成宏觀承壓、廣告主謹慎，且對互聯網平臺，后疫情時代用戶行為回歸線下且面臨21年高基數，線上廣告增長承壓；20232023年年：疫情影響逐步正?；?，且經濟韌性超預期強勁（higher for longer），消費者信心重新回歸，廣告主投放重新積極，線上線下均穩步增長，META得益于低基數、精準度恢復等增長快速復蘇。圖：美國圖：美國消費者信

31、心指數消費者信心指數資料來源：Wind、國信證券經濟研究所整理圖：美國圖：美國GDPGDP增速、主要在線廣告平臺增速節奏增速、主要在線廣告平臺增速節奏資料來源：美國統計局、公司財報、國信證券經濟研究所整理4%-1%11%10%6%16%9%43%7%6%27%21%37%-1%16%-10.0%0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%20192020202120222023名義GDPGOOG廣告META廣告10請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容數據、廣告技術數據、廣告技術變化變化：IDFAIDFA與與CAPICAPI影響顯著影響顯著IDFAIDFA隱私政策對推薦廣告

32、沖擊巨大：隱私政策對推薦廣告沖擊巨大：根據IDFA如果用戶選擇要求App不跟蹤（接近接近80%80%的的iOSiOS用戶選擇禁止追蹤用戶選擇禁止追蹤），則App將無法再獲取設備的IDFA。App無法準確知道用戶ID，大幅減少算法推薦廣告對手機用戶的推送精準度，Meta廣告效果大幅降低，CPM和收入顯著下滑。IDFA,IDFA,即即AppleApple為用戶設備分配的唯一標識符，讓為用戶設備分配的唯一標識符，讓AppApp跨平臺追蹤數據跨平臺追蹤數據”，主要影響如下：實時性限制實時性限制：數據回傳時間從秒級延長至數小時或數天，失去實時性?？勺粉檾祿肯拗疲嚎勺粉檾祿肯拗疲恨D化值（對用戶注冊、登

33、錄、購買、通關等一系列行為的衡量）從無限多用戶行為事件減少至僅6個比特，大幅降低追蹤能力，難以判斷廣告平臺的投放效果。數據層級限制：數據層級限制：從設備層級數據監測轉變為僅提供匯總層級數據，影響精準度?？蚣荏w系需重構框架體系需重構：圍繞IDFA建立的移動優化框架體系需要進行重大修改，對歸因技術的準確性和有效性構成根本性挑戰。圖：圖：蘋果隱私政策變化蘋果隱私政策變化資料來源：Ajust、Apple官網、國信證券經濟研究所整理圖：圖：SKAdNetwork SKAdNetwork 存在的限制存在的限制資料來源：AppsFlyer、國信證券經濟研究所整理11請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內

34、容圖：圖：CAPICAPI實現的三種方式實現的三種方式資料來源：JumpFly、國信證券經濟研究所整理數據、廣告技術數據、廣告技術變化變化：IDFAIDFA影響顯著影響顯著,Meta,Meta積極應對積極應對 SKAN4.0SKAN4.0回補部分回補部分IDFAIDFA影響：影響：2022年全球開發者大會上Apple推出了SKAN4.0，在用戶隱私基礎上同時獲得廣告活動的效果衡量、粗略的轉化值，為iOS廣告活動提供了更為詳細的活動報告，可以進行三次結果回傳，回補了部分IDFA負面影響。MetaMeta積極應對：積極應對：Meta推出包括CAPI等在內的數據回補方案應對，CAPI允許廣告商將第一

35、方數據或事件從各自的網站、應用或服務器安全地傳輸到Meta，以優化廣告表現,CAPI帶來的影響：2021-2022年前期方案不成熟，未能抵消IDFA負面影響。2023年之后CAPI滲透率近80%，基本完成對蘋果ID重新校準，結合使用CAPI和Meta數據后轉化率增加了15%，每次轉化成本（CPA）降低了15%。圖：圖：蘋果蘋果SKAN 4.0 SKAN 4.0 更新后使用方式更新后使用方式資料來源：B&T MAGAZINE、國信證券經濟研究所整理12請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容目錄目錄 一、META簡介與周期復盤 二、META應用家族發展 三、META的AI布局 四、盈利預測與

36、投資建議 五、風險提示133.1 META的GPU規模與Llama系列 3.2 AI賦能廣告推薦算法3.3 Advantage+廣告投放 3.4 META AI與消息廣告3.5 AI硬件載體VR/AR 2.1 META產品收購史 2.2 應用家族畫像 2.3 Ins產品詳解與全球社媒廣告發展趨勢分析 2.4 Reels發展復盤與空間展望請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：圖：METAMETA產品收購過程與收入利潤變化與影響因素（百萬美元）產品收購過程與收入利潤變化與影響因素（百萬美元）資料來源：彭博社、公司財報、國信證券經濟研究所整理-20002004006008001000120

37、0140016001800-100001000200030004000500060007000800090001Q102Q103Q104Q101Q112Q113Q114Q111Q122Q123Q124Q121Q132Q133Q134Q131Q142Q143Q144Q141Q152Q153Q154Q15Total revenueNet income(GAAP)產品線發展：通過不斷收購早期競品，夯實社交網絡壁壘產品線發展：通過不斷收購早期競品，夯實社交網絡壁壘 MetaMeta早期收購早期收購InstagramInstagram和和WhatsAppWhatsApp后利潤短暫承壓，但營收持續增長。后

38、利潤短暫承壓，但營收持續增長。Meta收購Instagram和WhatsApp后，通過整合這些業務，維持了用戶基礎持續增長，還提高了廣告業務的效率和盈利能力。同時，豐富了社交領域的產品矩陣，不僅帶來了收入的持續大幅增長，還為公司社交領域霸主地位奠定了堅實的基礎。METAMETA收購的元宇宙業務收購的元宇宙業務Oculus VROculus VR等尚未盈利等尚未盈利。142011年年3月月2日日Beluga收購成本未披露收購成本未披露消息服務公司，獲成功的Messenger平臺的技術。2011年8月META成功發布Messenger即時通訊軟件。2012年年4月月9日日Instagram、10億

39、美元億美元2013年年10月月Onavo、1-2億美元億美元移動網絡分析，以確定客戶的使用情況。在早期幫META對是否收購做出判斷。偶爾會被歸類為間諜軟件。2014年年3月月25日日OculusVR、20億美元億美元虛擬現實硬件和軟件公司。著名的產品是OculusRift專為視頻游戲設計的虛擬現實耳機。押注VR可能是智能機之后下一代社交媒體硬件平臺。2014年年2月月19日日WhatsApp、190億美元億美元通訊和通話服務。該平臺于2009年推出，作為標準短信服務的低成本替代方案。擁有超過4億月活躍用戶。交易10月份交割完成，包括40億現金和增發1.8億流通股。照片和視頻共享社交網絡平臺。1

40、0億美金Instagram 3000萬用戶單用戶30美元，交易包括3億現金與以30.89美元增發的2300W股票（占總股本1%）。2013年年11月月Snapchat30億美元億美元(未成功未成功)META想收購當時估值8億美元的Snapchat，因用Poke仿制Snapchat失敗，但被其CEO 拒絕。Snap在2017年3月成功上市，估值達到了336億美元。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容產品線發展：收購特點產品線發展：收購特點保持技術領先、彌補短板。保持技術領先、彌補短板。通過收購Beluga，Facebook獲得了最終成為了Facebook Messenger平臺基礎的關鍵

41、技術。Meta通過收購多家專注于廣告技術的初創公司，如liverail、atlas、rel8tion等，以增強其廣告平臺的性能和效率。技術獲取技術獲取豐富社交產品矩陣、減少可能的豐富社交產品矩陣、減少可能的競爭風險。競爭風險。收購Ins背景是移動網絡傳輸等技術持續提升，內容富媒體化，圖片社交網絡正從傳統社交獨立出來(快手小紅書也為同期產品)instagram未來可能成為FB重要競爭對手，而FB通過此次并購完成了對圖片產品的內容補充以及防御，也為后續視頻化做了鋪墊。壟斷收購壟斷收購有助于有助于MetaMeta保持創新和靈活性，保持創新和靈活性，更好地觸達各類型用戶，同時也更好地觸達各類型用戶，同

42、時也避免了直接的反壟斷審查避免了直接的反壟斷審查。Instagram和WhatsApp被收購后保持了品牌的獨立性和運營的自主性。Ins創始人克里斯“它們之間會有一點競爭，但如果我們有更多獨特的品牌，我們將能夠接觸到不同類型的用戶?！豹毩⑦\營獨立運營相互引流、共享優質內容、建立相互引流、共享優質內容、建立強壁壘社交生態矩陣。強壁壘社交生態矩陣。通過在Facebook的內容推送中進行免費推廣一度給Ins、messenger帶來大量新增用戶，同時公司對于新的社交產品的盈利性有很長時間的忍耐。2020年Ins分析顯示，Facebook上6%-8%的原創內容是分享自Instagram的。生態家族生態家族

43、15請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：圖：ThreadsThreads界面界面 資料來源：產品官網、國信證券經濟研究所整理圖：圖：WhatsAppWhatsApp界面界面 資料來源：產品官網、國信證券經濟研究所整理圖：圖：InstagramInstagram界面界面 資料來源：產品官網、國信證券經濟研究所整理META-META-社交生態應用一覽社交生態應用一覽FacebookFacebook：包含高粘性的熟人社交場景，包含高粘性的熟人社交場景，形態類似微博輕享版。形態類似微博輕享版。2004年誕生形式為哈佛校內互動網，2007年推出移動應用。2011年8月推出通訊服務Facebo

44、ok Messenger，2015年8月開始推出直播應用Facebook Live。InstagramInstagram：用戶年輕化，產品形態類似小紅書。用戶年輕化，產品形態類似小紅書。成為Meta年輕一代社交圈核心產品，擁有超20億用戶，同時Reels也是全球短視頻核心產品之一，目前貢獻Meta收入占比接近一半。MessengerMessenger:即時通訊軟件，產品形態類似即時通訊軟件，產品形態類似QQQQ，2023年10月，月活躍用戶數超10億，北美是優勢區域；WhatsAppWhatsApp：智能手機即時通訊軟件，產品形態類似微信：智能手機即時通訊軟件，產品形態類似微信/企業微信聊天企

45、業微信聊天+朋友圈。朋友圈。經多年發展，目前已擁有超20億用戶，是歐洲、拉美等國家標配通訊工具，作為高頻即時通訊場景，是超社交流量矩陣的重要構成，支持電商、支付等業務探索。Threads:23Threads:23年年7 7月月針對針對TwitterTwitter限流政策限流政策推出的類似文本共享產品推出的類似文本共享產品，上線5天注冊破億。圖：圖：FacebookFacebook界面界面 資料來源：產品官網、國信證券經濟研究所整理16請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容目錄目錄 一、META簡介與周期復盤 二、META應用家族發展 三、META的AI布局 四、盈利預測與投資建議 五、風

46、險提示173.1 META的GPU規模與Llama系列 3.2 AI賦能廣告推薦算法3.3 Advantage+廣告投放 3.4 META AI與消息廣告3.5 AI硬件載體VR/AR 2.1 META產品收購史 2.2 應用家族畫像 2.3 Ins產品詳解與全球社媒廣告發展趨勢分析 2.4 Reels發展復盤與空間展望請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容應用家族與全球主流平臺應用家族與全球主流平臺-Facebook-Facebook用戶數驅穩，用戶數驅穩，ReelsReels助力助力InsIns快速增長快速增長 Facebook與Instagram分別以30億和22億的月活用戶數位列

47、數字媒體平臺第一和第三，且與其后的產品拉開巨大差距。兩者產品發布時間較早，但能保持持續的用戶增長。InstagramInstagram憑借憑借Reels MAUReels MAU增長重回快車道。增長重回快車道。2020年Instagram推出Reels短視頻功能對標TikTok后，四年內完成了12億月活用戶的增長，并且功能推出之后很快MAU增速便快于TikTok。FacebookFacebook平臺用戶活躍程度持續提升。平臺用戶活躍程度持續提升。官方披露的Facebook的MAU和DAU可以看出平臺的用戶基數較大，增速已回落到低個位數增長，但是平臺活躍程度（DAU/MAU）持續提升至70%。圖

48、：圖：Facebook MAUFacebook MAU與與DAUDAU變化（百萬）變化（百萬）資料來源：公司財報、國信證券經濟研究所整理圖：圖：全球熱門應用全球熱門應用MAUMAU變化（百萬）變化（百萬）資料來源：Business of Apps、國信證券經濟研究所整理63%64%65%66%67%68%69%70%05001,0001,5002,0002,5003,0003,5001FQ20202FQ20203FQ20204FQ20201FQ20212FQ20213FQ20214FQ20211FQ20222FQ20223FQ20224FQ20221FQ20232FQ20233FQ20234F

49、Q20231FQ2024MAUDAUDAU/MAU18Facebook,3033WeChat,1343Twitter,450Instagram,2230TikTok,1587Youtube,2700ChatGPT,16005001000150020002500300035002008200920102011201220132014201520162017201820192020202120222023FacebookWeChatTwitterInstagramTikTokYoutubeChatGPT請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容應用家族應用家族用戶畫像：用戶畫像：Facebook

50、Facebook和和InstagramInstagram互相補充互相補充 網絡網絡社交媒體社交媒體領域的主導領域的主導Facebook:Facebook:雖然人數比例略低與Youtube，但大多數美國人(68%)表示使用該社交媒體平臺，而且平臺的年齡分布廣泛，且中高收入群體和高學歷群體使用占比更高。年輕化優質用戶平臺年輕化優質用戶平臺InstagramInstagram：大約一半的美國成年人（47%）使用過Instagram。Instagram、Snapchat 和 TikTok明顯偏年輕化，平臺的用戶大多是30歲以下的成年人，78%的18至29歲人群表示使用Instagram，遠高于65歲以

51、上人群的比例15%。InstagramInstagram相比相比TikTokTikTok明顯具有更多的高收入和高學歷用戶群體。明顯具有更多的高收入和高學歷用戶群體。Ins在年收入7W美金以上的占比超50%，遠高于TikTok的30%。Ins在高中以上學歷占比50%+也高于TikTok的30%+?？偨Y：總結：METAMETA社交媒體產品社交媒體產品FacebookFacebook和和InstagramInstagram擁有巨大的使用人群，且兩者的差異化布局吸引了不同年齡段的用戶擁有巨大的使用人群，且兩者的差異化布局吸引了不同年齡段的用戶群體。平臺沉淀大量高質量用戶，相比其他社交產品具備更好地商業

52、化條件。群體。平臺沉淀大量高質量用戶，相比其他社交產品具備更好地商業化條件。圖：圖：熱門產品用戶畫像熱門產品用戶畫像資料來源：Colleen McClain et al，How Americans Navigate Politics on TikTok,X,Facebook and Instagram，PEW RESEARCH CENTER（2023年5月19日至9月5日對5,733名美國人的調查、20240612、國信證券經濟研究所整理 圖：熱門產品用戶畫像圖：熱門產品用戶畫像資料來源：Colleen McClain et al，How Americans Navigate Politics

53、 on TikTok,X,Facebook and Instagram，PEW RESEARCH CENTER（2023年5月19日至9月5日對5,733名美國人的調查、20240612、國信證券經濟研究所整理 共和黨民主黨19請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：圖：TikTokTikTok用戶使用原因用戶使用原因資料來源Colleen McClain et al，How Americans Navigate Politics on TikTok,X,Facebook and Instagram，PEW RESEARCH CENTER（2024年3月18日至24日對10,000名美

54、國人的調查）、20240612、國信證券經濟研究所整理 圖：圖：InstagramInstagram用戶使用原因用戶使用原因資料來源：Colleen McClain et al.，How Americans Navigate Politics on TikTok,X,Facebook and Instagram，PEW RESEARCH CENTER（2024年3月18日至24日對10,000名美國人的調查）、20240612、國信證券經濟研究所整理 應用家族與全球主流平臺應用家族與全球主流平臺-用戶需求畫像用戶需求畫像 FacebookFacebook和和InstagramInstagram

55、側重熟人社交生態。側重熟人社交生態。75%的 Facebook 和54%的Instagram用戶表示用應用的是為了與朋友和家人保持聯系，TikTok 的這一比例降至17%。TikTokTikTok更具備娛樂屬性，其次是更具備娛樂屬性，其次是InstagramInstagram。95%的TikTok用戶因為娛樂使用該平臺，其中81%認為娛樂是主要原因。而86%的Instagram用戶和76%的Facebook也因為娛樂需求使用該產品?！癟ikTok憑借多樣化的短視頻內容，如病毒式舞蹈、有趣評論及心理健康故事成功吸引著用戶。Instagram則從照片分享平臺轉型為集品牌、表情包和娛樂于一體的綜合產

56、品，同時成為年輕人追隨潮流，政黨對外交流的新平臺?！盋olleen McClain，How Americans Navigate Politics on TikTok,X,Facebook and Instagram 20圖：圖：FaceBookFaceBook用戶使用原因用戶使用原因資料來源：Colleen McClain et al.，How Americans Navigate Politics on TikTok,X,Facebook and Instagram，PEW RESEARCH CENTER（2024年3月18日至24日對10,000名美國人的調查）、20240612、國信證

57、券經濟研究所整理 總總總請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容應用家族用戶與收入地域分布應用家族用戶與收入地域分布：成熟市場：成熟市場基本完成滲透基本完成滲透 北美北美：用戶方面，北美地區MAU 2.7億，目前同比增速1-2%，滲透基本完成，典型成熟市場。收入方面，單用戶高價值，2023年貢獻Meta收入近一半（45%），該地區收入增長主要受宏觀等外部周期影響，如2021年順風收入增長32%，而22年受IDFA和高基數影響下滑-2%，23年恢復增長（+13%）。歐洲歐洲：用戶方面，歐洲地區MAU 4.1億，滲透基本完成。收入方面，2023年貢獻Meta收入23%，亦受宏觀影響明顯，202

58、1年收入增長39%，而22年下滑-11%（幅度大于北美），23年恢復增長（+20%）。圖：圖：全球各區域收入變化全球各區域收入變化情況情況資料來源：公司財報、國信證券經濟研究所整理圖：圖：全球各區域全球各區域MAUMAU增長情況增長情況資料來源：公司財報、國信證券經濟研究所整理(5.0)%-5.0%10.0%15.0%20.0%25.0%30.0%35.0%-500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 20132014201520162017201820192020202120222023Total MAUsUS&Canada MAUs(M)Europe M

59、AUs(M)Asia MAUs(M)RoW MAUs(M)Total MAUs YoY US&Canada MAUs YoY Europe MAUs YoY Asia MAUs YoY RoW MAUs YoY(20.0)%-20.0%40.0%60.0%80.0%100.0%$-$10,000$20,000$30,000$40,000$50,000$60,000$70,000 20132014201520162017201820192020202120222023US&CanadaEuropeAsiaRest of WorldYoY GrowthYoY GrowthYoY GrowthYoY

60、 Growth21請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容應用家族用戶與收入地域分布應用家族用戶與收入地域分布：新興市場仍處于滲透和增長：新興市場仍處于滲透和增長期期 亞洲亞洲&剩余世界剩余世界：用戶方面，亞洲MAU 13.7億，剩余世界MAU 10.1億，MAU年增長仍有4%左右，處于滲透增長期。收入方面，單用戶價值較低，雖兩區域均有超10億用戶，但2023年亞洲市場僅貢獻Meta收入20%，剩余世界僅貢獻約10%。當然收入增速均較高，其中亞洲地區2021-2023年收入增速39%/8%/14%，剩余世界2021-2023年收入增速49%/9%/23%，用戶滲透提升抵消了IDFA與后疫情

61、等負面因素，并未如歐洲市場出現負增長。圖：圖：全球各區域收入變化全球各區域收入變化情況情況資料來源：公司財報、國信證券經濟研究所整理圖：圖：全球各區域全球各區域ARPUARPU變化情況變化情況資料來源：公司財報、國信證券經濟研究所整理(20.0)%-20.0%40.0%60.0%80.0%100.0%$-$10,000$20,000$30,000$40,000$50,000$60,000$70,000 20132014201520162017201820192020202120222023US&CanadaEuropeAsiaRest of WorldYoY GrowthYoY GrowthY

62、oY GrowthYoY Growth(20.0)%(10.0)%-10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%$0.00$50.00$100.00$150.00$200.00$250.00$300.00$350.0020132014201520162017201820192020202120222023US&Canada ARPUEurope ARPUAsia ARPURoW ARPUYoY GrowthYoY GrowthYoY GrowthYoY Growth22請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：圖：FBFB、WhatappWhatapp、Ins MAUIn

63、s MAU變化變化(百萬，百萬，%)%)資料來源：Business of Apps、國信證券經濟研究所整理總結：社交產品差異化，覆蓋全年齡段、各類交流需求總結：社交產品差異化，覆蓋全年齡段、各類交流需求MetaMeta核心產品是核心產品是FacebookFacebook（3030億億MAUMAU）和）和InstagramInstagram（2222億億MAUMAU），），InsIns年輕化的用戶和成功的短視頻化是年輕化的用戶和成功的短視頻化是近幾年近幾年的增長驅動的增長驅動。FacebookFacebook：主打主打熟人社交場景，整體熟人社交場景，整體穩健程度穩健程度和總和總MAUMAU最高最

64、高。作為基本盤產品擁有30億MAU，基本覆蓋META四分之三用戶。穩定增長，23年FB DAU增長約2%-3%，用戶有老齡化的情況，21年8月上線Reels功能，但短視頻化不如Ins。InstagramInstagram：短視頻：短視頻為為核心增長驅動，核心增長驅動，2323年末約年末約2222億億MAUMAU。2020年8月正式宣布推出Reels功能，允許15秒視頻創作，含音樂、特效，與TikTok相似，后支持最長90秒視頻，有專屬一、二級入口。WhatsAppWhatsApp：約24億MAU，WhatsApp主應用完全免費，收入主要來自企業版WhatsApp Business應用，總體收入

65、體量較低。MessengerMessenger：約13億MAU，即時通訊軟件，與Ins用戶重合度高，可通過Messenger與Instagram好友直接交流，總收入體量較低。圖：圖：META InsMETA Ins與非與非InsIns收入變化收入變化(十億美元，十億美元，%)%)資料來源：Business of Apps、國信證券經濟研究所測算0%20%40%60%80%100%120%140%160%05001000150020002500300035002008200920102011201220132014201520162017201820192020202120222023FB MA

66、UsWhatsapp MAUsIns MAUsFB MAUs YoYWhatsapp MAUs YoYIns MAUs YoY-50%0%50%100%150%200%250%300%010203040506070802010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023FB revenues ex InsIns revenuesFB revenues ex Ins YoYIns revenues YoY23請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容目錄目錄 一、META簡介與周期復盤 二、META應用家族發

67、展 三、META的AI布局 四、盈利預測與投資建議 五、風險提示243.1 META的GPU規模與Llama系列 3.2 AI賦能廣告推薦算法3.3 Advantage+廣告投放 3.4 META AI與消息廣告3.5 AI硬件載體VR/AR 2.1 META產品收購史 2.2 應用家族畫像 2.3 Ins產品詳解與全球社媒廣告發展趨勢分析 2.4 Reels發展復盤與空間展望請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：圖：MetaMeta廣告收入的主要影響因素廣告收入的主要影響因素資料來源：公司財報，國信證券經濟研究所整理InstagramInstagram：用戶用戶規模規模已近成熟期，

68、已近成熟期，ReelsReels開啟新流量增長開啟新流量增長 InsIns用戶數預計維持中低個位數的增長速度，關注用戶數預計維持中低個位數的增長速度，關注ReelsReels帶來用戶時長增量。帶來用戶時長增量。Instagram自收購后受益于Facebook生態下，活躍用戶數量快速增長，同時在2020年疫情因素刺激下，網絡社交需求度大幅提升，根據數據顯示，在16-44歲之間互聯網使用者數量約在42億人，按2023年月活躍用戶數量測算，活躍用戶滲透率達53%，同期Facebook滲透率為60%+，增長已進入成熟期。Reels自20年末推出以來到現在占Ins 50%的使用時長，仍在明顯上升趨勢中，

69、支撐Ins APP內的流量增長。公司商業變現手段主要是廣告業務。廣告收入廣告收入=廣告曝光量廣告曝光量x x廣告單價廣告單價，廣告曝光量與 用戶日活躍人數、日均使用時長和用戶日活躍人數、日均使用時長和廣告加載率廣告加載率 成正相關關系；廣告單價與 廣告投放效率和相關行業擁擠度廣告投放效率和相關行業擁擠度 存在明顯正相關關系。公司在用戶增長上進入成熟期，將著力在提高日均使用時長、廣告加載率和廣告投放效率日均使用時長、廣告加載率和廣告投放效率三個方面。廣告收入廣告曝光量（Impression）廣告單價（CPM）日活躍人數日均使用時長廣告加載率廣告平均瀏覽時長用戶指標廣告展示指標廣告類型行業內廣告主

70、數量廣告供需關系廣告主所屬行業格局廣告投放效率宏觀經濟法規政策25請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：圖：InstagramInstagram 歷年歷年MAUMAU變化（單位：百萬）及重要發展事件變化（單位：百萬）及重要發展事件資料來源：公司官網、BusinessOfApps、Statista、國信證券經濟研究所整理InstagramInstagram：以圖片與視頻為載體的年輕化強交互社交平臺以圖片與視頻為載體的年輕化強交互社交平臺 INSINS最初作為一款以圖片為載體的社交分享平臺，內容風格以簡約、輕奢為主；后期融入私訊、限時動態、直播、短視頻等最初作為一款以圖片為載體的社交分享

71、平臺，內容風格以簡約、輕奢為主；后期融入私訊、限時動態、直播、短視頻等功能，增強了用戶的交互方式，逐步轉變成功能，增強了用戶的交互方式，逐步轉變成以圖片與視頻為載體的年輕化強交互屬性的社交平臺以圖片與視頻為載體的年輕化強交互屬性的社交平臺。INSINS用戶生態護城河堅實，后手優勢明顯。用戶生態護城河堅實，后手優勢明顯。從發展史上看，INS的新功能多半是參考同期爆火的應用形式（StoriesStories：參考：參考SnapchatSnapchat；ReelsReels：參考：參考TikTokTikTok）來進行拓展開發，降低試錯成本，同時維護自身獨特優勢。INSINS的更新多注重在功能融合（功

72、能定位、的更新多注重在功能融合（功能定位、UIUI設計）上，設計）上，產品定位重構清晰，具有更好的用戶體驗。例如：Stories改變了即看即焚的設定，轉變為24h可見，讓社交屬性從單個人變成了一群人，增強用戶交互，提升了用戶粘性。0%20%40%60%80%100%120%140%05001000150020002500201220132014201520162017201820192020202120222023Facebook收購Instagram推出搜索和探索功能；推出DM私訊功能加入短視頻分享功能對個人賬戶主頁進行重構，后修相片功能更新上線限時動態Story功能推出直播功能；推文開放一

73、貼多圖功能推出IGTV8月推出Reels（短視頻）功能推出結賬功能和Shop官網賬戶IGTV 與 Feed 影片組合成 Instagram Video超越TikTok，重回年度社媒APP下載量第一Feed版面加入更多的推薦貼文26請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：圖：InstagramInstagram主頁、主頁、IGIG ShopShop、IGIG FeedsFeeds、IGIG StoriesStories、IGIG ReelsReels資料來源：公司官網、國信證券經濟研究所整理InstagramInstagram：三大功能，實現互動與娛樂雙結合：三大功能，實現互動與娛樂雙結

74、合InstagramInstagram常用功能包括常用功能包括推文（推文（FeedsFeeds），限時動態（），限時動態（StoriesStories）和短視頻（）和短視頻（ReelsReels）；Instagram具有直播功能【只限關注者可看】，部分商業賬戶內亦有IG Shop界面，用戶可以直接在IG內進行下單購買；具有影響力的賬戶可以開啟自己的廣播專區，實現與關注者的互動。推文（推文（FeedFeed）是）是InstagramInstagram的核心功能，的核心功能，用戶可以上傳照片和視頻，且可附上標題、地點和各類標簽等信息，推文會保存在個人資料頁面內。限時動態（限時動態（StoriesS

75、tories）是一種具有時效性的分享方式，）是一種具有時效性的分享方式，用戶可以上傳照片、視頻、文本、貼紙、投票等。短視頻（短視頻（Reels)Reels)允許用戶制作和發現允許用戶制作和發現 15-60 15-60 秒的短視頻，秒的短視頻，可以添加音樂、特效和其他編輯工具。用戶可以通過分享功能將所見傳遞給好。用戶可以通過分享功能將所見傳遞給好友，實現社交互動。友，實現社交互動。InstagramInstagram的主頁界面簡潔，由右上的聊天框、中間的主頁界面簡潔，由右上的聊天框、中間StoriesStories欄、欄、PostPost主界面和下面導航設置（主頁、探索、發布、短視頻、個人資料）

76、構主界面和下面導航設置（主頁、探索、發布、短視頻、個人資料）構成。使用上，可快速成。使用上，可快速觸達主要功能觸達主要功能，實現聊天、分享和娛樂等目的，甚者可完成購物等附加操作。，實現聊天、分享和娛樂等目的，甚者可完成購物等附加操作。27請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：圖：IGIG ShopShop 界面介紹界面介紹資料來源：Instagram、國信證券經濟研究所整理 20202020年年IGIG ShopShop和和CheckoutCheckout支付功能在美國上線支付功能在美國上線，廣告主可以在推文中的商品添加價格標簽，構建自己的IG Shop。少數大零售企業（Nike，H

77、&M等）可以在Meta中投放Shop Ads。2023年4月對IG Shop業務進行重整：1）關停部分無法在IG Shop中植入支付功能的地區；2）留存的地區中使用IG Shop 的商家需要將站內付費作為支付手段，用戶可以直接在FB/INS上完成購買（中間給予一年過渡期，過渡期商家仍然可以利用IG Shop跳轉到自身的官網完成購買）3）將IG Shop功能的廣告推廣并入到了Advantage+系列中，將該功能開放給更多符合資質的企業。2023年四季度，IG Shop Ads的run rate達到20億；2024年一季度，商家站內廣告跳轉至其IG Shop的百分比從23年5%增長到部分商家的50

78、%，業務試點進程迅速。IGIG ShopShop業務：業務：內循環電商在美洲地區試點，部分品牌積極使用內循環電商在美洲地區試點，部分品牌積極使用圖：圖：INSINS catalogcatalog salessales CPCCPC趨勢趨勢資料來源：revealbot、國信證券經濟研究所整理28請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：搜索廣告圖：搜索廣告資料來源：谷歌官網、國信證券經濟研究所整理關鍵詞廣告搜索結果廣告關聯廣告（可涉及購物、地址推薦等等）數字化廣告類型：搜索廣告與社媒推薦廣告是主流大類數字化廣告類型：搜索廣告與社媒推薦廣告是主流大類數字化廣告根據接觸方式可以分為：搜索廣告、

79、社交媒體推薦廣告（展示廣告、互動廣告、信息流廣告數字化廣告根據接觸方式可以分為：搜索廣告、社交媒體推薦廣告（展示廣告、互動廣告、信息流廣告和視頻廣告和視頻廣告等）等）。搜索廣告搜索廣告的典例是谷歌，谷歌在搜索廣告中大致可分為：關鍵詞廣告、搜索結果廣告和關聯廣告【如：購物、應用、文旅】。搜索廣告具有高度定位，精準投放，高轉化率的特點。展示廣告展示廣告通常是鑲嵌在網站或者社交媒體內的一張/一組圖片或一個視頻的廣告，主要作用是提高品牌知名度或驅動流量，是社媒中最常見的一類廣告，展示廣告的展現形式多樣，如：網頁中的橫幅廣告、占屏廣告；社媒的開屏廣告、跳轉廣告、輪播廣告、贊助KOL廣告等。信息流廣告信息

80、流廣告指在夾雜在社交媒體用戶好友動態中的廣告，形式上有以TikTok為例的短視頻類型和以Facebook為例的圖文類型。視頻廣告視頻廣告包括直播廣告和長視頻插播廣告。YouTube和Twitch是典型的視頻流廣告投放渠道?；訌V告互動廣告是一類用戶可以試用/參與某類活動的廣告，如：TikTok上的標簽廣告、貼圖廣告、Meta和谷歌的Playables游戲廣告?；訌V告可以提供用戶參與度，對游戲引流、提高產品影響力有較大作用。圖：展示廣告圖：展示廣告資料來源：Instagram、Yahoo網站、國信證券經濟研究所整理圖：視頻廣告、信息流廣告圖：視頻廣告、信息流廣告資料來源：YouTube、Tik

81、Tok、Facebook國信證券經濟研究所整理圖：游戲互動廣告圖：游戲互動廣告資料來源：Instagram、國信證券經濟研究所整理29請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容全球廣告格局變化：數字媒體平臺份額持續提升，全球廣告格局變化：數字媒體平臺份額持續提升，廣告平臺集中度提升廣告平臺集中度提升圖：各公司廣告收入占總海外圖：各公司廣告收入占總海外（不包含中國區）（不包含中國區）廣告收入份額廣告收入份額變化變化資料來源：MAGNA、各公司財報、國信證券經濟研究所整理 注：全球總廣告收入與中國區域廣告收入采用MAGNA統計數據圖：各圖：各公司廣告收入同比增長變化公司廣告收入同比增長變化資料來

82、源：各公司財報、國信證券經濟研究所整理 注：Twitter 2022年退市 根據根據麥格納統計，麥格納統計，20192019年至年至20232023年全球廣告收入年全球廣告收入59805980億美元增長至億美元增長至84278427億美元（億美元（+40%+40%），其中數字媒體廣告份額占比），其中數字媒體廣告份額占比從從51%51%提升至提升至75%75%。數字廣告的強勁表現受益于移動形式的快速普及，以及社交、視頻和搜索等領域的快速增長。數字媒體廣告平臺集中持續提升，數字媒體廣告平臺集中持續提升，谷歌、谷歌、Meta Meta 和亞馬遜和亞馬遜三巨頭從三巨頭從1919年海外廣告市場年海外廣告

83、市場（不包含中國區）（不包含中國區）占比占比41%41%增長到增長到2323年的年的60%60%。媒體端經歷了從門戶時代到信息流廣告的變遷，從早期產品創新競爭再到大型渠道平臺形成，這一過程中流量和市場份額向頭部平臺集中。同時，大平臺憑借著技術優勢、規模效應和產品壁壘進一步加劇了集中化趨勢。METAMETA在在海外廣告市場海外廣告市場占比從占比從1919年的年的13%13%增長至增長至2323年的年的19%19%，2323年增速顯著回升。年增速顯著回升。META作為社交媒體龍頭在經歷22年蘋果IDFA隱私政策限制、TikTok競爭影響收入負增長后，憑借強產品壁壘和新短視頻功能Reels在23年增

84、速重新超過谷歌。26%30%33%33%34%13%17%18%17%19%2%4%5%6%7%1%1%1%1%0%5%10%15%20%25%30%35%40%20192020202120222023谷歌META亞馬遜XSnapchat-10%0%10%20%30%40%50%60%70%80%20192020202120222023谷歌YoYMETA YoY亞馬遜YoYTwitter YoYSnapchat YoY請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：圖：20242024全球廣告分地區與分類型收入增長全球廣告分地區與分類型收入增長預測預測資料來源：MAGNA、國信證券經濟研究所整

85、理全球廣告收入：預測全球廣告收入：預測2424年全球廣告增速年全球廣告增速10%10%，社交媒體增速，社交媒體增速17.5%17.5%廣告平臺集中持續提升。廣告平臺集中持續提升。23年谷歌、Meta 和亞馬遜的廣告收入分別增長6%、16%和24%，三大公司共貢獻了60%的海外廣告收入（為6980億美元中的4170億美元，23年中國區廣告收入約1447億美元），今年增長優勢持續。另外23年增長較快的平臺有字節/TikTok(+18%)、蘋果（+23%）。麥格納預測全球廣告今年麥格納預測全球廣告今年10%10%增長，其中數字廣告增速預計增長，其中數字廣告增速預計11%11%。因全球24Q1廣告+1

86、2%超預期，24年周期性賽事（奧運會、歐洲杯等）較多和五個主要市場(美英法印墨西哥)大選帶動廣告需求，麥格納6月上調預測。麥格納麥格納全球范圍預測今年社交媒體平臺廣告收入（如全球范圍預測今年社交媒體平臺廣告收入（如MetaMeta、TikTokTikTok）+17.5%+17.5%，數字播放視頻廣告收入(如 YouTube、Twitch)+13.9%，搜索廣告收入（Google）12%。31圖：圖：20232023全球廣告平臺廣告收入全球廣告平臺廣告收入增長增長資料來源：MAGNA、國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：美國地區廣告主對圖：美國地區廣告主對Inf

87、luencerInfluencer廣告投放方式偏好廣告投放方式偏好資料來源：G、國信證券經濟研究所整理圖：各類數字化廣告營收占比（全球）圖：各類數字化廣告營收占比（全球）資料來源：MAGNA、國信證券經濟研究所整理圖：各大社交媒體圖：各大社交媒體日均使用時長趨勢日均使用時長趨勢（分鐘）（分鐘）資料來源：wearesocial、國信證券經濟研究所整理社媒廣告占比提高，短視頻平臺日均用時持續上升社媒廣告占比提高，短視頻平臺日均用時持續上升社交媒體廣告增速明顯，市場份額已與搜索社交媒體廣告增速明顯，市場份額已與搜索廣告近乎持平。廣告近乎持平。全球范圍內，預計2024年社交媒體廣告占數字化廣告總營收的

88、32.2%，同比增速12.8%；搜索廣告預計占比略降至32.5%，而電商平臺維持20.1%占比。社交媒體廣告的增速一方面受益于用戶使用社交媒體廣告的增速一方面受益于用戶使用時長增大。時長增大。各大主流社交媒體的日平均使用時間自2021年均出現明顯的上升，據數據顯示，2023年全球人均社交媒體使用時長是2小時23分鐘，TikTok的日均使用時長達到68分鐘，占比在47%，YouTube達到56分鐘，Instagram突破30分鐘大關。另一方面，影響力（另一方面，影響力（InfluencerInfluencer）廣告在廣）廣告在廣告投放形式偏好發生變化，短視頻成為廣告告投放形式偏好發生變化，短視頻

89、成為廣告主投放第一偏好。主投放第一偏好。據wearesocial數字化發展年報顯示，全球使用社交媒體追蹤有影響力的人作為使用歸因的占比從2022年的21.2%上升至2023年的22.6%。用戶更依賴社交媒體中“權威”人士的評價，提高了廣告主廣告投放的收益轉化率。InstagramInstagram和和TikTokTikTok為代表的短視頻平臺日為代表的短視頻平臺日均使用時長增速明顯均使用時長增速明顯，社媒用戶的用戶瀏覽，社媒用戶的用戶瀏覽偏好習慣從圖文切換到視頻。偏好習慣從圖文切換到視頻。27.40%24.40%23.10%13.80%11.30%0%5%10%15%20%25%30%Shor

90、t-Form Videos(Instagram Reels,Tiktoks)圖：廣告展示形式的圖：廣告展示形式的ROIROI對比對比資料來源：Inciterz、國信證券經濟研究所整理33.4%,198.032.8%,210.032.5%,229.230.4%,180.631.5%,201.432.2%,227.219.6%,116.420.1%,128.320.1%,141.712.9%,76.412.2%,78.012.1%,85.13.7%,21.93.4%,22.03.2%,22.80%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%202220232024(f)Searc

91、hSocial MediaRetail MediaOnline DisplayOthers32請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容目錄目錄 一、META簡介與周期復盤 二、META應用家族發展 三、META的AI布局 四、盈利預測與投資建議 五、風險提示333.1 META的GPU規模與Llama系列 3.2 AI賦能廣告推薦算法3.3 Advantage+廣告投放 3.4 META AI與消息廣告3.5 AI硬件載體VR/AR 2.1 META產品收購史 2.2 應用家族畫像 2.3 Ins產品詳解與全球社媒廣告發展趨勢分析 2.4 Reels發展復盤與空間展望請務必閱讀正文之后的免

92、責聲明及其項下所有內容圖：社媒視頻占數字視頻比例及對應分鐘數（圖：社媒視頻占數字視頻比例及對應分鐘數（hour:minhour:min)資料來源：eMarketer、國信證券經濟研究所整理圖：圖：InstagramInstagram（按功能拆分）、（按功能拆分）、TikTokTikTok日均使用時長日均使用時長資料來源：公司法說會、wearesocial、國信證券經濟研究所整理ReelsReels使用占比陡增，社媒類視頻日均時長仍有上升空間使用占比陡增，社媒類視頻日均時長仍有上升空間 ReelsReels在提升在提升InstagramInstagram日均使用時長起到決定性作用，自日均使用時長

93、起到決定性作用，自20212021年起年起ReelsReels的日均使用時長占比從的日均使用時長占比從20%20%陡增至陡增至20232023年年50%50%，InstagramInstagram總時長平均增速總時長平均增速達達19%19%。同期，。同期，TikTokTikTok亦保持平均增速在亦保持平均增速在30+%30+%。根據eMarketer數據顯示，2025年視頻平臺總耗時時長為 4h48min，比2023年增長8min，增速趨平。然而美國成年人在數字化視頻平臺日均使。然而美國成年人在數字化視頻平臺日均使用時長仍有用時長仍有10%10%的增長空間，的增長空間，從2023年的 3h38

94、min 上升至2025年的4h。主要驅動力來自于傳統電視的使用時長出現明顯下滑。社媒視頻日均時長從社媒視頻日均時長從20232023年年 1h44min1h44min 增長至增長至20252025年的年的 2h15min2h15min，仍有，仍有30%30%的增長空間。的增長空間。圖：美國數字視頻與傳統電視日均使用時長趨勢圖：美國數字視頻與傳統電視日均使用時長趨勢資料來源：eMarketer、國信證券經濟研究所整理1818171716164 47 7161639476801020304050607080202120222023Exclude ReelsReelsTikTok33%40%48%5

95、3%56%59%60%0:370:550:591:201:442:022:150:000:000:140:140:280:280:430:430:570:571:121:121:261:261:401:401:551:552:092:092:242:240%0%10%10%20%20%30%30%40%40%50%50%60%60%70%70%80%80%90%90%100%100%2019202020212022202320242025Social videoOther Social network activitiesSocial Video3:003:003:203:203:383:38

96、3:503:504:004:003:163:103:022:552:484:484:485:025:025:165:165:315:315:455:456:006:006:146:146:286:286:436:436:576:571:121:121:401:402:092:092:382:383:073:073:363:364:044:044:334:3320212022202320242025Digital VideoTraditional TVTotal 34請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：圖：TiKTok USTiKTok US和全球用戶增速和全球用戶增速資料來源：Se

97、nsor Tower,國信證券經濟研究所整理圖：圖：TiKTok USTiKTok US和全球用戶時長增速和全球用戶時長增速資料來源：Sensor Tower,國信證券經濟研究所整理圖：圖：FaceBookFaceBook USUS和全球和全球用戶時長增速用戶時長增速資料來源：Sensor Tower,國信證券經濟研究所整理2222年中旬年中旬ReelsReels用戶和時長增速超過用戶和時長增速超過TikTokTikTok2020-20222020-2022年：年：TikTokTikTok用戶數增長迅速用戶數增長迅速但增速逐漸放緩。但增速逐漸放緩。增速在20年7月達到200%的巔峰，后逐漸回落

98、到50%。憑借著短視頻的流量優勢以及國內打磨相對成熟的產品體驗，TikTok快速吸納年輕用戶和搶奪流量資源，對Meta產生競爭威脅。2022-20232022-2023年：年：TikTok 22TikTok 22年下半年增年下半年增速低于速低于Ins 23Ins 23年平均增速約年平均增速約20%20%。22年底TikTok北美用戶增長下降至-1.3%，非北美區域下降至8%。從從2222年年3 3月開始月開始FacebookFacebook和和InstagramInstagram借助借助ReelsReels功能用戶時長恢復增長功能用戶時長恢復增長，而而TikTokTikTok在時長增長則到達瓶

99、頸期。在時長增長則到達瓶頸期。22年末Ins北美用戶時長增長加速至6%，非北美區域加速至12%。而22年底TikTok北美用戶時長增長下降至1%，非北美區域下降至9%。35圖：圖：InstagramInstagram USUS和全球和全球用戶時長增速用戶時長增速資料來源：Sensor Tower,國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容Reels Reels 發展歷程復盤發展歷程復盤36圖：圖：ReelsReels收入變化及業績會表述收入變化及業績會表述(百萬美元，百萬美元，%)%)資料來源：公司業績會、國信證券經濟研究所測算整理0%200%400%600%800%1

100、000%1200%1400%1600%1800%0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 4,500 202020211Q222Q223Q224Q221Q232Q233Q234Q231Q24Reels RevenueYoY Growth2021年：Q2：“已在超過80個國家上線Reels功能，繼續以提高流量為第一要義。宣宣布布1010億美金的創作者內容激勵計劃億美金的創作者內容激勵計劃，旨在提高FB和INS的內容質量”Q3：“逐步嘗試融入廣告，專注于提升內容質量，利用利用AIAI手段提高推薦準手段提高推薦準確度確度?！盦4:“有限度商業化嘗

101、試，注重內容飛輪效應，提倡展示優質內容?！?022Q1：“我們需要花費點時間讓廣告主創造和調整Reels的廣告內容，這能夠幫助我們在提高商業化程度的同時，對用戶來說不是一個壞的體驗”ARR：$1bn；大量投入在推薦算法，已開始構建embedding算法超過40%廣告主選擇Reels投放廣告；GPU逐步取代CPU后，使用時長和推薦效率得到大幅提升AI對商業化促進明顯：1）改善商業化效率；2）提高廣告供給；3）廣告投放效率提升吸引更多廣告主啟動階段：啟動階段：提高流提高流量量與吸引優質內容與吸引優質內容內容飛輪加速、內容飛輪加速、商業化率商業化率提升提升Reels瀏覽時長快速增長，擠壓Feed和S

102、tories的瀏覽總時長，導致原有的廣告位曝光減少，從而影響利潤，公司該階段優先級是提高Reels的商業化率。22Q2：“當前目的是提高當前目的是提高AdAd LoadLoad、廣告轉化效率及確保廣告是易于創作的、廣告轉化效率及確保廣告是易于創作的”22Q3：“預計Reels增長帶來負面整體收入影響的過程需要持續12-18個月”22Q4:“我們持續關注商業化效率，ReelsReels單位時長的收入單位時長的收入”23Q1:“我們預計Reels在年底或明年達到能帶來凈收入增長”23Q3:“我們比預期更早達到目標，我們比預期更早達到目標，ReelsReels當下已帶來當下已帶來 凈收入增長凈收入增

103、長，但我們仍將努力提高商業化效率”ARR：$3bn；Reel提高整體使用時長ARR:$10bn;超過3/4的廣告主已使用Reels投放廣告改善商業化效率改善商業化效率1）提高廣告庫存水平，挖掘個性化廣告投放的位置、時間；2）提高廣告投放效果，主要著力于AI兩個方面：第一、廣告推薦算法的優化；第二、廣告創造上的工具與功能的拓展“我們依舊會尋找機會提升Ad load，但增速不再會像2023年那么迅速?！?）持續提高廣告投放的個人特性；2）利用AI提高廣告投放自動化程度請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：圖：META META FacebookFacebook嵌入嵌入ReelsReels

104、功能功能資料來源：公司官網、國信證券經濟研究所整理ReelsReels為何成功：啟動期流量至關重要，激勵計劃促進內容生產為何成功：啟動期流量至關重要，激勵計劃促進內容生產 冷啟動階段冷啟動階段ReelsReels功能部署在功能部署在InsIns與與FBFB平臺，借助平臺原有流量和社交轉發推薦平臺，借助平臺原有流量和社交轉發推薦。對比META之前推出的獨立短視頻產品Lasso（2018年底推出、2020年7月關閉），無流量失敗。據App Annie數據顯示，關閉前Lasso在墨西哥（其最大的市場）的Android 版每日活躍用戶不到8萬，在其他市場也舉步維艱，特別是iOS的用戶數量非常少，甚至無

105、法追蹤。流量扶持與創作者激勵雙管齊下。流量扶持與創作者激勵雙管齊下。Meta在2021年投入10億美金于創作者內容激勵計劃中，為Facebook和Instagram吸引原創內容創作者，同時測試不同的收入分成方式，從而提升創作者收入。2021年11月，Instagram宣布了Reels Surprise獎金計劃，每周獎勵150名美國創作者最高1萬美元，鼓勵其制作“鼓舞人心、有趣”的短視頻。2023年3月，公司結束了所有的創作者激勵計劃。37圖：圖：META lassoMETA lasso界面界面資料來源：公司官網、國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：圖：Reel

106、sReels播放量與分享次數變化播放量與分享次數變化資料來源：公司業績會、國信證券經濟研究所整理圖：圖：AIAI推薦占比變化與推薦占比變化與AIAI帶來的帶來的ReelsReels時長增長時長增長資料來源：公司業績會、國信證券經濟研究所整理ReelsReels為何成功：耗時兩年形成內容飛輪、為何成功：耗時兩年形成內容飛輪、AIAI推薦驅動增長加速推薦驅動增長加速發布發布兩年兩年后內容飛輪明顯加速。后內容飛輪明顯加速。22Q3業績會表示每日播放量較6個月前增長50%，22Q4業績會表示分享次數較6個月前翻一倍以上。我們認為該階段很重要的商業化策略在于不斷提升我們認為該階段很重要的商業化策略在于不

107、斷提升AIAI分發占比，通過分發占比，通過AIAI技術技術更精準推薦促使內容快速傳播、提升用戶時長。更精準推薦促使內容快速傳播、提升用戶時長。AI推薦占比從22Q2的15%增長之24Q1的30%。公司業績會表示22Q2 AI推薦算法帶來15%Reels用戶時長提升，23Q3推薦算法更新帶來7%FB時長增長、6%INS時長增長，23Q4因為推薦算法的進步視頻類觀看時間同比增長25%。AI一方面促進內容推薦更精準，同時AI內容分發占比提升，將形成更精準的數據標簽，和未來更多的商業化曝光流量位。多平臺打通提升內容豐富度多平臺打通提升內容豐富度，22年8月Reels可以從Instagram交叉發布到F

108、acebook。豐富內容生產工具豐富內容生產工具：21Q1META與Spotify合作推出音頻播放器插件，23Q4公司推出Text Variations和Image Expansion。不斷改善內容分配邏輯不斷改善內容分配邏輯：Instagram在2024年4月份再次更新了Reels推薦邏輯，更注重對原創內容的推薦，對小賬戶更友好。舊邏輯：新視頻-部分粉絲-更多粉絲-非粉絲人群(弊端：小賬戶難以破圈增長)新邏輯：新視頻-部分粉絲及部分非粉絲-更多粉絲及非粉絲人群38Reels每日超過200bn播放0%10%20%30%40%50%60%0%5%10%15%20%25%30%35%22Q122Q

109、223Q123Q323Q424Q1AI推薦占比AI帶來Reels時長增長Reels占比Ins時長Reels占Ins時長的20%全平臺20%內容由AI推薦，INS達到40%推薦算法更新帶來7%FB時長增長，6%INS時長增長AI使Video類觀看時間+25%YoY全平臺30%內容由AI推薦，INS超過50%請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：圖：META Advantage+META Advantage+廣告制作投放工具功能廣告制作投放工具功能資料來源：公司官網、國信證券經濟研究所整理圖：圖：AIAI為為METAMETA廣告帶來的改善廣告帶來的改善資料來源：公司官網、國信證券經濟研究

110、所整理ReelsReels展望：當前階段展望：當前階段AIAI技術將持續助力提升商業化效率技術將持續助力提升商業化效率Reels Reels 商業化進展迅速，商業化進展迅速，22Q222Q2業績會公司表示業績會公司表示ReelsReels年化收入達十億，一年后年化收入達十億，一年后23Q223Q2年化收入增長超年化收入增長超1010倍，達到倍，達到100100億美元。億美元。產品流量快速增長驅動商業化發展。產品流量快速增長驅動商業化發展。廣告變現與流量相關，Reels規模成長到一定階段商業化進程也開始加速。22Q2公司表示Reels的時長增長擠壓Feed+Stories的瀏覽時長從而影響了廣告

111、收入，23Q4表示Reels已為產品帶來凈收入。目前視頻內容已占目前視頻內容已占FacebookFacebook和和InstagramInstagram用戶時間的用戶時間的60%60%以上。以上。Instagram的Reels和Video繼續推動用戶粘性，僅ReelsReels一項就占據了用戶在一項就占據了用戶在I Insns上花費時間的上花費時間的50%50%，FacebookFacebook部署了部署了ReelsReels功能后，用戶使用時長增加了功能后，用戶使用時長增加了8%-10%8%-10%。AIAI提升提升ReelsReels轉化效率，在商業化的同時保持較好的用戶體驗，吸引更多廣告

112、主。轉化效率，在商業化的同時保持較好的用戶體驗，吸引更多廣告主。22Q4財報會表示AI推動Reels轉化效率提升20%。23Q1表示AI推動INS Reels的商業化效率QoQ增長30%+，FB QoQ增長40%+。22Q4只有40%的廣告主使用Reels平臺，23Q2達到了75%以上。加大基建實現更好加大基建實現更好AIAI賦能。賦能。22Q4公司為了滿足Reels推薦需求初步進行CPU切換GPU，23Q4開始擴大GPU集群規模應用到更多推薦場景。AIAI廣告制作與投放工具提高廣告效率。廣告制作與投放工具提高廣告效率。2022年8月整合自動化廣告產品推出賦能型產品系列（Meta Advant

113、age），涉及預算管理、用戶定位和廣告制作。23Q4業績會提到重點拓展廣告創造上的工具與功能，并提高廣告投放的自動化。39請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容ReelsReels與與TikTokTikTok對比：對比：內容差異化，內容分配邏輯對內容差異化，內容分配邏輯對SMBSMB客戶更友好客戶更友好 INSINS在內容屬性上在內容屬性上相較于相較于TikTokTikTok娛樂屬性稍弱娛樂屬性稍弱，信息屬性更高。內容定位上，信息屬性更高。內容定位上，INSINS主打分享主打分享“美好美好”與精致，與與精致，與TikTokTikTok上刺激性、幽默性更高的視頻風格形成差異化，上刺激性、幽

114、默性更高的視頻風格形成差異化，TikTokTikTok傳播性更高，傳播性更高，INSINS品牌力更足。品牌力更足。從廣告主投放廣告偏好選擇數據顯示，從廣告主投放廣告偏好選擇數據顯示，InstagramInstagram的屬性更匹配大部分廣告主對自己品牌形象的假想，且在轉化率上的屬性更匹配大部分廣告主對自己品牌形象的假想，且在轉化率上更高，投放選擇率更高。更高，投放選擇率更高。根據根據CreaterIQCreaterIQ數據顯示，數據顯示，71%71%的代理公司認為的代理公司認為INSINS提供了最佳提供了最佳ROIROI。在廣告投放位置的選擇上，Reels比重（55%）已遠超越Feeds（20

115、%）和Stories（16%）。得益于廣告推薦算法的先進和用戶基礎，INS在為廣告主創收上仍然有更強的優勢。圖：圖：美國廣告主在美國廣告主在InfluencerInfluencer（影響力）（影響力）廣告的投放平臺選擇率廣告的投放平臺選擇率資料來源：eMarketer、國信證券經濟研究所整理圖：用戶瀏覽視頻類型偏好投票比例對比圖：用戶瀏覽視頻類型偏好投票比例對比資料來源：GWI、國信證券經濟研究所整理0%10%20%30%40%50%60%70%FunnyRelaxingExcitingCreativeHelpfulEngagingTrendyInspirationalRelevantInfo

116、rmativeTikTokInstagram娛樂屬性信息屬性40請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容表：表：Reels與與TikTok對比對比資料來源：Business of Apps、revealbot、國信證券經濟研究所整理 注：廣告加載率注：廣告加載率Ad LoadAd Load根據實際測試情況估算根據實際測試情況估算ReelsReels與與TikTokTikTok對比：對比：ReelsReels加速追趕，收入差距已不明顯加速追趕，收入差距已不明顯41 ReelsReelsTikTokTikTok用戶規模2023 Reels2023 Reels單功能：單功能：16 16 億億（2

117、023年Ins MAU：22 億）2023年MAU：15億用戶年齡分布18-49歲，范圍更大18-24歲，范圍集中用戶時長Instagram日均33分鐘，Ins中ReelsReels日均日均1616分鐘分鐘日均日均6868分鐘分鐘廣告加載率Ad LoadInstagramInstagram ReelsReels 13-15%13-15%（Instagram Feed 30%+、Instagram Stories 40%+）約約13-15%13-15%收入情況全系列平臺ARR（包括Facebook）23年預計約110億美元，當前年化收入約年化收入約160160億美元億美元23年預計約160億美元

118、（字節跳動2023年全球營收 1200億美元）平臺前十大關注賬戶體育球星：體育球星：C羅，梅西歌手、演員：歌手、演員：賽琳娜，道恩強森，亞莉安娜，碧昂絲模特名人：模特名人：凱莉詹娜，金卡戴珊，科勒卡戴珊，肯豆詹娜幽默幽默KOLKOL：khabylame，廚師布拉克，Dominik Lipa網紅舞者：網紅舞者：查莉達梅利奧網紅歌手：網紅歌手：貝拉珀爾奇，艾迪生雷，金伯利洛艾薩挑戰者挑戰者&慈善家慈善家:Mr.Beast網紅電影制作人：網紅電影制作人：扎克金演員：演員：威爾史密斯內容調性更有信息屬性，具有Ins連貫性的格調和美感更娛樂，主打“真實化”，給人一種“去濾鏡感”內容激勵政策2021年10

119、億獎金激勵用戶創作（基于轉評贊/視頻觀看次數/follow獎金等形式），2023年3月結束2020年開始未來三年20億美元激勵原創同時高播放量視頻，2023年年底結束請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容表：表：Reels與與TikTok對比對比資料來源：公司業績會、Business of Apps、revealbot、國信證券經濟研究所整理 ReelsReels與與TikTokTikTok對比：對比：從產品內容形態看中期空間從產品內容形態看中期空間42 ReelsReelsTikTokTikTok流量角度（用戶量與用戶時長）：兩者用戶數接近，從內容屬性和質量來看，預計流量角度（用戶量與

120、用戶時長）：兩者用戶數接近，從內容屬性和質量來看，預計ReelsReels用戶時長中期與用戶時長中期與TikTokTikTok仍有一定差距仍有一定差距內容屬性內容屬性Reels相比TikTok更偏泛生活、泛知識類，而娛樂需求是用戶消磨時間的主要動機內容質量內容質量Reels起步較晚，其內容生態的建立主要依賴技術驅動而非內容驅動，內容豐富度、短視頻原生KOL數量不如TikTok單位變現效率角度（單位變現效率角度（Ad loadAd load與與CPMCPM）：）：ReelsReels具備平臺溢價而具備平臺溢價而TikTokTikTok擁有更成熟的推薦算法、運營經驗和廣告基建，預計擁有更成熟的推薦

121、算法、運營經驗和廣告基建，預計兩者兩者逐漸接近。逐漸接近。用戶畫像用戶畫像Reels用戶群體年齡段廣泛、收入與學歷較高，整體價值含量高與TikTok。算法能力算法能力Reels主要根據用戶的粉絲內容畫像、內容產出進行推送，盡管TikTok沒有META豐富的用戶行為標簽，但其主要基于用戶的歷史行為、興趣、觀看歷史記錄等信息來進行個性化推薦，更符合短視頻領域、娛樂化需求，從其廣告CPM也可反映出TikTok的推薦精準度更高。流量形態流量形態FB與Ins 作為熟人社交場景更偏向于私域流量，不便于廣告內容轉發擴散，較公域流量商業化土壤相對較弱。運營能力運營能力TikTok運營能力較強，包括短視頻平臺賬

122、號定位、算法思維、流量池機制和內容扶持等各方面，特別是內容創作和社區運營、直播電商運營方面經驗豐富。廣告基建廣告基建TikTok工具積累豐富，具有剪映等短視頻內容創作工具，也有巨量引擎、星圖等廣告投放工具。META在推薦算法硬件投入較大，但Reels主要依賴于原有平臺廣告投放和管理系統。公司2022年8月整合自動化廣告產品推出賦能型產品系列（Meta Advantage），涉及預算管理、用戶定位和廣告制作。23Q4業績會提到重點拓展廣告創造上的工具與功能，并提高廣告投放的自動化。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：平臺與圖：平臺與InstagramInstagram平均平均CPMC

123、PM趨勢與測算趨勢與測算資料來源：公司財報，revealbot，國信證券經濟研究所測算整理圖：圖：MetaMeta InsIns與非與非InsIns、ReelsReels收入拆分及趨勢預測（單位：百萬美元）收入拆分及趨勢預測（單位：百萬美元）資料來源：公司財報，revealbot，國信證券經濟研究所測算整理 INSINS借助社交需求掌握流量入口，短期在使用時長上落后借助社交需求掌握流量入口，短期在使用時長上落后TikTokTikTok，但后發優勢明顯。，但后發優勢明顯。用戶習慣逐步形成，23年末每日已有超過35億次Reels的分享?？紤]美洲地區數字視頻平臺使用率仍有增長空間，預計中期，預計中期

124、INSINS ReelsReels的使用時長達到的使用時長達到4040分鐘左分鐘左右。右。根據實際體驗數據測算，INS中Feed的廣告加載率在30-35%，Stories的廣告加載率在40%以上，Reels的廣告加載率約在15%左右。INSINS ReelsReels的廣告加載率距離的廣告加載率距離FeedsFeeds基準仍有一倍增長空間?；鶞嗜杂幸槐对鲩L空間。ReelsReels自自20212021年年7 7月開啟商業變現，商業化程度穩定，月開啟商業變現，商業化程度穩定，23Q223Q2 Reels Reels年化收入達到年化收入達到100100億美元，預計億美元，預計2525年全年收入超年

125、全年收入超300300億億。CPM在商業化早期出現戰略性下滑，而自23年Q1起重新恢復上升趨勢，距離商業化前水平仍有一定空間。ReelsReels打開流量增長新空間打開流量增長新空間43$-$5,000$10,000$15,000$20,000$25,000$30,000 22Q1 22Q2 22Q3 22Q4 23Q1 23Q2 23Q3 23Q4 24Q1 24Q2E 24Q3E 24Q4E 25Q1E 25Q2E 25Q3E 25Q4ENon Instagram Revenue$0.00$1.00$2.00$3.00$4.00$5.00$6.00$7.00 20Q120Q220Q320Q

126、421Q121Q221Q321Q422Q122Q222Q322Q423Q123Q223Q323Q424Q124Q2E24Q3E24Q4E25Q1E25Q2E25Q3E25Q4EPlatforms Average CPMInstagram Average CPM-50%0%50%100%150%200%250%300%350%400%22Q122Q222Q322Q423Q123Q223Q323Q424Q124Q2E24Q3E24Q4E25Q1E25Q2E25Q3E25Q4EInstagram Reels RevenueInstagram Feed RevenueReels revenue YOY

127、Non Instagram Revenue YOYInstagram Revenue YOY請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：各圖：各平臺功能廣告價格與轉化率平臺功能廣告價格與轉化率資料來源：databox、varos、revealbot、國信證券經濟研究所測算整理ReelsReels年收入空間測算年收入空間測算 Reels Reels用戶日均使用時間（用戶日均使用時間（分鐘）分鐘）44產品功能CPM（美元/千次）CPC（美元/點擊）CTR（%）FacebookFeed5-60.2-0.8測算0.7%-1%INSFeed4-8測算0.5%-1%Story2.5-5.5測算0.3%

128、-0.6%Reels2-4測算0.3%-0.6%TikTokFeed2.5-40.2-0.5測算0.6%-1%SnapchatFeed3-70.2-0.6測算0.5%-1%GoogleYouTube測算1-2.50.15-0.25 0.4%-0.6%Search測算15-350.5-0.73%-5%年收入（億美元）162030405060$2.50 133 153 267 356 408 425$3.00 160 183 321 428 490 510$3.50 187 214 374 499 572 595$4.00 213 244 428 570 654 680$4.50 240 275

129、481 642 735 765$5.00 267 306 535 713 817 850$5.50 293 336 588 784 899 935 廣告價格廣告價格CPMCPM（美元）（美元）中期長期當前當前當前：美國為例數字媒體日均使用時長230分鐘，其中流媒體（奈飛、Youtube）110分鐘；短視頻84分鐘，其中TikTok 68分鐘，Reels 16分鐘；社交媒體與其他36分鐘。中期（中期（2-3年）年）：Reels產品內容與粘性逐步提升，用戶增長產品內容與粘性逐步提升，用戶增長至至23億億。預計數字媒體260分鐘，其他小增，則短視頻時長約100-110分鐘，TikTok為70分鐘，則

130、Reels為30-40分鐘。長期（長期（5年年-）：）：Reels與與TikTok平分流量，平分流量，用戶增長至用戶增長至29億億。假設數字媒體時長280分鐘，其他小幅增長10分鐘，則短視頻時長約120分鐘，假設TikTok 時長為60-70分鐘，則Reels為50-60分鐘，兩者基本平分流量。推薦類廣告價格隨主要采取競價模式，但可拆解為每次點擊的價格CPC（與平臺屬性和廣告轉化效率相關）以及廣告點擊率CTR（與廣告轉化效率和廣告質量相關），計算公式CPM=CPC*CTR*1000。當前：當前：ReelsReels的的CPMCPM價格約價格約2-42-4美元美元/千次，千次，測算Reels的C

131、TR約為0.3%-0.6%，低于TikTok與Ins的feed功能。如Reels的CTR提升0.3%，測算其CPM將提升約1.5美元。中期（中期（2年年-3年）：考慮年）：考慮Reels推薦準確性提升但廣告供給加大推薦準確性提升但廣告供給加大。推薦精準度和廣告質量提升將帶動CTR和CPM增長，但同時廣告供給加大，預計廣告價格仍處在2.5-4美元/千次。長期（長期（5年年-）：個性化廣告與）：個性化廣告與AI賦能的新推薦系統有望再次提升精賦能的新推薦系統有望再次提升精準度，同時考慮通脹因素。準度，同時考慮通脹因素。若Reels的CTR提升至目前TikTok的水平約0.6%-1%，整體提升0.3%

132、，則CPM將增長至3.5-5.5美元/千次?？紤]廣告受到下游商品價格影響顯著，假設5年通脹15%（CAGR+3.5%），CPM主要區段為4-5.5美元/千次。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容目錄目錄 一、META簡介與周期復盤 二、META應用家族發展 三、META的AI布局 四、盈利預測與投資建議 五、風險提示453.1 META的GPU規模與Llama系列 3.2 AI賦能廣告推薦算法3.3 Advantage+廣告投放 3.4 META AI與消息廣告3.5 AI硬件載體VR/AR 2.1 META產品收購史 2.2 應用家族畫像 2.3 Ins產品詳解與全球社媒廣告發展趨勢

133、分析 2.4 Reels發展復盤與空間展望請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：圖：META CapexMETA Capex變化（百萬美元）變化（百萬美元）資料來源：Meta財報、國信證券經濟研究所整理圖：圖：META META 擁有的算力規模預測擁有的算力規模預測資料來源：TNP、Meta財報會、國信證券經濟研究所整理META CapexMETA Capex投資與算力規模：年底投資與算力規模：年底等效等效6060萬萬 H100H100 GPUGPU算力資源算力資源 2323年底年底METAMETA表示表示2424年底計劃購買年底計劃購買3535萬片英偉達萬片英偉達H100H100，

134、加上其他，加上其他GPUGPU約等效約等效6060萬萬H100H100 GPUGPU的計算能力的計算能力。Omdia報道，2023年Meta和微軟各購得15W H100，谷歌、亞馬遜、甲骨文和騰訊各購得5W H100，特斯拉1.2W H100。TNP測算目前META擁有約6.6W V100、7.6W A100、15W H100，預計今年還將到貨35W H100和2.4W B系列芯片。公司上調公司上調CapexCapex指引為指引為350-400350-400億美元億美元，同比同比+13%-40%+13%-40%。TNP預計預計2424年底年底GPUGPU相關的累計資本支出將近相關的累計資本支出

135、將近1 15 50 0億美元，其中億美元，其中2424年一年支出達年一年支出達94.794.7億美元，占比億美元，占比63%63%。經過22年與23年初的降本增效周期，META重新開始新一輪硬件投資。一季度財報會公司上調2024年資本開支至350-400億美元(前值300-370億美元)，同比+13%-40%。-20%0%20%40%60%80%100%120%0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000 35,000 40,000 45,000 20142015201620172018201920202021202220232024ECapex(含融資

136、租賃)YoY型號型號GPUTensorCore（F16,F32）等效等效H100（片）（片）單價單價（美元）（美元）總價（百總價（百萬美元）萬美元）總浮點計算量總浮點計算量（Exaflops/FP16）V100Super22,0001251,37510,0002202.75其他V10040,0001252,50010,0004005RSCA10016,0006244,99215,0002409.98其他AI0060,00062418,72015,00090037.442023H100分配150,0002.000150,00025,0003,7503002024H100分配350,0002.00

137、0350,00025,0008,7507002024B100/B200分配24,0005,80069,60030.000720139.2全部全部662,000597,18714,9801,194.3746請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：圖：Core-Spline-LeafCore-Spline-Leaf三級三級CLOSCLOS拓撲結構拓撲結構資料來源：Meta官網、國信證券經濟研究所整理圖：圖：Meta Training AIMeta Training AI基礎設施架構基礎設施架構資料來源：Meta官網、國信證券經濟研究所整理MetaMeta：第二代第二代GPUGPU集群開啟建

138、設集群開啟建設，繼續沿用兩級，繼續沿用兩級CLOSCLOS拓撲結構拓撲結構 MetaMeta建立兩個數據中心規模集群，各自擁有建立兩個數據中心規模集群，各自擁有24,57624,576個個GPUGPU，均支持，均支持400Gbps400Gbps端點之間的互聯。端點之間的互聯。一個是采用了基于Arista 7800交換機的遠程直接內存訪問（RDMA）和融合以太網（RoCE）網絡解決方案，另一個則應用了英偉達Quantum2 InfiniBand的網絡架構。兩個集群的不同設定能夠評估不同類型互聯的適配度和拓展性，為未來更大集群設計積累經驗。公司重申了對其開源Grand Teton服務器設計和Ope

139、nRack機架的承諾，這些機器將被安置在其中，以及對開源PyTorch框架和其開源Llama LLMs的承諾。Llama3成功地在RoCE和InfiniBand集群上運行了大規模的GenAI工作負載（包括我們在RoCE集群上持續進行的Llama 3訓練），并且沒有遇到任何網絡瓶頸問題。二代GPU集群依舊采用Core-Spline-Leaf三級CLOS拓撲結構。單Rack搭載兩個8卡服務器和一個頂部交換機，利用18個集群交換機連接192個Rack成為集群，共有八個小集群，集群交換機形成Spline層。Spline層與上方18個聚合交換機（Core層）形成互聯，組成整個集群。這種架構預留了空間和拓

140、展性，未來可以直接拓展到32K個卡的規模。47請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：圖：LlamaLlama3 3模型與模型與ClaudeClaude、MistralMistral、GPT-3.5GPT-3.5比較比較資料來源：Meta官網、國信證券經濟研究所整理圖：圖：LlamaLlama系列模型各項參數與訓練參數系列模型各項參數與訓練參數資料來源：Meta官網、國信證券經濟研究所整理METAMETA大模型布局：大模型布局：LlamaLlama系列參數、性能逐步提升系列參數、性能逐步提升Llama1Llama1模型模型7B7B和和13B13B使用使用1 1萬億萬億tokenstok

141、ens，33B33B和和65B65B模型使用模型使用1.41.4萬億個萬億個tokenstokens。在2,048個A100上進行訓練，上下文長度為2048 tokens。Llama2Llama2模型模型開始開源，開始開源，使用了使用了2 2萬億個萬億個tokenstokens進行訓練，有進行訓練，有7B7B、13B13B、34B34B和和70B70B版本版本，上下文窗口翻倍至4,096 tokens。通過超過100萬個人工注釋減少錯誤和幻覺，在測試中提高了準確率。Llama2技術文檔提到提示的質量和偏好排名對對齊模型的性能有很大影響，該版本最大改進來自精心整理提示數據并對人工注釋進行多輪質量

142、保證。Llama3Llama3模型具有模型具有8B8B和和70B70B參數，參數，使用使用1515萬億個標記進行了訓練萬億個標記進行了訓練，但不是MOE架構。META也表示訓練Llama3使用了合成數據（Llama2生成的數據），上下文窗口提升至8192tokens。超過5%的訓練數據(約8億個tokens)屬于30種不同語言的數據，使用的編程語言代碼是Llama2的4倍。Llama3 70B性能優異，在測試集比拼中超過谷歌的Gemini1.5Pro、Mistral的Mistral Medium模型、OpenAI的GPT-3.5和Claude Sonnet。Llama3模型現已在Faceboo

143、k、Instagram、WhatsApp、Messenger上為為MetaAIMetaAI助手提供支持，將以托管形式托管在各種云平臺上助手提供支持，將以托管形式托管在各種云平臺上，包括AWS、Databricks、GoogleCloud、HuggingFace、Kaggle、IBM的WatsonX、MicrosoftAzure、Nvidia的NIM和Snowflake。模型模型發布時發布時間間大小大小數據數據集集訓練硬件訓練硬件規模規模訓練連接訓練連接訓練訓練GPU時長（時長（h）OPT2022.5175B300B1K A100IB200 Gbps per GPU25.6 TB/s bisec

144、tion Bw800KLlama2023.265B1.4T2K A100IB200 Gbps per GPU51.2 TB/s bisection Bw1MLlama22023.734B2T2K A100RoCE 200Gbps perGPU 51.2 TB/s bisection Bw1MLlama22023.770B2T2K A100IB 200 Gbps per GPU51.2 TB/s bisection Bw1.7MLlama32024.470B15T2個24K H100IB 400 Gbps per GPU6.4M48請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：各參數模型訓練量

145、與圖：各參數模型訓練量與MMLUMMLU評分評分資料來源：Interconnects、國信證券經濟研究所整理METAMETA大模型布局：大模型布局：40004000億參數的多模態模型正在訓練億參數的多模態模型正在訓練METAMETA表示目前正在訓練一個規模超過表示目前正在訓練一個規模超過40004000億個參數的億個參數的Llama3Llama3模型模型，主要具有“多種語言交談”的能力，能夠接收更多數據，并且能夠理解圖像、其他模態以及文本，在架構選擇上仍然不是MOE架構。公司財報會表示持續投資未來幾年的Llama5、6和7模型的研究。一定參數的模型用比最佳訓練計算量更多的數據訓練性能可以呈現對

146、數線性提升一定參數的模型用比最佳訓練計算量更多的數據訓練性能可以呈現對數線性提升。公司表示在開發Llama3的過程中，雖然8B參數模型的Chinchilla最佳訓練計算量（有限計算量下模型達到最優性能）對應于約200B個token，但在使用兩個數量級以上的數據（15T）訓練模型后，模型性能仍呈對數線性提升。較大的模型可以用較少的訓練計算來匹敵這些較小模型的性能，但較小的模型通常是首選，因為它們在推理過程中效率更高。METE官方表示從2023年2月到9月Llama的下載量超過3000萬次，其中9月份的下載量就達到1000萬次。從去年9月到現在的下載量呈線性增長，那么到現在Llama的下載量將突破

147、1億次。圖：圖：LlamaLlama3 400B3 400B模型測評得分模型測評得分資料來源：Meta官網、國信證券經濟研究所整理49請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容目錄目錄 一、META簡介與周期復盤 二、META應用家族發展 三、META的AI布局 四、盈利預測與投資建議 五、風險提示503.1 META的GPU規模與Llama系列 3.2 AI賦能廣告推薦算法3.3 Advantage+廣告投放 3.4 META AI與消息廣告3.5 AI硬件載體VR/AR 2.1 META產品收購史 2.2 應用家族畫像 2.3 Ins產品詳解與全球社媒廣告發展趨勢分析 2.4 Reels

148、發展復盤與空間展望請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容推薦算法發展歷程推薦算法發展歷程基于傳統機器學習下，參數量少，不要大規模算力去做，一點分布式算力就行。小規模算力小規模算力使用DNN神經網絡，模型參數大量模型參數大量增加增加，模型開始做嚴格的個性化，因此整體模型參數量出現指數增長。建模方式是一種單目標預測問題建模方式是一種單目標預測問題，迭代成本大。迭代成本大。如果需要對多個目標進行預測需要多模型融合。流式更新流式更新/實時更新實時更新，過去的機器學習模型是小時級別或者天級別的更新，對于用戶的興趣的捕捉、刻畫差。深度學習算法深度學習算法嘗試GPU提高并行式計算和大參數的處理效率，在

149、一些環節特別是序列模型這塊開始替換。GPU替代替代基于大模型的內容理解內容理解能力，可以從中提取更有效的向量，再放再放到推薦系統中。另外，大模型跟推薦系統的結合，除了內容理解之外，也可以替代廣告推薦流程中的部替代廣告推薦流程中的部分模塊。分模塊。大模型推薦大模型推薦20-至今至今18-19年年16-18年年13-14年年使用機器學習機器學習進行廣告推薦，這個時候算法是粗糙簡陋的，相對利用XGBoost或者FM這種算法，而這種模型個性化能力弱，這種模型個性化能力弱，參數量比較少，導致整體準確參數量比較少，導致整體準確度偏低。度偏低。機器學習算法機器學習算法推薦算法涌現出一類基于多模態基于多模態理

150、解的推薦方法理解的推薦方法，如BERT、RESNET、VGG19模型，通過提取文本和圖像的信息來做內容理解，作為補充特征去刻畫廣告本身的屬性，提升推薦準度。但19-20年間，公司并沒有從中得公司并沒有從中得到高收益到高收益，這種方法則被擱置?；陬A訓練的結構基于預訓練的結構參數量大之后，采用分布式分布式CPUCPU進行訓練和模型推理。分布式分布式CPU國內很多還是采用分布式CPU來做，而只在某些特定環節去如：召回、粗排會使用到召回、粗排會使用到GPUGPU能力能力。但核心模塊如精排，還是使用CPU完成。GPU持續替代持續替代算法迭代算法迭代工程迭代工程迭代51請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項

151、下所有內容推薦算法排序流程：同時考慮精準度和時效性推薦算法排序流程：同時考慮精準度和時效性從龐大的視頻資源庫中，挑選出一部分與特定用戶潛在興趣相關的視頻片段，同時對處理的時效性與時效性與內容覆蓋度提出要求，常用聚類操作內容覆蓋度提出要求，常用聚類操作。這一過程依賴于用戶的歷史活動記錄、興趣點標簽以及社交網絡關系等多維度信息，并借助多種檢索策略（例如，基于內容的推薦和協同過濾推薦）來實現精確篩選。內容內容召回召回對召回的視頻進行初步排序視頻進行初步排序，使用較為簡單的模型或規則，快速評估每個視頻對于用戶的潛在價值或相關性，以便進一步縮小推薦范圍。毫秒級別的速度對更有可能受用戶歡迎的視頻進行篩選，

152、減輕后續精排階段的計算壓力。粗排粗排在對候選視頻進行初步篩選后，運用更為復雜且精細化的模型對視頻進行深入的評估與排序。在此過程中需盡可能提升準確度盡可能提升準確度，挖掘用戶歷史行為的聯系，確保為用戶呈現的視頻列表更具個性化和準確性，綜合考慮各種特征以及用戶的個性化需求，并利用機器學習算法計算每個視頻的綜合評分。精排精排在精排階段之后，根據特定的業務策略對視頻列表進行最終調整，考慮時效性、重復性、多樣性和創新性考慮時效性、重復性、多樣性和創新性的因素的因素，或針對特定業務目標（如提升點擊率、觀看針對特定業務目標（如提升點擊率、觀看時長等）進行優化時長等）進行優化。整合更多業務目標參數，如用戶留存

153、率、點擊率提升等關鍵指標，重新排序，滿足用戶的多元化需求、提升用戶體驗。優化排序優化排序52請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：可被圖：可被GPUGPU替代的推薦算法環節替代的推薦算法環節資料來源：Heng-Tze Cheng et al.、Wide&Deep Learning for Recommender Systems、Machine Learning、20160624，國信證券經濟研究所整理GPUGPU替代：替代：提升推薦模型性能，滿足算力、帶寬和時延平衡需求提升推薦模型性能，滿足算力、帶寬和時延平衡需求 GPU大規模替代，對于系統能力會更高，對廣告收益提升，因為：通過其并

154、行計算能力提升了模型性能，模型承載力得到提升，能夠在更大的樣本去做選擇；CPU無法做用戶序列的模型，耗時長，計算難度更高，GPU可以提高序列長度，提高準度；GPUGPU的成本是否能夠被廣告收益覆蓋，涉及到廣告商的邊際效益的成本是否能夠被廣告收益覆蓋，涉及到廣告商的邊際效益/成本情況成本情況。大模型能力加入到廣告算法里面去做訓練，增加的維度是比較多的，同時向量拼接之后還需要接入很多神經網絡，因此對訓練的資源要求較高?？紤]到國內大模型訓練，當前大模型階段可能沒有冗余的算力去做廣告方面的應用?？捎每捎肎PUGPU替代環節：替代環節：召回階段：召回階段：對廣告庫里的廣告先聚類，再選擇幾個接近的類作為T

155、OP N。GPU可以做更快計算，使得聚類的最小聚合數的參數更低，從而減少精度損失。粗排階段：粗排階段：GPU能夠處理更復雜的模型和特征工程，進一步提高了預測準確度，深入理解了用戶需求和內容特性，從而優化了推薦質量。精排階段精排階段：后續隨著處理信息的增多，精排階段也需要盡快的響應速度，預計GPU也有進一步替代的需求。召回粗排精排優化召回Server排序Server內容索引Redis推薦算法層推薦算法層公用組件公用組件存儲單元存儲單元索引表索引表用戶特征用戶特征53請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容AIAI賦能廣告推薦算法的方式賦能廣告推薦算法的方式 從提升內容理解方面，如果公司既做廣

156、告又做內容，廣告測可以用到用戶在內容側的消費信息，在用戶公司既做廣告又做內容，廣告測可以用到用戶在內容側的消費信息，在用戶廣告測的興趣刻畫會更準確廣告測的興趣刻畫會更準確，因為廣告推薦反饋的用戶數據是稀疏的，用戶曝光的廣告或者用戶去點擊廣告是偏少數的。提升內容理解，提升內容理解，進行模型更新，讓用戶和推薦內容更匹配，從而對ROI的提升。當下暫時沒有公司能夠把內容理解的模型做得很深，基本是基本是IDID類類特征特征+內容理解或者用一個多模內容理解或者用一個多模態的特征作為輔助進行模型訓練。態的特征作為輔助進行模型訓練。多模態提升內容理解多模態提升內容理解通過在推薦系統的編碼和向量化推薦系統的編碼

157、和向量化階段引入更豐富的數據維度階段引入更豐富的數據維度，綜合處理包括用戶行為、內容屬性在內的多樣化特征。在排序階段應用更復雜的模型結排序階段應用更復雜的模型結構構/大模型架構大模型架構，顯著提升了系統的推理能力。提升提升RankRank精準度精準度生成式推薦成為新的架構生成式推薦成為新的架構，大模型成為一個模塊，與過去的Rank范式有大差異。通過更精細的模型和算法，實現對用戶行為的高準確度預測，從而提供更個性化的推薦結果。AI賦能會削弱標簽化的優勢賦能會削弱標簽化的優勢-泛泛化的特征，最終會被個性化特征化的特征，最終會被個性化特征取代取代。生成式推薦新架構生成式推薦新架構國內外廠商主要嘗試環

158、節54請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：圖：傳統傳統Wide-DeepWide-Deep推薦算法架構推薦算法架構資料來源：Heng-Tze Cheng et al.、Wide&Deep Learning for Recommender Systems、Machine Learning、20160624，國信證券經濟研究所整理傳統推薦算法框架：如何在稀疏輸入的情況下實現記憶和泛化傳統推薦算法框架：如何在稀疏輸入的情況下實現記憶和泛化 WideWide組件組件（廣義線性模型）：（廣義線性模型）：主要負責記憶能力，Memorization能夠從歷史數據中學習到高頻共現的特征組合的能力從

159、歷史數據中學習到高頻共現的特征組合的能力，Wide組件主要處理規則性和記憶性的信息密集特征，比如用戶ID、商品ID等類別特征。DeepDeep組件（前饋神經網絡）組件（前饋神經網絡）：主要負責泛化能力，尋找抽象泛化后的特征間的負責泛化能力，尋找抽象泛化后的特征間的非線性非線性數理關系數理關系，提高模型的表達能力。Generalization代表模型能夠利用相關性的傳遞性去探索歷史數據中從未出現過的特征組合，主要處理數值和非規則性特征，比如用戶的年齡、性別等?；贓mbedding的DNN模型在Generalization表現優異，但在數據分布較為長尾的情況下，對于長尾數據的處理能力較弱，容易造

160、成過度泛化。DNN神經算法層擬合性會比較好，三層的DNN已經具有擬合任何可測的函數，通常不超過十層，更多的層數可以增加模型的表示能力，但也可能導致過擬合和計算成本的增加，推薦算法層數限制是為了平衡模型的復雜度和泛化能力。55請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：圖：LLMLLM在推薦算法架構中的三種建模范式在推薦算法架構中的三種建模范式資料來源：Likang Wu et al.、A Survey on Large Language Models for Recommendation、Information Retrieval、20230331，國信證券經濟研究所整理利用大型語言模型利

161、用大型語言模型(LLM)(LLM)時推薦系統時推薦系統(RS)(RS)的三種建模范式的三種建模范式LLMLLM 嵌入嵌入+RS+RS：這種方法將LLMLLM視為特征提取器視為特征提取器，其中輸入的項目和用戶的特征被輸入到LLM中，并將生成的嵌入用作傳統RS模型的輸入。當LLM不是為直接推薦目的而設計時，更適用于這種建模范式是合適的。通過使用LLM嵌入，RS模型可以捕獲更高級別的語義信息并做出更明智的推薦。LLMLLM Tokens+RSTokens+RS：在這個范式中，輸入序列由個人資料描述、行為提示和任務說明組成輸入序列由個人資料描述、行為提示和任務說明組成。LLM根據輸入的商品和用戶特征生

162、成Token，通通過語義挖掘捕獲潛在偏好，過語義挖掘捕獲潛在偏好，生成的token隨后被集成到推薦系統的決策過程中。當LLM在大量文本數據上進行訓練時，這種方法特別有用，使其能夠生成信息豐富的推薦。LLMLLM作為作為RSRS：在此建模范式中，LLM被視為直接生成推薦的強大推薦系統。輸入序列通常由項目描述和用戶個人資料組成，輸出序列提供推薦項目的排序列表。這種方法消除了LLM和RS模型之間額外交互的需要，使其計算效率更高。但是，它需要仔細調整LLM的超參數以確保準確的推薦。LLM Embedding+RS：LLM提取特征輸入推薦模型；LLM Tokens+RS：根據輸入的商品和用戶特征生成To

163、ken輸入推薦模型，過語義挖掘捕獲潛在偏好。LLM作為推薦模型：輸入資料和需求，輸出排序；56請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：圖：HSTUHSTU編碼器與傳統編碼器比較編碼器與傳統編碼器比較資料來源：Jiaqi Zhai et al.Actions Speak Louder than Words-Trillion Parameter Sequential Transducers for Generative Recommendations、Machine Learning、20240227，國信證券經濟研究所整理METAMETA：WukongWukong架構滿足架構滿足Scal

164、ing LawScaling Law的推薦方法的推薦方法HSTUHSTU編碼器編碼器是為生成推薦模型（GRs）設計的高性能自注意力編碼器，HSTU采用了一種新的點積聚合注意力機制，替代了傳統的softmax注意力機制。由多個相同的層堆疊而成，每層通過殘差連接，這種設計有助于提高模型的深度和表達能力。WukongWukong使推薦模型能夠像大型語言模型（使推薦模型能夠像大型語言模型（LLMLLM）一樣滿足建立擴展定律）一樣滿足建立擴展定律，即模型質量能夠隨著數據集大小、計算和參數預算的增加而持續提升。Wukong兩個主要目標是有效捕捉高階特征交互以及確保模型質量隨數據集大小和參數預算的增長而優雅

165、地擴展。生成式模型隱藏層加深加寬生成式模型隱藏層加深加寬，允許更高學習率和更深網絡結構，降低過擬合風險允許更高學習率和更深網絡結構，降低過擬合風險。GR通過序列化方法和目標感知表示提高編碼和向量化效率，突破神經網絡層數限制，提升檢索和排序效果與效率，更好地捕捉和學習復雜數據分布，提高推薦準確性和用戶滿意度。傳統深層網絡理論上能捕捉更復雜特征，但存在邊際遞減效應。GR通過采用特殊網絡結構（如ResNet和注意力機制）和引入跳躍連接等機制，有效解決梯度消失問題。通過(目標感知)交叉注意的原因掩蔽學習特征圖：圖：WukongWukong架構架構資料來源：Buyun Zhang et al.、Wuko

166、ng:Towards a Scaling Law for Large-Scale Recommendation、Machine Learning、20240304，國信證券經濟研究所整理1.Wukong的架構包括嵌入層、交互棧和最終的MLP層，其中交互棧是核心，它由一系列統一的神經網絡層組成，用于捕獲嵌入之間的交互。2.交互棧：由連接的wukong層構成，采用了一系列堆疊的因式分解機（FM）來捕獲指數級更高階的特征交互。57請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：圖：傳統推薦系統與基于llm的生成式推薦的流水線比較資料來源：Lei Li et al.、Large Language Mo

167、dels for Generative Recommendation:A Survey and Visionary Discussions、Information Retrieval、20230903，國信證券經濟研究所整理生成推薦模型生成推薦模型算法框架：算法框架：將傳統的排將傳統的排名名檢索任務轉化為序列檢索任務轉化為序列傳傳導任務導任務生成推薦模型（GRs）是一種新的推薦系統范式，將傳統的排名和檢索任務轉化為序列轉導任務，在生成模型框架內處理，訓練過程也是端到端的。序列化特征序列化特征：GRs首先將用戶與物品的交互歷史以及用戶的特征（如瀏覽歷史、購買歷史等）序列化為一個時間序列，捕捉了用

168、戶行為的動態變化。構建動態詞匯表構建動態詞匯表：由于推薦系統中的物品和用戶特征通常是動態變化的，GRs構建了一個動態詞匯表來表示這些變化的元素。這個詞匯表允許模型在生成過程中引用和生成最新的內容。序列轉導任務序列轉導任務：GRs將推薦問題轉化為序列轉導任務，即在給定用戶的歷史序列和其他上下文信息的情況下，預測下一個最可能發生的用戶行為或推薦的物品。這個過程可以通過生成式模型來實現，其學習到用戶行為的模式和偏好。生成過程生成過程：在生成階段，GRs會根據已經學習到的模式，從動態詞匯表中采樣下一個狀態或物品，這個過程基于概率，確保了推薦內容的多樣性和個性化。與傳統的多階段推薦流程不同，GRs通過單

169、階段過濾范式直接生成推薦內容，這意味著模型在一次前向傳遞中完成從原始輸入到最終推薦結果的整個推理過程，提高了效率和響應速度。58請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容目錄目錄 一、META簡介與周期復盤 二、META應用家族發展 三、META的AI布局 四、盈利預測與投資建議 五、風險提示593.1 META的GPU規模與Llama系列 3.2 AI賦能廣告推薦算法3.3 Advantage+廣告投放 3.4 META AI與消息廣告3.5 AI硬件載體VR/AR 2.1 META產品收購史 2.2 應用家族畫像 2.3 Ins產品詳解與全球社媒廣告發展趨勢分析 2.4 Reels發展復

170、盤與空間展望請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：圖：MetaMeta Advantage/Advantage+Advantage/Advantage+產品矩陣產品矩陣資料來源：Meta官網、國信證券經濟研究所整理MetaMeta Advantage+Advantage+功能持續迭代，改善投放效果明顯功能持續迭代，改善投放效果明顯 20222022年年8 8月，月，MetaMeta整合自動化廣告產品推出賦能型產品系列（整合自動化廣告產品推出賦能型產品系列（MetaMeta AdvantageAdvantage），涉及預算管理、用戶定位和廣告制作。），涉及預算管理、用戶定位和廣告制作。

171、自動化程度高的產品包括Advantage+Shopping（電商）、Advantage+APP（應用）兩類解決方案和 Advantage+Creative（自動化素材生成）、Advantage+audience（自動化受眾）、Advantage+Placements（自動戶版位）、Advantage+catalog ads（目錄廣告/動態廣告）的四種單步驟工具。20232023年年1010月月MetaMeta推出生成式廣告素材工具推出生成式廣告素材工具AIAI SandboxSandbox，通過這個工具可以完成背景生成、圖片拓展和文字變體等功能背景生成、圖片拓展和文字變體等功能，從而提高廣告素

172、材質量和與平臺適配度。20242024年年5 5月月MetaMeta降低了廣告投放的學習周期，從過去的降低了廣告投放的學習周期，從過去的5050個周期降至當前的個周期降至當前的1010個周期，個周期，大大加快廣告投放算法的擬合速度，提高了廣告投放的效率，當前功能處于Beta測試階段，預計之后將全面開放。20232023年全年利用年全年利用Advantage+Advantage+ShoppingShopping和和AppApp功能的廣告收入實現超過功能的廣告收入實現超過100%100%的增長，廣告主使用意愿明顯，的增長，廣告主使用意愿明顯，23Q423Q4的的ARRARR已達已達到到100100

173、億美元。億美元。據Meta官網2023年有關文章表述，Advantage+平均降低 CPA 28%，提升 ROAS 32%。圖：圖：AIAI SandboxSandbox功能功能資料來源：Meta 官網、國信證券經濟研究所整理圖：圖：廣告投放學習周期下降廣告投放學習周期下降資料來源：Madgicx、國信證券經濟研究所整理60請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：圖：MetaMeta AdvantageAdvantage產品介紹產品介紹資料來源：Meta官網、國信證券經濟研究所整理MetaMeta Advantage+Advantage+功能持續迭代，改善投放效果明顯（功能持續迭代，改

174、善投放效果明顯（2 2）AdvantageAdvantage+擁有四個自動化單步驟產品，以匹配廣告主不同廣告場景的需求。產品Catalog Ads(目錄廣告，又稱動態廣告)Audience（自動化受眾）Placements（自動化版位）Creative（自動化素材生成）優化目標提高銷量與喚醒原有客戶擴展目標客戶群體投放版位選擇生成更多自適應素材產品介紹廣告主給定預算，平臺根據用戶的興趣、購買意愿和行為動作，自動向對方投遞一系列的服務或者產品輪播廣告，并提供網頁入口和商城入口?；谕斗女a品和廣告主選擇性提供的目標客戶數據，在預定的現有目標客戶群體之上，額外投放部分廣告至潛在用戶群體，從而實現對目

175、標客戶群體的拓展。根據廣告主提供的素材和預算等自動化進行全局投放，進而優化出轉化率最高的投放組合系統自動對素材進行自動優化，包括但不限于背景修改、調整圖片亮度和對比度、增加模版、添加音樂等根據用戶興趣，向用戶顯示最合適的廣告格式，提高個性化廣告體驗適用客戶適合產品種類眾多的電商與零售店家希望拓展受眾群體、增大觸達面的廣告主全盤廣告投放不熟悉的廣告主；適合大眾化產品的投放所有類型廣告主；從素材制作成本上，對中小型廣告主帶來更明顯的增益61請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：圖：Advantage+Advantage+ShoppingShopping 投放流程投放流程資料來源：Meta

176、 AD Manager、國信證券經濟研究所整理廣告投放更清晰，主觀輸入數據量減少廣告投放更清晰，主觀輸入數據量減少 以以advantage+Shoppingadvantage+Shopping CampaignCampaign為例。投放流程清晰，只需選擇績效目標、上傳素材和選擇性提供現有客戶信息即可投放為例。投放流程清晰，只需選擇績效目標、上傳素材和選擇性提供現有客戶信息即可投放。1.創建Campaign2.選擇投放區域（APP/Website）3.選擇投放地域4.導入現存客戶信息5.設置投放預算6.導入產品素材，自動生成投放廣告4*.傳統投放需要選擇用戶畫像7.投放后，根據各種分類查看指標和

177、實際投放數據62請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：圖：MetaMeta AdvantageAdvantage產品介紹產品介紹資料來源：Meta官網、谷歌官網、拼多多官網、國信證券經濟研究所整理競品：谷歌競品：谷歌PerformancePerformance MaxMax與拼多多全站推廣與拼多多全站推廣 國內外頭部互聯網平臺亦有類似的智能投放產品國內外頭部互聯網平臺亦有類似的智能投放產品，三三款款產品均屬于黑盒性質的產品，黑盒化產品的使用提高了廣告主產品均屬于黑盒性質的產品，黑盒化產品的使用提高了廣告主對平臺的依賴度，較過往形成更強的用戶粘性。對平臺的依賴度，較過往形成更強的用戶粘

178、性。廣告主在廣告投放的自由度下降，同時對廣告投放運行的過程與機制是無法直接觀測，同時投放結束后只會得到一份淺層的分析報告，無法獲得精準的成功轉化用戶數據等信息，難以遷徙至其他平臺上繼續使用。谷歌YouTube的內容質量高，受眾信服度高，對品牌的曝光量大；而Meta用戶群體龐大，推廣內容容易被更多人看到。對于SMB廣告主而言，預算是第一要義，Meta觸達面廣且成本可控的優勢，促使SMB廣告主優先選擇Meta投放。Meta Advantage+系列谷歌 Performance Max拼多多 全站推廣推出時間2022年8月2021年11月2022年 二季度目標單一 個人優化單一 個人優化全局 系統優

179、化產品多款產品，兩大解決方案+四個單步驟自動化產品單款產品單款產品，用于拼多多站內電商場景核心優化目標每個產品專注于某一個指標，如：Shopping Campaign在給定預算基礎上最大化GMV，APP Campaign最大化下載量，其他如Audience優化曝光量等可根據廣告主需求選擇不同的優化目標，包括：最大轉化率，最大ROAS等廣告主給定投放預算基礎上最大化GMV調整自由度有限自由度以shopping Campaign為例，可設置最低年齡，投放國家、預算和上傳早期客戶數據，對廣告版位和投放時間等無法選擇有限自由度和advantage+類似幾乎無自由度只需設置日預算，無法選擇具體人群和廣告

180、類型當前常用客戶群體電商廣告主為多SMB廣告主比例更大品牌廣告主為多中小商家為主63請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：中小廣告主在社媒的廣告投放使用情況統計（圖：中小廣告主在社媒的廣告投放使用情況統計（20232023）資料來源：Verizon、國信證券經濟研究所整理圖：圖：GOOGLEGOOGLE、METAMETA、PDDPDD廣告收入環比（減對應地區廣告收入環比（減對應地區GDPGDP環比后）環比后）資料來源：公司財報、美國統計局、中國統計局、國信證券經濟研究所整理AIAI提升廣告投放效率，中小廣告主率先受益提升廣告投放效率，中小廣告主率先受益 從廣告收入環比數據同期對比，從

181、廣告收入環比數據同期對比，AIAI工具的推出對廣告收入產生正向影響。工具的推出對廣告收入產生正向影響。電商行業廣告主受益幅度最明顯電商行業廣告主受益幅度最明顯，主要因為1）電商涉及各類商品參數和用戶參數，數據維度高，更利于算法優化；2）電商優化目標明確，即最大化GMV，單一目標優化效果明顯；3）自動化產品的使用具有更高權限獲取更多的數據，形成閉環數據飛輪，提高數據利用率。AIAI自動化產品對中小型廣告主價值更大，使用意愿更高。自動化產品對中小型廣告主價值更大，使用意愿更高。中小廣告主在廣告投放上存在運營能力差、分析能力弱等天然劣勢，對AI產品使用意愿更高；而大企業在AI產品使用會更加謹慎。據統

182、計顯示，約75%的中小廣告主選用Meta作為投放平臺，而50%會選用YouTube，47%選用谷歌搜索。相比之下，中小廣相比之下，中小廣告主更依賴于告主更依賴于MetaMeta的社交媒體，在廣告投放上存在偏好性，的社交媒體，在廣告投放上存在偏好性，Advantage+Advantage+產品使用率上限更高。產品使用率上限更高。20%15%13%11%30%24%12%14%32%20%10%15%16%34%58%52%3%7%8%9%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%FacebookInstagramTikTokTwitter統計期內開始使用今年擴大使用規模保

183、持使用超過一年沒有使用未知64請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容目錄目錄 一、META簡介與周期復盤 二、META應用家族發展 三、META的AI布局 四、盈利預測與投資建議 五、風險提示653.1 META的GPU規模與Llama系列 3.2 AI賦能廣告推薦算法3.3 Advantage+廣告投放 3.4 META AI與消息廣告3.5 AI硬件載體VR/AR 2.1 META產品收購史 2.2 應用家族畫像 2.3 Ins產品詳解與全球社媒廣告發展趨勢分析 2.4 Reels發展復盤與空間展望請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容META AIMETA AI：嵌入應用家族

184、生態的：嵌入應用家族生態的AI AgentAI Agent，商業化較為保守，商業化較為保守24年4月Meta Platforms在推出了Llama3時同時推出其改進的MetaAI聊天界面，該界面嵌入其Facebook、Instagram、WhatsApp和Messenger應用程序中。MetaMeta AIAI主要在聊天、搜索、總結等需求中使用，可以訪問實時信息、生成圖片主要在聊天、搜索、總結等需求中使用，可以訪問實時信息、生成圖片。META與谷歌和必應合作獲得實時信息，下一階段的AI可以處理更多任務，形態更像一個Agent而不是聊天機器人。公司財報會表示對公司財報會表示對AIAI帶來的短期收

185、入轉化較為保守帶來的短期收入轉化較為保守。AI收入并非直接體現在AI服務，而是可能通過其他方式。比如公司表示不做搜索廣告，但Meta AI互動中可能會出現廣告和付費內容。比如也可能為更大的模型、更多的計算能力或高級功能付費。圖：圖：META AIMETA AI在網頁中形式在網頁中形式資料來源：Meta官網、國信證券經濟研究所整理圖：圖：META AIMETA AI在在MessageMessage中形式中形式資料來源：Meta官網、國信證券經濟研究所整理圖：圖：META AIMETA AI在在FeedFeed流中形式流中形式資料來源：Meta官網、國信證券經濟研究所整理66請務必閱讀正文之后的免

186、責聲明及其項下所有內容圖：從圖：從InstagramInstagram點擊消息廣告跳轉點擊消息廣告跳轉MessengerMessenger與與Instagram DirectInstagram Direct資料來源：公司官網、國信證券經濟研究所整理Meta Click-To-MessageMeta Click-To-Message廣告廣告：對話式營銷的潛力對話式營銷的潛力 Click-to-messageClick-to-message廣告允許用戶通過點擊廣告允許用戶通過點擊將客戶引導至將客戶引導至 WhatsApp WhatsApp、Instagram Direct Instagram Di

187、rect 和和MessengerMessenger，直接與品牌進直接與品牌進行對話行對話。這種廣告類型特別有利于擴大覆蓋面并有效提高與客戶的互動。實時聊天：通過實時聊天更快地接觸到客戶，滿足現代消費者對于快速響應的期望；個性化消息：能夠直接與品牌建立聯系，允許品牌向互動過的人發送個性化消息，提高受眾參與度和品牌認知度；互動答疑：吸引潛在客戶點擊消息，與廣告進行更多互動，對話介紹產品更新、優惠和折扣，建立對業務的興趣；通過該類廣告為通過該類廣告為WhatsAppWhatsApp平臺（類似企業微信）帶來極大收入增長。平臺（類似企業微信）帶來極大收入增長。WhatsApp商業版目前不通過訂閱直接向用

188、戶收費，也沒有計劃在聊天中投放廣告。23年初，該應用推出了自動化和自定義商家消息的付費功能。Meta還通過向企業收費發送特定信息給客戶，以及銷售鏈接至WhatsApp聊天的點擊的消息廣告來實現盈利。圖：從圖：從FacebookFacebook點擊消息廣告跳轉點擊消息廣告跳轉WhatsAppWhatsApp界面界面資料來源：公司官網、國信證券經濟研究所整理67請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容Meta Click-To-MessageMeta Click-To-Message廣告廣告：收入與發展：收入與發展 2023年2月，扎克伯格財報會表示示Click-To-MessageClick

189、-To-Message廣告廣告在全球的在全球的Run RateRun Rate收入已達到收入已達到100100億美元（占比億美元（占比總收入約總收入約8%8%）。23年10月，扎克伯格表示印度的點擊消息廣告收入同比翻了一番，印度超過60%的WhatsApp用戶每周都會向商業應用帳戶發送消息。印度作為WhatsApp最大的市場擁有超過5億用戶。年初，WhatsApp在印度允許用戶使用即時通訊應用程序內的各種支付選項付款，包括信用卡和其他UPI應用。扎克伯格還表示，目前大多數“信息傳遞商業”都發生在“勞動力成本足夠低，以至于企業讓人們通過短信與客戶通信是有意義的”的國家。圖：從圖：從Instagr

190、amInstagram點擊消息廣告跳轉點擊消息廣告跳轉MessengerMessenger與與Instagram DirectInstagram Direct資料來源：公司官網、國信證券經濟研究所整理圖：從圖：從InstagramInstagram點擊消息廣告跳轉點擊消息廣告跳轉MessengerMessenger資料來源：公司官網、國信證券經濟研究所整理68請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：在圖：在click-to-messageclick-to-message廣告中設置自動回復廣告中設置自動回復資料來源：kommo、國信證券經濟研究所整理圖：第三方自動回復機器人圖：第三方自動

191、回復機器人資料來源：kommo、國信證券經濟研究所整理Meta Click-To-MessageMeta Click-To-Message廣告廣告：未來將嵌入未來將嵌入AIAI代理進行客戶溝通代理進行客戶溝通 24年6月，Meta在巴西的“Meta交流大會”上宣布為WhatsApp Business引入了幾項新的AI功能。包括營銷人員將能夠利用AI技術創建賣家可直接向用戶發送消息、將銷售廣告嵌入聊天內容的click-to-message廣告，目前正在美國和新加坡等市場測試此功能，并計劃逐步推廣至其他市場。之前的回復通常是集成到常規消息流中，以便在客戶聯系時快速回答客戶的問題，還可以在離線時間提

192、供客戶服務并處理簡單任務。扎克伯格表示，“公司的目標不僅是創建一個公司的目標不僅是創建一個AIAI助手，而是開發一系列助手，而是開發一系列AIAI代理，以滿足不同行業特別是商業領域的需代理，以滿足不同行業特別是商業領域的需求。求。MetaMeta希望企業能夠迅速部署希望企業能夠迅速部署AIAI代理，以有效地與客戶溝通、提供服務并推動商業活動。代理，以有效地與客戶溝通、提供服務并推動商業活動?！盡eta AI助手目前就能夠在Facebook、Instagram和WhatsApp平臺上回答用戶的各類問題。69請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容目錄目錄 一、META簡介與周期復盤 二、ME

193、TA應用家族發展 三、META的AI布局 四、盈利預測與投資建議 五、風險提示703.1 META的GPU規模與Llama系列 3.2 AI賦能廣告推薦算法3.3 Advantage+廣告投放 3.4 META AI與消息廣告3.5 AI硬件載體VR/AR 2.1 META產品收購史 2.2 應用家族畫像 2.3 Ins產品詳解與全球社媒廣告發展趨勢分析 2.4 Reels發展復盤與空間展望請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容表：表：RLRL業務介紹業務介紹資料來源：公司官網、國信證券經濟研究所整理表：表：RLRL硬件產品線硬件產品線資料來源：公司官網、國信證券經濟研究所整理表：表：R

194、LRL財務數據財務數據資料來源：公司財報、國信證券經濟研究所整理元宇宙元宇宙Reality LabsReality Labs業務拆分業務拆分 Meta的RL（Reality Labs，現實實驗室）業務是公司在增強現實（AR）和虛擬現實（VR）領域的主要部門，主要研發包括智能眼鏡、虛擬現實頭戴設備等產品。如Quest系列頭顯，用戶可以通過它進行游戲、社交和工作等活動。2222年年Reality LabsReality Labs虧損大幅影響公司利潤，虧損大幅影響公司利潤，24Q124Q1財報財報指引指引Reality LabsReality Labs虧損逐年增加虧損逐年增加：22年戰略轉型期，RL

195、的虧損加大伴隨營收下滑一度使得META凈利率從近30%下滑至15%。Meta對RL業務采取了長期的戰略視角，預計短期內不會實現盈利，而是專注于研發和市場擴張。RLRL業務主要收入為業務主要收入為VRVR硬件銷售，其硬件銷售，其中中 Quest Quest 系列累計出貨超過系列累計出貨超過20002000萬臺，重磅產品萬臺，重磅產品Quest 2Quest 2累計出貨達累計出貨達18001800萬臺。萬臺。23年下半年推出的Quest3 VR產品，相對于PlayStation VR2和Apple Vision Pro的硬件和軟件性能。業務介紹業務介紹收入收入VR頭顯頭顯，虛擬環境中自由探索、游戲

196、、學習和工作：Meta Quest 系列系列（Quest,Quest 2,QuestPro,Quest 3）Meta Rift 系列系列（Rift S,Rift CV1）支持SteamVR平臺上的大量游戲。收入占比超過收入占比超過80%，不斷推出的新品保證了收入的連續性，重磅產品Quest 2貢獻了收入的大頭。AR產品產品，增強現實語音助手、通知提醒、音樂播放：Ray-Ban Meta智能眼鏡Project Nazare，處于實驗階段的AR眼鏡 收入占比收入占比低個位數低個位數軟件服務：軟件服務：Oculus Store獲取VR應用程序、游戲。Horizon系列社交平臺：允許用戶在虛擬空間中與

197、他人互動、創建和分享內容。收入占比超收入占比超15%，隨著硬件設備銷量增加，占比持續提升。Oculus軟件銷售收入每年超2億美金。440-3,846(5,800)(4,800)(3,800)(2,800)(1,800)(800)200 1,200 4FQ20201FQ20212FQ20213FQ20214FQ20211FQ20222FQ20223FQ20224FQ20221FQ20232FQ20233FQ20234FQ20231FQ2024RLRL經營利潤產品產品發售時間發售時間售價（美售價（美元）元）累計出貨（萬）累計出貨（萬）Rift CV12016年3月28日599-約210WOculu

198、s Go2017年10月199-約240W Rift S2019年3月20日399-約100Quest 2019年5月21日399-約210 Quest 22020年10月13日299-499約約1800W1800WRay-Ban Meta一代一代2021年9月14日299-399約70WQuest Pro2022年1499-約30WQuest 32023年6月1日499-69923年200-250W臺，24年預估100W臺Ray-Ban Meta二代二代2023年10月17日299-23年出貨30W+71請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容表：全球出貨前五表：全球出貨前五VR/ARV

199、R/AR產品與產品與2828年出貨預測年出貨預測資料來源：IDC、國信證券經濟研究所整理表：表：VRVR頭部產品介紹頭部產品介紹資料來源：公司官網、國信證券經濟研究所整理VR/ARVR/AR競爭格局競爭格局 Meta Quest 3 2023年底正式推出，并獲得了普遍好評。Meta 的 Reality Labs 有望在2024年主導VR市場，但它現在在高端市場與 Apple Vision Pro 并駕齊驅，在有線AAA VR 游戲方面則與PS VR2并駕齊驅。IDC IDC 預計到預計到20282028年底，虛擬現實耳機的銷量將達到年底，虛擬現實耳機的銷量將達到 2470 2470 萬臺，五年

200、復合年增長率萬臺，五年復合年增長率(CAGR)(CAGR)為為 29.2%29.2%。2023年全球增強現實和虛擬現實(AR/VR)耳機出貨量下降了23.5%，但 2024 年有望成為復蘇之年，企業越來越多地采用耳機進行培訓、設計等。與此同時，AR耳機的銷量將從2024年不到100萬臺增長到 2028年的1090萬臺，復合年增長率為 87.1%。產品介紹產品介紹硬件使用特點硬件使用特點軟件分發軟件分發Quest 2發布：2020年10月13售價：299-499累計出貨：1800W獨立VR頭顯，不需要連接電腦或游戲機。配備了高分辨率顯示屏、手勢追蹤功能和四個廣角攝像頭用于定位和追蹤。支持無線連接

201、到PC，以實現更高質量的VR體驗定位為一個獨立的VR平臺，擁有龐大的游戲和應用庫。Oculus Store提供內容分發。PlayStation VR2發布：2023年2月22日售價：549-累計出貨：約200W專為專為PlayStation 5游戲機設計游戲機設計，需要連接PS5使用。提供了高分辨率的OLED顯示屏、頭戴式顯示器震動和3D音效。支持PS5手柄，提供更精確的追蹤和交互。PlayStation游戲平臺的一部分，專注于為PS5用戶提供沉浸式的VR游戲體驗。內容主要通過PlayStation Store提供。Quest 3發布：2023年6月1日售價：499-699累計出貨：300W+

202、擁有更高的分辨率、更好的性能和更豐富的應用生態。VR平臺擁有龐大的游戲和應用庫。Oculus Store提供內容分發。Apple Vision Pro發布：2023年6月售價：3499-累計出貨：約20W混合現實（MR）頭顯，結合了虛擬現實（VR）和增強現實（AR）。配備了先進的顯示技術、眼動追蹤、手勢識別等功能。預計將支持多種類型的應用程序，包括娛樂、教育、生產力等。72請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：雷朋眼鏡圖：雷朋眼鏡資料來源：公司官網、國信證券經濟研究所整理表：表：ARAR頭部產品介紹頭部產品介紹資料來源：各公司官網、國信證券經濟研究所整理ARAR發展：發展：AIAI帶

203、來交互新需求，大廠紛紛布局帶來交互新需求，大廠紛紛布局 根據IDC數據，2022年全球AR眼鏡出貨量Top5分別為Nreal、微軟、Rokid、TCL（雷鳥創新）、愛普生，合計市場占比約為76.3%，其中Nreal以36.3%的市占率排在首位。在中國區域，雷鳥創新、Nreal、Rokid、INMO占據市場份額的82%。AIAI背景下，背景下，ARAR眼鏡作為人類傳感器外設、同時替代手機屏幕的作用凸顯眼鏡作為人類傳感器外設、同時替代手機屏幕的作用凸顯，AR正向多智能領域融合的智能終端發展。微軟、谷歌、微軟、谷歌、METAMETA、蘋果、英偉達等科技大廠對、蘋果、英偉達等科技大廠對ARAR多有布局

204、，紛紛開始發力多有布局，紛紛開始發力。蘋果近日AI眼鏡專利，采用了“主輔雙屏幕+LED陣列”的設計，主高分辨率顯示器用于復雜交互，輔助低分辨率顯示器初步展示虛擬對象，實現個性化服務與交互。近日英偉達也正在與斯坦福大學合作改進AR眼鏡的設計，使其更輕、體積更小。谷歌聯合創始人謝爾蓋布林認為公司的GoogleGlass過于超前，但隨著AI的進步，現在可能是回歸的好時機。公司公司產品產品推出時間推出時間產品形態產品形態FOV單眼分辨率單眼分辨率重量重量售價售價備注備注微軟HoloLens219年11月分體式雙目96.12K566g3500美元B端谷歌Google Glass企業版19年5月一體式64

205、0 x360999美元23年3月停售Meta雷朋Meta223年10月一體式1200萬像素49g2200元NrealXREAL Air223年9月分體式雙目461920 x108079g2999元INMO影目科技INMO Air223年4月一體式(紫光展銳W517)雙目顯示單目26640 x40099g3999元雷鳥雷鳥Air Plus、Air223年5月分體式雙目491920 x108087g2499元RokidRokid Max/pro23年3月/8月分體式雙目501920 x108075g2999元星紀魅族MYvu Discovery23年11月一體式(驍龍W5Gen1)雙目30640

206、x48071g9999元全彩Micro-LED73請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容目錄目錄 一、META簡介與周期復盤 二、META應用家族發展 三、META的AI布局 四、盈利預測與投資建議 五、風險提示743.1 META的GPU規模與Llama系列 3.2 AI賦能廣告推薦算法3.3 Advantage+廣告投放 3.4 META AI與消息廣告3.5 AI硬件載體VR/AR 2.1 META產品收購史 2.2 應用家族畫像 2.3 Ins產品詳解與全球社媒廣告發展趨勢分析 2.4 Reels發展復盤與空間展望請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容表：表：METAMET

207、A收入利潤預測（百萬美元）收入利潤預測（百萬美元）資料來源：公司財報，國信證券經濟研究所整理META META 估值測算估值測算75中性關鍵假設中性關鍵假設1.Reels MAU在2024年/2025年增長至18/20億（YoY+13%/11%），使用時長達到22/32分鐘（YoY+60%/+45%)。2.成熟業務（Feed、Stories）Ad Load維持當前水平，Reels的Ad load在2024年/2025年達到15%/20%。3.全平臺平均CPM，2024年受益于選舉、體育賽事及AI工具應用同比增長7%；2025年在高基數前提下，受益于AI工具CPM同比3%。樂觀假設變化樂觀假設變

208、化1.Reels MAU在2024年/2025年增長至19/21億（YoY+19%/11%），其中Reels使用時長25/33分（YoY+79%/+29%)。2.全平臺平均CPM，2024年同比增速8%，2025年同比增速4%。悲觀假設變化悲觀假設變化1.Reels MAU在2024年/2025年增長至18/20億（YoY+13%/11%），使用時長21/26分鐘（YoY+47%/+26%)。2.全平臺平均CPM雖然今年受益于下游需求，但同行競爭激烈、AI工具增效效果不明顯，假設2024年同比增速7%，2025年同比1%。悲觀假設中性假設樂觀假設百萬美元20232024E2025E202320

209、24E2025E20232024E2025E 應用家族廣告收入$131,948$154,941$171,623$131,948$157,094$180,168$131,948$159,352$190,835 YoY16%17%11%16%19%15%16%21%20%Instagram廣告收入$53,890$63,510$73,830$53,890$64,414$77,589$53,890$65,373$82,130 YoY17%18%16%19%20%20%19%21%26%Ins Impression（百萬次）11,437 13,805 17,455 11,437 14,047 18,63

210、0 11,437 14,322 20,032 YoY16%21%26%16%23%33%16%25%40%Ins CPM（美元）$4.7$4.6$4.2$4.7$4.7$4.6$4.7$4.6$4.1 YoY1%-2%-8%16%1%-3%1%-3%-10%非Instagram廣告收入$78,058$91,432$97,793$80,134$92,680$102,579$80,134$93,979$108,705 YoY15%17%7%15%19%11%15%17%16%總Impression（百萬次）32,954 36,277 39,628 32,954 36,519 40,804 32,9

211、54 36,795 42,205 YoY24%10%9%24%11%12%24%12%15%應用家族平均 CPM（美元）$4.0$4.3$4.3$4.0$4.3$4.4$4.0$4.3$4.5 YoY-6%7%1%-6%7%3%-6%8%4%應用家族非廣告收入$1,057$1,580$1,900$1,057$1,580$1,900$1,057$1,580$1,900 YoY31%49%20%31%49%20%31%49%20%應用家族總收入$133,005$156,521$173,523$133,005$158,674$182,068$133,005$160,932$192,735 YoY16

212、%18%11%16%19%15%16%21%20%現實實驗室收入$1,896$2,196$2,360$1,896$2,196$2,360$1,896$2,196$2,360 YoY-12%16%7%-12%21%25%-12%25%35%總收入$134,901$158,718$175,883$134,901$160,870$184,428$134,901$163,128$195,095 YoY16%18%11%16%19%15%16%21%20%應用家族OP$62,870$81,884$86,050$62,870$82,327$90,776$62,870$82,839$97,923 OPM47

213、%52%50%47%52%50%47%51%51%現實實驗室OP($16,119)($19,414)($17,344)($16,119)($18,414)($16,344)($16,119)($17,414)($16,344)總營業利潤$46,751$62,470$68,706$46,751$63,913$74,432$46,751$65,425$81,579 利息與其他收入$677$1,460$1,460$677$1,460$1,460$677$1,460$1,460 凈利潤（稅16%）$39,097$53,701$58,940$39,097$54,913$63,749$39,097$56,

214、184$69,752 YoY69%37%10%69%40%16%69%44%24%凈利率29%34%34%29%34%35%29%34%36%PE估值:28 2528 2528 25市值$1,503,637$1,473,492$1,537,563$1,593,723$1,573,143$1,743,809 股價$593$581$606$628$620$687 請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容表：表：METAMETA收入利潤預測（百萬美元）收入利潤預測（百萬美元）資料來源：國信證券經濟研究所整理META META 三費與利潤測算三費與利潤測算76公司2023年在控制員工結構和銷售成本

215、，管理費率為8.5%，銷售費用為9.1%；公司維持對研發的投入，研發費用為28.5%。我們預計公司在2024-2025年將維持當前的開支水平，管理費用費率為7.5%/7.5%；銷售費用的費率在7.5%/7.5%?？紤]到公司未來兩年加大資本開支，研發費用24/25年同比增長14%/12%，研發費率在27.3%/26.6%。圖：圖：METAMETA三項經營費率（三項經營費率（%）資料來源：公司財報、國信證券經濟研究所整理0%5%10%15%20%25%30%35%4FQ20211FQ20222FQ20223FQ20224FQ20221FQ20232FQ20233FQ20234FQ20231FQ20

216、24銷售費率研發費率管理費率 百萬美元20232024E2025E 廣告收入$131,948$157,094$180,168 其他收入$2,953$3,776$4,260 總收入$134,901$160,870$184,428 19%15%營業成本$25,959$28,957$33,197%收入占比19.2%18.0%18.0%毛利潤$108,942$131,914$151,231 毛利率80.8%82.0%82.0%營銷費用$12,301$12,065$13,832 研發費用$38,483$43,871$49,135 管理費用$11,408$12,065$13,832 總期間費用$62,19

217、2$68,001$76,799%S&M9.1%7.5%7.5%R&D28.5%27.3%26.6%G&A8.5%7.5%7.5%Total46%42%42%營業利潤$47,427$63,913$74,432 GAAP 營業利潤率35.2%39.7%40.4%利息和其他收入$677$1,460$1,460 稅率17.6%16.0%16.0%凈利潤$39,097$54,913$63,749 YoY69%40%16%請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容表：表：METAMETA收入利潤預測（百萬美元）收入利潤預測（百萬美元）資料來源：國信證券經濟研究所整理盈利預測盈利預測:預計預計24-24-

218、2525年經調凈利潤年經調凈利潤549549/637637億美元，億美元，CAGRCAGR 2 28 8%收入端：預計收入端：預計20202424/2025/2025年收入年收入1609/18441609/1844億美元，同比億美元，同比+19%/15%+19%/15%，CAGR 17%CAGR 17%應用家族：應用家族：預計2024-2025年收入增速為19%/15%，Impression增速為11%/12%，CPM增速為收入增長7%/3%，收入主要靠兩者增長拉動;現實實驗室現實實驗室：預計2024-2025年收入增速為21%/25%，收入主要靠新品Quest3和Ray-Ban Meta2銷

219、量增長拉動;經營利潤端：預計經營利潤端：預計20202424/2025/2025年經營利潤年經營利潤639/744639/744億美元，同比億美元，同比+37%/16%+37%/16%，CAGR CAGR 26%26%應用家族應用家族:預計經營利潤率24-25年為+52%/+50%，考慮到公司今年加大AI投入，25年折舊攤銷壓力會有所增加?，F實實驗室：現實實驗室：預計24-25年經營虧損為184/163億美元。根據本篇報告重點對Reels業務分析，預計Reels使用時長2024/2025年達到22/32分鐘（YoY+60%/+45%)，Reels的Ad load達到15%/20%。距離TikT

220、ok 68分鐘日均時長、Ins Feed功能30%+的Ad Load仍有較大空間。由于目前Reels仍處于用戶數量和時長快速增長階段，故現有2024-2025年盈利預測對Reels業務收入預測較為中性，后續伴隨Reels用戶數和用戶時長達到一定規模，預計公司會加快Reels商業化步伐。整體看：整體看：上調2024-2025年公司收入為1609/1844億美元（前值1589/1788億美元），上調幅度1%/3%?？紤]到Reels的積極進展和AI持續提效的潛力，上調盈利預測2024-2025年經調整利潤為549/637億美元(前值為515/567億美元)，上調幅度6%/11%。中性預測下2024年

221、7月5日（美東時間）收盤價對應2024年PE 25x，維持“優大于市”評級。77百萬美元20232024E2025E 應用家族廣告收入$131,948$157,094$180,168 YoY16%19%15%Instagram廣告收入$53,890$64,414$77,589 YoY19%20%20%Ins Impression（百萬次）11,437 14,047 18,630 YoY16%23%33%Ins CPM（美元）$4.7$4.7$4.6 YoY16%1%-3%非Instagram廣告收入$80,134$92,680$102,579 YoY15%19%11%總Impression（百

222、萬次）32,954 36,519 40,804 YoY24%11%12%應用家族平均 CPM（美元）$4.0$4.3$4.4 YoY-6%7%3%應用家族非廣告收入$1,057$1,580$1,900 YoY31%49%20%應用家族總收入$133,005$158,674$182,068 YoY16%19%15%現實實驗室收入$1,896$2,196$2,360 YoY-12%21%25%總收入$134,901$160,870$184,428 YoY16%19%15%應用家族OP$62,870$82,327$90,776 OPM47%52%50%現實實驗室OP($16,119)($18,414

223、)($16,344)總營業利潤$46,751$63,913$74,432 利息與其他收入$677$1,460$1,460 凈利潤（稅16%）$39,097$54,913$63,749 YoY69%40%16%凈利率29%34%35%請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容盈利預測盈利預測:META META 資產負債、現金流量、利潤表資產負債、現金流量、利潤表78資產負債表（百萬美元）資產負債表（百萬美元）2023 2024E2025E現金及現金等價物4186269405104217應收款項199622380527291存貨凈額000其他流動資產000流動資產合計流動資產合計8536511

224、7928157462固定資產96587117239135801無形資產及其他347363299931349投資性房地產679467946794長期股權投資6141977518663資產總計資產總計229623284735350069短期借款及交易性金融負債000應付款項484951896005其他流動負債271112941633515流動負債合計流動負債合計319603460539520長期借款及應付債券183851838518385其他長期負債261102915532200長期負債合計長期負債合計444954754050585負債合計負債合計764558214590105少數股東權益000股

225、東權益153168202590259964負債和股東權益總計負債和股東權益總計229623284735350069利潤表（百萬美元）利潤表（百萬美元）2023 2024E2025E營業收入營業收入134902160870184429營業成本259592903533197研發費用-38483-43871-49135銷售及管理費用-23709-24164-27664營業利潤467516380174432財務費用67714521460權益性投資損益000其他損益凈額000稅前利潤稅前利潤474286525375892所得稅費用83301034012143少數股東損益000歸屬于母公司凈利潤歸屬于母公

226、司凈利潤390985491363749經調整歸母凈利潤經調整歸母凈利潤390985491363749現金流量表（百萬美元）現金流量表（百萬美元）2023 2024E2025E凈利潤凈利潤390985491363749資產減值準備000折舊攤銷-11178-12441-14444公允價值變動損失000財務費用-677-1452-1460營運資本變動-6617-1847-4474其它498102488128889經營活動現金流經營活動現金流711136550773719資本開支-28247-31356-31356其它投資現金流2516-1177-1236投資活動現金流投資活動現金流-24495-3

227、2473-32532權益性融資000負債凈變化846200支付股利、利息0-5491-6375其它融資現金流-3642400融資活動現金流融資活動現金流-19500-5491-6375現金凈變動現金凈變動271812754334812貨幣資金的期初余額 146814186269405貨幣資金的期末余額 4186269405104217企業自由現金流430103293041137權益自由現金流149043415142363請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：圖：METAMETA毛利潤與毛利率（百萬美元，毛利潤與毛利率（百萬美元，%）資料來源：公司財報、國信證券經濟研究所整理圖：圖：M

228、ETAMETA總收入及增速（百萬美元、總收入及增速（百萬美元、%）資料來源：公司財報、國信證券經濟研究所整理圖：圖：METAMETA 經營利潤率經營利潤率（%）資料來源：公司財報、國信證券經濟研究所整理圖：圖：METAMETA三項經營費率（三項經營費率（%）資料來源：公司財報、國信證券經濟研究所整理M Meta eta 財務情況財務情況79-10%0%10%20%30%40%50%60%0 10,000 20,000 30,000 40,000 50,000 60,000 70,000 80,000 1FQ20202FQ20203FQ20204FQ20201FQ20212FQ20213FQ20

229、214FQ20211FQ20222FQ20223FQ20224FQ20221FQ20232FQ20233FQ20234FQ20231FQ2024營業收入YoY0%10%20%30%40%50%60%1FQ20202FQ20203FQ20204FQ20201FQ20212FQ20213FQ20214FQ20211FQ20222FQ20223FQ20224FQ20221FQ20232FQ20233FQ20234FQ20231FQ2024經營利潤率FoA經營利潤率0%5%10%15%20%25%30%35%1FQ20202FQ20203FQ20204FQ20201FQ20212FQ20213FQ20

230、214FQ20211FQ20222FQ20223FQ20224FQ20221FQ20232FQ20233FQ20234FQ20231FQ2024銷售費率研發費率管理費率70%72%74%76%78%80%82%84%0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000 35,000 1FQ20202FQ20203FQ20204FQ20201FQ20212FQ20213FQ20214FQ20211FQ20222FQ20223FQ20224FQ20221FQ20232FQ20233FQ20234FQ20231FQ2024毛利潤毛利率請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項

231、下所有內容圖：圖：METAMETA RL RL業務收入與增速業務收入與增速（百萬美元百萬美元%）資料來源：公司財報、國信證券經濟研究所整理圖：圖：METAMETA FoA FoA業務業務收入及增速（百萬美元、收入及增速（百萬美元、%）資料來源：公司財報、國信證券經濟研究所整理圖：圖：METAMETA FoAFoA業務業務與與RLRL業務經營利潤業務經營利潤（百萬美元、（百萬美元、%）資料來源：公司財報、國信證券經濟研究所整理圖：圖：METAMETA凈利潤及凈利潤率（百萬美元、凈利潤及凈利潤率（百萬美元、%）資料來源：公司財報、國信證券經濟研究所整理M Meta eta 財務情況財務情況與與24

232、Q124Q1指引指引800%5%10%15%20%25%30%35%40%45%0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,000 14,000 16,000 18,000 20,000 1FQ20202FQ20203FQ20204FQ20201FQ20212FQ20213FQ20214FQ20211FQ20222FQ20223FQ20224FQ20221FQ20232FQ20233FQ20234FQ20231FQ2024凈利潤凈利率-20%0%20%40%60%80%100%0 10,000 20,000 30,000 40,000 50,000 60,000 7

233、0,000 80,000 90,000 100,000 1FQ20202FQ20203FQ20204FQ20201FQ20212FQ20213FQ20214FQ20211FQ20222FQ20223FQ20224FQ20221FQ20232FQ20233FQ20234FQ20231FQ2024FoA（廣告）FoA（非廣告）FoA（廣告）YoYFoA（非廣告）YoY-60%-40%-20%0%20%40%60%0 200 400 600 800 1,000 1,200 4F1F2F3F4F1F2F3F4F1F2F3F4F1FRLRL YoY-40%-20%0%20%40%60%80%100%12

234、0%-10,000-5,000-5,00010,00015,00020,00025,0004FQ20201FQ20212FQ20213FQ20214FQ20211FQ20222FQ20223FQ20224FQ20221FQ20232FQ20233FQ20234FQ20231FQ2024FoA經營利潤RL經營利潤FoA經營利潤YoYRL經營利潤YoY業績指引：業績指引：FY24Q1指引預計2Q24收入365-390億美元，同比+14%-22%（BBG一致預期20%）。上調2024年資本開支至350-400億美元(前值300-370億美元)，同比+13%-40%。預計全年總費用將在960-990億

235、美元（前值為940-990億美元），RealityLabs預計運營虧損將逐年顯著增加。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容表：表：META META 歷年回購計劃歷年回購計劃資料來源：公司財報、國信證券經濟研究所整理圖：圖：META META 分紅回購金額變化分紅回購金額變化資料來源：彭博、國信證券經濟研究所整理META META 分紅回購情況分紅回購情況歷史回購計劃，公司從發歷史回購計劃，公司從發1717年開始回購：年開始回購：21年回購500億美金，約占當期市值8%，當期經營活動現金流576億美元。22年回購315.5億美元，約占當期市值6.5%,當期經營活動現金流505億美元。2

236、3年共回購267.8億美元。24年Q1公司回購146.4億美元，派息12.7億美元，剩余663億美金回購額度(無期限)。季度股息季度股息：每股0.5美元，首次于24年3月26日分配，每年約50.74億美元分紅。810500010000150002000025000Mar/17Jul/17Nov/17Mar/18Jul/18Nov/18Mar/19Jul/19Nov/19Mar/20Jul/20Nov/20Mar/21Jul/21Nov/21Mar/22Jul/22Nov/22Mar/23Jul/23Nov/23Mar/24回購金額（百萬美元）圖：圖：META META 季度回購金額變化季度回購

237、金額變化資料來源：公司財報、國信證券經濟研究所整理年份年份回購計劃回購計劃2017回購至多150億美元的股票2018額外回購90億美元的股票2020追加回購至多100億美元的股票2021宣布回購500億美元的股票2022追加400億美元的回購2023宣布回購500億美元的股票，并派發0.5美元股息請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容圖：圖：METAMETA各地區廣告均價同比變化各地區廣告均價同比變化資料來源：公司財報、國信證券經濟研究所整理圖：圖：METAMETA各地區展示量（各地區展示量（ImpressionsImpressions）同比變化）同比變化資料來源：公司財報、國信證券經濟

238、研究所整理META META 廣告展示量與廣告平均價格比變化廣告展示量與廣告平均價格比變化 廣告展示量小幅降速，廣告平均價格持續提升廣告展示量小幅降速，廣告平均價格持續提升：24Q1開始披露全球分區域廣告展示量與價格。本季度廣告收入同比+27%，其中廣告展示量（Impressions）同比+20%，增速放緩，反映了DAU與Ad Load穩健的增長。廣告平均價格（Average Price Per Ad）增長6%，增速季度提升，反映了客戶需求與廣告ROI的持續提升。廣告展示量（impressions）增長主要由亞太地區推動為28%。廣告平均價格（Average Price Per Ad）增長主要

239、由世界其他地區和歐洲驅動，分別為20%和18%。26%34%31%21%20%0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%1FQ20232FQ20233FQ20234FQ20231FQ2024Worldwide US&CanadaEuropeAsiaRest of World-17%-16%-6%2%6%-25%-20%-15%-10%-5%0%5%10%15%20%25%1FQ20232FQ20233FQ20234FQ20231FQ2024Worldwide US&CanadaEuropeAsiaRest of World82請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容目錄目錄

240、一、META簡介與周期復盤 二、META應用家族發展 三、META的AI布局 四、盈利預測與投資建議 五、風險提示833.1 META的GPU規模與Llama系列 3.2 AI賦能廣告推薦算法3.3 Advantage+廣告投放 3.4 META AI與消息廣告3.5 AI硬件載體VR/AR 2.1 META產品收購史 2.2 應用家族畫像 2.3 Ins產品詳解與全球社媒廣告發展趨勢分析 2.4 Reels發展復盤與空間展望請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容風險提示：風險提示：盈利預測的風險盈利預測的風險1 1、盈利預測的風險、盈利預測的風險我們假設2024-2025年 META

241、Family of Apps廣告業務收入同比增長19%/15%，可能存在對廣告市場大盤及公司在廣告市場的競爭偏樂觀，可能對于Reels產品的商業化進展偏樂觀，未充分考慮到宏觀經濟的不確定性，進而高估廣告收入的風險。我們假設META Family of Apps其他業務收入增長為49%/20%，可能存在對公司其他業務發展預估偏樂觀，進而高估其他收入的風險。我們假設META Reality Labs 2023-2025財年收入增長預期為21%/25%，可能存在AI技術與應用發展低于預期，進而高估其收入的風險。我們假設2024-2025年公司經調整歸母凈利潤凈利潤同比增長40%/16%，對應凈利率3

242、4%/34%。根據中性假設，計算今年公司總費用約967億美元，公司指引全年總費用將在960-990億美元，可能存在對于公司降本增效的成效過于樂觀，對于AI投入以及RL業務虧損估算保守進而高估利潤率的風險。84請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容風險提示：經營風險風險提示：經營風險2.2.宏觀經濟波動，下游廣告需求不及預期，宏觀經濟波動，下游廣告需求不及預期，廣告主在廣告主在METAMETA生態平臺的投放預算縮減的風險生態平臺的投放預算縮減的風險。全球經濟狀況和廣告主支出水平對Meta的廣告業務產生直接影響，若下游廣告主需求不及預期，投放預算和廣告價格將會受到影響，致使行業增長不及預期。

243、公司95%以上的營業收入來源于廣告服務。3.3.元宇宙部門持續高額虧損風險元宇宙部門持續高額虧損風險。Meta在人工智能、虛擬現實和增強現實等領域進行了大量投資。宇宙部門RL業務線部門存在持續虧損風險。虛擬現實市場的發展速度和規模仍存在不確定性。如果市場需求低于預期，META在這一領域的大量投資可能難以得到回報。在短期內可能會導致高額的研發費用和資本支出，從而影響公司的利潤。4.4.行業競爭加劇的風險：行業競爭加劇的風險：公司所處的社交媒體與廣告行業競爭較為激烈，用戶可能會因為不同平臺推出的爆款應用、內容而產生遷移。廣告市場面臨激烈的競爭，META的廣告業務可能受到市場波動和消費者行為變化的影

244、響。例如，廣告主對效果的不滿或數據隱私問題可能導致廣告支出下降。許多大型科技公司或新公司正致力于開發與META類似的產品和服務，市場份額的侵蝕可能會對收入產生長期負面影響。Meta的產品存在被取代風險或者DAU下滑用戶留存風險。Meta在社交媒體和廣告領域面臨來自TikTok、Snapchat、YouTube等公司的激烈競爭，這些競爭可能影響其廣告收入和市場份額。雖然Meta推出了短視頻應用Reels復制TikTok的功能，TikTok也受到地緣政治限制，但是仍有可能繼續面臨用戶和市場的爭奪。5.5.毛利率下降的風險：毛利率下降的風險：過去幾個季度的毛利率提升主要來自于裁員與服務器成本優化，但

245、是以上兩項舉措均不可持續。一方面，META的長視頻新產品Reels的流量和廣告業務占比份額持續上市，作為一款新產品它的廣告業務利潤率低于Facebook、Instagram等成熟產品。另一方面，隨著虛擬現實和增強現實市場的成熟，新競爭對手的進入可能導致價格戰，進一步壓縮毛利率。低毛利率可能限制META的投資能力，從而影響未來增長。85請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容風險提示：技術、政策、風險提示：技術、政策、法律風險法律風險6.6.AIAI倫理和責任風險：倫理和責任風險：META已經在社交媒體類產品中使用AI技術，如自動勝場廣告的應用Advantage，并且計劃更廣泛的運用AI提高

246、產品效率和體驗。AI技術的應用可能引發倫理和法律問題，如算法歧視、個人隱私侵犯等。處理這些問題不當可能導致法律訴訟、監管處罰和聲譽損失。AI系統可能面臨黑客攻擊和濫用風險。例如，黑客可能利用AI生成深度偽造內容攻擊META的平臺，導致用戶信任危機。7.7.AIAI產品進度以及性能水平不及預期風險。產品進度以及性能水平不及預期風險。AI等產品依賴的核心技術工程化難度大，依賴大量的數據與反饋持續提升性能，整體進度可能會收到影響。大模型等技術壁壘較高，持續迭代較慢。8.8.隱私和數據安全風險隱私和數據安全風險：META在社交媒體和虛擬現實等領域積累了大量用戶數據。任何數據泄露或濫用可能引發公眾和監管

247、機構的強烈反應，從而影響股價和業務前景。9.9.法律訴訟風險。法律訴訟風險。Meta面臨來自全球監管機構的嚴格審查，特別是在反壟斷、用戶隱私和數據安全方面。Meta經常面臨與用戶隱私、數據安全、版權等方面的法律和訴訟。這些訴訟可能導致公司支付巨額賠償金，影響公司的財務狀況和聲譽。此外，不斷變化的法律法規也可能要求Meta調整其業務策略，從而影響收入。10.10.政府監管政策：政府監管政策：政府對互聯網、虛擬現實和社交媒體的監管越來越嚴格。例如，關于數據隱私和內容監管的新規可能限制META的商業活動，增加合規成本，或者限制其在特定地區的擴張。META在人工智能方面的投資也可能引發道德和社會擔憂，

248、例如人工智能決策的透明度和公平性問題，可能引發公眾反彈和法規限制。11.11.地緣政治風險地緣政治風險：META的全球化運營可能會受到特定國家或地區的政治和經濟穩定性的影響，例如貿易戰、匯率波動等。86請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容免責聲明免責聲明分析師承諾分析師承諾作者保證報告所采用的數據均來自合規渠道；分析邏輯基于作者的職業理解，通過合理判斷并得出結論，力求獨立、客觀、公正，結論不受任何第三方的授意或影響；作者在過去、現在或未來未就其研究報告所提供的具體建議或所表述的意見直接或間接收取任何報酬，特此聲明。重要聲明重要聲明本報告由國信證券股份有限公司（已具備中國證監會許可的證券

249、投資咨詢業務資格）制作；報告版權歸國信證券股份有限公司（以下簡稱“我公司”）所有。，本公司不會因接收人收到本報告而視其為客戶。未經書面許可，任何機構和個人不得以任何形式使用、復制或傳播。任何有關本報告的摘要或節選都不代表本報告正式完整的觀點，一切須以我公司向客戶發布的本報告完整版本為準。本報告基于已公開的資料或信息撰寫，但我公司不保證該資料及信息的完整性、準確性。本報告所載的信息、資料、建議及推測僅反映我公司于本報告公開發布當日的判斷，在不同時期，我公司可能撰寫并發布與本報告所載資料、建議及推測不一致的報告。我公司不保證本報告所含信息及資料處于最新狀態；我公司可能隨時補充、更新和修訂有關信息及

250、資料，投資者應當自行關注相關更新和修訂內容。我公司或關聯機構可能會持有本報告中所提到的公司所發行的證券并進行交易，還可能為這些公司提供或爭取提供投資銀行、財務顧問或金融產品等相關服務。本公司的資產管理部門、自營部門以及其他投資業務部門可能獨立做出與本報告中意見或建議不一致的投資決策。本報告僅供參考之用，不構成出售或購買證券或其他投資標的要約或邀請。在任何情況下，本報告中的信息和意見均不構成對任何個人的投資建議。任何形式的分享證券投資收益或者分擔證券投資損失的書面或口頭承諾均為無效。投資者應結合自己的投資目標和財務狀況自行判斷是否采用本報告所載內容和信息并自行承擔風險，我公司及雇員對投資者使用本

251、報告及其內容而造成的一切后果不承擔任何法律責任。證券投資咨詢業務的說明證券投資咨詢業務的說明本公司具備中國證監會核準的證券投資咨詢業務資格。證券投資咨詢，是指從事證券投資咨詢業務的機構及其投資咨詢人員以下列形式為證券投資人或者客戶提供證券投資分析、預測或者建議等直接或者間接有償咨詢服務的活動：接受投資人或者客戶委托，提供證券投資咨詢服務；舉辦有關證券投資咨詢的講座、報告會、分析會等；在報刊上發表證券投資咨詢的文章、評論、報告，以及通過電臺、電視臺等公眾傳播媒體提供證券投資咨詢服務；通過電話、傳真、電腦網絡等電信設備系統，提供證券投資咨詢服務；中國證監會認定的其他形式。發布證券研究報告是證券投資

252、咨詢業務的一種基本形式，指證券公司、證券投資咨詢機構對證券及證券相關產品的價值、市場走勢或者相關影響因素進行分析，形成證券估值、投資評級等投資分析意見，制作證券研究報告，并向客戶發布的行為。國信證券投資評級國信證券投資評級投資評級標準投資評級標準類別類別級別級別說明說明報告中投資建議所涉及的評級（如有）分為股票評級和行業評級（另有說明的除外）。評級標準為報告發布日后6到12個月內的相對市場表現，也即報告發布日后的6到12個月內公司股價（或行業指數）相對同期相關證券市場代表性指數的漲跌幅作為基準。A股市場以滬深300指數（000300.SH）作為基準；新三板市場以三板成指（899001.CSI）

253、為基準；香港市場以恒生指數(HSI.HI)作為基準；美國市場以標普500指數(SPX.GI)或納斯達克指數（IXIC.GI）為基準。股票投資評級股票投資評級優于大市股價表現優于市場代表性指數10%以上中性股價表現介于市場代表性指數10%之間弱于大市股價表現弱于市場代表性指數10%以上無評級股價與市場代表性指數相比無明確觀點行業投資評級行業投資評級優于大市行業指數表現優于市場代表性指數10%以上中性行業指數表現介于市場代表性指數10%之間弱于大市行業指數表現弱于市場代表性指數10%以上請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容國信證券經濟研究所國信證券經濟研究所深圳深圳深圳市福田區福華一路125號國信金融大廈36層郵編：518046 總機：0755-82130833上海上海上海浦東民生路1199弄證大五道口廣場1號樓12樓郵編：200135北京北京北京西城區金融大街興盛街6號國信證券9層郵編：100032