D
11 小时前
多邻国（纪要）：DAU 提速 23%，Max 档位可能被砍
以下为海豚君整理的 多邻国 FY26Q2 的财报电话会纪要
一、财报核心信息回顾
1. 股东回报：本季回购约 4,400 万美元股票，授权项下累计回购已达 7,200 万美元、约 70 万股。
2. 全年指引：预订与收入的区间维持不变，仅上调盈利目标。
预订：全年增长区间维持 10%–12%，点估计约 11%；按上次电话会时的固定汇率计算，增速会再高约 0.5 个百分点
收入：全年增长区间维持 15%–18%，点估计约 16%
调整后 EBITDA 利润率：目标由年初的 25% 上调至 26.5%，对应调整后 EBITDA 约 3.2 亿美元
毛利率：全年预计收在接近 70%，高于年初预期的 69%，原因是产品中植入更多 AI 内容、并被 AI 带来的成本节省抵消
自由现金流：全年预计超过 3.75 亿美元
3. 三季度指引：预订约 3.07 亿美元、同比增 9%；收入 3.02 亿美元、同比增 11%；毛利率 71%；调整后 EBITDA 约 7,600 万美元，对应利润率 25.2%。
4. 二季度财务与现金状况：收入符合预期，盈利略好于计划。季末持有现金及投资 13 亿美元，本季产生自由现金流 7,900 万美元。
5. 未计入指引的或有支出：公司设有一项奖金计划，若四季度 DAU 增速达到或超过 25% 即触发，并于一季度发放。由于目前不确定能否达标，该项未计入 2026 年指引；若达成，预计现金支出约 1,000 万美元，DAU 增速更高时金额可能更大。
二、财报电话会详细内容
2.1 高管陈述核心信息
1. 用户增长
二季度 DAU 同比增 23%，较一季度加速，略好于公司预期；三季度至今的情况同样令人鼓舞。
增长的绝大部分来自公司称为"绿色机器（green machine）"的日常工作：每天测试数百项产品改动、度量效果、把有效的加倍投入；多数改动很小，但会随时间复利。
2. 留存创历史新高
KER（现有用户留存率）升至历史最高，是产品复利的直接体现。
这一指标的改善也是公司"优先做大用户规模、把课教得更好"这一战略的验证信号。
3. Streak revival（连胜复活）活动
6 月做的一次性活动：让丢掉最长连胜纪录的学习者通过完成三节课把纪录赚回来。
超过 1,500 万名学习者复活了自己的连胜纪录。
这批用户的留存表现优于典型的召回用户 cohort——被带回的是一个在语言、国际象棋、数学和音乐教学上持续变好的产品，所以他们留了下来。
4. 经营取向与长期目标
公司在有意识地投资那些长期能把多邻国做成显著更大生意的机会，同时保持运营纪律，2026 年被定位为重要的投资年。
长期目标不变：2028 年达到 1 亿 DAU，公司认为通往该目标的路径能为股东创造显著更有价值的生意。
2.2 Q&A 问答
Q：既然下半年 DAU 同比增速预计将超过 20%，为什么全年预订指引没有上调更多？平台上用户更多，即便不推变现，技术上不也该带来更多预订吗？（D.A. Davidson）
A：第一，用户不会立刻变现。因为采用的是免费增值模式，其中一部分用户要过一段时间才会付费，公司确实预期更高的 DAU 意味着更高的收入，但需要时间。
第二个原因正如提问所说：公司年初就说过会在这个收入框内运行，现在仍会继续待在这个框内，即预订同比增长大致 11%，其余的努力都放在提升 DAU 和把课教得更好上。
Q：延长免费试用被认为同时改善了参与度和变现，从一个月到两个月背后的机制具体是怎样的？（D.A. Davidson）
A：先说背景：变现团队今年的目标是找到不与用户增长相冲突的变现方式。历史上公司的一些变现手段是靠给免费用户产品增加摩擦来实现的，那与用户增长是冲突的。
效果最好的做法之一就是更长的免费试用。历史上多邻国说"你可以免费试用"时给的是 7 天，现在正把大部分（还不是全部）免费试用切换到一个月。机制是：因为这明显更划算，选择试用的人显著增多，因而实际转化为付费用户的人数也更多。
另一个好处是，用户一旦同意进入试用，体验立刻变好——公司会关掉体力（energy）、关掉广告，所以这同时还提升了日活。公司对这个做法很满意，效果也很好。
Q：达人（influencer）在营销中扮演什么角色，国际营销以及股东信里提到的变化该怎么理解？（Citizens）
A：先说历史：公司大部分增长一直是靠口碑的自然增长，最初几年是 100% 靠口碑；后来加了一种主要的营销方式，即公司自有社交媒体账号，这条至今仍然跑得很好，自有社交账号每季度获得超过 10 亿次曝光。
现在营销团队正在扩展更多重要工具，其中之一是创作者群体，这在特定国家效果相当好，比如中国、印尼和印度；公司总社交媒体曝光中大约有三分之二来自达人。好处是不需要在这上面花很多钱，而且这些人的受众与公司自身受众不同，因此能带来大量新用户。公司在不同国家对达人的使用方式不同，有些国家用得更多。
还要补充的是，营销团队在效果营销（performance marketing）上也变得成熟了很多。虽然增长的大头仍然是自然增长，但达人和效果营销两条线都拿到了不错的进展。
Q：美国市场的漏斗顶部趋势如何，吸引全新用户的机会怎么看？（Citizens）
A：漏斗顶部在扩大，公司对此感觉不错。美国的增长在上个季度有明显提升。
从整体看，DAU 增长非常广谱：基本所有地区都在增长，而且所有地区的增速都快于此前；亚洲仍是增长最快的，美国也在提速。
漏斗顶部本身就是本季度故事的一部分，它变好了——这一直是公司的重点关注领域，本季度几乎每个地区的漏斗顶部增速都有改善。
Q：把视频通话（video call）开放给新的 Super 订阅者后有哪些收获，这会如何影响后续对视频通话乃至整体的规划？（Morgan Stanley）
A：视频通话是练习对话的优秀功能，公司有研究表明使用视频通话能让对话能力更好，确实有效。最早把视频通话放上平台时，团队告诉说每次通话的成本大约 0.3 美元，太贵了，所以当时决定把它放在最贵的 Max 档位里，同时也说过如果能把成本降下来，就会在别的地方尝试，因为目标是让尽可能多的人用上它。
好消息是通过大量工作，视频通话的成本现在已经降到每次不到 1 美分，主要原因是转向开源模型——这样便宜得多，而且没有看到质量损失。
因此现在能把视频通话给到 Super 订阅者：目前的状态是大多数新增 Super 订阅者都能拿到视频通话，现在购买 Super 也会拿到；预计未来几个月会把视频通话给到存量 Super 订阅者，这部分还没有全部完成。
这也带出 Max 怎么办的问题，目前还没有答案。一种可能是 Super 用户拿到有限版视频通话（次数受限）、Max 用户不限量；另一种可能是直接把 Max 下线。公司会在未来一两个季度给出答案，并且会尽量在不损失收入的前提下完成，这也是不走太快的部分原因——正在琢磨怎么做才不会损失太多收入。但意图仍然是让尽可能多的用户用上它。
Q：外界报道公司在测试广告支持档位，是否看到介于 Super 与免费之间的低价档机会？在用户分层上想抓的是谁？（Morgan Stanley）
A：确实在测试，产品名叫 Super Light，这里要强调"测试"这个词，最终会怎样还不知道。
它比 Super 便宜，视地区而定大约是一半价格；有广告；体力不是无限，而是免费版的两倍。
目前只有一小部分订阅者在 Super Light 上，部分原因是测试还处于早期，公司并没有很好地宣传它。这类轻量档的目标是：如果公司相当确信某个用户不会买 Super，那就应该试着卖他 Super Light。接下来几个月会看到公司在这上面做实验，最终会怎样还不知道，但这是正在尝试的方向。
Q：KER 创历史新高，能否拆解分 cohort 的留存表现？新的免费试用用户是否表现出更高的日常参与度？（JPMorgan）
A：如股东信所说，用户留存几乎所有指标都处于历史最高。公司最看重的是 KER（现有用户留存率），它在过去一年提升了大约 1 个百分点——KER 的微小变化会随时间复利成 DAU 的相当大变化。
这一改善非常广谱：基本每个地区都能看到，各类用户身上都能看到。原因就是产品变得更黏了。公司加了很多东西，很难归因到某一项，因为每周都会发布一个新版本 App，而每个版本大约包含 350 项改动，很难指出到底是哪一项起的作用。但产品整体确实更黏了，这也是最好的一种增长——纯粹因为产品更好。
Q：从口语角度看，中高阶学习者的整体参与度如何？（JPMorgan）
A：两点。第一，拿到视频通话权限的用户参与度非常好，而且这个功能近期明显变得更好了。公司对该功能的主要指标之一是"有权限的 DAU 人均说出的词数"，这条曲线过去两年一路向右上方开口，每个月都比上个月更好，即让用户开口说得更多。最终这会转化为学得更好、参与更深。
第二，除了视频通话，免费档也在让用户多说：口语练习题更多了，而且原本只能在手机上点选作答的题目现在也可以用语音作答。这对高阶和中阶用户重要得多，公司认为长期不仅有助于变现，也有助于口碑——学得更好的人会告诉朋友。
Q：关于四季度 DAU 达 25% 触发奖金这件事，团队内部为此努力会如何反映到从现在到年底的新实验节奏上？如果节奏加快，有哪些功能或举措最值得期待，还是说更多是让已上线的改动在市场里继续成熟？（Needham）
A：两者都有。实验节奏肯定会继续，今年本来就相当高：看每周投放的实验数量，过去一年持续增长且增长明显，而且增速快于人员扩张，也就是人均每周投放的实验更多了。年内剩下时间还会有大量实验。
方向上，"把课教得更好"和 DAU 增长是重点，但也会看到变现等方面的实验。
这与奖金有一定关系，但主要还是因为公司今年定的目标就是把这台实验机器的大部分精力用在持续做大日活上——如果能做成一家 1 亿日活的公司，那就是一门大得多的生意，那是公司想去的地方。
Q：Max 层面目前是否还有专门面向该档位的新功能开发，能延长这一档的生命周期，还是精力都放在更低档位的实验上？（Needham）
A：不排除。公司在开发很多功能，可能会有一些因为成本原因最终被放进 Max，但那不是目标。
真正的目标是把口语类功能——也就是提供成本最高的那类功能——给到尽可能多的用户，因为越多人能用上，口碑越好、用户越多、生意越大。所以这不是公司在刻意追求的方向，但也可能两个月后回来说 Max 确实上了一个新功能，这不是有意保密，而是确实不知道正在开发的某些功能最终的成本会是什么样。
Q：随着用户注意力时长下降，App 内的参与度与单次使用时长趋势如何，公司打算怎么应对？（Wolfe Research）
A：这一点公司过去也讲过：整体上全世界的注意力时长在下降。看社交媒体类应用，用户是以 10 秒为单位的碎片在用；而多邻国的一节课大概两分钟。
这是需要解决的问题，公司正在做，方向是压缩最小单次学习时长（转录稿此处口播前后矛盾，先说"更长"后说"更短"，逻辑指向缩短）。目前还在测试阶段，尚未发布任何东西。难点在于：把最小单次时长做短是好事，但必须确保用户一天之内还会回来很多次，这样才能复利。这正是当前在实验的东西。
Q：数学和音乐的产品路线图如何，年内它们的发展对 DAU 增长能有多大贡献？（Wolfe Research）
A：两块都令人兴奋，但要说明的是，与国际象棋相比它们仍然小得多——虽然各自已有数百万级（个位数百万）的 DAU。公司整体有 6,000 多万日活，所以这两块即便增长 50%，对整体的贡献也不算大；但预计它们会继续增长。
策略上数学更容易讲清楚，因为公司对它的理解比音乐更好。数学最初推出时，创始人本以为能让街上的普通人对学数学上瘾，但这个判断错了，现在不认为能做到。所以现在的策略是主要教那些真正需要学数学的人，也就是 K-12 学生。公司未必会卖给学校，卖给学校不是目标，但数学的用户群主要在 18 岁以下。一旦按这个方向做，很多事情就清晰了，进展也快了很多，而不是去指望让一个讨厌数学的 35 岁成年人突然爱上数学。
音乐还比较早，公司投入不少，大概一到两个季度后会有更多可讲的。
Q：视频通话功能，说的是要开放给所有多邻国用户，还是所有 Super 订阅者？（Evercore）
A：当然希望能给所有多邻国用户，但现在做不到。当下的目标是给到所有 Super 订阅者。
Q：无法开放给所有用户的限制因素就是成本吧？如果明年再降 90% 是不是就能做到？（Evercore）
A：还有一点必须考虑：视频通话是驱动用户付费的主要因素之一。如果所有用户突然都有了，购买动机就变弱，那就得再找别的理由让人付费。所以这里有权衡——既是成本问题，也是因为它是主要的付费驱动之一。
Q：过去几年公司在广告收入与广告投放两件事上的看法似乎有所变化，现在走到哪一步了？是看到了什么才对营销支出的效率、以及广告收入的吸引力变得更积极？（Evercore）
A：确实，过去两年在广告收入和广告投放两方面看法都转变了。
广告收入方面，可预见的未来公司仍将是订阅生意，订阅体量远大于广告，且还会持续一段时间。但广告的机会相当大：公司用户多、活跃用户多，而基本上和公司规模相当或更大的应用，从广告上赚的钱都远多于公司。所以公司在这方面变得专业得多——两年前公司在广告收入上的全部投入是"半个人"，只有一个人的一半时间用来处理广告；现在有了一个团队，专业度高得多，知道自己在做什么。预计未来几个季度广告业务会有一些改善，这需要时间上手，但可以看到公司将能在产品中提供质量显著更高、同时更赚钱的广告，这是正在推进的工作流。
广告投放方面同样成熟了很多。曾经对效果营销极度排斥，现在的看法是：不希望对效果营销上瘾，那从来不是好事；但它是补充其他营销策略的好工具。所以营销团队现在把效果营销加进了策略组合，公司对此很满意，也已经在漏斗顶部看到了结果。
Q：这次电话会听下来，感觉公司开始更多地转向变现——谈广告、谈新档位，这个理解对吗？不是说要放弃围绕 DAU 的优化，但确实感觉在往变现侧挪，这个过渡该怎么看，什么时候是合适的时点？（Wedbush）
A：今年以及一段时间内，最主要关注的仍是扩大活跃用户基数，因为更多用户对一切都更好，能带来显著更大的生意；1 亿日活是个激进的目标，公司觉得能做到，一旦到那儿所有事情都会变好。
确实，年初在实验上对变现按了一下暂停键——凡是与 DAU 增长相悖的变现动作都不做，而当时确实有不少这样的动作，所以做了一次重置。到现在时间过去足够久，公司对各个杠杆的理解好了很多，于是又回到"这类变现是好的、那类变现是好的"的判断上。比如更长的免费试用，公司理解了这件事，现在在大力推进；广告是另一门业务，如果能提供质量显著更好的广告并从中赚更多钱，公司完全乐意，因为这与 DAU 也是一致的，所以在给这块投钱。
所以相比六个月前，公司确实更重视变现一些。但很多人问"什么时候不再操心 DAU、开始赚钱"，公司认为不会出现那样的切换，仍会全力争取 2028 年做到 1 亿 DAU；只是随着找到不与 DAU 增长冲突的变现方式，变现的关注度会逐步提升。
Q：转向开源模型压低了 AI 算力成本——长期看这对利润率结构意味着什么？以及成本下降后，AI 对产品迭代速度的推动是否也会变成更大的机会？（Wedbush）
A：最高层面上，与一年前相比，现在的开源选项好了很多。虽然在某些方面它们落后于前沿实验室，但对大多数事情落后并不多，可能是三到六个月；而且很多应用场景其实不需要绝对最聪明的模型，对公司使用的许多场景而言质量是无法区分的。举个例子，给一个只会说 100 个词的学习者提供对话练习，模型不需要达到哲学家的水平——大概会聊煎鸡蛋这类话题，不会谈很复杂的东西。
所以很多情况下可以切到开源模型。内部当然仍在使用 OpenAI、Anthropic 等多家的模型，并会继续使用；这永远是一个权衡：如果开源能做到大致相同的质量，就用开源；仍有做不到的场景，那就继续付费。但预期是随着越来越多地转向开源，公司的 AI 单位使用成本（也就是每 token 成本）会下降；同时正如提问所说，这也意味着能把更多 AI 功能提供给更多用户。
从财务角度补充：公司年初就打算对商业模式保持耐心，所以仍坚持预订增长 10%–12%、收入增长 15%–18% 的框架；年初把调整后 EBITDA 利润率定在 25%，是当时相对增长而言合适的投入水平。现在把该利润率上调约 1.5 个百分点，本质是说 AI 带来的成本节省会在结构上给到更好的利润率——而且这是在"年内要把语音通话开放给所有 Super 用户"这一目标之下实现的。
Q：四季度加速的信心来自哪里，是单纯的基数效应，还是产品端终于开始起作用？（KeyBanc）
A：全年的演进其实没有太大变化，指引本身维持住了。二季度略好于预期，指引里体现的基本就是对这一点的调整。还要记住，预订指引里包含约 0.5 个百分点的汇率逆风，所以净下来位置可能还更好一些。
公司一直认为加速会随时间到来，这不是缓慢平稳的过程，公司也不是那种风格，但确实需要一点时间让正在做的工作传导出来。维持指引本身就隐含了四季度的同比增速会变好。
Q：随着在产品中增加广告，会不会到某个临界点让用户对体验感到烦躁、进而引发一些不好的行为？如何在继续变现与保持教育广泛可及之间设置护栏？（KeyBanc）
A：公司是一家非常使命驱动的公司，并会继续如此。使命是打造世界上最好的教育并让它普遍可及。
运营方式会与现在相似：首要关心的是触达——每多一个活跃用户，就意味着多教了一个人，意味着多了一个人不是在社交媒体上无意义地刷，而是在学对自己有价值的东西。
同时公司相信使命与做成一门很大的生意是一致的：如果使命成功，用户越多，总有办法把他们变现。
Q：中国正在成为重要市场，而公司主要跑 OpenAI、Anthropic 的模型——这是否带来数据驻留或监管风险？还是会在该市场转用本地模型？（Truist）
A：中国是非常令人兴奋的市场，还在持续增长，目前是公司 DAU 第二大的市场，预计一到两年内会成为 DAU 最大的市场。中国的变现表现也不错，变现水平大致与法国相当。
在 AI 上，中国的情况是根本不能用美国的 AI 模型，必须用本地模型，这是法律规定，公司也照做——在中国，所有 AI 使用都跑中国模型。
至于监管风险，公司当然理解中国存在一定监管风险，该国如何运作也超出公司控制范围；但公司对自己在政府关系方面的工作感觉不错，只是无法预知政府在任何时点会做什么决定。
Q：能否大致给出 AI 成本的量级？主要是 Anthropic、OpenAI 还是开源模型？在收入成本里 AI 大约占 1% 还是 10%？（Truist）
A：计入销货成本（COGS）的 AI 支出在数千万美元量级，对 COGS 而言是重要的一块；托管（hosting）是另一大成本项，这两项是走 COGS 的主要大头。公司内部使用的 AI 则更接近 1,000 万美元的量级。
Q：当下关于 AI 主权、开源还是闭源有很多讨论，能否分享一下高层视角？（Truist）
A：公司内部的看法是，尽可能多地使用开放权重（open weight）模型符合公司的最佳利益。如果有一根魔法棒，会试着把所有东西都迁到开放权重模型上。这并不总是可行，因为有时前沿模型确实更先进；但从公司角度看，用开放权重模型便宜得多，因此明显更好。
Q：最终形态是不是某种混合编排——把一部分流量导向最高质量的模型，另一部分导向开放权重模型？（Truist）
A：大概率是。大量使用 AI 的公司多半都会持有一个模型组合：某些用途只能选某个恰好是闭源的模型，其他事情则尽量用开放权重模型。公司自己就是这样，而且预期未来一段时间这个组合会比今天更偏向开放权重模型。
<正文结束>
本文的风险披露与声明：海豚研究免责声明及一般披露
登录即免费解锁8,248字全文
该内容仅登录用户可见，登录长桥账户后即可阅读全文
