Netflix超过预期,广告支持的会员人数增长了34%

币界网Xuất bản vào 2024-07-18Cập nhật gần nhất vào 2024-07-18

币界网报道:
Netflix周四公布了第二季度收益,显示了这家媒体巨头在流媒体竞争中的领先地位,因为它增加了更多的全球用户,并看到了其广告业务的蓬勃发展。该流媒体表示,与去年同期相比,其广告支持的会员数量增长了34%。广告已成为媒体公司提高流媒体盈利能力(或在某些情况下实现流媒体盈利)的一种越来越重要的商业模式。最近几个季度,Netflix的股价有所上涨,除了打击密码共享外,它还努力在更便宜的广告支持层吸引用户。以下是该公司截至6月30日的表现,与华尔街的预期相比:每股收益:4.88美元,而LSEG预期的每股4.74美元。收入:95.6亿美元,而伦敦证交所预期的95.3亿美元。根据StreetAccount的数据,全球付费会员总数:2.7765亿,而预期的2.744亿。收入约为96亿美元,比去年同期增长17%,主要是由于平均付费会员数的增加。Netflix表示,目前预计全年营收增长14%至15%,而此前的预期为13%至15%。该公司报告的净收入为21.5亿美元,每股4.88美元,高于2023年第二季度的14.9亿美元,即每股3.29美元。Netflix的全球付费会员数量同比增长16.5%,达到2.78亿。这是Netflix将发布的关于其会员号的最后一次更新之一。上个季度,该公司警告投资者,从明年开始,它将停止提供季度会员数或每用户平均收入,并指出该公司“将收入和营业利润率作为我们的主要财务指标,将参与度(即花费的时间)作为我们客户满意度的最佳指标。”
股价图图标股价图图标Netflix的股价因打击密码共享和增加更便宜的广告支持层而上涨。
2022年,流媒体用户增长放缓后,Netflix开始专注于不同的业务战略来推动收入增长。今年5月,Netflix表示将推出自己的广告平台,不再与微软合作。该公司还开始增加现场体育赛事,例如未来三年圣诞节的NFL比赛,此举可能会为流媒体吸引更多的广告收入。Netflix联合首席执行官Ted Sarandos在周四的电话财报会议上表示:“我们之所以参加电视直播,是因为我们的会员喜欢它,它带来了大量的参与和兴奋……好的是广告商喜欢它的原因完全相同。”。甚至在与美国国家橄榄球联盟达成协议之前,网飞就已经开始涉足直播内容,萨兰多斯指出,网飞专注于“时髦、独家的直播娱乐”。尽管如此,《布里杰顿》和《小鹿宝宝》等原创节目仍在继续推动流媒体的参与度。
该公司周四表示,其更便宜的广告支持层在其基础用户中越来越受欢迎,在提供该选项的市场中,这些用户占注册人数的45%以上。然而,Netflix周四指出,广告支持业务仍然很年轻,预计广告收入不会成为“2024年或2025年我们收入增长的主要驱动力”。该公司在财报中表示:“短期挑战(和中期机遇)是,我们的扩张速度快于我们将不断增长的广告库存货币化的能力。”这意味着流媒体尚无法满足广告商的需求。Netflix联合首席执行官Greg Peters周四在电话财报会议上表示,到目前为止,Netflix一直专注于扩大其广告支持的用户群。他说,随着该公司有望实现2025年的用户目标,Netflix现在正将重点转移到广告库存的货币化上。彼得斯周四表示,随着该公司加强广告业务,它正在为“广告商提供更有效的购买方式……这是我们从广告商那里听到的一个重要反馈点”。在这一点上,Netflix补充说,它相信自己有望在2025年“为我们的广告商实现关键的广告订户规模”,从而在2026年及以后进一步增加其广告层会员资格。

Nội dung Liên quan

Vừa qua, DeepSeek V4 cập nhật DSpark, tốc độ suy luận tăng 80%

Vừa qua, DeepSeek V4 đã được cập nhật với framework giải mã suy đoán mới là **DSpark**, giúp tăng tốc độ suy luận lên tới 80%. Cốt lõi của bản cập nhật này là framework **DSpark**, một kỹ thuật giải mã suy đoán được triển khai trên DeepSeek-V4-Pro hiện có để tăng tốc độ suy luận, chứ không phải là nâng cấp kiến trúc mô hình. DSpark giải quyết các điểm nghẽn về độ trễ và thông lượng trong môi trường sản xuất, đặc biệt ở các tình huống có tải cao. DSpark kết hợp hai cải tiến chính: 1. **Kiến trúc sinh bán tự hồi quy (Semi-Autoregressive Generation)**: Giữ lợi thế về thông lượng cao của mô hình phác thảo song song, đồng thời thêm mô-đun nối tiếp nhẹ để mô hình hóa mối quan hệ phụ thuộc giữa các token, giúp giảm thiểu tỷ lệ chấp nhận suy giảm. 2. **Xác minh theo lịch trình độ tin cậy, nhận biết phần cứng (Confidence-Scheduled Verification)**: Một "đầu độ tin cậy" (Confidence Head) được sử dụng để đánh giá xác suất tồn tại của mỗi token phác thảo. Hệ thống điều phối sẽ xác định độ dài xác minh tối ưu một cách linh hoạt dựa trên đặc điểm tải và phần cứng, chỉ phân bổ tài nguyên tính toán cho những token có khả năng được chấp nhận cao nhất. Trong các thử nghiệm trên nhiều lĩnh vực như suy luận toán học, tạo mã và hội thoại, DSpark vượt trội so với các phương pháp tiên tiến hiện tại như Eagle3 và DFlash. So với cơ sở sinh token đơn trước đó (MTP-1), DSpark đã **tăng tốc độ phản hồi cho người dùng từ 57% đến 85%** (tuỳ thuộc vào việc sử dụng mô hình Flash hay Pro) trong khi vẫn duy trì cùng tổng thông lượng. Cùng với DSpark, DeepSeek cũng công khai mã nguồn **DeepSpec**, một bộ công cụ toàn diện để đào tạo và đánh giá các mô hình phác thảo cho giải mã suy đoán. DeepSpec cung cấp một đường ống công việc tiêu chuẩn bao gồm chuẩn bị dữ liệu, đào tạo và đánh giá, hỗ trợ nhiều thuật toán (DSpark, DFlash, Eagle3) và mô hình mục tiêu (hiện tại là Qwen3 và Gemma).

marsbit5 giờ trước

Vừa qua, DeepSeek V4 cập nhật DSpark, tốc độ suy luận tăng 80%

marsbit5 giờ trước

Cách mà thần đồng Karpathy sử dụng Claude, hóa ra là như thế này?

Andrej Karpathy, một chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực AI, được cho là đã sử dụng một tệp CLAUDE.md cá nhân để hướng dẫn Claude - công cụ AI lập trình từ Anthropic - hoạt động hiệu quả hơn. Dù tính xác thực của tệp này chưa được kiểm chứng, nhưng nội dung của nó phản ánh chính xác những nguyên tắc Karpathy thường chia sẻ. Tài liệu này đưa ra các quy tắc then chốt để tránh những lỗi phổ biến khi AI viết code. Trọng tâm bao gồm: **Đọc kỹ code hiện có** trước khi viết mới để đảm bảo tính nhất quán; **Suy nghĩ thấu đáo** về yêu cầu và các phương án triển khai trước khi bắt tay vào code; **Giữ mọi thứ đơn giản nhất có thể**, tránh thiết kế thừa và chỉ xử lý những vấn đề thực sự tồn tại; **Sửa đổi một cách "phẫu thuật"**, chỉ thay đổi phần cần thiết và tuân thủ phong cách code sẵn có của dự án. Các hướng dẫn khác bao gồm việc luôn **xác minh code** bằng kiểm thử, làm việc **theo mục tiêu rõ ràng**, **gỡ lỗi có phương pháp**, thận trọng khi thêm **phụ thuộc mới**, và **giao tiếp hiệu quả** về những thay đổi. Tài liệu cũng chỉ ra các "mẫu thất bại" thường gặp như làm quá nhiều việc cùng lúc, tạo ra sự trừu tượng hóa không cần thiết, hoặc lạc quyết định ban đầu. Về cơ bản, những nguyên tắc này nhằm biến Claude từ một thực thể tạo code chung chung thành một trợ lý lập trình thực sự hiểu ngữ cảnh, tuân thủ dự án và giảm thiểu nhu cầu viết lại code. Dù tệp gốc có phải của Karpathy hay không, các nguyên tắc này được cộng đồng đánh giá cao và đã có dự án trên GitHub tổng hợp chúng, được cho là giúp giảm tỷ lệ lỗi code do AI tạo ra một cách đáng kể.

marsbit7 giờ trước

Cách mà thần đồng Karpathy sử dụng Claude, hóa ra là như thế này?

marsbit7 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片