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매치 그룹 Citi’s 2026 Global TMT Conference

핵심 요약과 스크립트로 어닝콜의 주요 내용을 빠르게 확인하세요.

분기 2026진행 시간34분참가자2명

스크립트

첫 15개 문단을 발언자별로 확인할 수 있습니다.

Jamesmichael Sherman-LewisAnalyst

좋습니다. 시작하겠습니다. 저는 제임스 마이클 셔먼 루이스입니다. 저는 시티의 인터넷 팀에 있습니다. 함께해 주신 분은 매치 그룹의 최고재무책임자 스티븐 베일리입니다. 스티븐, 오늘 함께해 주셔서 대단히 감사합니다. 시작하기 전에 세이프 하버 문구를 읽겠습니다. 이번 발표 중에 매치는 전망과 미래 실적에 대해 논의할 수 있습니다. 이러한 미래 예측 진술은 ‘우리는 기대한다’, ‘우리는 믿는다’, ‘우리는 예상한다’ 또는 이와 유사한 표현으로 시작될 수 있습니다. 이 진술들은 위험과 불확실성에 노출되어 있으며, 실제 결과는 오늘 표현된 견해와 크게 다를 수 있습니다. 이러한 위험 중 일부는 SEC에 제출된 정기 보고서에 명시되어 있습니다. 또한 오늘은 특정 비-GAAP 재무 지표에 대해 논의할 수 있습니다. 가장 직접적으로 비교 가능한 GAAP 재무 지표와의 조정 내역은 IR 웹사이트에 게시된 자료에서 확인할 수 있습니다. 이 비-GAAP 지표는 GAAP 결과를 대체하기 위한 것이 아닙니다.

Jamesmichael Sherman-LewisAnalyst

이제 그 부분은 정리했으니, 스티브, Tinder부터 시작하겠습니다. 2분기 일일 활성 사용자 수(DAU)는 4% 감소했으나 7월에는 약 2.5% 감소로 개선되었고, 8월 초에는 긍정적 성장에 근접하고 있습니다. 오늘 시점에서 Tinder가 긍정적 성장 구간에 진입했나요? 분기 진행 중 개선을 이끄는 가장 큰 요인들을 어떻게 순위를 매기시겠습니까?

Steven BaileyCFO

8월에는 점점 더 가까워지고 있습니다. 8월에는 1% 감소했습니다. 7월과 2분기보다 나은 수치로, 올바른 방향으로 가고 있습니다. 9월도 지금까지는 조금 더 나아 보입니다. 우리는 점점 가까워지고 있으며, 곧 도달할 것으로 예상합니다. 정말 가장 큰 요인은 우리가 많이 이야기한 알고리즘입니다. 이것은 여러 요소가 결합된 결과이며, 많은 노력을 기울였습니다. 모든 제품 변경 사항이 포함되지만, 하나로 요약하자면 알고리즘입니다. 특히 7월 중순에 새로운 통합 알고리즘 버전 2를 출시했습니다. 이것이 스파크와 스파크 커버리지에 뚜렷한 영향을 미쳤으며, 8월에는 모두 개선되었습니다. 이것이 DAU 개선으로도 이어지고 있습니다.

Jamesmichael Sherman-LewisAnalyst

알고리즘과 유지율 및 빈번한 사용 증가와의 연관성에 대해, 스파크, DAU, MAU의 선행 지표와 그 기저에 있는 연결고리에 대해 어떻게 생각하십니까? 2027년 Tinder가 성장세로 전환함에 따라 이 지표들이 서로 수렴할 가능성이 있다고 보십니까?

Steven BaileyCFO

저는 DAU와 MAU 지표가 궁극적으로 수렴할 것이라고 생각합니다. 현재 보시는 것은 MAU의 두 가지 주요 동인이 있다는 점입니다. 신규 사용자와 유지율입니다. 이 두 가지의 곱이 사실상 MAU입니다. 오늘날 DAU가 MAU를 앞서는 이유는 제품 측면, 즉 참여도 측면에서 더 많은 진전을 이루었기 때문입니다. 사용자들이 더 오래 머물고, 경험에서 더 많은 가치를 얻기 때문에 한 달 내내 더 자주 앱을 사용하고 있습니다. 이것이 DAU가 MAU보다 조금 더 빠르게 개선되는 이유입니다.

Steven BaileyCFO

앞으로 몇 분기 동안의 큰 과제는 재고려와 인식 변화, 그리고 사용자 성장이라는 공식의 다른 부분을 올바른 방향으로 이끄는 것입니다. 이를 통해 2분기 -7%였던 MAU를 0%까지 끌어올릴 수 있습니다. 2027년 내내 이 두 지표는 점차 수렴할 것이라고 생각합니다.

Jamesmichael Sherman-LewisAnalyst

이해가 됩니다. 마케팅도 분명 도움이 되겠지만, 우리가 보는 가장 큰 동인은 알고리즘 개선입니다. 잠시만 그 부분으로 다시 돌아가 보겠습니다. 아키텍처 변경, 즉 우리가 말하는 더 통합된 추천 스택입니다. 새로운 아키텍처가 이전에는 할 수 없었던 틴더의 기능을 가능하게 하는 것은 무엇인가요? 앞으로 차세대 추천 시스템에 대해 어떻게 생각하시나요?

Steven BaileyCFO

사실 두 가지 부분이 있습니다. 하나는 기술적인 부분으로, 알고리즘 접근 방식입니다. 스펜서가 이렇게 설명하는데, 저는 이 방식이 잘 설명된다고 생각합니다. 이전의 옛 아키텍처는 카드 더미처럼 생각할 수 있습니다. 약 15개의 카드 더미가 있었고, 각각은 독립적인 프로필 더미였습니다. 각 더미는 하나의 목표에 최적화되어 있었습니다. 예를 들어, 수익을 창출하거나 매치를 생성하거나 신규 사용자 경험을 위한 부스트를 생성하는 데 최적화된 더미가 있을 수 있었습니다. 그 후 우리는 15개의 더미 중 어느 것을 먼저 보여줄지 결정했습니다. 한 더미를 다 본 후 다음에 어떤 더미를 보여줄지 결정했습니다. 이제는 하나의 통합된 더미입니다.

Steven BaileyCFO

15개가 아니라 하나의 카드 더미가 있으며, 기술적으로도 더 잘 작동하고 효율적이며 효과적이었습니다. 두 번째 부분은 기술적인 것이 아니라 전략 중심입니다. 이것은 모두 이 새로운 통합 알고리즘을 스파크와 의미 있는 연결에 최적화하는 것과 관련이 있습니다. 이전에는 수익, 매치 등 여러 제약 조건이 있었는데, 이것이 큰 해방구가 되었습니다. 아마도 이것이 가장 강력한 변화였다고 생각합니다. 우리가 질문을 받을 것 같은 것 중 하나는 사용자 환원 예산에 관한 것입니다. 그 예산을 만든 이유 중 하나는 사용자 환원에 6천만 달러를 쓸 수도 있다는 점이 조금 우려되었기 때문입니다. 결과적으로는 더 적게 지출했는데, 이는 수익 스택을 완전히 제거했기 때문입니다.

Steven BaileyCFO

우리는 그것이 비즈니스에 꽤나 부정적인 영향을 미칠 것이라고 생각했습니다. 하지만 실제로는 그렇지 않았는데, 이는 이 통합 스택 전체가 개별 스택보다 더 우수한 성과를 냈기 때문이며, 수익을 우선순위에서 낮췄음에도 불구하고 그렇습니다.

Jamesmichael Sherman-LewisAnalyst

매우 합리적입니다. 하지만 이 통합 스택은 여전히 완전히 틴더에만 적용되어 있습니다. 브랜드 전반에 걸쳐 더 많은 크로스 포트폴리오 신호를 활용하여 추천 스택을 보다 넓게 통합하고 업그레이드하는 단계에 가까워지고 있나요?

Steven BaileyCFO

네, 저희에게는 그런 팀이 있습니다. 중앙 AI 팀이 있으며, 방금 언급하신 것들을 중심으로 한 좀 더 장기적인 노력을 진행하고 있습니다. 비즈니스의 규모와 범위를 활용해 통합된 데이터 스택 방식으로 AI와 머신러닝을 적용할 수 있도록 하는 작업입니다. 이것은 좀 더 장기적인 계획입니다. 틴더에서 알고리즘과 관련해 다음 큰 돌파구는 더 실시간에 가까운 알고리즘 업데이트가 될 것입니다. 올해 말, 아마도 4분기 후반에 실시간 매칭 또는 실시간 알고리즘 업데이트를 도입할 예정입니다. 현재는 앱에서 사용자의 행동 변화에 알고리즘이 반응하는 데 약 4시간이 걸립니다. 이는 오늘날 소셜 미디어 앱의 기준에 비해 상당히 뒤처진 수준입니다.

Steven BaileyCFO

우리는 모두 틱톡이나 인스타그램을 사용해봤는데, 이들 앱은 실시간으로 업데이트되는 것처럼 느껴집니다.

Steven BaileyCFO

한 세션 내에서 말이죠. 한 세션 내에서요.

Steven BaileyCFO

올해 말까지 4시간에서 몇 분으로 단축할 예정입니다. 이것이 틴더 알고리즘 측면에서 다음 큰 돌파구가 될 것이라고 생각합니다.

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