Yahoo第四季財報營收、獲利皆優於預期,但與Verizon的交易將延期到第二季
Yahoo第四季財報營收、獲利皆優於預期,但與Verizon的交易將延期到第二季
2017.01.24 | Yahoo

雖然飽受數據洩露事件的影響,雅虎2016年第四季的財報看起來也還不錯。

雅虎今天發布了截至12月31日的2016財年第四季及全年財報。報告顯示,雅虎第四季營收為14.69億美元,相比去年同期的12.73億美元增加了15%。第四季淨利潤為1.62億美元,每股收益0.17億美元。相比之下,去年同期淨虧損為44.35億美元。雅虎的業績表現超出了華爾街的預期,分析師預計該公司Q4收入為13.8億美元,每股收益0.13美元。

受此利好影響,雅虎股價上升0.83%(0.35美元),受報42.40美元。

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圖/ 36 氪

來看下雅虎的收入來源。雅虎大部分收入來自non-Mavens(行動、影片、原生廣告、社交之外的)業務。然而MaVeNS業務在2016年經歷了25%的成長。 MaVeNS是雅虎CEO瑪麗莎·梅爾兩年前造出的一個新詞,她用這個詞來表示雅虎復興的希望所在,具體來講,Ma代表Mobile(行動),Ve代表Video(影片), N代表Native advertising(原生廣告),S代表Social(社交)。

雖然行動端的收入不及電腦端,但年度漲幅高達57%(4.59億美元),相比之下,電腦端的成長只有2.57%(9.55億美元)。

搜尋業務的季度營收為7.67億美元,較去年同期成長45%。

然而福無雙至,雅虎透露,出售核心業務給Verizon的併購案,預計要延遲到今年第2季才能塵埃落定,而之前預計第1季就會落停。雅虎稱,公司希望在第2季盡快完成交易,不過在此之前還有大量工作要做。

雅虎與Verizon的併購案可謂一波三折。去年7月,華爾街日報稱Verizon擬以48億美元收購雅虎web業務。隨後9月雅虎被曝5億用戶數據被盜,成為史上最嚴重的數據洩露事件之一。這一消息也威脅到正在運作的併購案。市場傳聞Verizon可能會砍掉10億美元的報價,甚至可能會棄購。

由於用戶數據在2014年9月被盜取,而雅虎作為上市公司延宕2年之久才予以公佈,SEC也在12月份開啟了對雅虎的調查。禍不單行,這個月,雅虎披露10億用戶數據在2013年8月被盜,讓雅虎本已羸弱的信譽雪上加霜。

不管怎麼說,由於第4季良好的業績表現和用戶的穩定性,瑪麗莎·梅爾表示相信和Verizon的收購案前景明朗。

對於備受關注的用戶安全問題,梅爾表示,90%的用戶帳號已處於安全狀態,已經採取或不需要採取保護措施,我們將繼續提升這個比例。

不過,相比於雅虎的業績表現而言,管理層更關心的是早點將核心業務出手,以免夜長夢多。因此,報告裡稱,與Verizon交易關閉之前,雅虎將不會召開分析師電話會議,討論的最新業績報告。

本文授權轉載自:36 氪

關鍵字: #財報
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

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企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

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2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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