25.07.2019

Facebook macht in Europa 10,70 Dollar Umsatz pro User

Der fünf Milliarden Dollar schwere Vergleich drückt auf den Gewinn von Facebook, dem Unternehmen hinter der gleichnamigen Website, dem Messenger, Instagram und WhatsApp. Außerdem zeigt die Bilanz aber auch aktuelle Entwicklungen rund um die DAU, die MAU und den ARPU.
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Facebook
(c) Facebook

Facebook hat am Mittwoch die Bilanz für das vergangene Quartal präsentiert. Grund zur Freude gibt es dabei wieder mal bei der Entwicklung der Umsatzzahlen, denn der Konzern hinter Onlinediensten wie facebook.com, Facebook Messenger, Instagram und WhatsApp konnte den Umsatz im Vergleich zum zweiten Quartal 2018 um rund 28 Prozent auf rund 16,9 Milliarden steigern. Die Zahl der täglich aktiven User stieg im Jahresvergleich um acht Prozent auf 1,59 Milliarden, die Zahl der monatlich aktiven User (MAU) stieg ebenfalls um acht Prozent auf 2,41 Milliarden.

Facebook MAU
(c) Facebook

Zugleich hat sich der Nettogewinn aber von rund 5,1 auf 2,6 Milliarden Dollar halbiert (konkret: minus 49 Prozent). Grund dafür ist, dass das Unternehmen in einem mit der US-Verbraucherschutzbehörde geschlossenen Vergleich fünf Milliarden Dollar Strafe zahlen muss. Dabei geht es um den bekannten Skandal rund um die britische Beratungsfirma Cambridge Analytica.

Facebook muss Datenschutz verbessern

Mark Zuckerberg, CEO von Facebook, nimmt im Kontext der Quartalsergebnisse neben der Entwicklung der Quartalszahlen auch zum Thema Datenschutz Stellung: „Wir hatten ein starkes Quartal, unser Geschäft und unser Community wachsen“, sagt er: „Wir investieren in stärkeren Datenschutz für alle und in die Bereitstellung neuer Erlebnisse für die Menschen, die unsere Dienste nutzen.“ Die Verstärkung der Datenschutz-Bemühungen ist allerdings keine freiwillige Angelegenheit, sondern Teil der Anforderungen, welche die FTC im Rahmen des Vergleichs gestellt hat.

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Zudem steht bereits der nächste Ärger vor der Tür. Denn im Juni wurde Facebook von der FTC über neue kartellrechtliche Ermittlungen informiert. Geprüft wird dabei, ob führende Online-Plattformen eine starke Marktmacht erlangt haben und sich an Praktiken beteiligen, die den Wettbewerb dämpfen, Innovationen ersticken oder den Konsumenten anderweitig schaden.

So viel Umsatz macht Facebook in Europa

Im Rahmen der Quartalsbilanz wurden auch Umsatzzahlen zu den einzelnen geographischen Regionen publiziert. Österreich selbst findet hier keine Erwähnung, sondern fällt unter die geographische Region Europa. Hier zeigt sich, dass von den insgesamt knapp 16,9 Milliarden Dollar Umsatz rund 4,1 Milliarden Dollar im vergangenen Quartal in Europa erwirtschaftet wurden. Den meisten Umsatz macht Facebook nach wie vor in den USA und Kanada, wo im vergangenen Quartal ein Umsatz von rund 8,1 Milliarden Dollar erzielt wurde.

Facebook Umsatz
(c) Facebook

Ebenfalls wurde der durchschnittliche Umsatz pro User (Average Revenue per User (ARPU)) für das vergangene Quartal publiziert. Weltweit liegt dieser im vergangenen Quartal bei 7,05 Dollar. In Europa macht Facebook pro User überdurchschnittlich viel Umsatz, nämlich 10,70 Dollar im vergangenen Quartal. Spitzenreiter sind die USA und Kanada, wo Facebook im vergangenen Quartal durchschnittlich 33,27 Dollar pro User verdient hat.

Facebook ARPU
(c) Facebook

Facebook weist im Kleingedruckten darauf hin, dass der ARPU auf der geschätzten Location eines Nutzers basiert, wenn dieser über eine Aktivität (also zum Beispiel der Klick auf eine Werbung) Umsatz generiert. Dies unterscheidet sich von den geographischen Angaben im Finanzbericht, bei denen der Umsatz nach Regionen basierend auf den Rechnungsadressen der Anzeigenkunden ermittelt wird.


Weiterführende Links:

==> Facebook Earnings Release

==> Slides mit Grafiken zum Quartalsbericht

==> Transcript des Earnings Calls

==> Transcript des Follow Up Calls 

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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