FOKUS 1-Pinterest erhöht die Umsatzprognose für das Quartal durch tvScientific-Deal

18. Feb (Reuters) - Pinterest PINS.N hat am Mittwoch seine Umsatzprognose für das erste Quartal angehoben, um den Beitrag des neu erworbenen Connected-TV (CTV) und der Werbeplattform tvScientific zu berücksichtigen, was die Aktien des Unternehmens um mehr als 3% steigen ließ.

Die revidierte Umsatzprognose des Unternehmens, deren Mitte über den Schätzungen der Analysten liegt, kommt weniger als eine Woche nach der vorherigen Prognose.

Das Unternehmen geht davon aus, dass der Umsatz im laufenden Quartal zwischen 958 und 978 Mio. USD liegen wird, gegenüber einer früheren (link) von 951 bis 971 Mio. USD. Analysten erwarten 964,9 Millionen Dollar, laut den von LSEG zusammengestellten Daten.

Pinterest senkte auch seine bereinigte EDITDA-Prognose auf eine Spanne von 163 bis 183 Millionen Dollar, von 166 bis 186 Millionen Dollar, da es integrationsbezogene Ausgaben und Vorabinvestitionen im Zusammenhang mit dem tvScientific-Deal berücksichtigt.

Die revidierten Prognosen des Unternehmens kommen nach einer schwierigen Woche für die Aktie des Unternehmens, die um mehr als 20 Prozent fiel, nachdem Pinterest gewarnt hatte, dass die Erträge durch die Zölle, die auf den großen US-Einzelhändlern lasten, unter Druck geraten würden, was die Befürchtung verstärkte, dass sich die Werbetreibenden zu Beginn des Quartals zurückziehen könnten.

Die Aktie des Unternehmens ist in diesem Jahr bereits um mehr als 40 Prozent gefallen und unterstreicht damit die Besorgnis der Anleger über die geringeren Ausgaben der großen Werbekunden und den zunehmenden Wettbewerb auf dem Markt für digitale Werbung.

Die Übernahme von tvScientific, die im Dezember 2025 angekündigt wurde, ist die erste größere Transaktion von Pinterest seit 2022. Sie integriert die ergebnisbasierte CTV-Einkaufsplattform von tvScientific in die breitere Performance-Advertising-Suite von Pinterest.

Pinterest erklärte, dass der Deal es dem Unternehmen ermöglicht, CTV in seine Performance+ AI-Optimierungstools zu integrieren und damit seine Möglichkeiten zur Automatisierung des Media-Einkaufs, zur Nutzung von maschinellem Lernen zur Optimierung von Kampagnen und zur Bereitstellung einer deterministischen Attribution über alle Bildschirme hinweg zu erweitern.