🧠 RDDT, 광고 기반 고성장 + AI 시대 데이터 자산까지 갖춘 10배 잠재 종목?

2025년 중반부터 보유하고 있는 레딧(RDDT)에 대해 그동안 정리해왔던 생각들을 정리해봤습니다. 전체적으로 현재 레딧은 이번 10년간 가장 비대칭적인 수익 기회 중 하나라고 생각합니다.

1. 광고 체계 확립: 거의 20년간 광고 수익화가 미흡했던 레딧이 최근 3년간 퍼포먼스 기반 광고 모델로 빠르게 전환해 왔고, 광고 노출 슬롯도 늘어나면서 2025년 3분기 기준 전년 대비 68%의 매출 성장을 기록했습니다. META, SNAP, PINTEREST보다 빠른 성장입니다.

2. ARPU 격차: 현재 레딧의 글로벌 ARPU는 분기 기준 약 5달러 수준으로, 메타의 14달러에 비해 현저히 낮습니다. 하지만 이용자 분포가 미국에 집중된 점을 감안하면, 레딧은 단순히 경쟁사들이 구축한 모델을 적용만 해도 큰 수익 증가가 가능합니다.

3. 사용자 성장: 현재 DAUq 기준 약 44.5%가 미국 유저(5,160만명)인데, 최근 다국어 번역 기술 도입 덕택에 해외 유저 증가 속도가 연 31%로 미국(+7%)보다 훨씬 빠릅니다. 시장 확장 여지가 큽니다.

4. AI 시대의 '인간 데이터' 자산: 점점 더 많은 콘텐츠가 AI가 만든 것들로 채워지는 환경 속에서, 레딧이 보유한 20년치 실제 인간 대화 기록은 '희소 자원'으로 부상하고 있습니다. 이 데이터를 활용한 LLM 라이선스 계약이 고마진의 신사업이 될 수 있습니다.

5. 수익성과 레버리지: 외형상 PER은 약 120배로 비싸 보이지만, 실제로는 영업 레버리지가 강하게 작용하는 구조입니다. 3분기 기준 매출총이익률은 91%, 조정 EBITDA 마진은 40%에 달하고, 분기 영업현금흐름도 1.85억 달러를 기록하며 좋은 체질을 입증했습니다.

재무 요약 (2025년 3분기): 매출 5.85억 달러(광고 매출 5.49억), 전년 대비 총매출 +68%, 광고 +74%, 순이익 1.63억 달러(+443%), DAUq 20% 증가 등 성장 지표들이 고르게 개선되고 있습니다.

위험 요인 및 밸류에이션: 현재 주가는 연간 추정 매출의 약 17배로, 시장은 매우 높은 실행력을 전제하고 있습니다. 광고 경기와 AI 트렌드에 민감하기 때문에 변동성도 크며, 단기적으론 조정 가능성도 염두에 둬야 합니다.

내 타겟 밸류에이션: 저는 2035년을 기준으로 다양한 시나리오별 밸류에이션을 만들었고, 개인적 판단으로는 미국 달러 기준 시가총액 200~300억 수준(주당 110~160달러 구간)이 중장기적 매수 적정 구간이라 봅니다. (현재가 약 210달러는 매수매력도가 낮아 dip마다 접근하는 전략을 선호합니다)

IRR 및 성장률 시뮬레이션: 다양한 ARPU/DAU 시나리오별로 10년 후 추정 내재수익률(IRR), 매출 성장률(CAGR), 이익 성장률을 산출해 봤습니다. 메타급 수준까지 따라갈 경우 10년간 50% 이상 CAGR도 가능하다는 결론입니다.

AI 시대에 RDDT가 보유한 '사람 냄새 나는 대화 데이터'는 생각보다 더 높은 가치가 생길 수 있고, 광고 효율화를 통해 수익성 역시 계속 개선될 여지가 커 보입니다.

🧐 배경 설명 및 요약

이 게시물은 한 개인 투자자가 레딧(RDDT)의 중장기 성장 가능성과 밸류에이션 시나리오를 정리한 것이며, 투자자 커뮤니티에서 모종의 '10배 수익 종목' 후보로 레딧이 언급되고 있는 흐름을 반영합니다.

작성자는 광고 매출 비중 확대, 낮은 ARPU 대비 성장 여력, AI 시대에 활용 가능한 인간 데이터 보유, 그리고 고마진 구조에 기반한 영업 레버리지 등 여러 요인을 들어 장기 수익 가능성을 분석했습니다. 다양한 가정 아래 2035년까지의 시나리오별 수익률 추정을 통해 현재 밸류에이션이 과연 적절한지 진단하는 방식입니다.

여기서 'ARPU(가입자당 평균매출)', 'DAU(일일 활성 이용자)', 'IRR(내부 수익률)' 같은 개념이 반복됩니다. ARPU가 메타처럼 높아지고 DAU도 해외 위주로 계속 성장할 경우, 수익성이 급속히 좋아질 것이란 것이 주 논점입니다.

이 글은 일반적인 뉴스나 기업 IR이 아닌, 개인이 시뮬레이션과 가정 기반으로 작성한 분석이기 때문에 실제 투자 판단 시에는 본인의 리스크 관리 기준에 따라 충분한 재검토가 필요합니다.