由AdTheorent，Inc.根据

根据1933年证券法制定的第425条规则

并当作依据规则14a-12提交

根据1934年的证券交易法

主题公司：AdTheorent，Inc.

(档案第333-259027号)

本文件涉及涉及MCAP收购 Corporation和AdTheorent Holding Company，LLC(“AdTheorent”)的拟议合并，根据截至2021年7月27日的特定业务合并协议的条款。

以下是AdTheorent首席执行官吉姆·劳森(Jim Lawson)和水城研究有限责任公司(Water City Research LLC)董事总经理约翰·罗伊(John Roy)于2021年12月8日在炉边聊天的文字记录。

约翰·罗伊：

欢迎大家。我是约翰·罗伊，水塔研究公司的常务董事。今天，我很高兴邀请到AdTheorent的首席执行官吉姆·劳森(Jim Lawson)。吉姆，欢迎你，也许如果你能给我们介绍一下AdTheorent和你自己的背景。

嘿，约翰，很高兴来到这里。感谢邀请我。AdTheorent是一种程序化需求侧平台或DSP，它使用机器学习和数据科学为全球顶级数字广告商推动实际业务成果，专门采用隐私转发方法，不需要用户配置文件或个性化ID即可定向。我自2012年以来一直在AdTheorent工作，我为我们建立的团队感到非常自豪，并为继续取得成功和发展而感到兴奋。

约翰·罗伊：

嗯，太好了。是的，这是一个很好的介绍。那么，现在，在周一，宣布了与美国证券交易委员会生效的MCAP注册声明。那么，AdTheorent是如何准备成为一家上市公司的呢？

詹姆斯·劳森：

是的，嗯，对于我们作为一家企业所做的事情，我们的需求从未像现在这样大。客户越来越看重AdTheorent带来的可衡量的业绩，而行业顺风和客户青睐我们的隐私转发广告投放方式。我们30%以上的EBITDA利润率和强劲的现金产生意味着我们可以作为一家企业自筹资金。我们已经在为未来投资，并正在执行我们的2022年增长计划，我们在管道甲板上提供的财务预测并不假设增量投资。然而，我们对上市公司货币将为我们提供的增量期权感到非常兴奋。当然，作为一家上市公司也有宝贵的营销优势。我们已经在多个方面从中受益。作为此流程的一部分，我们与新的战略合作伙伴建立了联系，我们在组建新董事会时接触到了行业领军企业。而且，当我们与世界级的大广告商交谈时，公开将为我们业务的成功、规模和愿景带来一定程度的透明度。

我们的2022年增长计划中的一些首要任务包括积极扩大我们的销售和营销足迹。我们现在看到的商机比我们目前能够抓住的更多。我们还在继续投资于我们的平台差异化，并扩展我们的能力以实现这一点，这样我们就可以更快地推出更多产品。我们正在投资不断增长的有线电视或联网电视机会。我们的视频收入在第三季度同比增长67%，投资最少，我们在其他地方拥有的竞争优势也很好地转化到了CTV，我们很高兴能谈到我们在CTV的机会。

我们还在扩展我们的垂直能力，专注于使我们的产品具有独特性和附加值，并探索其他更快增长收入的方式。我们还有许多其他令人兴奋的选择可供选择，例如，国际扩张和并购。但目前，我们真正专注于加快我们当前的战略，以便在这一不断增长的市场中占据更大份额。

约翰·罗伊：

哇。因此，AdTheorent是一个DSP或需求侧平台，您是否介意向我们介绍一下您不像您那样的技术或深度广告技术专家，您对这到底是什么意思有一点了解吗？

詹姆斯·劳森：

当然，这是个好问题。在非常高的层次上，需求方平台或DSP将数字媒体的卖家(或出版商)与该媒体的买家(广告商)联系起来。数字出版商希望通过出售美国存托股份将其数字地产货币化。广告商竞相购买这一特定的数字广告机会或最有可能产生客户参与或业务转换的数字印象。例如，寻求推动在线销售的零售商，或寻求信用卡申请或保险报价的金融机构。这将是广告商试图通过数字美国存托股份推动商业成果的两个例子。实时拍卖系统允许当事人、出版商和广告商在微秒内买卖广告机会，这就是我们的工作环境。

约翰·罗伊：

所以，好的，这是一个数字信号处理器。那么，既然你不是唯一一个DSP，那么AdTheorent 与其他DSP相比又有什么不同呢？

詹姆斯·劳森：

不，绝对不会。我们不是唯一的DSP，但我们真正改变了DSP的含义以及DSP在编程生态系统中的行为方式。最重要的区别是我们实践的机器学习驱动的预测性广告比传统方法表现得更好，这是根据AdTheorent支持的广告活动提供的实际业务结果来衡量的。

正如我提到的，我们以隐私的方式前进。我还认为，就我们的市场重点和我们正在追求的具体机会而言，我们有很大的不同。我们更关注数字广告市场的绩效子集，也就是所谓的广告“下层漏斗”，它负责推动客户的业务转换。到2021年，美国程序性数字媒体支出可能会超过900亿美元，以18%或更高的速度增长。其中约130亿美元高度专注于性能驱动型执行，这是我们独一无二的能够推动的，这就是我们吸引新客户的方式。

我们的客户越来越发现，将AdTheorent用作完整的漏斗解决方案也是有意义的，这意味着AdTheorent可以在较低的漏斗中实现最佳性能，我们还可以利用我们执行的较高漏斗(品牌推广和知名度活动)中的活动数据来提供更多数据，为我们较低的漏斗活动执行提供信息。我们确实看到很多客户对这个完整的漏斗解决方案表示了兴趣。但作为性能第一的DSP ，我们通常会通过向客户展示我们可以推动可衡量的、可证明您在DSP编程环境中使用我们的ML系统的实际业务成果，从而在谈判桌上占有一席之地。

约翰·罗伊：

那么，你所做的机器学习为预测性广告提供了支持，那么它对AdTheorent的主要优势到底是什么？

詹姆斯·劳森：

因此，它确实有两个主要优势。首先，它允许AdTheorent为我们的客户提供卓越的性能。这意味着我们可以推动客户KPI、在线销售、预订、保险注册和信用卡注册。无论这些业务成果是什么，我们都可以更有效地做到这一点。其次，我们可以在数字领域以最隐私的方式来做这件事。这一切都由数据科学和机器学习提供支持并使其成为可能，而不需要依赖敏感或个性化的个人数据来确定目标。这一切结合在一起，为我们的客户带来了他们定义的这些切实的业务成果。监管和行业变化目前不支持个性化和基于用户简档的广告，这加速了对我们的隐私转发解决方案的需求，并为AdTheorent创造了可持续的战略优势。

我要指出的是，我们的业务是以可追溯到2012年的基于ML 的目标为前提的。这不是AdTheorent的支点。2012年，我们是一家专注于移动业务的初创公司，试图解决在没有Cookie的情况下如何瞄准移动美国存托股份的问题。在这种情况下，我们意识到了数据科学和ML的力量。我们证明了它是有效的，然后我们迅速扩展成为真正的全渠道、全屏幕、所有广告类型和数字化。此外，在这个平台之上，我们部署并使用定制的垂直解决方案来满足专业行业广告商的需求。这些专业化的解决方案具有与目标确定、测量和受众验证等相关的垂直特定功能。我给您举几个例子。

我们的制药和医疗保健产品利用机器学习的力量，利用符合HIPAA的方法和符合NAI规范和其他自律标准的目标实践，在针对医疗保健提供者和患者的活动中发挥卓越性能。

我们的银行、金融服务和保险解决方案推动这些银行、金融服务和保险客户关心的真实世界绩效KPI，在监管要求和数据的背景下使用最佳实践，旨在防止在推广受联邦监管的信用扩展产品方面存在歧视等情况。

这些都是敏感性和隐私保护我们在我们的目标实践中融入了我们的机器学习模型，因为我们已经向不同的垂直领域倾斜，我们了解了他们的业务，我们了解他们想要做什么，我们知道他们试图用他们的广告收入创造什么价值，我们投资于创造解决方案来做到这一点，然后证明我们做到了。

此外，我们还擅长改进和创建其他许多项目。我们创建了额外的行业定制产品，以应对零售、汽车、餐饮、娱乐等越来越广泛的垂直市场中的独特挑战和机遇。我们期待着继续这样做，因为我们认为，在ML平台之上，真正投资于垂直领域的特定解决方案是AdTheorent非常特别的原因。

约翰·罗伊：

现在，如果您没有使用Cookie ID并且您没有使用用户ID来瞄准您的美国存托股份，那么您如何有效地瞄准美国存托股份？

詹姆斯·劳森：

这是个很好的问题。我们不需要用户ID即可定位数字广告。我们的目标不是用户ID，而是--本质上，我们的目标是预测性分数。我们的机器学习平台对我们平台处理的每个印象进行评分。作为一个DSP，我们从供应方平台和出版商合作伙伴那里收到了通知，通知我们有机会在给定出版物中的某个时刻向用户投放广告。我们还会收到一串代码，这些代码具有与该数字广告印象相关的多个数据属性。

我们的系统会对进入我们系统的每个数字广告印象请求进行评分。基于向该用户提供广告的可能性，我们的客户正在尝试推动的业务KPI进行转换。我会马上详细介绍这一点，但我也会很快地将我们所做的与现在的情况进行对比，与AdTheorent之前流行的广告定向方法进行对比。2 我会很快回答这个问题。

竞争对手DSP使用的两种最常见的广告定向方法是基于Cookie的定向。我们都听说过基于cookie的重定向和基于细分的受众定位。在AdTheorent，我们认为仅靠这些方法是有限和有缺陷的。对于我们先进的和整体数据驱动方法来说，这是一个战略机遇，而且每种方法都非常迅速。基于Cookie的重定目标显然在很大程度上依赖于用户的网页浏览历史。这种方法非常个性化，可能非常具有侵入性。它回收潜在客户群，本质上是已经表示对给定产品或服务或功能感兴趣的人，而不是扩大受众。我们预计，由于该行业发生的某些变化，该技术的有用性也将随着时间的推移而下降。苹果和谷歌，他们各自的让广告商更难利用cookie ID和设备ID进行广告投放的举措，以及一般而言，隐私倡导和意识的浪潮，我认为这让消费者提出了问题，也让品牌提出了关于他们是否希望与一些更隐私的倒退技术联系在一起的问题。

第二种最流行的方法是基于细分市场的受众。从本质上讲，它们是第三方许可的ID池，是被认为对给定产品或服务感兴趣的用户的ID池。这些授权受众群通常依赖的数据来源年龄、可靠性和您所拥有的数据都是未知或无法证明的，在我们看来，这些数据通常并不准确，而且与AdTheorent基于ML的预测性广告相比，它产生的转换率或广告商ROI要低得多(br}AdTheorent的ML支持的预测性广告)。

约翰·罗伊：

现在，您提到了AdTheorent 所做的预测性目标定位。这似乎与当时的其他方式有很大的不同。你能给我更多的颜色来说明这是什么吗？你如何以美国存托股份为目标进行预测性目标定位？

詹姆斯·劳森：

是啊，当然。我认为预测性广告、AI和ML这些词有时可能是流行语，有时则是空洞的流行语。据我们所知，没有其他程序化的媒体购买平台像我们一样，真正使用机器学习和数据科学作为印象级别的广告定向和活动优化的核心方法。简而言之，我们的平台使用ML和数据科学来识别最有可能转换为客户所需操作的广告印象，可能是在线机票销售。

AdTheorent预测性广告不依赖第三方数据许可证或Cookie或其他设备ID。我们不需要访问ID列表就可以锁定美国存托股份。同样，我们的目标是在给定时间向给定广告印象提供广告的机会的预测性得分。我们的平台接收每个投标请求中的统计和非个性化数据属性，然后机器学习模型通知我们实时媒体购买决策。因此，如果我们客户的KPI是在线购买，我们的平台会识别数据关联，这些关联存在于历史上的在线购买转换活动中。换句话说，我们的平台识别数据属性或其组合，这些属性或组合在进行转换时最常出现。这可以是设备类型、操作系统、URL中的一个或多个关键字或页面内容中的关键字、地理数据、地理上下文数据、您是在星巴克还是在超市。时间是可用于通知我们的模型和我们的模型通知投标人的近200个其他数据属性之一。然后，使用历史转换数据，我们可以确定每个特定投标请求推动客户所需的在线或现实操作的可能性。

因此，我们的平台为具有与历史转换相关的数据属性的印象分配了更高的预测分数。我们希望为我们的客户购买得分更高的印象，因为他们的表现更好。需要注意的是--这可能太技术性了，但我还是要提一下。在活动开始时，我们的ML模型有一个学习期。在没有足够的转换之前，有人可能会说没有什么可以优化的基础，你没有任何转换，那么平台是如何优化的呢？因此，在开始时，我们每个活动都有一个我们称之为学习期的时间，我们的每个模型都针对点击量或网站参与或广告参与等通常在在线转换之前的内容进行了优化。然后，一旦我们有足够的转换事件、实际的转换事件、机票预订或信用卡注册等，我们就会针对这些印象和与实际KPI发生的那些类型的转换相关的数据点进行优化。因此，发生的转换事件越多，模型可以连接的点就越多。当这些数据属性出现的可能性越大时，您发生转换事件的可能性就越大，因此请在未来针对这些统计数据和属性进行优化。同样，这与Go Find ID 123652形成对比，因为ID 在我们从某人那里获得许可的细分市场配置文件中，他们告诉我们此人会感兴趣。这是在2021年瞄准美国存托股份的一种不同的方式，我们相信这是一种更好的方式。

规模上的最后一件事。我们的规模几乎是无限的。我们的平台对每秒100多万次印象或每天870亿次印象进行评估，并为其分配预测性分数。因此，根据客户指定的KPI推动数字转换就像大海捞针。其实就像在许许多多的大海捞针。机器学习和数据科学使这成为可能。只有由机器学习支持的计算机才能做到这一点。我们的出价还不到我们得到的1%印象的十分之一。随着我们的机器学习平台接收更多的转换数据，它可以学习并优化活动交付，同时提高转换性能和成本效益。

约翰·罗伊：

现在也许要换个稍微不同的看法。看起来实际上您在过去几年中拥有相当稳固的财务记录。这在某种程度上是独一无二的First Back IPO。你能给我们一点关于这方面的信息吗，也许是一些颜色？

詹姆斯·劳森：

是的，谢谢您的提问。我们在高效运营方面有着悠久的历史，实现了营收和利润率的增长以及强劲的现金流。我们在10年的时间里有机地建立了强大的资产负债表，这是加快我们投资和增长机会的基础。我们的预测是保守的，仅反映有机增长。国际扩张或并购带来的潜在利益被排除在我们公开分享的数据之外。我会谈谈第三季度，然后再谈谈我们对今年的看法我们最近公布了这一信息，我们真的真的为这些结果感到自豪。

我们的收入在第三季度同比增长36%，从2020年第三季度的2900万美元增长到2021年第三季度的3950万美元。我们调整后的毛利润也同比增长36%，从2020年第三季度的670万增长到2500万。我们本季度的净收入增长87% 至300万，高于2020年第三季度的160万。我们调整后的EBITDA同比增长49%，达到890万欧元。我们第三季度调整后的EBITDA利润率现在为35%，高于2020年第三季度的32%。

我们对2021年的到来感到非常满意。根据我们的指导，我们预计将创造超过1.61亿美元的收入，同比增长30%；调整后的毛利润超过106.2美元，同比增长超过30%，如果你愿意的话，这将使我们处于第50条的北部。根据我们最新的指导，我们预计今年的息税前利润也将超过3,500万美元。我们的收入和EBITDA在前三个季度超出了我们的预期，我们对我们所处的位置感到非常满意，我们看到了许多有意义的机会。

约翰·罗伊：

所以我只是想跟进一下这件事。显然，第三季度表现非常强劲，我的意思是，是什么让你在广告技术领域遇到了一些逆风？

詹姆斯·劳森：

我们有许多真正令人兴奋的优势。我谈到了其中的一些。我还提到，我们在许多垂直市场拥有非常广泛的客户基础。我们已经在客户中证明了我们自己，我们在非常、非常高的水平上留住了我们的客户，我们与客户一起增长了我们的收入。我认为当广告市场或经济出现收缩时，广告商通常会集中精力与在业绩领域得到证明的合作伙伴进行整合，这就是AdTheorent。因此，关心绩效的客户往往会巩固与我们的投资，我们期待着真正为此努力，花更多时间与这些大客户在一起，并努力发展这些关系。

此外，客户将隐私放在首位，对我们正在做的事情越来越感兴趣。我之前提到过，无论是在监管领域，制药，医疗保健，金融服务，但仅仅是一般的，那些不想与昨天的方法和一些隐私联系在一起的品牌--一些令人毛骨悚然的隐私方面的重定向。他们对我们正在做的事情很感兴趣，他们想要了解更多，我们与他们有一个非常好的合作过程，并对他们进行预测广告方面的教育，以及如何使用机器学习和数据科学来取代其他一些方法。

我们拥有非常灵活的模式，我们根据客户的需求与他们合作。一些客户需要战略和创意服务以及所有类型的活动优化支持以实现其目标。其他人拥有完整的团队，他们甚至可能拥有交易团队，他们可能需要更少的交易团队，并且可能拥有自己的创意能力、自己的战略和对最佳实践的看法。因此，他们可能需要不同级别的支持。我们发现大多数客户很快就意识到，虽然通过DSP花钱很容易，但要实现可衡量的性能就不那么容易了。这也是我们把我们的旗帜插到地下的地方。我们相信，有了我们的平台AdTheorent，给了我们独特的优势，这也是我们真正相信未来的地方--AdTheorent的未来是光明的。

约翰·罗伊：

太棒了。吉姆，非常感谢你这么做。这非常有用。投资者们，您可以在我们的网站上阅读到有关这方面的所有内容，不久的将来，您将从AdTheorent 那里听到更多消息。谢谢。

詹姆斯·劳森：

嘿，非常感谢。非常感激。

有关前瞻性陈述的警示语言

本新闻稿包含“1995年私人证券诉讼改革法案”所指的“前瞻性声明”。一般而言，前瞻性陈述通常可以通过使用以下词语来识别：“将可能导致”、“预计将”、“将继续”、“预计”、“预计”、“可能”、“相信”、“打算”、“计划”、“ ”预测、“展望”或这些术语或其他类似术语的负面含义，在本新闻稿中包括但不限于Adtheorent和MCAP的未来机会，AdTheorent对2021年全年的财务指引以及MCAP和Adtheorent的拟议业务合并，包括预期在纳斯达克上市。此类前瞻性陈述基于我们管理层当前的信念和预期，固有地受到重大业务、经济以及竞争不确定性和意外事件的影响，其中许多不确定性和意外事件很难预测，通常超出我们的控制范围。实际结果和事件的时间可能与这些前瞻性陈述中预期的结果大不相同。

除其他因素外，以下因素可能导致实际结果和事件时间与前瞻性陈述中表达的预期结果或其他预期大不相同：无法满足业务合并的结束条件，包括发生任何可能导致最终协议终止的事件、变更或其他情况；由于未能获得MCAP股东的批准，无法完成最终协议预期的交易；未能达到最低要求超过最高门槛的赎回或未能达到纳斯达克股票市场与完成预期交易相关的初始上市标准；与最终协议预期的交易相关的成本；延迟或未能实现拟议交易的预期收益；拟议交易导致管理层中断持续业务运营时间的风险；AdTheorent竞争的数字广告市场的变化，包括其竞争格局、技术发展或AdTheorent可能无法执行其增长战略的风险，包括识别和执行收购；与持续的新冠肺炎大流行和应对相关的风险；以及 AdTheorent可能无法开发和维护有效的内部控制的风险。

实际结果、业绩或成就可能与任何预测和前瞻性陈述以及这些前瞻性陈述所基于的假设存在实质性差异，甚至可能产生不利影响。不能保证本文中包含的数据在任何程度上反映了未来的表现。敬请您不要过度依赖前瞻性陈述作为对未来业绩的预测，因为预计的财务信息和其他信息是基于估计和假设的，这些估计和假设本身就会受到各种重大风险、不确定性和其他因素的影响，其中许多因素是我们无法控制的。本文中陈述的所有信息仅在有关MCAP和AdTheorent的信息的情况下，或在MCAP或AdTheorent以外的其他人提供的信息的情况下，发表。我们不打算或义务因本通讯日期之后发生的事态发展而更新任何前瞻性声明。有关AdTheorent行业和市场的预测和估计基于我们认为可靠的消息来源，但不能保证这些预测和估计将被证明全部或部分准确。年化、预估、预计和估计数字仅用于说明目的，不是预测，可能不反映实际结果。

没有要约或邀约

本通信不应构成对任何证券或拟议业务合并的委托书、同意或授权的征集。本通信也不应构成出售或邀请购买任何证券的要约，也不得在任何州或司法管辖区根据任何此类司法管辖区的证券法注册或资格之前进行此类要约、招揽或出售为非法的任何证券出售。

有关建议的业务组合的其他信息以及在哪里可以找到它

关于这项拟议的交易，MCAP 向美国证券交易委员会(“美国证券交易委员会”)提交了S-4表格的注册声明，其中包括委托书/招股说明书，并将向美国证券交易委员会提交有关拟议交易的其他文件。建议MCAP的股东和其他感兴趣的人士阅读与建议的业务合并相关的最终委托书和通过引用并入其中的文件，因为这些材料将包含有关AdTheorent、MCAP和建议的业务合并的重要信息。MCAP将最终委托书/招股说明书和代理卡邮寄给每位有权在与批准业务合并和委托书/招股说明书中提出的其他建议有关的会议上投票的股东。在做出任何投票或投资决定之前，MCAP的投资者和股东应仔细阅读完整的注册声明和委托书/招股说明书，以及提交给美国证券交易委员会的任何其他相关文件，以及对这些文件的任何修订或补充，因为它们将包含有关拟议交易的重要信息。MCAP向美国证券交易委员会提交的文件可在美国证券交易委员会网站www.sec.gov免费获取，或直接向MCAP Acquisition Corporation提出请求，地址为MCAP Acquisition Corporation，311South Wacker Drive，Suite6400，Chicago，Illinois 60606。

参与征集活动的人士

MCAP、AdTheorent和他们各自的某些董事和高管可能被视为从MCAP的股东那里征集与业务合并有关的委托书的参与者。这些董事和高级管理人员的名单以及他们在MCAP中的权益描述将包括在拟议的业务合并的委托书/招股说明书中(可在www.sec.gov上查阅)。有关MCAP的董事和高管以及他们对MCAP普通股的所有权的信息在MCAP于2021年2月25日的招股说明书中阐述，自提交给美国证券交易委员会的任何Form 3或Form 4都对这些招股说明书进行了修改或补充。有关委托书征集参与者(包括AdTheorent及其成员和高管)利益的其他信息将在与提议的业务合并相关的委托书声明/招股说明书中包含。如上所述，这些文档可以免费获取。