Case Study

Buily Product Ads

Buily Product Ads

Buily Product Ads ist eine eCommerce-Plattform für Kontext-Targeting. Der Adserver sammelt Informationen über das Angebot der Onlineshops und schaltet gemäß den Inhalten der gesammelten Daten eine passende, kontextbezogene Werbung auf anderen Partner-Servern.

Spezifische Eigenschaften der Dienstleistung

Zu den Herausforderungen einer Produktwerbung gehören u.a. eine funktionierende Verwaltung großer Produktmengen, inklusive ständiger Aktualisierungen, z.B. aufgrund von Preisänderungen. Um diese Aufgabe zu automatisieren, integrieren Onlineshops ihr Angebot mittels XML Dateien, die regulär eingelesen werden, mit dem System Buily Product Ads. Der Shopbetreiber kann, zwecks besserer Übersicht über das Werbebudget, Warengruppen definieren, z.B. über eine Kategorie- oder Markenzuordnung und für jede Gruppe ein eigenes CPC-Gebot (z.B. ein bestimmter Prozentsatz des Preises) festlegen. Um eine Werbung einer passenden Webseite zuzuordnen wird deren Inhalt analysiert und nach den Regeln der Vickrey-Auktion eine kontextbezogene Anzeige geschaltet.

Funktionelles und grafisches Projekt

Die Plattform Buily Product Ads enthält einige innovative Lösungen, die Gestaltung einer intuitiven und nutzerfreundlichen Bedienoberfläche stellte deshalb eine besonders knifflige Aufgabe dar.

Buily Product Ads screen

Zunächst wurde mithilfe von Axure RP ein klickbarer Prototyp des Front-Ends und Back-Ends der gesamten Buily Product Ads-Plattform erstellt. Es folgten, anhand von Mockups, die ersten Testreihen mit Nutzern sowie die nötigen Nachbesserungen und Optimierungen. Auf dieser Grundlage entstanden später das grafische Projekt und schließlich die Programmierung.

Technische Lösungen

Ein AdServer sollte verlässlich und effektiv sein, er muss daher sowohl die Daten der Front-End-Server als auch die der Datenbanken verarbeiten können. Der Popularitätsanstieg einer Server-Dienstleistung hat eine zunehmende Systembelastung zur Folge. Um die Belastbarkeit und die Effizienz eines Systems zu sichern wird eine skalierbare Architektur entwickelt und Instrumente zum Cachen von Seiten, wie Varnish oder Memcached verwendet. Kontext-Targeting funktioniert indem die Inhalte der Webseiten hinsichtlich ihrer Keywords analysiert werden und ebendiese Keywords im Index des Server Lucene Solr in den Namen und Beschreibungen von Millionen Produkten wiedergefunden werden. Anschließend findet innerhalb der als passend identifizierten Produktgruppe eine Auktion gemäß des Vickrey Algorithmus, auf der Basis festgelegter CPC-Gebote statt. Dieser Prozess, der eine Analyse der Webseite, eine Produktanpassung, Auktion der Gebote, Statistiken und die Versendung der Produktinformationen und -bilder umfasst, dauert unter einer Sekunde. Ermöglicht wird dieses durch die Entwicklung einer raffinierten Architektur unter der Verwendung der schemafreien, Open-Source-Datenbank MongoDB.

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