Краткий обзор проекта
Клиент — стартап в сфере AdTech. Команда создавала платформу, которая должна была упростить и автоматизировать управление рекламными кампаниями в Google Ads, Facebook Ads и других рекламных сетях. Рекламодателям нужно было одновременно работать с Google Ads, Facebook Ads и другими рекламными сетями, у каждой из которых свои API, правила ставок, структура отчетов и модель атрибуции.
Из-за этого управление кампаниями было разрозненным. Команды переносили данные между кабинетами, вручную сравнивали показатели, перераспределяли бюджеты и меняли ставки. Чем больше становилось кампаний, событий, показов и конверсий, тем сложнее было быстро принимать решения.
Команда СКЭНД разработала платформу, которая стала единым рабочим интерфейсом поверх нескольких рекламных сетей. Система подключалась к API провайдеров, приводила данные к общей структуре, запускала автоматическую оптимизацию ставок и бюджетов, а также показывала аналитику по кампаниям в реальном времени.
- Регион: Международный рынок
- Индустрия: AdTech / автоматизация маркетинга
- Сроки: около 10 месяцев
Задача
Клиенту нужна была платформа, которая упростит управление рекламными кампаниями в разных рекламных сетях и уберет большую часть ручной работы.
Основные задачи проекта:
- объединить управление кампаниями в Google Ads, Facebook Ads и других рекламных сетях;
- подключиться к разным API и скрыть различия между ними от пользователя;
- привести показатели кампаний, ставок, событий и конверсий к общей структуре;
- автоматизировать изменение ставок с учетом данных о показах, кликах и конверсиях;
- перераспределять бюджеты между каналами и аудиториями;
- обрабатывать растущий поток событий, показов и конверсий;
- показывать свежие данные по кампаниям без ручной выгрузки отчетов;
- обеспечить стабильную работу платформы с тысячами одновременных кампаний;
- развернуть платформу в AWS и Google Cloud для устойчивой работы в разных регионах.
Решение
Команда СКЭНД разработала SaaS-платформу, которая объединяет управление рекламными кампаниями, оптимизацию ставок, распределение бюджета и аналитику.
Платформа подключалась к Google Ads, Facebook Ads и другим рекламным сетям через API. Она собирала данные о кампаниях, ставках, показах, кликах и конверсиях, приводила показатели к общей структуре и сохраняла их для отчетов, аналитики и дальнейшей оптимизации кампаний.
Бэкенд на Java и Spring Boot собирал данные из рекламных платформ, нормализовал показатели и запускал правила оптимизации ставок и бюджетов. Kafka передавала данные о показах, кликах и конверсиях между сервисами, Redis ускорял доступ к часто используемым метрикам, а PostgreSQL хранил кампании, настройки, бюджеты и историю изменений.
Фронтенд на React и TypeScript объединял настройку кампаний, контроль бюджетов и аналитику в одном интерфейсе. WebSockets обновляли показатели по мере поступления данных, поэтому рекламодатели видели изменения без ручной выгрузки отчетов.
Платформа развернута в AWS и Google Cloud. Kubernetes, Terraform и CI/CD помогали масштабировать сервисы, управлять инфраструктурой и выпускать обновления без остановки работы.
Ключевые возможности
- Единый интерфейс для управления кампаниями в нескольких рекламных сетях;
- интеграция с Google Ads, Facebook Ads и другими провайдерами через API;
- единая структура показателей кампаний и конверсий;
- автоматическое изменение ставок на основе данных о показах, кликах и конверсиях;
- распределение бюджета между каналами, регионами и аудиториями;
- обработка событий показов, кликов и конверсий через Kafka;
- аналитика по кампаниям почти в реальном времени;
- панели мониторинга для ставок, бюджетов, эффективности и конверсий;
- поддержка тысяч одновременных рекламных кампаний;
- машинное обучение для оптимизации ставок;
- развертывание в AWS и Google Cloud;
- масштабирование сервисов через Kubernetes.
Технологический стек
- Бэкенд: Java, Spring Boot
- Фронтенд: React, TypeScript
- Обработка событий: Kafka
- Кэширование: Redis
- База данных: PostgreSQL
- Аналитика и отчеты: BigQuery, Redshift
- Машинное обучение: модели для оптимизации ставок, подготовка признаков для прогнозирования
- Инфраструктура: AWS EKS, AWS Lambda, AWS S3, CloudWatch, Google Cloud GKE, Pub/Sub, Cloud Storage
- Развертывание: Kubernetes, Terraform, CI/CD
- Обновления интерфейса: WebSockets
- Интеграции: REST API рекламных платформ
Результаты
Клиент получил SaaS-платформу, которая объединила управление рекламными кампаниями, ставки, бюджеты и аналитику в одном интерфейсе.
Рекламодатели смогли меньше переключаться между кабинетами разных рекламных сетей, быстрее запускать кампании и принимать решения на основе актуальных данных. Автоматизация ставок и распределения бюджета снизила объем ручной работы и помогла эффективно использовать рекламные бюджеты.
В результате клиент получил:
- единое управление кампаниями в Google Ads, Facebook Ads и других рекламных сетях;
- автоматическое изменение ставок на основе актуальных рекламных сигналов;
- распределение бюджета между каналами и аудиториями;
- аналитика по кампаниям с минимальной задержкой;
- управление тысячами рекламных кампаний на одной платформе;
- меньше ручной работы при настройке и оптимизации рекламы;
- быструю подготовку и запуск новых кампаний;
- единую отчетность вместо разрозненных данных из разных рекламных кабинетов.