SaaS-Werbeplattform für kanalübergreifende Kampagnenautomatisierung

Über unseren Kunden

Unser Kunde war ein Startup, das eine Plattform für kanalübergreifendes Werbemanagement entwickelte, um Kampagnenprozesse über große Werbenetzwerke wie Google Ads und Facebook Ads hinweg zu vereinfachen und zu automatisieren.

Werbetreibende, die die Plattform nutzten, mussten Kampagnen gleichzeitig über mehrere Anbieter hinweg verwalten — jeweils mit unterschiedlichen APIs, Gebotsregeln und Reporting-Strukturen. Ziel des Kunden war es, diese Fragmentierung durch ein einheitliches System für Kampagnenorchestrierung, Optimierung und Analysen zu beseitigen.

• Region: Global
• Branche: AdTech / Marketingautomatisierung
• Projektlaufzeit: ca. 10 Monate

Herausforderungen

Die Plattform musste in einem hochkompetitiven Umfeld auktionsbasierter Systeme funktionieren, in dem Automatisierung unverzichtbar ist und Entscheidungen innerhalb von Millisekunden getroffen werden müssen. Vor diesem Hintergrund ergaben sich für die Entwicklung der SaaS-Werbeplattform folgende zentrale Herausforderungen:

• Verwaltung von Kampagnen über mehrere Anbieter hinweg mit unterschiedlichen APIs und Gebotslogiken
• Uneinheitliche Datenmodelle für Kampagnenperformance und Attribution
• Hoher manueller Aufwand bei der Optimierung und Zuweisung von Budgets
• Bedarf an Echtzeitgeboten unter engen zeitlichen Vorgaben
• Wachsende Mengen an Events, Impressions und Conversions
• Notwendigkeit horizontaler Skalierbarkeit über Regionen und Cloud-Anbieter hinweg

Hauptziele

Um die genannten Herausforderungen zu bewältigen, definierten wir folgende Ziele:

• Vereinheitlichung des Kampagnenmanagements über Google Ads, Facebook Ads und weitere Plattformen hinweg
• Automatisierung von Geboten und Platzierungen auf Basis von Echtzeit-Bidding-Signalen
• Integration von Analysen und plattformübergreifenden Performance-Kennzahlen
• Entwicklung einer skalierbaren, ereignisgesteuerten Architektur zur Verarbeitung von Millionen von Events
• Multi-Cloud-Architektur für höhere Zuverlässigkeit und globale Verfügbarkeit
• Reduzierung manueller Aufgaben im Kampagnenmanagement durch Automatisierung von Werbekampagnen

Projektübersicht

Im Rahmen des Projekts entwickelten wir eine cloudnative SaaS-Plattform zur Automatisierung von Werbung, die als zentrale Orchestrierungsschicht über mehreren Werbenetzwerken fungierte.

Die Plattform wurde mit den APIs verschiedener Anbieter — darunter Google Ads, Facebook Ads und weitere Netzwerke — verbunden, vereinheitlichte die eingehenden Daten und führte automatisierte Optimierungsprozesse aus.

Das Backend erfasste Kampagnen- und Auktionsdaten, passte Gebote kontinuierlich an, verteilte Budgets kanalübergreifend neu, verarbeitete Conversion-Events und stellte Performance-Analysen bereit.

Das System wurde auf Basis von Java-Microservices und einer ereignisgesteuerten Architektur entwickelt, um hohe Zuverlässigkeit sicherzustellen. Für das Frontend setzten wir React ein, wodurch ein Live-Dashboard für Kampagnenkonfiguration, Monitoring und Analysen entstand.

Die Plattform wurde über AWS und Google Cloud hinweg bereitgestellt und nutzte Kubernetes, Managed-Streaming-Services sowie verteilte Speicherlösungen, um globale Skalierbarkeit und Ausfallsicherheit zu gewährleisten.

Lösung

Das Ergebnis war eine digitale Werbeplattform, die die Komplexität verschiedener Werbeanbieter abstrahierte und Kampagnenintelligenz zentral bündelte.

Das System führte einen automation-first Ansatz für das Kampagnenmanagement ein: Optimierungsentscheidungen wurden nicht mehr manuell konfiguriert, sondern auf Basis von Echtzeit-Datenströmen und Machine-Learning-Modellen getroffen.

Zentrale Plattformfunktionen

• Einheitliche Kampagnenorchestrierung über mehrere Werbeanbieter hinweg
• Echtzeit-Bidding-Engine mit automatisierter Teilnahme an Auktionen
• Kanalübergreifende Budgetverteilung und Optimierungslogik
• Zentrale Analyseschicht mit normalisierten Performance-Kennzahlen
• Automatische Kampagnenskalierung über Regionen und Zielgruppensegmente hinweg
• Ereignisgesteuerte Verarbeitung von Impressions, Klicks und Conversions

Technologie-Stack

Zur Unterstützung von Echtzeit-Bidding, Kampagnenautomatisierung und kanalübergreifenden Analysen wählten wir folgenden Technologie-Stack:

• Backend: Java mit Spring-Boot-Microservices für Kampagnenlogik und Integrationen, Kafka für Event-Streaming von Geboten und Conversions, Redis für latenzarmes Caching, PostgreSQL als zentrale Datenspeicherung, REST-APIs für die Service-Kommunikation
• Frontend/UI: React und TypeScript für die Oberfläche zur Kampagnenverwaltung und -konfiguration, WebSockets für Echtzeit-Dashboards und Live-Performance-Updates
• Infrastruktur: AWS mit EKS, Lambda, S3 und CloudWatch, Google Cloud mit GKE, Pub/Sub und Storage, Kubernetes für Orchestrierung und Skalierung, Terraform für Infrastructure as Code, CI/CD-Pipelines für automatisierte Bereitstellung
• Daten und ML: BigQuery / Redshift für Analysen und Reporting, ML-Modelle zur Gebotsoptimierung, Feature-Pipelines für Echtzeitvorhersagen und Scoring

Kernteam

• Solution Architect: Entwarf die Multi-Cloud-Architektur und das Echtzeit-Bidding-System.
• Backend Engineers (Java): Entwickelten Microservices, Anbieterintegrationen und Optimierungspipelines.
• Frontend Engineers (React): Erstellten Dashboards und die Benutzeroberfläche für das Kampagnenmanagement.
• Data Engineer: Implementierte Event-Verarbeitungspipelines und die Analyseschicht.
• ML Engineer: Entwickelte Modelle zur Gebotsoptimierung und Prognosesysteme.
• DevOps Engineers: Verwalteten die Kubernetes-Infrastruktur und Multi-Cloud-Deployments.
• QA Engineers: Überprüften die Korrektheit der Bidding-Logik, Datenpipelines und Systemstabilität.