Wir haben für Walmart Daten in nahezu Echtzeit eingeführt, die Keyword-Metriken verbessert und das Laden von Daten zuverlässiger gemacht. Dank dieser Verbesserungen kann die Amerge Engine schneller auf Leistungsänderungen reagieren, Budgets nahezu in Echtzeit optimieren und die Datengenauigkeit von Amerge View für Walmart stimmt nun besser mit den Amazon-Daten hinein.
Einheitliche API: Tiefere Integration, automatisierte Tests, engere Abstimmung mit Amazon
In diesem Quartal haben wir interne Software-Frameworks eingeführt, die sowohl mit den Legacy- als auch mit den Unified-Zweige der Amazon Ads API austauschbar betrieben werden können. Zusätzlich haben wir automatisierte Test‑Workflows implementiert, die die Genauigkeit der plattforminternen Ergebnisse für jede API‑Version validieren. Dadurch erreichen wir die bestmögliche Kombination aus Stabilität und Zukunftssicherheit unserer Amazon‑Anwendungen. Das Ergebnis sind weniger benutzerdefinierte Korrekturen und reibungslosere Releases, sodass Funktionen schneller und konsistenter von der Auslieferung in die Produktion übergehen.
In diesem Zusammenhang hat unser Produktleiter für Sponsored Ads, Peter Kita, an einer Amazon unBoxed-Diskussion über APIs und betriebliche Effizienz teilgenommen.
Neues Talent an Bord – Lernen Sie Lukas Snider, kennen, Softwareentwickler
Lukas verstärkt Amerge als Softwareentwickler mit mehrjähriger Erfahrung in der Entwicklung und Optimierung von Backend‑Systemen. Er ist spezialisiert auf Python, API-Design und Systemarchitektur und freut sich darauf, sein technisches Fachwissen in der Werbebranche einzubringen, um skalierbare, leistungsstarke Plattformen zu unterstützen.
Warum Amerge?
„Die Werbebranche hat mich wegen der einzigartigen technischen Herausforderungen angezogen, die mit der Entwicklung und Skalierung komplexer, leistungsstarker Engines verbunden sind, die eine moderne Agentur antreiben.“ – Lukas Snider, Softwareentwickler
Was er unseren Kunden bietet
- Fundierte Fachkenntnisse in Backend‑Entwicklung, Systemoptimierung und Software‑Architektur
- Fokus auf der Verbesserung von Kernplattformen und internen Tools, um diese schneller und zuverlässiger zu machen
- Problemlösungsorientiertes Denken, damit Teams effizienter und effektiver arbeiten können
Durch die Verbesserung der Systeme, auf die sich unsere Teams täglich verlassen, schafft Lukas die Grundlage für ein intelligenteres Kampagnenmanagement, eine bessere Datenanalyse und insgesamt schnellere Ergebnisse für unsere Kunden.
Weiterentwicklung generativer KI in Amerge View
Aufbauend auf den Erkenntnissen aus dem dritten Quartal haben wir unsere Arbeit an generativer KI in Amerge View weiter vorangetrieben. Der Schwerpunkt lag darauf, Anwender dabei zu unterstützen, strategische Erkenntnisse aus komplexen Leistungsdaten zu gewinnen. In diesem Quartal arbeiten wir mit Branchenexperten für LLM-Integrationen zusammen, um praktische Ansätze zur Umsetzung unserer Vision zu evaluieren. Außerdem beschäftigen wir uns mit weiteren Optimierungsarbeiten an Amerge View, um das Datenmodell KI-fähig zu machen.
Diese praktischen Schritte helfen uns dabei, die generative KI-Technologie so zu implementieren, dass sie maximalen Nutzen bietet und Amerge View gleichzeitig für die kommenden Jahre zukunftssicher macht.
Optimierung der Datenbasis für Leistung und Stabilität
Wir haben auch die kontinuierliche Optimierung der Datensätze und Modelle, die das Rückgrat von Amerge View bilden, weiter vorangetrieben. Diese Arbeit ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Leistung, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit, damit die Berichte auch bei wachsenden Datenmengen und sich ändernden Kundenanforderungen schnell und zuverlässig bleiben.
Durch Investitionen in diese grundlegende Arbeit sind wir besser gerüstet, um die aktuellen Berichtsanforderungen zu erfüllen und uns gleichzeitig auf zukünftige KI-Verbesserungen und andere Funktionen vorzubereiten.
