Kontext
Das Kundenproblem war nicht nur “Creator finden”. Es ging darum, Discovery, Enrichment, Filterung und Outreach-Vorbereitung in ein wiederholbares System uber Instagram, TikTok und YouTube zu bringen.
Welche Architektur hier entscheidend war
Das System arbeitete mit einem gestuften Verarbeitungsmodell: Discovery, Profil-Enrichment, Screenshot-Generierung, Filterung, Bewertung, Kontakt-Extraktion und Finalisierung. Das war wichtig, weil die Daten in jeder Stufe vertrauenswurdiger werden mussten und nicht nur grosser.
Form der Delivery
- Multi-Platform-Discovery statt Abhangigkeit von einer Quelle
- KI-Bewertung auf Basis strukturierter Daten und Screenshots
- Kampagnenorientiertes Betriebsmodell mit Exporten und Datenbank-Speicherung
- Zusatzliches Analytics-Enrichment fur ausgewahlte Kanale
Warum die Fallstudie ins Portfolio gehort
Diese Arbeit zeigt gut, wie Backend, Datenbetrieb und KI-gestutztes Workflow-Design zusammenkommen, ohne so zu tun, als ware das Modell selbst schon das Produkt. Der Wert lag in der Workflow-Struktur und im Operator-Erlebnis darum herum.
Ergebnis
Das Repository dokumentiert einen siebenstufigen Prozess und eine throughput-orientierte Analytics-Stufe mit acht gleichzeitigen Workern und rund einhundertsechzig Kanalen pro Minute in einem Follow-up-Tracking-Flow. Genau solche operationsnahen Details interessieren Buyer.