Назад

Levincast: приложение для отслеживания трендов YouTube

Ранее в нашем Блоге мы уже познакомили вас с историей о разработке платформы под названием Viewgin с информационной панелью B2B, которая использует алгоритмы искусственного интеллекта для анализа тенденций и последующего формирования рекомендаций по улучшению контента. Если вдруг пропустили наш рассказ о разработке этого приложения, то рекомендуем к прочтению.

Сегодня же поговорим об еще одной нашей разработке под названием Levincast Kids, призванной аналогичным образом “обуздать” алгоритмы YouTube. Наш клиент уже много лет занимается производством детского контента на YouTube. Как известно, детский контент - это особая история со специфической областью применения и крайне ограниченными данными аналитики. Все это однозначно затрудняет работу со стандартными инструментами аналитики YouTube. В свою очередь, платформа Levincast Kids была создана нами для отслеживания трендов YouTube и для воспроизведения расширенной аналитики с возможностью генерации идей для нового контента.

Levincast: процесс разработки

Перед нашей командой была поставлена развернутая задача - научиться отслеживать детские тренды и новых популярных создателей контента. В самом начале работ мы уточнили у клиента все основные требования к продукту, а также, исходя из индивидуальных пожеланий, составили технические характеристики продукта. В свою очередь, на выходе важно было получить приложение с максимальной производительностью и реальной эффективностью для пользователя. Таким образом, задача была ясна и команда Unlima немедленно приступила к работе.

Мы использовали Figma для разработки макетов и прототипов приложения. В результате была выработана оптимальная визуализация пользовательского интерфейса с точки зрения и эргономики, и презентабельности. Фронтенд, разработанный на Vue.js, с блеском воплотил все макеты в реальность. Бэкенд на Node.js обеспечил требуемую производительность системы и общую надежность.

Что касается производительности, то благодаря архитектуре на базе AWS нам удалось создать масштабируемое и по-настоящему гибкое приложение. Важнейший критерий приложения, обозначенный клиентом, был успешно реализован. Даже при внезапном стремительном росте числа пользователей инфраструктура AWS обеспечивает стабильно высокую производительность без каких-либо просадок. Кстати ранее в в нашем Блоге мы рассказывали, как стартапы могут получить бесплатные кредиты AWS для пользования их инфраструктурой.

Быстрый доступ к информации и совместимость с множеством инструментов были осуществлены благодаря базе данных PostgreSQL. С помощью этой платформы процессы обработки и хранения данных стали гарантированно безопасными.

Между тем, функционал приложения был значительно расширен с помощью интеграции широкого спектра возможностей. Это стало возможным с использованием REST API, обеспечившим эффективный обмен данными с различными сервисами и платформами.

Кроме того, мы интегрировали API YouTube в приложение, чтобы получить реальное развертывание аналитики. Наша команда систематизировала сбор актуальных данных для аналитики и ускорила процесс. В результате задержка вывода данных при появлении новых видеороликов на YouTube составила всего 1 миллисекунды.

Итоги создания панели трендов YouTube

Примечательно, что на создание платформы у нас ушел 1 месяц. В свою очередь над созданием Levincast Kids трудилась команда из:

  1. 1 backend developer (Senior with Node.js expertise);
  2. 1 frontend developer (Vue, Junior);
  3. DevOps (Middle);
  4. designer (Figma);
  5. QA tester and the project manager.

Пожалуй, главным показателем успешности в реализации данного проекта является тот факт, что на сегодняшний день приложение Levincast Kids уверенно функционирует при нашей поддержке после запуска вот уже год. Тогда как более 100 пользователей, включая нашего клиента, ежедневно пользуются приложением и эффективно прокачивают свои маркетинговые стратегии, достигая все новых высот на YouTube.