Mentionsy Mentionsy
Kanban przy kawie
Kanban przy kawie

75. Kanban w branży AdTech

07.01.2025 ·26 min 46 s · 8 rozdziałów

Zaskakująco późno w historii podcastu zapraszamy do odcinka o historii wdrożenia praktyk Kanbanu w branży wytwarzania oprogramowania, a dokładniej w bardzo konkretnej niszy produktów reklamowych i marketingowych. Moim gościem jest Maciej Kotlarz z ClearCode, który dzieli się swoją historią stosowania Kanbanu w różnych momentach rozwoju produktu. Wartością dodaną jest tu spora dawka wiedzy na temat tego, jak działa AdTech. Czy telefony nas podsłuchują? Jak to się dzieje, że mamy (słuszne) wrażenie, że “reklamy chodzą po stronach za nami”, a na dodatek dostosowują się w czasie rzeczywistym do naszego kontekstu? Sprawdź wpis towarzyszący temu odcinkowi: https://kanbanprzykawie.pl/?p=1269

1:19 · Czym zajmuje się branża AdTech? 2

W związku z czym możemy trochę powiedzieć, że to nas nienawidzicie, bo to przez nas dostajecie te wszystkie reklamy. Ach, czyli cała ta teoria spiskowa o tym, że reklamy za mną chodzą. Tak, telefon podsłuchuje. My nie tworzymy tych reklam, w sensie nie budujemy tej wizualnej części, tylko od spodu właśnie te wszystkie algorytmy, to, że to musi się w milisekundach przeliczyć, żeby akurat właśnie ta reklama weszła. To są rzeczy, które się pojawiają czy dzieją się. Zanim w ogóle wejdziecie na stronę. Jeszcze trochę w ramach takiego uzupełnienia, skąd to się wzięło. To jest ogólnie branża związana z reklamą, bo tak jak możecie sobie wyobrazić kiedyś, żeby niech będzie taki Henry Ford, chciał mieć reklamę, to musiał sobie pójść

No i potem powstał internet, w związku z czym wszystko już, teraz, zaraz, szybko i dlatego jest ta branża. Odpowiadając też trochę na takie pytanie, z czym my się borykamy przede wszystkim? Najbardziej to są zwłaszcza rzeczy typu wyświetlanie właśnie reklam w tym czasie rzeczywistym. Wy wpiszecie adres, to się przekalkuluje w ułamkach sekund i macie reklamę. Zarządzanie tymi kampaniami. Kiedyś taki Henry Ford miał trzy reklamy w najbliższych gazetach, był w stanie to zrobić.

Pokazano wszystkie 2 dopasowania. Transkrypcja generowana automatycznie i niesprawdzana ręcznie — może zawierać błędy.