廣告數據一把抓！cacaFly 結合 Google Cloud 飛越極限部署全球
cacaFly 早期就選擇將服務部署上雲，在業務快速成長期間果斷搭配 Google Cloud 的大數據產品 BigQuery、Pub/sub、Dataproc，及時因應急速膨脹的報表需求(如：營運報表等)，順利迎擊數據廣告新時代。
cacaFly 產品總監薛良斌表示：「我們希望能夠使用並整合更多 GCP 的產品，在這部分 iKala Cloud 針對數據廣告產業的特性，提供了許多產品像是 Dataproc 部署上的寶貴建議，讓我們在操作和價格上都更漂亮！。」
Google Cloud 又快又彈性，不用不行
原本將機房架在辦公室的 cacaFly，難免會面臨到實體機器硬碟壞掉、海纜斷掉等問題，加上後來公司業務急速起飛，在很難預知需要投入多少資源和機器的情況下，選擇雲端就顯得彈性和輕鬆許多。而 cacaFly 核心業務主要在台灣，Google Cloud 的彰濱機房擁有絕佳地理優勢，讓整個廣告更快更穩定。
GCP 大數據神器：BigQuery 和 Pub/Sub
數據廣告公司與一般網站平台最大的不同，是需要處理每一間不同內容出版平台的流量(例如：新聞網站、內容網站等)，因應不同內容出版平台特性需要的報表程式也會有所不同。當業務開始成長，若仍靠一己之力從無到有的為每個客戶設計各自的報表系統，不只非常耗費人力成本，效能上也未必良好。
客戶觀點：「GCP 的 BigQuery 和 Pub/Sub 不僅計價合理，最重要的是有效解決了我們的痛點。」
如果要做出一個 Kafka (Pub/Sub 的替代方案) 去計算資料，大約需要花三個月、兩個工程師的時間，完成後還需要 tune long time performance 和 scale，非常耗時。現在透過 BigQuery 和 Pub/Sub，只要透過瀏覽每月帳務明細，調整 GCP 使用情況，變得非常簡單和即時。
推薦系統和廣告系統的運作秘笈
在 TenMax，推薦系統和廣告系統是獨立運作的，透過自行研發的辨識系統可找出每篇文章的關鍵字，並將眾多文章進行關鍵字的分類，最後一併將文章和對應的關鍵字傳給廣告系統。透過這樣的蒐集，TenMax 能針對讀者曾瀏覽的網站和相似文章主題去做推薦。舉例來說，假設 A 讀者正在新聞網站看體育新聞，他除了有機會收到體育相關文章推薦外，也可能因為 A 讀者之前都在看旅遊網站，進而看到旅遊類的文章推薦。
延伸閱讀：Cloud Natural Language API – 拓展海外廣告市場的敲門磚？
當中文文章抓關鍵字的技術日漸成熟後，企業的下一步往往著重在如何克服不熟悉的語言並擴展到海外市場，而 Google 的機器學習 API：Cloud Natural Language (文章推薦：Natural Language API 介紹與實作) 或許是您可以整合的方向。
Cloud Natural Language API 可以協助您做文章內容的擷取及精準斷字斷詞，提升多國語言文字分析的精準度。舉例來說，假設 ⌈車尾燈⌋ 是汽車產業中的重要關鍵字，目前 Cloud Natural Language API 在 Beta 階段已可抓出 ⌈車尾⌋ 一詞，這不僅克服了語言上的困難，更有機會提升廣告主廣告推薦的成效，協助 publisher 網站內部的導流，讓讀者停留更久。
