Eine Empfehlung ist nur so gut wie die Daten dahinter.

Systemansichten

Case Study

1. 01

   Ausgangslage

   Fahrradberatung im Netz besteht oft aus Bestenlisten ohne Bezug zum eigenen Alltag. Wer ein E-Bike kaufen will, braucht erst eine Einordnung (welcher Typ passt?) und dann konkrete Modelle, deren Preise und Verfügbarkeit stimmen.

2. 02

   Aufgabe und eigene Rolle

   Produktkonzeption sowie Entwicklung von Backend und Frontend: vom Beratungskonzept über Feed-Import und Klassifikation bis zu Finder, Ratgeber und Glossar.

   • Dreifragen-Finder mit nachvollziehbarer Einordnung
   • Eigenes Backend für Partner-Feeds
   • Redaktioneller Bereich mit Wissensartikeln, Ratgebern und Glossar

3. 03

   Wichtigste Entscheidungen

   Beratung und Produktdaten sind getrennt: Die Website erklärt, das Backend liefert nur freigegebene, lieferbare Produkte. Neue Produkte starten im Status „Prüfung“ und sind nicht öffentlich. Das Backend ist bewusst frameworkfrei, weil auf einem einfachen Hosting PHP, MySQL und ein Cronjob genügen.

4. 04

   System und Datenflüsse

   Ein täglicher Cronjob (oder ein Webhook) importiert Partner-Feeds. Produkte werden klassifiziert, bewertet und über eine kleine API ausgeliefert. Das Astro-Frontend lädt Produkte erst nach der Finder-Auswahl, sodass Preise und Verfügbarkeit ohne neuen Website-Build aktuell bleiben.

5. 05

   Technologien und Lösungen

   Die zentralen technischen Lösungen:

   • Astro mit React-Inseln: Inhalte sind statisch, nur Finder, Filter und Empfehlungsliste sind interaktive React-Komponenten.
   • Feed-Import: Der Importer liest Awin-CSV/TSV-Feeds, aktualisiert Produkte anhand von Partner und Produkt-ID und setzt fehlende Produkte automatisch auf „nicht verfügbar“. Ein leerer Feed gilt als Fehler und ändert nichts.
   • Klassifikation: Ein regelbasierter Klassifizierer leitet aus Produktname, Kategorie und Beschreibung den E-Bike-Typ (u. a. Trekking, City, SUV, Mountainbike, Lastenrad) und technische Eckdaten ab – Akku in Wh, Laufradgröße, Rahmenform, Schaltung, Motor.
   • Ranking: Die Empfehlung gewichtet Typen nach den Antworten, belohnt passende Akkukapazität und Rahmenform und filtert doppelte Modelle heraus; Budget-Fokus sortiert nach Preis.
   • Betrieb: Health-Check, Sync-Webhook für Monitoring, Fehlerhinweise im Admin und passwortgeschütztes Backend (password_hash).
   • Transparenz: Affiliate-Links sind mit rel="sponsored nofollow" und deutlichem Werbehinweis versehen; die Erklärung steht auf einer eigenen Seite.

6. 06

   Qualität, Sicherheit und Betrieb

   Konfiguration und Token liegen außerhalb des Webroots, öffentlich ist nur der Ordner public/. Nach der Installation werden Schreibrechte zurückgenommen, Feeds werden nur über HTTPS akzeptiert. Fehlerhafte Importläufe sind im Dashboard sichtbar.

7. 07

   Grenzen und nächster Ausbau

   Die Klassifikation arbeitet mit Mustern in Produktnamen und ist deshalb nicht fehlerfrei; sie liefert Vorschläge für die Beratung, keine Prüfung durch Fachpersonal. Weitere Partner und Netzwerke sind vorbereitet, aber nicht angebunden.