Кейс 04·Marketplace / High-Load·Автомобильный ритейл и классифайд

AutoSpot.ge

Ведущий автомобильный маркетплейс с мультиязычным каталогом на 200 000+ объявлений, кабинетами автосалонов и продвинутым поиском.

Открыть рабочий сервис
Длительность
14 месяцев непрерывного спринтового усиления
Формат команды
Усиление продуктовой команды разработки (Team Extension)
Заказчик
AutoSpot Georgia
Ключевой стек
Next.js (SSR / ISR), TypeScript, PostgreSQL
Интерфейс проекта AutoSpot.ge
Продакшн-интерфейс платформы AutoSpot.geautospot.ge/rus
250k+
Посещений в месяц
Органический трафик благодаря продвинутой SEO-оптимизации
9 языков
Полная локализация
Синхронная поддержка каталога на грузинском, английском и русском
< 150 мс
Поиск по 200k+ авто
Многокритериальная фильтрация в реальном времени
+85%
Рост конверсии дилеров
За счет инструментов массового импорта и CRM-статистики лотов

О проекте и бизнес-контексте

AutoSpot.ge — один из самых быстрорастущих автомобильных маркетплейсов на Южном Кавказе, обслуживающий как частных автовладельцев, так и крупнейшие автосалоны региона.

Проблема рынка (Market Pain):

При росте каталога до сотен тысяч объявлений прежний движок не справлялся с нагрузкой: страницы карточек авто открывались по 4-6 секунд, поисковые боты Google не успевали индексировать новые лоты, а дилеры жаловались на отсутствие инструментов массового управления объявлениями.

Бизнес-цель:

Усилить продуктовую команду опытными инженерами, перевести сайт на Next.js с гибридной генерацией страниц (ISR), переписать поисковое ядро на ElasticSearch и внедрить кабинеты автосалонов с массовым импортом лотов.

Ключевые инженерные вызовы и решения

01

Индексация миллионов страниц на трех языках в Google и Яндекс

Вызов: Автомобильные маркетплейсы критически зависят от поискового SEO-трафика по низкочастотным запросам (например, «Toyota Camry 2021 автомат Тбилиси»). Прежний клиентский SPA не позволял поисковикам корректно индексировать динамические фильтры.

Решение команды: Перевели сайт на Server-Side Rendering (SSR) и Incremental Static Regeneration (ISR) на базе Next.js. Структурировали канонические URL, внедрили Schema.org разметку Product и Vehicle, увеличив индексируемый массив страниц на 300%.

02

Сложный многокритериальный поиск с автокомплитом и морфологией

Вызов: Пользователи вводят марки, модели и города на разных языках и в разной транслитерации. Стандартный поиск по базе данных PostgreSQL не давал релевантных подсказок.

Решение команды: Развернули кластер ElasticSearch с кастомными анализаторами текста для грузинского, русского и английского языков. Внедрили фасетный поиск с мгновенным пересчетом количества доступных автомобилей при выборе любого фильтра.

03

Массовая загрузка и оптимизация сотен тысяч фотографий авто

Вызов: Каждое объявление содержит от 10 до 30 фотографий высокого разрешения. Неоптимизированные медиа-файлы перегружали дисковые массивы и замедляли загрузку карточек на мобильных устройствах.

Решение команды: Построили асинхронный конвейер сжатия и конвертации изображений в формат WebP/AVIF с генерацией адаптивных размеров под мобильные и десктопные экраны через CDN-прокси.

Архитектурный стек

High-Performance Frontend

Next.js, TypeScript, Tailwind CSS

Оптимизированный Core Web Vitals, мгновенный First Contentful Paint (<0.8 сек), адаптивная верстка под все типы мобильных устройств.

Search Engine & Analytics

ElasticSearch, PostgreSQL, Redis

Распределенный поиск с автоисправлением опечаток, фасетной фильтрацией и кэшированием популярных поисковых срезов.

Dealer B2B Suite

Node.js, PostgreSQL, Excel/CSV Parser

Панель дилеров с массовым импортом/экспортом объявлений, статистикой просмотров звонков и автоматическим поднятием лотов в поиске.

Что было разработано и передано клиенту

  • Высоконагруженный маркетплейс с мультиязычным интерфейсом (GE / EN / RU)
  • Сверхбыстрый поисковый движок на базе ElasticSearch с фасетной фильтрацией
  • Личные кабинеты для официальных дилеров и автосалонов со сквозной статистикой
  • Конвейер автоматической оптимизации фотографий в форматы WebP и AVIF
  • SEO-оптимизированная архитектура с полным охватом поисковых запросов региона

Состав инженерной команды

  • 2 Senior Full-Stack Developers (Next.js / Node.js / PostgreSQL)
  • 1 Lead DevOps Engineer (консультации по инфраструктуре и k8s)
Использованные технологии:
Next.js (SSR / ISR)TypeScriptPostgreSQLElasticSearchRedisTailwind CSSAWS / Bare Metal LinuxNginx Load Balancer
“

Инженеры ПРУФИМ влились в нашу команду с первого дня без долгих раскачек. Они взяли на себя самые сложные участки бэкенда и поиска, превратив AutoSpot в технологического лидера среди автопорталов страны.

Гиорги М.
Co-Founder & Product Lead · AutoSpot.ge

Хотите похожий результат?

Подберем разработчиков с точным совпадением по стеку и домену в течение 24–48 часов.