Data to AI™ / ChatGPT/Google Ads
Prüfen Sie Suchbegriffe, Budget-Pacing und Keyword-Recherche aus Google Ads in einem ChatGPT-Chat und bestätigen Sie jede Datenabfrage, bevor ChatGPT sie ausführt.
Weniger Tokens, bessere Antworten.
ChatGPT
Welche Suchkampagnen haben letzten Monat den größten Anteil an Impressionen wegen des Budgets verloren?
Competitor terms verlor 44 % seiner möglichen Suchimpressionen wegen des Budgets, Generic - Running shoes verlor 31 %. Brand - Exact verlor nur 2 %.
| Campaign - Name | Cost Micros (Spend) | Search Impression Share | Search Budget Lost Impression Share |
|---|---|---|---|
| Competitor terms Campaign Report | 5.410 | 38 % | 44 % |
| Generic - Running shoes Campaign Report | 12.880 | 54 % | 31 % |
| Brand - Exact Campaign Report | 3.240 | 91 % | 2 % |
Cost Micros (Spend) wurde durch 1.000.000 geteilt, damit die Beträge denen in der Google Ads-Oberfläche entsprechen.
Google Ads-Daten kommen als Reports with Metrics, Reports without Metrics und Keyword Planner Historical Metrics. Sie wählen einen Berichtstyp wie Kampagne, Keyword, Suchbegriff oder Shopping und dann die Attribute, Segmente und Metriken für die Extraktion.
Welche Werte von Search Term View - Search Term haben in den letzten 30 Tagen am meisten Cost Micros (Spend) ohne Conversions verbraucht? Rechne Micros in Währung um.
Eine PPC-Spezialistin genehmigt jede Abfrage auf dem Search Term View Report, und die Antwort wird zum Vorschlag für ausschließende Keywords an den Kontoinhaber.
Rufe data_status für die Google Ads-Flows auf und vergleiche dann den bisherigen Monatsspend mit Campaign Budget - Amount Micros für jedes Budget.
In der letzten Monatswoche bestätigt die Aktualitätsprüfung, dass die Daten von gestern da sind, bevor jemand anhand der Pacing-Tabelle ein Budget kürzt oder erhöht.
Liste aus Keyword Planner Historical Metrics Keywords mit Avg Monthly Searches über 1.000, niedriger Competition und ihrer Gebotsspanne für den oberen Seitenbereich.
Vor dem Aufbau einer neuen Anzeigengruppe kombiniert die Shortlist das Suchvolumen mit Low und High Top Of Page Bid Micros, in der Antwort in Währung umgerechnet.
Data to AI™ ist während der privaten Vorabversion kostenlos. Wir nehmen Teams in Wellen auf und entwickeln das Produkt mit ihrem Feedback weiter. Zum Launch wird es so abgerechnet wie die KI-Assistenten, die Ihr Team bereits nutzt. Sie brauchen individuelle Verträge oder Mengenpreise? Sprechen Sie mit uns über Enterprise.
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| Ohne Dataddo |
Mit Dataddo
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Ihr Ergebnis | |
|---|---|---|---|
| Berichtstypen kombinieren | Kampagnen-, Keyword- und Suchbegriff-Exporte werden getrennt erstellt und von Hand zusammengeführt, bevor ChatGPT sie vergleichen kann. | Jeder Berichtstyp ist eine eigene Dataddo-Quelle, und alle sind über eine App im ChatGPT Developer mode erreichbar. | Ein Chat, jeder Bericht |
| Feldkombinationen | Eine handgeschriebene API-Abfrage mit einer inkompatiblen Mischung aus Metriken, Attributen und Segmenten lässt den ganzen Bericht scheitern. | Der Dataddo-Assistent markiert Kombinationen, die sich nicht gemeinsam abfragen lassen, und Test on Sample Data zeigt eine Vorschau des Berichts, bevor Sie ihn speichern. | Berichte, die laufen |
| Jede Abfrage sehen | Antworten stammen aus einer angehängten Datei, ohne Nachweis, auf welchem Bericht oder Datumsbereich sie beruhen. | Der Developer mode bittet Sie, jeden Tool-Aufruf zu genehmigen, sodass Sie sehen, ob ChatGPT query, describe_entity oder data_status ausführt. | Jeder Aufruf genehmigt |
| Token-Verbrauch | ChatGPT verbraucht Tokens, um rohe Google Ads-Spalten zu erkunden, Zeilen zu sichten und neu anzusetzen, bis die Daten verstanden sind. | Felddefinitionen und Beziehungen werden vorab geliefert, sodass das Modell die Erkundung überspringt und direkt antwortet. | Weniger Tokens pro Antwort |
| Antwortqualität | Anfällig für falsche Joins, erfundene Felder und schwer überprüfbare Zahlen. | Antworten auf Basis definierter Felder. Im Dataddo-Benchmark wurden 78,5 % der Fragen korrekt beantwortet, gegenüber 65,5 % mit einfachen CSV-Dateien. | Bessere Antworten |
Die Google Ads-Datensätze, die Marketing-Teams am häufigsten nutzen, mit ihren echten Feldnamen. ChatGPT fragt sie über die semantische Schicht von Dataddo beim Namen ab.
Reports with Metrics lesen einen relativen Datumsbereich, zum Beispiel gestern, der sich bei jedem geplanten Lauf weiterbewegt; ältere Zeiträume werden mit einem vollständigen Daten-Re-Sync geladen. Reports without Metrics laden bei jedem Lauf alle aktuellen Daten.
Google Ads-Konnektor →Wir haben 43 vorab registrierte Fragen zu drei echten Datensätzen gestellt - Google Search Console, HubSpot-Deals und Google Ads - und dieselben Zeilen auf vier Arten an dasselbe Modell geliefert. Nur die Datenschicht hat sich geändert.
der Fragen richtig beantwortet - der beste der vier getesteten Bereitstellungswege
weniger selbstsicher falsche Antworten - 14,0 % der Durchläufe gegenüber 24,0 % und 26,3 %
mehr richtige Antworten bei unübersichtlichen CRM-Daten - besser bei 8 Fragen, bei keiner schlechter
Dasselbe Modell, dieselben Prompts und dieselben Zeilen in jeder Bedingung; 759 bewertete Durchläufe, Referenzantworten vor dem ersten Durchlauf festgelegt. Allein bei Google Search Console schnitten dokumentierte CSV-Dateien genauso gut ab wie Data to AI™ - der Vorteil entsteht bei unübersichtlicheren Daten wie HubSpot-Deals.
Benchmark lesen →Extrahieren Sie Google Ads mit Dataddo, zum Beispiel Search Term View, Campaign Budget und Keyword Planner Historical Metrics, und verknüpfen Sie die Quellen mit einem ChatGPT-Ziel oder AI Model. Aktivieren Sie dann in ChatGPT im Web den Developer mode, erstellen Sie eine App mit https://headless.dataddo.com/mcp-data per OAuth und melden Sie sich an.
Pläne mit Developer mode: Pro, Plus, Business, Enterprise und Education, im Web. Admins von Business und Enterprise müssen den Developer mode eventuell für den Workspace erlauben.
Google Ads meldet Kosten in Micros. Bitten Sie ChatGPT, Felder wie Cost Micros (Spend) oder Campaign Budget - Amount Micros vor dem Vergleich durch 1.000.000 zu teilen.
ChatGPT bittet Sie im Developer mode, jeden Tool-Aufruf zu bestätigen. Sie sehen, ob es query, describe_entity oder data_status aufruft, bevor Google Ads-Daten gelesen werden.
Die Google Ads API berichtet Performance Max nur auf Kampagnenebene. Verknüpfen Sie eine Quelle auf Kampagnenebene und bitten Sie ChatGPT, sie für Fragen zu Performance Max zu nutzen.
Nein. ChatGPT liest nur die Daten, die Dataddo extrahiert hat. Die ausschließenden Keywords oder Gebotsänderungen setzen Sie selbst in Google Ads um.