Data to AI™ / Claude/Google Ads
Fragen Sie Claude, wo Suchbudget verloren geht, welche Keywords pro Conversion zu viel kosten und welche Anzeigen neu getextet werden müssen, auf Basis der Google Ads-Berichte, die Sie bereits synchronisieren.
Weniger Tokens, bessere Antworten.
Claude
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 Kampagnen hatten letzten Monat die höchste Search Budget Lost Impression Share? Zeige Cost Micros (Spend) in Währung neben Conversions.
Ein Search-Lead sieht, wo Impressionen wegen des Budgets statt wegen des Rangs verloren gehen und welche dieser Kampagnen gut genug konvertieren, um mehr Geld zu verdienen.
Frage den Campaign Report über den dataddo-Server ab, rechne jedes Micros-Feld in Währung um und schreibe eine wöchentliche Zusammenfassung nach reports/google-ads.md.
Ein Marketing Engineer nutzt Claude Code, damit der Wochenbericht Cost Micros (Spend) und Budgetbeträge jedes Mal gleich durch 1.000.000 teilt, geprüft in einem Pull Request.
Welche responsiven Suchanzeigen haben die schwächste Ad Group Ad - Ad Strength, und was steht in ihren Ad Group Ad - Ad - Responsive Search Ad - Headlines?
Claude listet die schwachen Anzeigen mit ihren Headlines auf und entwirft im selben Chat Alternativen, sodass die Texterin mit einer konkreten Shortlist zu testen beginnt.
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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Ihr Ergebnis | |
|---|---|---|---|
| Kosten in Micros | Eingefügte API-Ausgaben zeigen Claude Kosten, die eine Million Mal höher sind als in der Google Ads-Oberfläche, und niemand merkt es, bis eine Zusammenfassung verschickt ist. | Cost Micros (Spend) bringt seine Beschreibung aus der semantischen Schicht mit, sodass Claude weiß, dass es durch 1.000.000 zu teilen ist. | Kosten wie in der Oberfläche |
| Abdeckung von Performance Max | Ein Anzeigengruppen-Export lässt Performance Max stillschweigend weg, weil Google diese Kampagnen nur auf Kampagnenebene berichtet. | Verknüpfen Sie eine Campaign Report-Quelle, dann deckt Claude Performance Max neben den Berichten auf Keyword- und Anzeigenebene ab. | Keine fehlenden Kampagnen |
| Code und Chat auf einer Quelle | Analysten stellen Fragen in Claude, während Engineers separate API-Skripte pflegen, und die beiden Zahlenwerke driften auseinander. | Claude und Claude Code lesen dieselben Google Ads-Entitäten über eine Konnektor-URL; Claude Code speichert seine Zugangsdaten im System-Schlüsselbund. | Überall dieselben Zahlen |
| Token-Verbrauch | Claude 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. Claude 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 →Erstellen Sie in Dataddo Google Ads-Quellen für die benötigten Berichtstypen, etwa Campaign Report, Keyword View und Ad Group Ad, und verknüpfen Sie sie mit einem Claude-Ziel oder AI Model. Fügen Sie in Claude den benutzerdefinierten Konnektor https://headless.dataddo.com/mcp-data hinzu und melden Sie sich an. In Claude Code führen Sie claude mcp add und dann /mcp aus.
Die Google Ads API meldet Kosten in Micros. Felder wie Cost Micros (Spend) müssen durch 1.000.000 geteilt werden, bitten Sie Claude also in Ihrem Prompt um die Umrechnung.
Google berichtet Performance Max nur auf Kampagnenebene. Wenn Ihre Quelle Daten auf Anzeigengruppen- oder Anzeigenebene extrahiert, fügen Sie eine Campaign Report-Quelle hinzu, damit Claude sie sieht.
Ja. Führen Sie claude mcp add mit der Dataddo-URL aus und melden Sie sich mit /mcp an. Die Zugangsdaten bleiben im Schlüsselbund Ihres Systems, und Claude Code fragt dieselben Google Ads-Entitäten ab.
Nein. Claude fragt Daten ab, die Dataddo bereits extrahiert hat, nach Entitäts- und Feldname, und schreibt nie in Ihr Google Ads-Konto.
Ja. Nutzen Sie die Multi-Account-Extraktion, um denselben Bericht aus mehreren Konten zu laden, verknüpfen Sie den Flow mit Claude und bitten Sie Claude, die Ergebnisse nach Konto zu gruppieren.
So weit, wie der Flow Daten enthält. Reports with Metrics lesen einen relativen Datumsbereich, laden Sie ältere Zeiträume daher mit einem vollständigen Daten-Re-Sync in den Flow.