Data to AI™ / Copilot/Google Ads
Geben Sie Account-Managern einen Copilot-Agenten in Teams, der Google Ads-Fragen zu Geräte-Performance, Shopping-Produkten und Impression Share aus synchronisierten Berichtsdaten beantwortet.
Weniger Tokens, bessere Antworten.
Microsoft 365 Copilot
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.
@Search Ads Desk Vergleiche Conversions Value per cost nach Gerät für jede Kampagne der letzten Woche, mit aus Micros umgerechneten Kosten.
Eine Agentur veröffentlicht den Agenten im Teams-Kanal ihres Account-Teams. Die Account-Manager besprechen Gebotsanpassungen nach Gerät im selben Thread wie die Antwort.
@Search Ads Desk Welche Produkte aus Shopping Performance View nach Title hatten diesen Monat die meisten Clicks, aber keine Conversions?
In Microsoft 365 Copilot erhält das Merchandising-Team die Liste gruppiert nach Brand und Product Type Level 1 und fügt sie in den nächsten Produktplan ein.
Nutze die dataddo-Tools, um die Entität Campaign Report zu beschreiben, und ergänze in unserem Berichts-Loader eine Umrechnung von Micros in Währung für Cost Micros (Spend).
Ein Entwickler nutzt GitHub Copilot im Agent mode, damit das interne Dashboard Micros umrechnet, bevor Werte bei jemandem ankommen, mit Feldnamen direkt aus Dataddo.
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.
Stellen Sie Claude, ChatGPT und anderen KI-Tools governte Geschäftsdaten über MCP bereit.
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| Ohne Dataddo |
Mit Dataddo
|
Ihr Ergebnis | |
|---|---|---|---|
| Viele Kundenkonten | Account-Manager exportieren denselben Bericht aus jedem Google Ads-Konto und fügen die Dateien vor jedem Kunden-Review zusammen. | Die Multi-Account-Extraktion, vom Dataddo Solutions team aktiviert, lädt denselben Bericht aus mehreren Konten in einen Flow, den der Agent nach Konto aufteilen kann. | Jedes Konto in einem Agenten |
| Antworten dort, wo das Team arbeitet | Fragen zu Impression Share oder Geräten warten auf jemanden, der Google Ads-Zugang und Zeit für einen Bericht hat. | Jeder im Teams-Kanal erwähnt den Copilot Studio-Agenten mit @ und erhält die Antwort aus synchronisierten Google Ads-Daten. | Kein Warten auf Analysten |
| Aktualität | Eine am Montag in Teams geteilte Tabelle wird am Donnerstag noch zitiert, ohne Datum. | Reports with Metrics werden nach Ihrem Zeitplan über einen relativen Datumsbereich aktualisiert, und der Agent kann data_status aufrufen, um ihre Aktualität zu nennen. | Antworten mit Datum |
| Token-Verbrauch | Copilot 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. Copilot 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 →Verknüpfen Sie Google Ads-Quellen aus Dataddo, etwa den Campaign Report und Shopping Performance View, mit einem Copilot-Ziel oder AI Model. Fügen Sie in Copilot Studio ein Model Context Protocol-Tool mit https://headless.dataddo.com/mcp-data und OAuth 2.0 mit Dynamic discovery hinzu, melden Sie sich an und veröffentlichen Sie den Agenten in Teams und Microsoft Copilot.
Ja, über einen Copilot Studio-Agenten mit Dataddo Data Access als Model Context Protocol-Tool. Veröffentlichen Sie ihn in Microsoft 365 Copilot und Teams und erwähnen Sie ihn dann mit @.
Die Google Ads API liefert Kosten in Micros. Bitten Sie den Agenten, Micros-Felder wie Cost Micros (Spend) durch 1.000.000 zu teilen, damit die Antworten Währungsbeträge zeigen.
Schreiben Sie in Copilot Studio eine präzise Serverbeschreibung, etwa Google Ads-Ergebnisse zu Kampagnen, Keywords und Shopping. Der Agent entscheidet anhand dieser Beschreibung, wann er Dataddo aufruft.
Ja. Fügen Sie den Server mit type http und der URL zu .vscode/mcp.json hinzu, starten Sie ihn, melden Sie sich an und nutzen Sie den Agent mode. Bei Copilot Business und Enterprise müssen die MCP-Server in der Copilot-Richtlinie aktiviert sein.
Ja. Die Multi-Account-Extraktion lädt denselben Bericht aus mehreren Konten in einen Flow, und der Agent kann die Antworten nach Konto aufteilen.