Data to AI™ / Claude/DV360
Fragen Sie Claude nach DV360-Spend, Line-Item-Pacing und Frequenz pro Insertion Order, mit korrekt behandelter Reichweite, statt Offline-Berichte zusammenzufügen.
Weniger Tokens, bessere Antworten.
Claude
Welche Insertion Orders haben diesen Monat denselben Personen zu oft Anzeigen gezeigt?
Retargeting Display erreichte 96.500 Personen mit je 11,2 Impressionen, mehr als das Dreifache der 3,4 von Brand Awareness CTV. Prospecting Video lag mit 7,8 dazwischen.
| Insertion Order | Unique Reach: Total Reach | Unique Reach: Average Impression Frequency |
|---|---|---|
| Retargeting Display DV360 Reach/Frequency by Insertion Order | 96.500 | 11,2 |
| Prospecting Video DV360 Reach/Frequency by Insertion Order | 412.000 | 7,8 |
| Brand Awareness CTV DV360 Reach/Frequency by Insertion Order | 1.180.000 | 3,4 |
Die Reichweite wird pro Insertion Order angezeigt und nicht addiert, da die Reichweite in DV360 geschätzt ist.
Dataddo extrahiert Berichtsdaten aus Google Display & Video 360 (DV360) über einen flexiblen Berichtsdatensatz mit Berichtstypen wie Standard und YouTube, dazu einen Datensatz für Reichweite und Frequenz sowie eine Liste der Werbetreibenden.
Welche Line Items haben diese Woche eine Line Item Pacing Percentage unter 80? Zeige jeweils Budget Segment Budget und Total Media Cost (Advertiser Currency).
Ein Programmatic Trader sieht unter- und überpacende Line Items vor Tagesbeginn und verschiebt Budget in DV360, bevor eine Insertion Order zu früh endet.
Welche Insertion Orders haben laut DV360 Reach/Frequency by Insertion Order diesen Monat eine Unique Reach: Average Impression Frequency über 6?
Eine Mediaplanerin findet die Insertion Orders, die dieselben Personen zu oft erreichen, und begrenzt dort die Frequenz, wobei sie die Reichweite pro Insertion Order liest statt als eine summierte Zahl.
Lade Total Media Cost (Advertiser Currency) und Active View: % Viewable Impressions nach Exchange und Campaign über den dataddo-Server und schreibe reports/dv360-weekly.md.
Ein Agentur-Analyst führt Claude Code im Reporting-Repository aus und committet eine wöchentliche Markdown-Zusammenfassung, die das Account-Team mit Kunden bespricht.
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 | |
|---|---|---|---|
| Berichtstypen an einem Ort | Standard-, YouTube- und Reichweitenmetriken stammen aus getrennten Offline-Berichten, die einzeln heruntergeladen und von Hand abgeglichen werden, bevor Claude sie sieht. | Dataddo führt jeden DV360-Berichtstyp nach Ihrem Zeitplan aus, und Claude fragt Felder wie Insertion Order, Line Item oder Exchange berichtsübergreifend beim Namen ab. | Ein Gespräch, alle Berichtstypen |
| Reichweite, die sich nicht summieren lässt | Unique Reach aus mehreren Insertion Orders oder Monaten wird in einer Tabelle addiert, sodass die Zielgruppe größer wirkt, als sie war. | Der Reichweitendatensatz ist als geschätzt und über Insertion Orders hinweg nicht additiv beschrieben, daher meldet Claude die Reichweite pro Insertion Order, statt sie zu summieren. | Zielgruppengröße nicht übertrieben |
| Zeiträume über 93 Tage | DV360 liefert kumulierte Reichweite in Blöcken von höchstens 93 Tagen, und lange manuelle Abzüge vermischen Blöcke, ohne zu zeigen, wo einer endet. | Dataddo teilt längere Zeiträume in Blöcke und versieht jede Zeile mit Block Start Date und einem Exceeds 93 Days-Flag, das Claude lesen kann. | Jede Zahl ihrem Block zugeordnet |
| Trader in einem Setup | Jeder Trader hat einen eigenen Export-Ordner, und der Desk streitet darüber, welche Datei die richtigen Pacing-Zahlen enthält. | Bei Claude Team und Enterprise fügt ein Owner Dataddo Data Access einmal hinzu, und jeder Trader meldet sich mit seinem eigenen Dataddo-Konto an. | Gemeinsames Setup, eigener Zugang |
| Token-Verbrauch | Claude verbraucht Tokens, um rohe DV360-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 DV360-Datensätze, die Marketing-Teams am häufigsten nutzen, mit ihren echten Feldnamen. Claude fragt sie über die semantische Schicht von Dataddo beim Namen ab.
Liste kuratierter Datasets
Fehlt ein Dataset, eine Kennzahl oder ein Attribut?
Sag uns, was fehlt, und wir fügen es dem Connector hinzu.
Läuft nach Ihrem Zeitplan mit einem relativen Datumsbereich wie gestern oder letzte 30 Tage. Die Reichweite kommt in Blöcken von bis zu 93 Tagen, die sich nicht summieren lassen, und DV360 Advertisers lädt bei jedem Lauf die vollständige Liste neu.
DV360-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 eine Google Display & Video 360-Quelle, fügen Sie DV360 Reach/Frequency by Insertion Order und einen Standard-Bericht mit Total Media Cost (Advertiser Currency) und Line Item Pacing Percentage hinzu und verknüpfen Sie sie mit einem Claude-Ziel oder AI Model. Fügen Sie in Claude https://headless.dataddo.com/mcp-data als benutzerdefinierten Konnektor hinzu oder führen Sie claude mcp add aus.
Nein. Dataddo führt Ihre DV360-Berichte nach Zeitplan aus und stellt sie über den Data Access MCP-Server bereit. Claude meldet sich dort mit Ihrem Dataddo-Konto an.
Die Reichweite in DV360 ist geschätzt und lässt sich weder über Insertion Orders noch über Datumsblöcke summieren. Der Reichweitendatensatz versieht jede Zeile mit ihrem Block, sodass Claude die Reichweite pro Block melden kann.
DV360 liefert kumulierte Reichweite in Blöcken von höchstens 93 Tagen. Dataddo teilt längere Zeiträume in Blöcke und kennzeichnet jede Zeile mit Block Start Date und einem Exceeds 93 Days-Flag.
Ja, wenn Sie einen YouTube-Berichtstyp extrahieren. Er ergänzt Felder wie TrueView: Views, TrueView: View Rate und Earned Views, die Claude zusammen mit Ihrem Standard-Bericht abfragen kann.
Ja. Führen Sie claude mcp add mit der Dataddo-URL aus und melden Sie sich mit /mcp an. Claude Code speichert die Zugangsdaten im Schlüsselbund Ihres Systems und fragt dieselben DV360-Entitäten aus Ihrem Terminal ab.
Alle Pläne unterstützen benutzerdefinierte Konnektoren, und Free erlaubt einen. Bei Team und Enterprise fügt ein Owner Dataddo Data Access einmal hinzu, und jeder Trader meldet sich mit seinem eigenen Dataddo-Konto an.