Data to AI™ / Gemini/Google Search Console
Bringen Sie die Suchleistung in den Code, in dem sich URLs tatsächlich ändern, damit Migrationen, interne Links und SEO-Berichte auf echten Clicks und Queries beruhen.
Bessere Antworten, weniger Tokens.
Gemini CLI
Welche Blogseiten haben im September im Vergleich zum August die meisten Klicks verloren?
Der CRM-Leitfaden verlor 1.240 Klicks, ein Minus von 37 %, der größte Rückgang, und liegt jetzt im Schnitt auf Position 7,8. Die beiden anderen Seiten fielen um 21 % und 12 %.
| URL | Clicks (Sep.) | Clicks (Aug.) | Position (Sep.) |
|---|---|---|---|
| /blog/crm-guide Daily Metrics by Page | 2.140 | 3.380 | 7,8 |
| /blog/pricing-models Daily Metrics by Page | 1.620 | 2.050 | 5,2 |
| /blog/api-basics Daily Metrics by Page | 980 | 1.110 | 6,4 |
Seitenzeilen werden von Google gesampelt, daher werden Seiten untereinander verglichen und nicht zu einer Gesamtsumme der Website addiert.
Google Search Console zeigt, wie eine Website in der Google-Suche abschneidet: Clicks, Impressions, CTR und durchschnittliche Position nach Datum, Suchanfrage, Seite, Land und Gerät, für die Properties, auf die Ihr Konto Zugriff hat.
Frage Daily Metrics by Page über den dataddo-Server ab, schreibe jede URL mit Clicks in den letzten 90 Tagen nach migration/urls-with-traffic.csv und liste die, die in redirects.yaml fehlen.
Eine Webentwicklerin führt das vor dem Merge der neuen URL-Struktur aus. Seiten mit organischem Traffic bekommen zuerst eine Weiterleitung, und die CSV kommt als Nachweis in den Pull Request.
Nimm aus Daily Metrics by Page and Query für jede URL unter /guides die Query mit den meisten Clicks und speichere die Paare in data/anchor-text.json.
Ein technischer SEO übergibt das JSON an das Skript, das interne Links vorschlägt, damit Ankertexte dem folgen, was Nutzer suchen, und nicht dem, was das Team vermutet.
Schreibe mit Daily Metrics reports/seo/weekly.md mit Clicks, Impressions, CTR und Position pro Date für die 7 Tage bis vor 4 Tagen und vergleiche sie mit der Vorwoche.
Ein Marketing-Engineer führt den Prompt jeden Montag in Gemini CLI aus. Jeder Bericht wird committet, sodass die Suchhistorie direkt neben dem Code der Website liegt.
Data to AI™ wird pro Nutzerplatz abgerechnet, wie die KI-Assistenten, die Ihr Team bereits nutzt, mit ~25 % Rabatt bei jährlicher Abrechnung. 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 | |
|---|---|---|---|
| Sichere Migrationen | Redirect-Listen entstehen aus der Sitemap, sodass alte URLs mit Suchtraffic, die nie in der Sitemap standen, verloren gehen. | Gemini liest jede URL mit Clicks oder Impressions aus Daily Metrics by Page und gleicht sie mit der Redirect-Datei im Repository ab. | Traffic bleibt nach der Migration |
| Verarbeitungsverzögerung bei automatischen Läufen | Ein Skript, das nach gestern fragt, erhält Zahlen, die Google noch verarbeitet, und meldet einen falschen Einbruch. | Die Quelle liest ein Fenster von vor 4 Tagen oder älter, sodass geplante Läufe nur Tage sehen, die Google fertig verarbeitet hat. | Keine Fehlalarme |
| Gesampelte Zeilen in Skripten | Ein Skript addiert Query-Zeilen zu Website-Summen und liefert Zahlen, die nie zur Search Console passen. | Gemini nimmt Summen aus Daily Metrics und nutzt die Query- und Seiten-Datasets für Vergleiche, weil diese Zeilen gesampelt sind. | Summen, die übereinstimmen |
| Kontrolle über jede Abfrage | Eine Automatisierung mit gespeicherten Search Console-Zugangsdaten kann jede Property abfragen, und niemand sieht, was sie angefordert hat. | Gemini CLI fragt bei jedem Dataddo-Toolaufruf nach Ihrer Bestätigung, und Sie können Always allow nur für vertrauenswürdige Tools setzen. | Abfragen, die Sie freigeben |
| Token-Verbrauch | Gemini verbraucht Tokens, um rohe Google Search Console-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 Search Console-Datensätze, die Marketing-Teams am häufigsten nutzen, mit ihren echten Feldnamen. Gemini fragt sie über die semantische Schicht von Dataddo beim Namen ab.
| Datensatz | Metriken und Attribute |
Fragen Sie Gemini
|
|---|---|---|
| Daily Metrics |
|
An welchem Datum der letzten 16 Monate hatte unsere Website die meisten Impressionen? |
| Daily Metrics by Query |
|
Welche Suchanfragen tauchten in diesem Monat zum ersten Mal mit mehr als 100 Impressionen auf? |
| Daily Metrics by Page |
|
Welche URLs unter /blog/ hatten in diesem Monat Impressionen, im letzten Monat aber keine? |
| Daily Metrics by Page and Query |
|
Welche Suchanfrage bringt jeder URL die meisten Klicks? |
| Daily Metrics by Country and Device |
|
Welches Gerät hat in diesem Quartal in jedem Land die meisten Impressionen? |
| Sites Metadata |
|
Welche Properties fallen unter welche Berechtigungsstufe, als Liste für unsere Konfigurationsdatei? |
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 →Legen Sie in Dataddo eine Google Search Console-Quelle an, zum Beispiel Daily Metrics by Page, und verbinden Sie sie mit einem Google Gemini-Ziel oder AI Model. Tragen Sie Dataddo in ~/.gemini/settings.json unter mcpServers mit httpUrl https://headless.dataddo.com/mcp-data ein, starten Sie Gemini CLI neu und melden Sie sich mit /mcp auth dataddo an.
Nein. Dataddo extrahiert die Search Console-Daten in einen Flow, und Gemini CLI oder Gemini Code Assist lesen diesen Flow über den Dataddo MCP-Server, wie bei jeder anderen Dataddo-Quelle.
Die Anmeldung öffnet eine Seite im Webbrowser, daher braucht der Rechner mit Gemini CLI einen Browser. Die Zugangsdaten liegen danach in ~/.gemini/mcp-oauth-tokens.json und werden automatisch erneuert.
Google sampelt Query- und Seitenzeilen, daher passt ihre Summe nie zu den Website-Summen. Lassen Sie Gemini die Summen aus Daily Metrics oder dem Dataset nach Land und Gerät nehmen.
Bis zu 16 Monate, das Limit der Google Search Console API. Laden Sie ältere Tage innerhalb dieses Zeitraums einmalig per vollständiger Datenresynchronisierung.
Beides geht. ~/.gemini/settings.json macht den Server in jedem Projekt verfügbar, während .gemini/settings.json in einem Repository ihn auf dieses Projekt beschränkt.
Nein. Gemini fragt extrahierte Daten über die semantische Schicht nach Entität und Feldname ab. Dataddo akzeptiert nie SQL vom Modell, und nichts wird in die Search Console zurückgeschrieben.
