Data to AI™ / ChatGPT/Microsoft Ads
Prüfen Sie Monatsbudget-Pacing, Erträge nach Markt und Kampagnentypen in einer ChatGPT-Unterhaltung, die geplante Microsoft Advertising-Berichte liest, wobei Sie jede Abfrage selbst bestätigen.
Bessere Antworten, weniger Tokens.
ChatGPT
Welche Kampagnen haben letzten Monat die meisten Impressionen wegen des Budgets verloren, und waren sie profitabel?
Brand Search verlor 38 % der möglichen Impressionen wegen des Budgets und brachte 6,2 pro eingesetzter Einheit, ist also der klarste Fall für mehr Budget. Generic Search verlor weniger und brachte deutlich weniger.
| Campaign Name | Spend | Impression Lost To Budget Percent | Return On Ad Spend |
|---|---|---|---|
| Brand Search Campaign Performance Report | 4.100 $ | 38 % | 6,2 |
| Generic Search Campaign Performance Report | 9.800 $ | 21 % | 1,9 |
| Performance Max Campaign Performance Report | 6.300 $ | 12 % | 3,4 |
Alle drei Spalten stammen aus einem Campaign Performance Report mit der Zeitaggregation Monthly, die Anteile werden also nicht aus Tageszeilen gemittelt.
Microsoft Advertising (früher Bing Ads) spielt bezahlte Suchkampagnen auf Bing und im Partnernetzwerk von Microsoft aus. Dataddo extrahiert die Berichte, vom Konto und der Kampagne bis hinunter zu Keyword, Suchbegriff und Anzeige, mit den Attributen und Metriken, die Sie für jeden Berichtstyp auswählen.
Führe data_status für den Microsoft Ads-Budget-Flow aus und liste dann jeden Campaign Name mit Monthly Budget, Month To Date Spend und dem Daily Spend von gestern auf.
Sie bestätigen jeden Tool-Aufruf, sehen, dass gestern bereits geladen ist, und erhalten pro Kampagne eine Hochrechnung zum Monatsende. So fallen Budgetüberschreitungen zur Monatsmitte auf und nicht erst auf der Rechnung.
Sortiere im Geographic Performance Report jedes Country nach Return On Ad Spend im letzten Quartal und zeige die drei Städte mit dem meisten Spend pro Land.
ChatGPT macht aus dem geografischen Bericht eine kurze Liste von Märkten zum Ausbauen und Städten für niedrigere Gebote und entwirft die Notizen zur Standortausrichtung in derselben Unterhaltung.
Vergleiche im Campaign Performance Report Spend, Conversions und Cost Per Conversion nach Campaign Type für die letzten 60 Tage.
Die Antwort zeigt, ob Performance Max-Kampagnen Conversions zu fairen Kosten hinzufügen oder nur Budget von Suchkampagnen abziehen, und gibt der nächsten Diskussion zur Budgetaufteilung einen Rahmen.
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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Ihr Ergebnis | |
|---|---|---|---|
| Pacing-Daten im Chat | Jemand exportiert die Budgetansicht und lädt die Datei hoch, und die Pacing-Antwort ist nur so aktuell wie dieser Upload. | ChatGPT liest Monthly Budget und Month To Date Spend aus dem geplanten Budget Summary Report, und data_status zeigt, wann der letzte Lauf fertig war. | Pacing auf aktuellem Spend |
| Kontrolle über jede Abfrage | Ein hochgeladener Export teilt alle Konten und Spalten auf einmal, auch Daten, die die Frage nie gebraucht hat. | Der Developer mode lässt Sie jeden Tool-Aufruf bestätigen, und einzelne Dataddo-Tools lassen sich in den App-Einstellungen abschalten. | Sie genehmigen jede Abfrage |
| Abdeckung der Kampagnentypen | Performance Max-Ergebnisse fehlen in Exporten auf Keyword-Ebene, daher bleibt ein Vergleich mit Suchkampagnen unvollständig. | Der Campaign Performance Report enthält Campaign Type und die Performance Max-Daten, sodass ChatGPT beide mit denselben Metriken vergleicht. | Kein Kampagnentyp fehlt |
| Token-Verbrauch | ChatGPT verbraucht Tokens, um rohe Microsoft 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 Microsoft Ads-Datensätze, die Marketing-Teams am häufigsten nutzen, mit ihren echten Feldnamen. ChatGPT fragt sie über die semantische Schicht von Dataddo beim Namen ab.
| Datensatz | Metriken und Attribute |
Fragen Sie ChatGPT
|
|---|---|---|
| Campaign Performance Report |
|
Welche Kampagnen haben den höchsten Impression Lost To Budget Percent, obwohl sie gut konvertieren? |
| Keyword Performance Report |
|
Wie unterscheidet sich der Cost Per Conversion nach Delivered Match Type bei unseren wichtigsten Keywords? |
| Search Query Performance Report |
|
Welche Suchbegriffe konvertieren gut, sind aber noch kein eigenes Keyword? |
| Ad Performance Report |
|
Welche Anzeigen haben eine hohe Ctr, aber eine Conversion Rate unter dem Durchschnitt der Anzeigengruppe? |
| Budget Summary Report |
|
Welche Kampagnen überschreiten beim aktuellen Daily Spend ihr Monthly Budget vor Monatsende? |
| Professional Demographics Audience Report |
|
Welche Job Function Name-Segmente verbrauchen den meisten Spend, ohne zu konvertieren? |
| Geographic Performance Report |
|
Welche Städte nach City geben am meisten aus und bringen unterdurchschnittliche Erträge? |
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 den Budget Summary Report und den Campaign Performance Report mit einer Microsoft Ads-Quelle in Dataddo und verbinden Sie sie mit einem ChatGPT-Ziel oder AI Model. Schalten Sie in ChatGPT den Developer mode ein, erstellen Sie die App Dataddo Data Access mit https://headless.dataddo.com/mcp-data und OAuth, melden Sie sich an und wählen Sie sie im Chat aus.
Pro, Plus, Business, Enterprise und Education, weil die Verbindung den Developer mode nutzt, der nur in ChatGPT im Web läuft. Bei Business und Enterprise muss ihn eventuell zuerst ein Workspace-Admin freigeben.
Der Developer mode bestätigt jeden Tool-Aufruf, bevor er ausgeführt wird, sodass Sie jede Abfrage Ihrer Anzeigendaten sehen. Dataddo-Tools, die ChatGPT nicht nutzen soll, können Sie außerdem abschalten.
So aktuell wie der letzte Lauf. Jeder Lauf liest den relativen Datumsbereich neu, zum Beispiel die letzten 7 Tage, und ersetzt die Daten dieses Fensters. Lassen Sie ChatGPT data_status ausführen, um zu sehen, wann der Flow fertig war.
Ja. Die Zeitaggregation wird pro Quelle als Daily, Weekly, Monthly oder Hourly festgelegt. Legen Sie für jede benötigte Aggregation eine Quelle an und verbinden Sie jede mit Ihrem ChatGPT-Ziel oder AI Model.
Die Microsoft Ads API unterstützt nicht jede Kombination aus Attributen und Metriken. Im Account Performance Report und im Ad Group Performance Report schließen sich einige Attributspalten und Spalten zum Impressionsanteil gegenseitig aus.
Nur wenn sie in den extrahierten Daten enthalten sind. Eine Quelle beginnt mit ihrem relativen Datumsbereich, führen Sie also eine vollständige Neusynchronisierung mit größerem Bereich aus, um frühere Monate für ChatGPT zu laden.
