Data to AI™ / Gemini/Microsoft Ads
Holen Sie Keywords, Anzeigen und stündliche Ergebnisse aus Microsoft Advertising ins Terminal oder in die IDE und lassen Sie Gemini die Audits, Notebooks und Prüfungen vor dem Deployment schreiben, die Ihr Team im Repository pflegt.
Bessere Antworten, weniger Tokens.
Gemini CLI
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.
Frage den Keyword Performance Report der letzten 30 Tage ab und schreibe jedes Keyword mit Quality Score unter 5, seine Expected Ctr, Landing Page Experience und Spend nach audits/msads-quality.csv.
Ein technischer Marketer führt jeden Monat denselben Prompt im Terminal aus. Die CSV wird neben den früheren committet, sodass der Diff zeigt, welche Keywords sich nach der Arbeit an den Landingpages verbessert haben.
Lade aus der Microsoft Ads-Quelle mit der Zeitaggregation Hourly Clicks, Conversions und Spend der letzten vier Wochen in notebooks/dayparting.ipynb und stelle sie nach Stunde dar.
Ein Analyst in VS Code baut das Notebook mit Gemini Code Assist im Agent-Modus und schlägt dann einen Anzeigenzeitplan für die Stunden vor, in denen Conversions am wenigsten kosten.
Liste jede Final Url aus dem Ad Performance Report mit Spend in den letzten 7 Tagen auf und vergleiche sie mit den Routen in src/pages. Markiere jede URL, die wir gleich entfernen.
Ein Entwickler führt die Prüfung vor dem Merge einer Website-Umstrukturierung aus, damit bezahlter Traffic nicht auf Seiten landet, die nach dem Deployment 404 liefern.
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 | |
|---|---|---|---|
| Audits unter Versionskontrolle | Quality Score-Exporte werden auf Laptops geladen und überschrieben, daher sieht niemand, wie sich ein Keyword über Monate entwickelt hat. | Gemini CLI schreibt jedes Audit aus dem Keyword Performance Report ins Repository, wo git Verlauf und Review mitbringt. | Audit-Verlauf im Repository |
| Feine Zeitdaten | Stündliche Daten müssen separat exportiert und umgeformt werden, bevor ein Notebook sie darstellen kann. | Eine Quelle mit der Zeitaggregation Hourly wird aus der IDE per Feldname abgefragt, sodass das Notebook mit sauberen Spalten startet. | Dayparting ohne Umformen |
| Anzeigen und Code an einem Ort | Entwickler wissen nicht, welche Landingpages bezahlte Klicks erhalten, bis der Traffic nach einem Release einbricht. | Gemini gleicht Final Url-Werte mit aktuellem Spend vor dem Deployment mit der Codebasis ab, in derselben Terminal-Sitzung. | Keine bezahlten Klicks auf tote Seiten |
| Token-Verbrauch | Gemini 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. Gemini fragt sie über die semantische Schicht von Dataddo beim Namen ab.
| Datensatz | Metriken und Attribute |
Fragen Sie Gemini
|
|---|---|---|
| Campaign Performance Report |
|
Welcher Campaign Name hatte den stärksten Rückgang der Conversions gegenüber der Vorwoche? |
| Keyword Performance Report |
|
Welche Keywords erhalten viele Clicks, haben aber den höchsten Cost Per Conversion? |
| Search Query Performance Report |
|
Welche neuen Suchbegriffe sind diese Woche mit mehr als 20 Clicks aufgetaucht? |
| Ad Performance Report |
|
Welche Headline-Formulierungen teilen unsere am besten konvertierenden Anzeigen? |
| Budget Summary Report |
|
Welcher Campaign Name hatte diese Woche den größten Sprung beim Daily Spend? |
| Professional Demographics Audience Report |
|
Wie haben sich die Conversions nach Industry Name zwischen den letzten beiden Monaten verändert? |
| Geographic Performance Report |
|
Welche Länder haben ihren Return On Ad Spend von Quartal zu Quartal am stärksten verbessert? |
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 Microsoft Ads-Quelle an und verbinden Sie sie mit einem Google Gemini-Ziel oder AI Model. Fügen Sie in ~/.gemini/settings.json unter mcpServers den Server dataddo mit httpUrl https://headless.dataddo.com/mcp-data hinzu, starten Sie Gemini CLI neu und melden Sie sich mit /mcp auth dataddo an. Gemini Code Assist in VS Code liest dieselbe Datei.
Die Dataddo-Einrichtung umfasst Gemini CLI und Gemini Code Assist. Gemini CLI liest ~/.gemini/settings.json oder die .gemini/settings.json eines Projekts, der Agent-Modus in VS Code liest dieselbe Datei, und IntelliJ nutzt die mcp.json von Gemini Code Assist.
Mit dem Schlüssel url fällt Gemini CLI auf SSE zurück, das Dataddo nicht unterstützt. Verwenden Sie httpUrl ohne headers- oder oauth-Block, starten Sie Gemini CLI neu und führen Sie /mcp auth dataddo aus.
Ja. Nach der Anmeldung erreicht Gemini jeden Flow und jeden Context, der in diesem Dataddo-Konto mit einem KI-Ziel oder AI Model verbunden ist, nicht nur die von Google Gemini. Verbinden Sie Flows, die Gemini nicht abfragen soll, in diesem Konto mit keinem KI-Ziel und keinem AI Model.
Gemini CLI lässt Sie jeden Dataddo-Tool-Aufruf bestätigen, und Sie können pro Tool Always allow wählen. Abfragen sind über die semantische Schicht schreibgeschützt; Dataddo nimmt nie SQL vom Modell an.
Die Zugangsdaten liegen in ~/.gemini/mcp-oauth-tokens.json und werden automatisch erneuert. Ist die Sitzung abgelaufen oder widerrufen, führen Sie /mcp auth dataddo erneut aus und melden sich mit Ihrer Dataddo-E-Mail und Ihrem Passwort an.
Gemini CLI öffnet die Dataddo-Anmeldeseite in einem Webbrowser und braucht daher einen Browser auf demselben Rechner. Google- und Microsoft-SSO werden für diese Anmeldung nicht angeboten; nutzen Sie Ihre Dataddo-E-Mail und Ihr Passwort, mit MFA, falls abgefragt.
