Data to AI™ / Claude/Google Ad Manager
Pregunte a Claude de dónde vienen los ingresos publicitarios, qué líneas de pedido van retrasadas y qué bloques de anuncios quedan sin cubrir, con los campos de Ad Manager que ya usa en sus informes.
Mejores respuestas, menos tokens.
Claude
¿Qué bloques de anuncios generaron más ingresos la semana pasada y dónde quedó inventario sin cubrir?
video_preroll fue el que más ingresó, 6.840 con 380.000 impresiones, un eCPM de 18,00. article_sidebar sirvió la mayor cantidad de impresiones, pero dejó 412.000 sin cubrir.
| Ad Unit Name | Total Impressions | Total Line Item Level All Revenue | Total Inventory Level Unfilled Impressions |
|---|---|---|---|
| video_preroll Google Ad Manager | 380.000 | 6.840 | 21.000 |
| article_sidebar Google Ad Manager | 2.310.000 | 5.544 | 412.000 |
| homepage_leaderboard Google Ad Manager | 1.240.000 | 4.960 | 86.000 |
La semana pasada se vuelve a leer en cada ejecución programada, así que sus filas se sustituyen y no se añaden dos veces.
Google Ad Manager es la plataforma de servidor de anuncios de Google para editores y anunciantes. Dataddo extrae un dataset de informe flexible por red: elija entre 101 métricas estándar, 100 dimensiones y atributos de líneas de pedido.
¿Qué líneas de pedido tienen un Line Item End Date Time este mes y cuántas Total Line Item Level Impressions ha entregado cada una hasta ahora?
Un responsable de ad ops ve qué campañas están cerca de su fecha de fin con una entrega todavía baja, y lleva las más lentas al equipo de ventas antes de que termine el periodo de emisión.
Consulte Ad Exchange Ad eCPM por Ad Unit Name y Country Name a través del servidor dataddo y escriba el resumen de esta semana en reports/yield.md.
Un analista de ingresos ejecuta Claude Code junto a los scripts de reporting del equipo, de modo que la nota semanal de yield queda en Git al lado del código que generó las anteriores.
Ordene Ad Unit Name por Total Inventory Level Unfilled Impressions de los últimos 14 días y muestre Ad Exchange Coverage junto a cada uno.
Un responsable de monetización encuentra las ubicaciones que más a menudo quedan vacías y decide en cuáles abrir más demanda recuperaría más ingresos.
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|---|---|---|---|
| Lanzar un nuevo desglose | Cada pregunta sobre otro bloque de anuncios, país o anunciante implica otra consulta de informe en Ad Manager, otra descarga y otra combinación de archivos. | Claude consulta por su nombre los campos ya extraídos de su red y pide un nuevo desglose en la misma conversación. | Preguntas de seguimiento en segundos |
| Métricas de ingresos parecidas | Las columnas de ingresos de ad server, Ad Exchange y AdSense aparecen juntas con nombres fáciles de confundir en una hoja de cálculo. | Los campos conservan sus etiquetas de Ad Manager con descripciones de la capa semántica, así que Claude distingue Ad Server CPM and CPC Revenue de Ad Exchange Estimated Revenue. | La línea de ingresos correcta |
| Combinaciones de campos | Un informe hecho a mano pide una métrica y una dimensión que no se pueden combinar y falla, o devuelve filas que nadie sabe explicar. | El asistente de creación de fuentes de Dataddo señala los campos incompatibles al crear la fuente, así que Claude solo consulta combinaciones que ya se han ejecutado. | Consultas que funcionan |
| Consumo de tokens | Claude gasta tokens explorando columnas sin procesar de Google Ad Manager, muestreando filas y reintentando hasta entender los datos. | Las definiciones de campos y las relaciones se entregan de antemano, así que el modelo se salta la exploración y va directo a la respuesta. | Menos tokens por respuesta |
| Calidad de las respuestas | Propenso a uniones incorrectas, campos inventados y cifras difíciles de comprobar. | Respuestas basadas en campos definidos. En el benchmark de Dataddo se respondió correctamente el 78,5 % de las preguntas, frente al 65,5 % con archivos CSV simples. | Mejores respuestas |
Los datasets de Google Ad Manager que más usan los equipos de marketing, con sus nombres de campo reales. Claude los consulta por su nombre a través de la capa semántica de Dataddo.
Se ejecuta según la programación que usted defina con un rango de fechas relativo, por ejemplo ayer, que avanza en cada ejecución. Los informes más antiguos se cargan una vez con una resincronización completa de datos.
Conector de Google Ad Manager →Planteamos 43 preguntas registradas de antemano sobre tres conjuntos de datos reales - Google Search Console, deals de HubSpot y Google Ads - y entregamos las mismas filas al mismo modelo de cuatro formas. Solo cambió la capa de datos.
de las preguntas respondidas correctamente - el mejor de los cuatro métodos de entrega probados
menos respuestas erróneas presentadas como seguras - 14,0 % de las ejecuciones frente a 24,0 % y 26,3 %
más respuestas correctas con datos de CRM desordenados - mejor en 8 preguntas, peor en ninguna
El mismo modelo, las mismas instrucciones y las mismas filas en todas las condiciones; 759 ejecuciones evaluadas, con las respuestas de referencia fijadas antes de cualquier ejecución. Solo en Google Search Console, los archivos CSV documentados rindieron igual que Data to AI™: la ventaja viene de datos más complejos, como los deals de HubSpot.
Leer el informe →Cree una fuente de Google Ad Manager en Dataddo para su red, elija métricas como Total Impressions y Total Line Item Level All Revenue por Line Item Name o Ad Unit Name, y vincúlela a un destino de Claude o a un AI Model. Después, añada https://headless.dataddo.com/mcp-data como conector personalizado de Claude, o ejecute claude mcp add.
Dataddo ejecuta el informe de Ad Manager que usted configuró de forma programada y lo sirve a través del servidor MCP Data Access. Claude inicia sesión allí, no en Ad Manager.
No. Claude solo consulta los datos de informes extraídos por nombre de entidad y de campo. Dataddo nunca acepta SQL del modelo y no se escribe nada de vuelta en su red.
No todas las métricas se pueden combinar con todas las dimensiones. El asistente de creación de fuentes señala los campos que no se pueden combinar, así que corrija la selección allí antes de que se ejecute el flujo.
Sí. Añada el servidor con claude mcp add, inicie sesión con /mcp y Claude Code consultará la misma entidad de Ad Manager mientras usted trabaja en el código de reporting.
El que contenga el flujo. Una fuente nueva empieza en su rango de fechas relativo, así que ejecute una vez una resincronización completa de datos para cargar semanas anteriores antes de preguntar a Claude por tendencias.
No. Un Owner añade Dataddo Data Access una sola vez y cada miembro inicia sesión con su propia cuenta de Dataddo, así que solo accede a los datos que esa cuenta puede ver.