Data to AI™ / Gemini/Google Ads
Lleve los datos de los informes de Google Ads a scripts, notebooks y pull requests desde la terminal, para que los fallos de seguimiento y del feed aparezcan antes de un despliegue y no en el informe del mes siguiente.
Mejores respuestas, menos tokens.
Gemini CLI
¿Qué campañas de búsqueda perdieron más cuota de impresiones por presupuesto el mes pasado?
Competitor terms perdió por presupuesto el 44 % de sus impresiones de búsqueda posibles y Generic - Running shoes, el 31 %. Brand - Exact perdió solo el 2 %.
| Campaign - Name | Cost Micros (Spend) | Search Impression Share | Search Budget Lost Impression Share |
|---|---|---|---|
| Competitor terms Campaign Report | 5.410 | 38 % | 44 % |
| Generic - Running shoes Campaign Report | 12.880 | 54 % | 31 % |
| Brand - Exact Campaign Report | 3.240 | 91 % | 2 % |
Cost Micros (Spend) se dividió entre 1.000.000 para que coincida con los importes de la interfaz de Google Ads.
Los datos de Google Ads llegan como Reports with Metrics, Reports without Metrics y Keyword Planner Historical Metrics. Usted elige un tipo de informe, como campaña, palabra clave, término de búsqueda o Shopping, y después los atributos, segmentos y métricas que quiere extraer.
Con el servidor dataddo, enumera cada Campaign - Name del Campaign Report de los últimos 7 días con Conversions mayor que 0 pero Conversions Value igual a 0.
Un desarrollador que publicó un cambio en el checkout lo ejecuta a la mañana siguiente. Una lista vacía significa que los valores de conversión siguen llegando; cada fila va al ticket del error.
En Shopping Performance View, busca cada Item ID con Conversions Value este mes pero con Brand o Product Type Level 1 vacíos, y guárdalos en feeds/missing-attributes.csv.
El ingeniero que mantiene el generador del feed de productos abre el CSV en Gemini Code Assist en VS Code, corrige el mapeo y enlaza el archivo en el pull request.
Consulta Keyword Planner Historical Metrics para nuestra lista semilla y guarda Keyword, Avg Monthly Searches, Competition y ambas pujas de la parte superior de la página, divididas entre 1.000.000, en data/keyword-ideas.parquet.
Un especialista en marketing técnico agrupa las ideas en un notebook junto al repositorio y propone nuevos grupos de anuncios, sin exportar nada de Keyword Planner a mano.
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Resultado para ti | |
|---|---|---|---|
| Consultas puntuales desde el código | Cada comprobación puntual necesita su propio cliente y su propia consulta de la API de Google Ads, así que la mayoría nunca llega a escribirse. | Gemini CLI consulta los informes extraídos por entidad y nombre de campo a través de un único servidor MCP, y el repositorio no contiene código de la API de Google Ads. | Comprobaciones sin infraestructura de API |
| Micros en los archivos generados | Un script copia Cost Micros (Spend) tal cual en un CSV y alguien lee después un gasto un millón de veces más alto. | El campo lleva su descripción desde la capa semántica, así que Gemini puede dividir los micros entre 1.000.000 antes de escribir el archivo. | Archivos en moneda real |
| Control de cada llamada | Un script con credenciales de la API guardadas puede extraer cualquier informe en cualquier momento, y nadie revisa qué pidió. | Gemini CLI le pide confirmar cada llamada a una herramienta de Dataddo, y usted decide por herramienta si elige Always allow. | Cada consulta a la vista |
| Configuración por proyecto | Cada miembro del equipo configura su propio acceso a Google Ads y los scripts del repositorio suponen cuentas distintas. | Un .gemini/settings.json en el proyecto contiene el servidor de Dataddo, y cada persona inicia sesión con su propia cuenta de Dataddo. | La misma configuración para todo el equipo |
| Consumo de tokens | Gemini gasta tokens explorando columnas sin procesar de Google Ads, 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 Ads que más usan los equipos de marketing, con sus nombres de campo reales. Gemini los consulta por su nombre a través de la capa semántica de Dataddo.
| Dataset | Métricas y atributos |
Pregunte a Gemini
|
|---|---|---|
| Campaign Report |
|
¿Qué campañas tuvieron conversiones la semana pasada pero un valor de conversión de cero? |
| Campaign Budget Report |
|
¿Cuál es el presupuesto total de todos los presupuestos activos, convertido de micros a moneda? |
| Keyword View Reports |
|
¿Qué textos de keyword se usan con más de un tipo de concordancia? |
| Search Term View Report |
|
¿Qué términos de búsqueda contienen el nombre de nuestra marca pero coincidieron con un tipo de concordancia que no es exacta? |
| Shopping Performance View |
|
¿Qué Item ID tienen valor de conversión este mes pero la marca o la categoría de producto de primer nivel vacía? |
| Ad Group Ad Reports |
|
¿Cuántos titulares tiene cada anuncio de búsqueda adaptable y sigue ese número a la calidad del anuncio? |
| Keyword Planner Historical Metrics |
|
¿Qué ideas de keywords superan las 5.000 búsquedas mensuales con una puja máxima para la parte superior de la página inferior a 2 en moneda? |
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 →Extraiga en Dataddo informes de Google Ads como el Campaign Report y vincúlelos a un destino Google Gemini o a un AI Model. Añada Dataddo en mcpServers de ~/.gemini/settings.json con httpUrl https://headless.dataddo.com/mcp-data, reinicie Gemini CLI, ejecute /mcp auth dataddo e inicie sesión.
No. Dataddo extrae los informes de Google Ads a un flujo y Gemini CLI lee ese flujo a través del servidor MCP de Dataddo. La configuración es la misma que para cualquier otra fuente de Dataddo.
Use la clave httpUrl y no url, porque url recurre a SSE, que Dataddo no admite. No incluya bloques headers ni oauth, reinicie Gemini CLI y compruebe /mcp.
Sí. El modo agente en VS Code lee el mismo settings.json que Gemini CLI. En IntelliJ, añada el servidor de Dataddo al mcp.json de Gemini Code Assist.
A cada flujo o Context vinculado a un destino de IA o a un AI Model de su cuenta de Dataddo, no solo a los de Google Gemini. Mantenga fuera de los destinos de IA las cuentas de Google Ads que Gemini no deba ver.
Google informa de Performance Max solo a nivel de campaña. Añada una fuente Campaign Report al flujo para que Gemini pueda incluir esas campañas.
No. Gemini consulta datos extraídos a través de la capa semántica por entidad y nombre de campo. Dataddo nunca acepta SQL del modelo y nada se escribe de vuelta en Google Ads.
