Data to AI™ / Gemini/Google Analytics 4
Lleve canales, campañas, eventos e ingresos de GA4 a la terminal o a VS Code, guárdelos como archivos junto a su código y compruebe cada lanzamiento con tráfico real.
Mejores respuestas, menos tokens.
Gemini CLI
¿Qué canal generó más eventos clave en relación con su tráfico el mes pasado?
Organic Search generó la mayor cantidad de Key Events, 1.446. Email fue el que mejor convirtió, con 7 eventos clave por cada 100 sesiones, frente a 5 de Paid Search y 3 de Organic Search.
| Canal | Sessions | Key Events | Engagement Rate |
|---|---|---|---|
| Organic Search google / organic | 48.200 | 1.446 | 61 % |
| Paid Search google / cpc | 21.500 | 1.075 | 58 % |
| Email newsletter / email | 6.400 | 448 | 72 % |
Las sesiones se toman por canal sin desglose por Page Path, así que ninguna sesión se cuenta dos veces.
Google Analytics 4 mide cómo llegan las personas a su sitio web y sus apps y cómo los usan. Dataddo extrae un único dataset flexible de GA4: elija entre 184 métricas y 374 dimensiones estándar, además de las personalizadas definidas en su propiedad.
Obtén Sessions, Engagement Rate y Key Events por Session Default Channel Grouping para cada una de las últimas 8 semanas y guárdalo como reports/ga4-weekly.csv.
Un ingeniero de analítica lo ejecuta cada lunes desde el repositorio de informes. El CSV está versionado, así que el diff del pull request muestra qué canal cambió desde la semana pasada.
Compara Ecommerce Purchases y Add To Carts por día en los siete días antes y después del lanzamiento del checkout del 14 de octubre, y dime si alguno cayó más de un 10 %.
Una desarrolladora frontend lo pregunta a Gemini Code Assist en modo agente antes de cerrar el ticket del lanzamiento. Si las compras bajaron mientras los carritos se mantuvieron, el paso de pago del diff abierto es el primer sospechoso.
Lista cada Session Campaign Name de los últimos 30 días que no cumpla el patrón de config/utm-naming.md, con su Session Source Medium y Sessions.
Un especialista en marketing técnico guarda la convención de nombres como archivo en el repositorio de marketing ops. Gemini CLI lee la regla del disco y las campañas de Dataddo, así que los enlaces mal etiquetados se corrigen antes del informe de cierre de mes.
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|---|---|---|---|
| Llevar GA4 a un script | Los analistas escriben y mantienen su propio script para la Google Analytics Data API, con un proyecto en la nube, credenciales y código de paginación que falla cuando alguien se va. | Gemini CLI llama a las herramientas de Dataddo sobre la fuente de GA4 que ya programó y le pide confirmar cada llamada, o puede elegir Always allow por herramienta. | Sin código de extracción propio |
| Días provisionales en archivos versionados | Un CSV subido el lunes incluye días que Google aún puede revisar durante hasta 72 horas, y nada en el archivo lo indica. | Pida a Gemini que consulte data_status y que escriba los últimos tres días en una columna aparte o los omita, para que el archivo indique su propio corte. | Archivos que indican su actualidad |
| Configuración entre repositorios | Cada repositorio tiene su propia copia de claves de API en un archivo .env, y tarde o temprano alguna se sube por error. | Coloque el servidor de Dataddo en ~/.gemini/settings.json una vez para todos los proyectos, o en .gemini/settings.json para uno; los tokens de sesión quedan fuera del repositorio, en ~/.gemini/mcp-oauth-tokens.json. | Sin secretos en el código |
| Consumo de tokens | Gemini gasta tokens explorando columnas sin procesar de Google Analytics 4, 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 Analytics 4 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
|
|---|---|---|
| Users and engagement |
|
Escriba Sessions y Engagement Rate por día de los últimos 90 días en un CSV que mi notebook pueda cargar. |
| Acquisition |
|
¿Qué valores de Session Campaign Name de la semana pasada faltan en la configuración de nombres UTM de este repositorio? |
| Pages and events |
|
¿Qué rutas de Landing Page siguieron registrando Screen Page Views después de quitarlas del sitemap? |
| Ecommerce |
|
¿Bajaron las Ecommerce Purchases diarias en la semana posterior al lanzamiento del nuevo checkout frente a la semana anterior? |
| Key events and ads |
|
¿Qué días registramos Ads cost pero cero Key Events, para revisar los despliegues de etiquetas de esas fechas? |
| Audience |
|
¿Cómo cambió el reparto por Device Category en las dos semanas posteriores al lanzamiento del nuevo diseño móvil? |
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 Analytics 4 en Dataddo y vincúlela a un destino Google Gemini o a un AI Model. Agregue Dataddo en mcpServers de ~/.gemini/settings.json con el httpUrl https://headless.dataddo.com/mcp-data, reinicie Gemini CLI y ejecute /mcp auth dataddo para iniciar sesión. Gemini Code Assist en VS Code lee el mismo archivo.
Esta configuración no usa ninguno. Dataddo extrae GA4 según la programación que usted define y lo sirve mediante el servidor MCP Data Access. Gemini CLI inicia sesión ahí con su cuenta de Dataddo, no con su acceso a Google Analytics.
Con url, Gemini CLI recurre a SSE, que Dataddo no admite. Use httpUrl con https://headless.dataddo.com/mcp-data, sin bloque de headers ni de oauth; después, /mcp muestra si el servidor está conectado.
Sí. El modo agente en VS Code lee el mismo settings.json que Gemini CLI. En IntelliJ, Gemini Code Assist usa su propio mcp.json, así que agregue también ahí el servidor de Dataddo.
Las que seleccionó en la fuente de GA4 en Dataddo, elegidas entre 184 métricas y 374 dimensiones estándar, además de las personalizadas de su propiedad. Para consultar otro campo, agréguelo primero a la fuente.
Sí. Tras iniciar sesión, Gemini accede a cada flujo o Context vinculado a un destino de IA o AI Model de esa cuenta de Dataddo, no solo a los de Google Gemini. Tenga esto en cuenta al vincularlos.
Los tokens de ~/.gemini/mcp-oauth-tokens.json se renuevan automáticamente. Si una sesión caduca o se revoca, ejecute de nuevo /mcp auth dataddo e inicie sesión con su correo y contraseña de Dataddo, con MFA si se le pide.
No. El acceso es de solo lectura a través de la capa semántica. Gemini pide entidades y campos de GA4 por nombre, Dataddo nunca acepta SQL del modelo y no se escribe nada en su propiedad.
