Data to AI™ / Gemini/Similarweb
Lleve el tráfico y la interacción de la competencia desde Similarweb a la terminal, donde analistas e ingenieros de marketing los convierten en scripts, notebooks e informes versionados.
Mejores respuestas, menos tokens.
Gemini CLI
¿Cómo se comparó nuestro tráfico y la interacción con nuestros dos competidores más cercanos el mes pasado?
El mes pasado ourshop.com tuvo 1,42 M de visitas, por detrás de rivalstore.com con 2,05 M pero por delante de shopnext.com. Nuestra Bounce Rate fue la más baja de los tres.
| Domain | Visits | Bounce Rate | Pages per Visit |
|---|---|---|---|
| rivalstore.com Monthly Visit Data | 2.050.000 | 48,1 % | 5,2 |
| ourshop.com Monthly Visit Data | 1.420.000 | 41,7 % | 5,9 |
| shopnext.com Monthly Visit Data | 980.000 | 52,3 % | 4,4 |
Monthly Visit Data tiene una fila por Country, así que Visits se suma entre países, mientras que Bounce Rate y Pages per Visit se ponderan por Visits.
Similarweb estima el tráfico y la interacción de sitios web, tanto de su propio dominio como de la competencia. Dataddo extrae visitas, tasa de rebote, páginas por visita, duración de la visita, reparto por país y fuentes de tráfico por dominio, para que marketing compare sitios en lenguaje natural.
Lee Visits - all traffic y Bounce rate - all traffic semanales de cada Domain que seguimos en las últimas ocho semanas y escribe data/similarweb/benchmark.csv con una fila por Domain y semana.
Una analista de marketing ejecuta Gemini CLI cada lunes en el repositorio de reporting, revisa el diff y hace commit, así el job de BI toma un archivo con un historial claro.
Crea notebooks/competitor-mobile.ipynb con un gráfico de las Visits en web móvil por Source Type de nuestro Domain y dos competidores, usando datos del servidor dataddo.
Un ingeniero de growth obtiene un notebook funcional en pocos minutos y añade el comentario antes de la reunión de estrategia, en lugar de empezar con un archivo vacío.
Antes de desplegar el sitio del informe de mercado, compara Pages Per Visit y Average Visit Duration de report/data.json con los últimos valores de Similarweb y lista las diferencias.
Un responsable de marketing técnico detecta cifras desactualizadas en el informe estático antes de publicarlo, ya que Gemini pide confirmar cada llamada a herramientas de Dataddo.
Data to AI™ se cobra por asiento, como los asistentes de IA que tu equipo ya utiliza, con un ~25% de descuento en la facturación anual. ¿Necesitas contratos a medida o precios por volumen? Habla con nosotros sobre Enterprise.
Entrega datos de negocio gobernados a Claude, ChatGPT y otras herramientas de IA mediante MCP.
$10.49/mes
por asiento
Mínimo 3 asientos
Implemente Dataddo de manera flexible en cualquier entorno híbrido o de nube.
A medida
Tenemos un modelo de pago que funciona para ti
| Sin Dataddo |
Con Dataddo
|
Resultado para ti | |
|---|---|---|---|
| Datos en el repositorio | Los benchmarks llegan como hojas de cálculo por correo, se copian a mano en el repositorio y se desvían de la fuente. | Gemini CLI consulta el flujo de Similarweb y escribe CSV o JSON directamente en el árbol de trabajo, listo para revisar y hacer commit. | Archivos de benchmark versionados |
| Nombres de campos en el código | Los scripts adivinan nombres de columnas a partir de una exportación antigua y fallan cuando alguien renombra una cabecera. | Gemini lee los campos reales, como Source Type, Organic Visits y Paid Visits, antes de escribir el código. | Código que coincide con los datos |
| Editor y terminal | El analista salta entre el navegador, Similarweb y el editor para pasar cifras a un notebook. | Gemini Code Assist en agent mode de VS Code lee el mismo settings.json, así que el servidor también está disponible en el editor. | Una configuración, dos lugares |
| Consumo de tokens | Gemini gasta tokens explorando columnas sin procesar de Similarweb, 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 Similarweb 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
|
|---|---|---|
| Visits - all traffic |
|
¿Qué Date muestra la caída más fuerte de Visits en cada Domain, para contrastarla con los lanzamientos? |
| Monthly Visit Data |
|
¿Qué países combinan muchas Visits con una Bounce Rate alta en nuestro Domain? |
| Average visit duration - all traffic |
|
¿Qué Domain retiene más tiempo a los visitantes según la Average Visit Duration en el Country seleccionado? |
| Bounce rate - all traffic |
|
¿Qué diferencia de Bounce Rate hay entre nuestro Domain y el competidor más cercano? |
| Pages per visit - all traffic |
|
¿Qué tan estables son las Pages Per Visit diarias de cada Domain que seguimos? |
| Traffic Sources Overview - Desktop |
|
¿Qué Source Type hizo crecer más rápido las Paid Visits de un Domain competidor el mes pasado? |
| Traffic Sources Overview - Mobile Web |
|
¿En qué se diferencia la combinación de Visits por Source Type en web móvil entre nosotros y un Domain competidor? |
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 Similarweb en Dataddo con su API key y conecte el flujo 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.
En Gemini CLI, url recurre a SSE, que Dataddo no admite. Añada el servidor en mcpServers con la clave httpUrl, sin bloque headers ni oauth, y reinicie Gemini CLI.
Ejecute /mcp auth dataddo. Gemini CLI abre una página de inicio de sesión en un navegador del mismo equipo, donde usa su correo y contraseña de Dataddo, con MFA si se le pide. Después compruebe /mcp.
No. El agent mode de VS Code lee el mismo settings.json que Gemini CLI, mientras que Gemini Code Assist en IntelliJ usa su propio mcp.json, donde debe añadir el servidor de Dataddo por separado.
Con la sesión iniciada, Gemini accede a todos los flujos o Contexts conectados a un destino de IA o AI Model de esa cuenta de Dataddo, no solo a los de Google Gemini. Conecte solo los flujos de Similarweb que quiera consultar.
Sí. Cree una fuente de Similarweb por dominio, cada una con un único dominio como example.com. Gemini puede compararlos en una sola consulta, porque cada fila incluye el campo Domain.
No. Gemini pide datos por nombre de entidad y de campo a través de la capa semántica. Dataddo nunca acepta SQL del modelo y nada se escribe de vuelta en Similarweb.
