Data to AI™ / Gemini/Apple Search Ads
Leve dados de campanhas e palavras-chave do Apple Search Ads para scripts, CSVs e pull requests direto do terminal, para que times de apps confiram as instalações pagas em torno de um lançamento sem abrir o painel de anúncios.
Respostas melhores, menos tokens.
Gemini CLI
Quais países trouxeram instalações com o menor custo no mês passado?
O Canadá teve o menor custo por instalação, US$ 1,84, com um terço do investimento do Reino Unido. Os Estados Unidos levaram a maior parte do orçamento, a US$ 2,61 por instalação.
| Country Or Region | Local Spend Amount | Total Installs | Total Avg CPI Amount |
|---|---|---|---|
| CA Report Campaigns | US$ 3.120 | 1.696 | US$ 1,84 |
| GB Report Campaigns | US$ 9.480 | 4.190 | US$ 2,26 |
| US Report Campaigns | US$ 21.700 | 8.314 | US$ 2,61 |
Os números vêm de Report Campaigns com Group By em Country Or Region e detalhamento mensal, solicitados à Apple em UTC.
O Apple Search Ads promove apps de iOS nos resultados de busca da App Store. A Dataddo extrai três datasets: Campaigns com orçamentos e status de veiculação, Report Campaigns com investimento, taps, instalações e custo por instalação por dia, país ou dispositivo, e Targeting Keywords Find com os lances e tipos de correspondência de uma campanha.
Usando o servidor dataddo, liste cada Name de Campaigns com Status ativado e Serving Status diferente de running, com Serving State Reasons. Saia com código diferente de zero se a lista não estiver vazia.
Um engenheiro mobile roda a checagem a partir do script de release antes de uma atualização ir para a App Store, para não mandar tráfego pago a uma campanha que parou de veicular sem aviso.
Consulte o Report Campaigns dos últimos 30 dias por Date e Country Or Region e grave Local Spend Amount, Taps, Total Installs e Total New Downloads em data/asa-daily.csv.
Uma analista de dados faz commit do CSV ao lado do notebook que modela a tendência de instalações, e o pull request mostra exatamente quais linhas mudaram desde a semana passada.
Leia o Targeting Keywords Find e compare Text, Match Type e Bid Amount com bids/plan.yaml. Mostre as palavras-chave cujo Bid Amount ativo difere do plano.
Um profissional de marketing técnico mantém os lances planejados em controle de versão. O Gemini Code Assist no VS Code mostra onde a conta real se afastou, e a correção é revisada como qualquer outra mudança.
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| Sem Dataddo |
Com Dataddo
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Resultado para você | |
|---|---|---|---|
| Checagens antes de um lançamento | Ninguém olha o painel de anúncios durante um lançamento, então uma campanha que parou de veicular só é descoberta dias depois no relatório semanal. | O Gemini CLI lê o Serving Status de Campaigns no fluxo de release e para em qualquer campanha ativada que não esteja veiculando. | Veiculação conferida em cada release |
| Dados no repositório | Os números de instalações são baixados à mão e jogados no repositório com colunas renomeadas e sem registro do período. | O Gemini CLI consulta o Report Campaigns por um único servidor MCP e grava os mesmos nomes de campo no mesmo caminho de CSV a cada execução. | Arquivos de instalações reproduzíveis |
| Mudanças de lances | Alterações de lances no painel do Apple Search Ads não deixam trilha de revisão, e os lances planejados numa planilha se afastam dos reais. | O Targeting Keywords Find retorna cada palavra-chave com Bid Amount e Modification Time, então o Gemini mostra o desvio em relação ao arquivo do plano. | Desvio de lances visível na revisão |
| Consumo de tokens | O Gemini gasta tokens explorando colunas brutas de Apple Search Ads, amostrando linhas e tentando de novo até entender os dados. | Definições de campos e relações chegam prontas, então o modelo pula a exploração e vai direto à resposta. | Menos tokens por resposta |
| Qualidade das respostas | Sujeito a joins errados, campos inventados e números difíceis de conferir. | Respostas baseadas em campos definidos. No benchmark da Dataddo, 78,5% das perguntas foram respondidas corretamente, contra 65,5% com arquivos CSV simples. | Respostas melhores |
Os datasets de Apple Search Ads que equipes de marketing mais usam, com os nomes reais dos campos. O Gemini consulta cada um pelo nome por meio da camada semântica da Dataddo.
| Dataset | Métricas e atributos |
Pergunte ao Gemini
|
|---|---|---|
| Report Campaigns |
|
Grave Local Spend Amount, Total Installs e Total Install Rate por Country Or Region dos últimos 30 dias em um CSV no repositório. |
| Campaigns |
|
Liste cada Name de campanha com Serving Status e Serving State Reasons e faça a verificação falhar se alguma campanha ativada não estiver veiculando. |
| Targeting Keywords Find |
|
Exporte Text, Match Type e Bid Amount das palavras-chave para bids/current.csv, para que a diferença em relação ao plano de lances apareça no pull request. |
Fizemos 43 perguntas pré-registradas sobre três conjuntos de dados reais - Google Search Console, negócios do HubSpot e Google Ads - e entregamos as mesmas linhas ao mesmo modelo de quatro formas. Só a camada de dados mudou.
das perguntas respondidas corretamente - o melhor dos quatro métodos de entrega testados
menos respostas erradas dadas com confiança - 14,0% das execuções contra 24,0% e 26,3%
mais respostas corretas em dados de CRM bagunçados - melhor em 8 perguntas, pior em nenhuma
Mesmo modelo, mesmos prompts e mesmas linhas em todas as condições; 759 execuções avaliadas, com o gabarito definido antes de qualquer execução. Só no Google Search Console, os arquivos CSV documentados tiveram o mesmo desempenho do Data to AI™ - a vantagem vem de dados mais complexos, como os negócios do HubSpot.
Ler o benchmark →Extraia o Apple Search Ads na Dataddo com Report Campaigns e Targeting Keywords Find e vincule-os a um destino Google Gemini ou a um AI Model. Adicione a Dataddo em mcpServers no ~/.gemini/settings.json com httpUrl https://headless.dataddo.com/mcp-data, reinicie o Gemini CLI, rode /mcp auth dataddo e entre.
Com url, o Gemini CLI recorre ao SSE, que a Dataddo não suporta. Adicione a Dataddo em mcpServers com a chave httpUrl e sem bloco headers ou oauth, reinicie o Gemini CLI, rode /mcp auth dataddo e confira o servidor com /mcp.
Sim. O Agent mode no VS Code lê o mesmo settings.json do Gemini CLI. No IntelliJ, o Gemini Code Assist usa o próprio mcp.json, então adicione o servidor da Dataddo lá.
O Gemini CLI pede que você confirme cada chamada de ferramenta da Dataddo. Você pode escolher Always allow por ferramenta, o que ajuda numa checagem que roda sempre. O login ainda precisa de um navegador na mesma máquina.
Sim. Depois do login, o Gemini acessa todos os fluxos ou Contexts vinculados a um destino de IA ou AI Model naquela conta da Dataddo, não só os do Google Gemini. Use uma conta da Dataddo separada se os dados do Apple Search Ads precisarem ficar à parte.
Tanto quanto a última extração programada. Report Campaigns e Campaigns releem uma janela de datas móvel a cada execução, enquanto o Targeting Keywords Find extrai todas as palavras-chave atuais da sua campanha toda vez.
Não. O Gemini só lê dados que a Dataddo extraiu, por uma camada semântica somente leitura que nunca aceita SQL do modelo. Nada é gravado de volta na Apple, então as mudanças de lances continuam sendo feitas na conta do Apple Search Ads.
As credenciais ficam em ~/.gemini/mcp-oauth-tokens.json e são renovadas automaticamente. Se uma sessão expirar ou for revogada, rode /mcp auth dataddo de novo e entre com seu e-mail e senha da Dataddo.
