Data to AI™ / Gemini/DV360
Use ritmo de entrega, alcance e métricas do YouTube do DV360 em scripts, notebooks e registros de testes direto do terminal ou do VS Code, com o Gemini pedindo confirmação antes de cada consulta.
Respostas melhores, menos tokens.
Gemini CLI
Quais insertion orders exibiram anúncios para as mesmas pessoas com frequência excessiva neste mês?
Retargeting Display alcançou 96.500 pessoas com 11,2 impressões cada, mais que o triplo dos 3,4 de Brand Awareness CTV. Prospecting Video ficou no meio, com 7,8.
| Insertion Order | Unique Reach: Total Reach | Unique Reach: Average Impression Frequency |
|---|---|---|
| Retargeting Display DV360 Reach/Frequency by Insertion Order | 96.500 | 11,2 |
| Prospecting Video DV360 Reach/Frequency by Insertion Order | 412.000 | 7,8 |
| Brand Awareness CTV DV360 Reach/Frequency by Insertion Order | 1.180.000 | 3,4 |
O alcance é mostrado por insertion order e não é somado, porque o alcance no DV360 é estimado.
A Dataddo extrai os relatórios do Google Display & Video 360 (DV360) por meio de um dataset de relatórios flexível, com tipos de relatório como Standard e YouTube, além de um dataset de alcance e frequência e de uma lista de anunciantes.
Busque Line Item Pacing Percentage, Budget Segment Budget e Total Media Cost (Advertiser Currency) por Line Item de ontem e passe para scripts/pacing_alert.py com --dry-run.
Um engenheiro de mídia programática ajusta os limites de alerta no Gemini CLI com valores reais de ontem, vê exatamente quais line items teriam disparado o alerta e só então agenda o job.
Do DV360 Reach/Frequency by Insertion Order, grave Insertion Order, Block Start Date, Unique Reach: Total Reach e Unique Reach: Average Impression Frequency em notebooks/data/frequency.csv.
Uma analista de mídia trabalha no VS Code com o Gemini Code Assist em modo agente e plota a frequência de cada insertion order bloco a bloco, sem emendar uma estimativa acumulada na outra.
Compare TrueView: View Rate e Earned Views por YouTube Ad Group nos 7 dias antes e depois de 12 de outubro, quando as novas versões curtas entraram no ar, e adicione a tabela em docs/youtube-tests.md.
Um líder de operações de vídeo mantém no git o registro de testes criativos do time, para que cada troca de peça tenha os números de antes e depois ao lado do briefing que a pediu.
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Com Dataddo
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Resultado para você | |
|---|---|---|---|
| Scripts que precisam de números de ritmo | Um script espera um relatório offline agendado, lê o arquivo baixado e quebra no dia em que alguém renomeia ou reordena as colunas do relatório. | O Gemini CLI pede Line Item Pacing Percentage pelo nome do campo à fonte do DV360 agendada, e você confirma cada chamada de ferramenta ou escolhe Always allow para aquela ferramenta. | Nomes de campo em vez de ler arquivos |
| Linhas de alcance em um notebook | Um notebook carrega um ano de alcance e desenha uma única linha contínua, juntando sem aviso estimativas que o DV360 calculou para períodos diferentes. | Cada linha que a Dataddo retorna traz Block Start Date e uma flag Exceeds 93 Days, então o Gemini grava uma linha de CSV por bloco e o gráfico mantém os períodos separados. | Períodos plotados separadamente |
| O que o Gemini consegue ver | Ninguém no time sabe dizer quais dados de relatório um assistente de terminal no notebook de um colega andou lendo. | Depois do login, o Gemini acessa todos os fluxos ou Contexts vinculados a um destino de IA ou AI Model na conta Dataddo, então essa lista vinculada é o escopo a revisar. | Escopo que dá para auditar |
| Credenciais em um notebook | Credenciais de relatório acabam coladas em arquivos .env, onde um commit descuidado pode publicá-las. | O Gemini CLI guarda o login da Dataddo em ~/.gemini/mcp-oauth-tokens.json e o renova automaticamente, fora do repositório em que você trabalha. | Nenhum segredo no repositório |
| Consumo de tokens | O Gemini gasta tokens explorando colunas brutas de DV360, 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 DV360 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
|
|---|---|---|
| Google Display & Video 360: delivery and cost |
|
Grave Impressions, Clicks e Total Media Cost (Advertiser Currency) diários dos últimos 60 dias em um CSV para o meu notebook de previsão de gastos. |
| Google Display & Video 360: breakdowns |
|
Quais nomes de Insertion Order não seguem o padrão de nomenclatura definido no nosso arquivo de configuração de campanhas? |
| Budget and quality |
|
Você pode exportar o Line Item Pacing Percentage de cada line item em JSON para o script de alertas de ritmo testar seus limites? |
| YouTube report |
|
As TrueView: Views por YouTube Ad Group caíram nos dias seguintes à troca dos vídeos? |
| DV360 Reach/Frequency by Insertion Order |
|
Liste Unique Reach: Total Reach por Insertion Order e Block Start Date para que meu notebook mostre cada bloco separadamente. |
| DV360 Advertisers |
|
Quais valores de Display Name mudaram desde a última lista de anunciantes que salvamos no repositório, para atualizarmos os rótulos do dashboard? |
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 →Crie uma fonte do Google Display & Video 360 na Dataddo com um relatório Standard e DV360 Reach/Frequency by Insertion Order, vincule-a a um destino Google Gemini ou a um AI Model e adicione a Dataddo ao ~/.gemini/settings.json com httpUrl https://headless.dataddo.com/mcp-data. Reinicie o Gemini CLI e execute /mcp auth dataddo para entrar.
Esta configuração não depende de nenhum vínculo nativo entre produtos do Google. A Dataddo executa seus relatórios do DV360 de forma agendada, e o Gemini CLI os lê pelo servidor MCP Dataddo Data Access.
Com a chave url, o Gemini CLI recorre a SSE, que a Dataddo não suporta. Adicione o servidor em mcpServers com httpUrl e sem bloco headers ou oauth, reinicie e confira com /mcp.
Sim. Coloque o servidor em .gemini/settings.json dentro desse projeto em vez de ~/.gemini/settings.json, que vale para todos os projetos. O Gemini Code Assist no VS Code lê o mesmo arquivo.
Não. O alcance do DV360 vem em blocos de até 93 dias, e esses blocos não podem ser somados. Peça ao Gemini uma linha por Block Start Date e mantenha cada insertion order separada.
Seu e-mail e senha da Dataddo, com MFA se solicitado; o SSO do Google e da Microsoft não está disponível para esse login. O Gemini CLI abre a página em um navegador na mesma máquina.
Não. O acesso é somente leitura sobre os dados que a Dataddo extraiu, por meio de uma camada semântica: o Gemini pede entidades e campos pelo nome, a Dataddo nunca aceita SQL do modelo e nada volta para o DV360.
