Data to AI™ / Claude/Google Merchant Center
Encontre os problemas do feed que tiram produtos do Google Shopping perguntando ao Claude, em vez de percorrer o diagnóstico produto por produto.
Menos tokens, respostas melhores.
Claude
Quais problemas do feed estão deixando mais produtos fora do Shopping agora?
GTINs inválidos afetam 412 de 5.020 produtos (8,2%), mais do que divergências de preço e imagens pequenas somadas (283).
| Problema | Item Level Issue Attribute Name | Produtos | Parcela do catálogo |
|---|---|---|---|
| Invalid GTIN Product statuses | gtin | 412 | 8,2% |
| Price mismatch Product statuses | price | 186 | 3,7% |
| Image too small Product statuses | image_link | 97 | 1,9% |
Contado a partir da execução mais recente de Product statuses, que traz todos os produtos atuais; o dataset não tem intervalo de datas.
O Google Merchant Center guarda as listagens de produtos que aparecem no Google Shopping. A Dataddo extrai dois datasets: Products, com atributos do feed como preço e disponibilidade, e Product statuses, com o status de aprovação e os problemas por item.
Agrupe Product statuses por Item Level Issue Code, conte os produtos afetados e mostre a Item Level Issue Description dos cinco principais.
Um profissional de marketing de Shopping começa o dia no Claude. A lista de correções começa pelo problema que esconde mais itens, e não pelo que aparece no topo da página de diagnóstico.
Consulte Products pelo servidor dataddo e grave em fixes/missing-identifiers.csv todo Offer ID com GTIN e MPN vazios.
A equipe que mantém o script do feed guarda a lista de correções ao lado do código que gera o feed e revisa os dois no mesmo pull request.
Para as nossas marcas em promoção, liste as ofertas cujo Sale Price não tem Sale Price Effective Date, com Offer ID, Title e Price.
Antes de a promoção entrar no ar, o Claude verifica a configuração de preços promocionais em todo o catálogo, para que datas ausentes ou vencidas sejam corrigidas antes do lançamento.
O Data to AI™ é gratuito durante o pré-lançamento privado. Integramos equipes em ondas e evoluímos o produto com o feedback delas. No lançamento, a cobrança será como a dos assistentes de IA que sua equipe já usa. Precisa de contratos personalizados ou preços por volume? Fale conosco sobre o Enterprise.
Entregue dados de negócio governados ao Claude, ChatGPT e outras ferramentas de IA via MCP.
Grátis durante o pré-lançamento
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Temos um modelo de pagamento que funciona para você
| Sem Dataddo |
Com Dataddo
|
Resultado para você | |
|---|---|---|---|
| Diagnóstico do feed no Claude | Alguém baixa o diagnóstico, filtra por problema e cola as contagens em um chat toda vez que o feed muda. | O Claude lê Product statuses pelo conector, com Item Level Issue Code, Attribute Name e Description como campos que ele pode agrupar. | Problemas contados para você |
| O que os campos significam | Colunas como Item Level Issue Servability chegam sem definição, e o modelo precisa adivinhar o que cada valor implica. | A camada semântica da Dataddo entrega ao Claude a descrição de negócio de cada campo, incluindo Item Level Issue Servability e Destination. | Nada de adivinhar colunas |
| Scripts do feed em um repositório | Os desenvolvedores exportam o catálogo manualmente para ver quais ofertas não têm identificadores antes de alterar o script do feed. | O Claude Code lê Products pelo servidor dataddo dentro do repositório, e as correções são escritas ao lado do código do feed. | Correções entram na revisão de código |
| Data do snapshot do catálogo | Uma exportação enviada mostra o catálogo de algum dia anterior, e nada no chat diz qual foi esse dia. | Cada execução agendada traz o catálogo atual completo, e o Claude pode chamar data_status para informar quando essa execução ocorreu. | Uma data de catálogo conhecida |
| Consumo de tokens | O Claude gasta tokens explorando colunas brutas de Google Merchant Center, 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 Google Merchant Center que equipes de marketing mais usam, com os nomes reais dos campos. O Claude consulta cada um pelo nome por meio da camada semântica da Dataddo.
Lista de datasets curados
Precisa de um dataset, métrica ou atributo que não vê?
Diga-nos o que falta e nós adicionaremos ao conector.
Nenhum dos datasets usa intervalo de datas: cada execução no seu agendamento, por exemplo diária, traz todos os produtos e status que estão no Merchant Center naquele momento. A coluna opcional Dataddo Extraction Timestamp mostra quando cada linha foi lida.
Conector de Google Merchant Center →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 duas fontes de Google Merchant Center na Dataddo, uma para Products e outra para Product statuses, e vincule-as a um destino Claude ou a um AI Model. No Claude, adicione um conector personalizado chamado Dataddo Data Access com a URL https://headless.dataddo.com/mcp-data e faça login. No Claude Code, execute claude mcp add.
Sim, a partir de Product statuses. Cada problema por item tem um código, o atributo afetado, sua servability e uma descrição, então o Claude pode agrupar os produtos por causa.
Os datasets não têm intervalo de datas: cada execução traz todos os produtos que estão no Merchant Center naquele momento. O Claude vê o feed da última execução, e data_status informa quando ela ocorreu.
Sim. Execute claude mcp add com a URL da Dataddo e faça login com /mcp. O Claude Code poderá então consultar Products e Product statuses enquanto você trabalha nos scripts do feed.
Não. O Claude apenas lê os dados extraídos e pode listar o que mudar. O feed em si é atualizado pelo seu próprio processo.
Todos os planos aceitam conectores personalizados; o Free permite um. Usuários Pro e Max adicionam a Dataddo por conta própria, e no Team e no Enterprise um Owner a adiciona uma vez, enquanto os membros fazem login com a própria conta Dataddo.
Sim, a partir do dataset Products. Ele traz Price, Sale Price, Sale Price Effective Date, Availability e Availability Date de cada oferta, então o Claude pode listar itens com preço errado ou sem estoque.