Data to AI™ / Gemini/Microsoft Ads
Traga palavras-chave, anúncios e resultados por hora do Microsoft Advertising para o terminal ou a IDE, e deixe o Gemini escrever as auditorias, os notebooks e as checagens antes do deploy que a sua equipe mantém no repositório.
Respostas melhores, menos tokens.
Gemini CLI
Quais campanhas perderam mais impressões por orçamento no mês passado, e elas foram lucrativas?
Brand Search perdeu 38% das impressões possíveis por orçamento e retornou 6,2 por unidade investida, então é o caso mais claro para mais orçamento. Generic Search perdeu menos e retornou bem menos.
| Campaign Name | Spend | Impression Lost To Budget Percent | Return On Ad Spend |
|---|---|---|---|
| Brand Search Campaign Performance Report | US$ 4.100 | 38% | 6,2 |
| Generic Search Campaign Performance Report | US$ 9.800 | 21% | 1,9 |
| Performance Max Campaign Performance Report | US$ 6.300 | 12% | 3,4 |
As três colunas vêm de um único Campaign Performance Report com agregação de tempo Monthly, então os percentuais não são médias de linhas diárias.
O Microsoft Advertising (antigo Bing Ads) executa campanhas de busca paga no Bing e na rede de parceiros da Microsoft. O Dataddo extrai seus relatórios, da conta e da campanha até a palavra-chave, o termo de pesquisa e o anúncio, com os atributos e métricas que você escolher para cada tipo de relatório.
Consulte o Keyword Performance Report dos últimos 30 dias e grave cada Keyword com Quality Score abaixo de 5, seu Expected Ctr, Landing Page Experience e Spend em audits/msads-quality.csv.
Um profissional de marketing técnico roda o mesmo prompt todo mês no terminal. O CSV é commitado ao lado dos anteriores, então o diff mostra quais palavras-chave melhoraram depois do trabalho nas landing pages.
Da fonte do Microsoft Ads com agregação de tempo Hourly, carregue Clicks, Conversions e Spend das últimas quatro semanas em notebooks/dayparting.ipynb e plote por hora.
Um analista no VS Code usa o Gemini Code Assist no modo agente para montar o notebook e depois propõe uma programação de anúncios com base nos horários em que as conversões custam menos.
Liste cada Final Url do Ad Performance Report com Spend nos últimos 7 dias e compare com as rotas em src/pages. Marque qualquer URL que estamos prestes a remover.
Um desenvolvedor roda a checagem antes de fazer merge de uma reestruturação do site, para que o tráfego pago não caia em páginas que vão retornar 404 depois do deploy.
O Data to AI™ é cobrado por assento, como os assistentes de IA que sua equipe já usa, com ~25% de desconto no faturamento anual. 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.
$10.49/mês
por assento
Mínimo de 3 assentos
Implante o Dataddo com flexibilidade em qualquer ambiente de nuvem ou híbrido.
Personalizado
Temos um modelo de pagamento que funciona para você
| Sem Dataddo |
Com Dataddo
|
Resultado para você | |
|---|---|---|---|
| Auditorias com controle de versão | As exportações de Quality Score são baixadas em notebooks pessoais e sobrescritas, então ninguém vê como uma palavra-chave mudou ao longo dos meses. | O Gemini CLI grava cada auditoria do Keyword Performance Report no repositório, onde o git traz histórico e revisão. | Histórico de auditorias no repositório |
| Dados de tempo detalhados | Os dados por hora são exportados à parte e precisam ser remodelados antes que um notebook consiga plotá-los. | Uma fonte com agregação de tempo Hourly é consultada por nome de campo na IDE, então o notebook começa com colunas limpas. | Dayparting sem remodelar dados |
| Anúncios e código no mesmo lugar | Os desenvolvedores não sabem quais landing pages recebem cliques pagos até o tráfego cair depois de um release. | O Gemini compara os valores de Final Url com Spend recente ao código antes do deploy, na mesma sessão do terminal. | Nenhum clique pago em página quebrada |
| Consumo de tokens | O Gemini gasta tokens explorando colunas brutas de Microsoft 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 Microsoft 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
|
|---|---|---|
| Campaign Performance Report |
|
Qual Campaign Name teve a maior queda semanal de Conversions? |
| Keyword Performance Report |
|
Quais palavras-chave recebem muitos Clicks mas têm o maior Cost Per Conversion? |
| Search Query Performance Report |
|
Quais termos de pesquisa novos apareceram nesta semana com mais de 20 Clicks? |
| Ad Performance Report |
|
Que redação de Headline os nossos anúncios que mais convertem têm em comum? |
| Budget Summary Report |
|
Qual Campaign Name teve o maior salto de Daily Spend nesta semana? |
| Professional Demographics Audience Report |
|
Como as Conversions por Industry Name mudaram entre os dois últimos meses? |
| Geographic Performance Report |
|
Quais países mais melhoraram o Return On Ad Spend de um trimestre para o outro? |
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 Microsoft Ads no Dataddo e vincule-a a um destino ou AI Model do Google Gemini. No ~/.gemini/settings.json, adicione o servidor dataddo em mcpServers com httpUrl https://headless.dataddo.com/mcp-data, reinicie o Gemini CLI e rode /mcp auth dataddo para fazer login. O Gemini Code Assist no VS Code lê o mesmo arquivo.
A configuração do Dataddo cobre o Gemini CLI e o Gemini Code Assist. O Gemini CLI lê ~/.gemini/settings.json ou o .gemini/settings.json de um projeto, o modo agente do VS Code lê o mesmo arquivo e o IntelliJ usa o mcp.json do Gemini Code Assist.
Com a chave url, o Gemini CLI recorre ao SSE, que o Dataddo não suporta. Use httpUrl sem bloco headers ou oauth, reinicie o Gemini CLI e rode /mcp auth dataddo.
Sim. Depois do login, o Gemini acessa todos os fluxos ou Contexts vinculados a um destino de IA ou AI Model nessa conta do Dataddo, não só os do Google Gemini. Não vincule a destinos de IA ou AI Models dessa conta os fluxos que o Gemini não deve consultar.
O Gemini CLI pede que você confirme cada chamada de ferramenta do Dataddo, e você pode escolher Always allow por ferramenta. As consultas são somente leitura pela camada semântica; o Dataddo nunca aceita SQL do modelo.
As credenciais ficam em ~/.gemini/mcp-oauth-tokens.json e são renovadas automaticamente. Se a sessão expirou ou foi revogada, rode /mcp auth dataddo de novo e faça login com seu e-mail e senha do Dataddo.
O Gemini CLI abre a página de login do Dataddo num navegador, então precisa de um navegador na mesma máquina. SSO do Google e da Microsoft não é oferecido para esse login; use seu e-mail e senha do Dataddo, com MFA se solicitado.
