Data to AI™ / Gemini/Similarweb
Leve o tráfego e o engajamento de concorrentes do Similarweb para o terminal, onde analistas e engenheiros de marketing os transformam em scripts, notebooks e relatórios versionados.
Respostas melhores, menos tokens.
Gemini CLI
Como nosso tráfego e engajamento se compararam com os dois concorrentes mais próximos no mês passado?
No mês passado, ourshop.com teve 1,42 milhão de visitas, atrás de rivalstore.com com 2,05 milhões, mas à frente de shopnext.com. Nossa Bounce Rate foi a mais baixa das três.
| 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 tem uma linha por Country, então as Visits são somadas entre países, enquanto Bounce Rate e Pages per Visit são ponderadas pelas Visits.
O Similarweb estima o tráfego e o engajamento de sites, tanto do seu domínio quanto dos concorrentes. A Dataddo extrai visitas, taxa de rejeição, páginas por visita, duração da visita, divisão por país e fontes de tráfego por domínio, para que o marketing compare sites em linguagem natural.
Leia Visits - all traffic e Bounce rate - all traffic semanais de cada Domain acompanhado nas últimas oito semanas e escreva data/similarweb/benchmark.csv com uma linha por Domain e semana.
Uma analista de marketing roda o Gemini CLI toda segunda-feira no repositório de relatórios, revisa o diff e faz o commit, para que o job de BI pegue um arquivo com histórico claro.
Crie notebooks/competitor-mobile.ipynb com um gráfico das Visits de mobile web por Source Type do nosso Domain e de dois concorrentes, usando dados do servidor dataddo.
Um engenheiro de growth tem um notebook funcionando em poucos minutos e adiciona os comentários antes da reunião de estratégia, em vez de começar de um arquivo vazio.
Antes de eu fazer o deploy do site do relatório de mercado, compare Pages Per Visit e Average Visit Duration em report/data.json com os valores mais recentes do Similarweb e liste as divergências.
Uma profissional de marketing técnico pega números desatualizados no relatório estático antes de ele ir ao ar, já que o Gemini pede confirmação de cada chamada de ferramenta da Dataddo.
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Resultado para você | |
|---|---|---|---|
| Dados no repositório | Os benchmarks chegam como planilhas por e-mail, são copiados à mão para o repositório e se distanciam da fonte. | O Gemini CLI consulta o fluxo do Similarweb e grava CSV ou JSON direto na árvore de trabalho, pronto para revisar e fazer o commit. | Arquivos de benchmark versionados |
| Nomes de campos no código | Os scripts adivinham nomes de colunas a partir de uma exportação antiga e quebram quando alguém renomeia um cabeçalho. | O Gemini lê os campos reais, como Source Type, Organic Visits e Paid Visits, antes de escrever o código. | Código que bate com os dados |
| Editor e terminal | O analista alterna entre o navegador, o Similarweb e o editor para levar números a um notebook. | O Gemini Code Assist em agent mode no VS Code lê o mesmo settings.json, então o servidor também fica disponível no editor. | Uma configuração, dois lugares |
| Consumo de tokens | O Gemini gasta tokens explorando colunas brutas de Similarweb, 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 Similarweb 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
|
|---|---|---|
| Visits - all traffic |
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Qual Date mostra a queda mais forte de Visits em cada Domain, para conferirmos com os lançamentos? |
| Monthly Visit Data |
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Quais países combinam muitas Visits com uma Bounce Rate alta no nosso Domain? |
| Average visit duration - all traffic |
|
Qual Domain retém os visitantes por mais tempo pela Average Visit Duration no Country selecionado? |
| Bounce rate - all traffic |
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Qual é a diferença de Bounce Rate entre o nosso Domain e o concorrente mais próximo? |
| Pages per visit - all traffic |
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Quão estáveis são as Pages Per Visit diárias de cada Domain que acompanhamos? |
| Traffic Sources Overview - Desktop |
|
Qual Source Type aumentou mais rápido as Paid Visits de um Domain concorrente no mês passado? |
| Traffic Sources Overview - Mobile Web |
|
Como o mix de Visits por Source Type no mobile web difere entre nós e um Domain concorrente? |
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 Similarweb na Dataddo com sua API key e associe o fluxo a um destino Google Gemini ou AI Model. Adicione dataddo em mcpServers no ~/.gemini/settings.json com httpUrl https://headless.dataddo.com/mcp-data, reinicie o Gemini CLI, rode /mcp auth dataddo e faça login.
No Gemini CLI, url recorre a SSE, que a Dataddo não suporta. Adicione o servidor em mcpServers com a chave httpUrl, sem bloco headers ou oauth, e reinicie o Gemini CLI.
Rode /mcp auth dataddo. O Gemini CLI abre uma página de login num navegador da mesma máquina, onde você usa seu e-mail e senha da Dataddo, com MFA se for solicitado. Depois confira com /mcp.
Não. O agent mode no VS Code lê o mesmo settings.json do Gemini CLI, enquanto o Gemini Code Assist no IntelliJ usa o próprio mcp.json, onde você adiciona o servidor da Dataddo separadamente.
Depois do login, o Gemini acessa todos os fluxos ou Contexts associados a um destino de IA ou AI Model naquela conta Dataddo, não só os do Google Gemini. Associe apenas os fluxos do Similarweb que você quer que ele consulte.
Sim. Crie uma fonte do Similarweb por domínio, cada uma com um único domínio como example.com. O Gemini então os compara numa só consulta, porque cada linha traz o campo Domain.
Não. O Gemini pede dados por nome de entidade e de campo pela camada semântica. A Dataddo nunca aceita SQL do modelo, e nada é gravado de volta no Similarweb.
