Data to AI™ / Claude/Facebook Ads
Fragen Sie Claude, welche Kampagnen, Platzierungen und Creatives ihr Budget wert sind, auf Basis von Meta-Werbedaten, die sich nach Zeitplan aktualisieren, statt mit dem Ads-Manager-Export der letzten Woche.
Bessere Antworten, weniger Tokens.
Claude
Welche Platzierungen haben letzten Monat den höchsten Kaufwert pro ausgegebenem Dollar gebracht?
Instagram Reels brachten 4,1 Kaufwert pro Ausgabeneinheit, der beste Wert der drei, bei etwa einem Drittel des Budgets. Facebook Feed erhielt mit 3,2 den größten Anteil.
| Platzierung | Spend | Purchase Roas | Ctr |
|---|---|---|---|
| Instagram Reels Platform Position Device Ad Insights | 8.400 $ | 4,1 | 1,32 % |
| Facebook Feed Platform Position Device Ad Insights | 12.600 $ | 3,2 | 1,05 % |
| Instagram Stories Platform Position Device Ad Insights | 5.200 $ | 2,4 | 0,71 % |
Spend und Purchase Roas stammen aus einer einzigen Platzierungs-Aufschlüsselung, die die Facebook Ads API unterstützt, nicht aus separaten, von Hand abgeglichenen Exporten.
Facebook Ads extrahiert die Paid-Performance aus Meta-Werbekonten, vom Konto bis zur einzelnen Anzeige: Ausgaben, Auslieferung, Conversions und ROAS, aufgeschlüsselt nach Platzierung, Gerät, Demografie oder Creative-Asset.
Verknüpfe Ad Creatives (by Ads) mit Facebook Ads Insights. Welche Muster in Creative Title und Body haben die beste CTR und den niedrigsten Cost per purchase?
Claude liest Überschrift und Anzeigentext neben den Auslieferungsergebnissen, sodass das nächste Creative-Briefing bei dem ansetzt, was bereits funktioniert hat, und nicht bei der lautesten Meinung im Raum.
Frage über den dataddo Server Spend und Purchase (value) nach Campaign name für letzte Woche ab und schreibe die ROAS-Tabelle in reports/meta-weekly.md.
In Claude Code schreibt der Agent jeden Montag denselben Bericht in das Marketing-Repository. Die Abfragelogik liegt in der Versionskontrolle, sodass die Zahlen nicht zwischen Wochen oder Analysten abweichen.
Welche Kombinationen aus Platform Position und Impression Device in Platform Position Device Ad Insights hatten letzten Monat die höchsten Ausgaben pro Kauf?
Claude sortiert Platzierungs- und Gerätekombinationen nach Kosten, sodass der Media Buyer schwache Positionen beim nächsten Kampagnen-Setup ausschließen und die Tabelle zeigen kann, die die Änderung begründet.
Data to AI™ wird pro Nutzer abgerechnet, wie die KI-Assistenten, die Ihr Team bereits nutzt, mit ~25 % Rabatt bei jährlicher Abrechnung. Sie brauchen individuelle Verträge oder Mengenpreise? Sprechen Sie mit uns über Enterprise.
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| Ohne Dataddo |
Mit Dataddo
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Ihr Ergebnis | |
|---|---|---|---|
| Aufschlüsselungsberichte | Ein Ads-Manager-Download pro Aufschlüsselung, danach werden Platzierungs-, Alters- und Creative-Dateien von Hand abgeglichen, bevor Claude sie vergleichen kann. | Fertige Datensätze wie Platform Position Device Ad Insights enthalten nur Aufschlüsselungskombinationen, die die Facebook Ads API unterstützt, und Claude fragt sie per Namen ab. | Keine zusammengestückelten Exporte |
| Lange Vergleiche | Fragen im Jahresvergleich erfordern viele Exporte, einen Zeitraum nach dem anderen, weil jeder Download nur ein kurzes Fenster abdeckt. | Eine vollständige Neusynchronisierung lädt bis zu 37 Monate in 90-Tage-Paketen mit automatischer Paginierung, sodass Claude Saisons vergleichen kann. | Bis zu 37 Monate Historie |
| Analyse im Code | Ein Analyst kopiert Zahlen aus dem Ads Manager in ein Notebook und schreibt die Bereinigungsschritte jedes Mal neu, wenn sich die Exportspalten ändern. | Claude Code fragt dieselben Werbedatensätze über den dataddo Server ab, während Sie Skripte schreiben, sodass die Feldnamen aus der semantischen Schicht kommen. | Wiederverwendbare Berichtsskripte |
| Token-Verbrauch | Claude verbraucht Tokens, um rohe Facebook Ads-Spalten zu erkunden, Zeilen zu sichten und neu anzusetzen, bis die Daten verstanden sind. | Felddefinitionen und Beziehungen werden vorab geliefert, sodass das Modell die Erkundung überspringt und direkt antwortet. | Weniger Tokens pro Antwort |
| Antwortqualität | Anfällig für falsche Joins, erfundene Felder und schwer überprüfbare Zahlen. | Antworten auf Basis definierter Felder. Im Dataddo-Benchmark wurden 78,5 % der Fragen korrekt beantwortet, gegenüber 65,5 % mit einfachen CSV-Dateien. | Bessere Antworten |
Die Facebook Ads-Datensätze, die Marketing-Teams am häufigsten nutzen, mit ihren echten Feldnamen. Claude fragt sie über die semantische Schicht von Dataddo beim Namen ab.
| Datensatz | Metriken und Attribute |
Fragen Sie Claude
|
|---|---|---|
| Facebook Ads Insights |
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Welche Meta-Ads-Kampagnen hatten im letzten Monat den höchsten Kaufwert im Verhältnis zu den Ausgaben? |
| Platform Position Device Ad Insights |
|
Welche Platzierung liefert für unsere Meta Ads den höchsten Kauf-ROAS? |
| Age Gender Breakdowns Ad Insights |
|
Welche Alters- und Geschlechtsgruppen bekommen die meisten Ausgaben, haben aber den niedrigsten Kauf-ROAS? |
| Video Asset Ad Insights |
|
Welche Video-Assets haben in unseren Meta Ads die niedrigsten Kosten pro ThruPlay? |
| Ad Creatives (by Ads) |
|
Welchen Call-to-Action-Typ verwenden wir in unseren Facebook-Anzeigen am häufigsten? |
| Campaigns Insights |
|
Welche aktiven Kampagnen haben gerade das geringste Restbudget? |
Wir haben 43 vorab registrierte Fragen zu drei echten Datensätzen gestellt - Google Search Console, HubSpot-Deals und Google Ads - und dieselben Zeilen auf vier Arten an dasselbe Modell geliefert. Nur die Datenschicht hat sich geändert.
der Fragen richtig beantwortet - der beste der vier getesteten Bereitstellungswege
weniger selbstsicher falsche Antworten - 14,0 % der Durchläufe gegenüber 24,0 % und 26,3 %
mehr richtige Antworten bei unübersichtlichen CRM-Daten - besser bei 8 Fragen, bei keiner schlechter
Dasselbe Modell, dieselben Prompts und dieselben Zeilen in jeder Bedingung; 759 bewertete Durchläufe, Referenzantworten vor dem ersten Durchlauf festgelegt. Allein bei Google Search Console schnitten dokumentierte CSV-Dateien genauso gut ab wie Data to AI™ - der Vorteil entsteht bei unübersichtlicheren Daten wie HubSpot-Deals.
Benchmark lesen →Erstellen Sie in Dataddo eine Facebook Ads Quelle mit Datensätzen wie Facebook Ads Insights und Platform Position Device Ad Insights und verknüpfen Sie sie mit einem Claude-Ziel oder einem AI Model. Verbinden Sie Dataddo Data Access aus dem Konnektor-Verzeichnis von Claude und melden Sie sich an; danach steht der Konnektor auch in Claude Code bereit.
Nein. Claude liest nur Facebook Ads Daten, die Dataddo bereits extrahiert hat. Nichts wird an Meta zurückgesendet, sodass Kampagnen, Budgets und Anzeigen unverändert bleiben.
Reach zählt täglich eindeutige Personen, daher lassen sich Tageszeilen nicht zu einer Woche addieren. Erstellen Sie eine separate Quelle und einen Flow mit wöchentlicher Aufschlüsselung und fragen Sie Claude dort nach übereinstimmenden Summen.
Bis zu 37 Monate, das Limit der Facebook Ads API. Eine neue Quelle beginnt mit ihrem Datumsbereich. Führen Sie daher eine vollständige Neusynchronisierung aus, um ältere Monate zu laden, die Dataddo in Paketen von 90 Tagen abruft.
Ja. Wenn Sie sich in Claude Code mit Ihrem Claude-Konto anmelden, ist der Dataddo-Konnektor bereits vorhanden, sodass Claude Code dieselben Werbedatensätze abfragt, während Sie Berichte oder Skripte in einem Repository erstellen.
Nur Kombinationen, die die Facebook Ads API unterstützt. Das Mischen demografischer und geografischer Aufschlüsselungen kann absolute Werte durch Sampling verzerren. Fragen Sie Claude daher jeweils nach einer Aufschlüsselung.
Bei Pro und Max fügen Sie Dataddo Data Access selbst aus dem Konnektor-Verzeichnis hinzu. Bei Team oder Enterprise fügt ein Owner den Konnektor einmal für alle hinzu, und jedes Mitglied meldet sich mit seinem eigenen Dataddo-Konto an.
Ja. Der Facebook Ads Konnektor liest Ihre Meta-Werbekonten, und Publisher Platform trennt Instagram- von Facebook-Platzierungen, sodass Claude zeigt, ob Instagram Reels oder Facebook Feed in derselben Kampagne mehr gebracht hat.
