Data to AI™ / Copilot/Google Ads
Dé a los gestores de cuenta un agente de Copilot en Teams que responda sobre rendimiento por dispositivo, productos de Shopping y cuota de impresiones en Google Ads con datos de informes sincronizados.
Menos tokens, mejores respuestas.
Microsoft 365 Copilot
¿Qué campañas de búsqueda perdieron más cuota de impresiones por presupuesto el mes pasado?
Competitor terms perdió por presupuesto el 44 % de sus impresiones de búsqueda posibles y Generic - Running shoes, el 31 %. Brand - Exact perdió solo el 2 %.
| Campaign - Name | Cost Micros (Spend) | Search Impression Share | Search Budget Lost Impression Share |
|---|---|---|---|
| Competitor terms Campaign Report | 5.410 | 38 % | 44 % |
| Generic - Running shoes Campaign Report | 12.880 | 54 % | 31 % |
| Brand - Exact Campaign Report | 3.240 | 91 % | 2 % |
Cost Micros (Spend) se dividió entre 1.000.000 para que coincida con los importes de la interfaz de Google Ads.
Los datos de Google Ads llegan como Reports with Metrics, Reports without Metrics y Keyword Planner Historical Metrics. Usted elige un tipo de informe, como campaña, palabra clave, término de búsqueda o Shopping, y después los atributos, segmentos y métricas que quiere extraer.
@Search Ads Desk Compare el Conversions Value por coste según el dispositivo para cada campaña la semana pasada, con los costes convertidos desde micros.
Una agencia publica el agente en el canal de Teams de su equipo de cuenta. Los gestores de cuenta discuten los ajustes de puja por dispositivo en el mismo hilo que la respuesta.
@Search Ads Desk ¿Qué productos de Shopping Performance View, por Title, tuvieron más Clicks pero cero Conversions este mes?
En Microsoft 365 Copilot, el equipo de merchandising obtiene la lista agrupada por Brand y Product Type Level 1 y la pega en el siguiente plan de producto.
Use las herramientas de dataddo para describir la entidad Campaign Report y añada a nuestro cargador de informes una conversión de micros a moneda para Cost Micros (Spend).
Un desarrollador usa GitHub Copilot en Agent mode para que el dashboard interno convierta los micros antes de que los valores lleguen a nadie, con nombres de campo tomados directamente de Dataddo.
Data to AI™ es gratuito durante la versión preliminar privada. Incorporamos equipos por oleadas y damos forma al producto con sus comentarios. En el lanzamiento, se cobrará como los asistentes de IA que tu equipo ya utiliza. ¿Necesitas contratos a medida o precios por volumen? Habla con nosotros sobre Enterprise.
Entrega datos de negocio gobernados a Claude, ChatGPT y otras herramientas de IA mediante MCP.
Gratis durante la versión preliminar
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Resultado para ti | |
|---|---|---|---|
| Muchas cuentas de clientes | Los gestores de cuenta exportan el mismo informe de cada cuenta de Google Ads y unen los archivos antes de cada revisión con el cliente. | La extracción multicuenta, que habilita el equipo de Solutions de Dataddo, obtiene el mismo informe de varias cuentas en un flujo que el agente puede desglosar por cuenta. | Todas las cuentas en un solo agente |
| Respuestas donde trabaja el equipo | Las preguntas sobre cuota de impresiones o dispositivos esperan a quien tenga acceso a Google Ads y tiempo para sacar un informe. | Cualquiera en el canal de Teams menciona al agente de Copilot Studio con @ y obtiene la respuesta a partir de los datos sincronizados de Google Ads. | Sin esperar a un analista |
| Actualidad | Una hoja de cálculo compartida en Teams el lunes se sigue citando el jueves, sin ninguna fecha. | Los Reports with Metrics se actualizan según su programación con un rango de fechas relativo, y el agente puede llamar a data_status para indicar qué tan actuales son. | Respuestas con fecha |
| Consumo de tokens | Copilot gasta tokens explorando columnas sin procesar de Google Ads, muestreando filas y reintentando hasta entender los datos. | Las definiciones de campos y las relaciones se entregan de antemano, así que el modelo se salta la exploración y va directo a la respuesta. | Menos tokens por respuesta |
| Calidad de las respuestas | Propenso a uniones incorrectas, campos inventados y cifras difíciles de comprobar. | Respuestas basadas en campos definidos. En el benchmark de Dataddo se respondió correctamente el 78,5 % de las preguntas, frente al 65,5 % con archivos CSV simples. | Mejores respuestas |
Los datasets de Google Ads que más usan los equipos de marketing, con sus nombres de campo reales. Copilot los consulta por su nombre a través de la capa semántica de Dataddo.
Los Reports with Metrics leen un rango de fechas relativo, por ejemplo ayer, que avanza en cada ejecución programada; los periodos anteriores se cargan con una resincronización completa de datos. Los Reports without Metrics extraen todos los datos actuales en cada ejecución.
Conector de Google Ads →Planteamos 43 preguntas registradas de antemano sobre tres conjuntos de datos reales - Google Search Console, deals de HubSpot y Google Ads - y entregamos las mismas filas al mismo modelo de cuatro formas. Solo cambió la capa de datos.
de las preguntas respondidas correctamente - el mejor de los cuatro métodos de entrega probados
menos respuestas erróneas presentadas como seguras - 14,0 % de las ejecuciones frente a 24,0 % y 26,3 %
más respuestas correctas con datos de CRM desordenados - mejor en 8 preguntas, peor en ninguna
El mismo modelo, las mismas instrucciones y las mismas filas en todas las condiciones; 759 ejecuciones evaluadas, con las respuestas de referencia fijadas antes de cualquier ejecución. Solo en Google Search Console, los archivos CSV documentados rindieron igual que Data to AI™: la ventaja viene de datos más complejos, como los deals de HubSpot.
Leer el informe →Vincule fuentes de Google Ads de Dataddo, como Campaign Report y Shopping Performance View, a un destino de Copilot o a un AI Model. En Copilot Studio, añada una herramienta Model Context Protocol con https://headless.dataddo.com/mcp-data y OAuth 2.0 con Dynamic discovery, inicie sesión y publique el agente en Teams y Microsoft Copilot.
Sí, mediante un agente de Copilot Studio con Dataddo Data Access como herramienta Model Context Protocol. Publíquelo en Microsoft 365 Copilot y Teams, y luego menciónelo con @.
La API de Google Ads devuelve los costes en micros. Pida al agente que divida los campos en micros, como Cost Micros (Spend), entre 1.000.000 para que las respuestas muestren moneda.
Redacte una descripción del servidor precisa en Copilot Studio, por ejemplo resultados de campañas, palabras clave y Shopping de Google Ads. El agente la usa para decidir cuándo llamar a Dataddo.
Sí. Añada el servidor a .vscode/mcp.json con type http y la URL, inícielo, inicie sesión y use Agent mode. En Copilot Business y Enterprise hay que habilitar los servidores MCP en la política de Copilot.
Sí. La extracción multicuenta obtiene el mismo informe de varias cuentas en un solo flujo, y el agente puede desglosar las respuestas por cuenta.