Data to AI™ / ChatGPT/Google Merchant Center
Pregunte a ChatGPT por la disponibilidad, las fichas a punto de caducar y los identificadores de producto de todo su catálogo de Merchant Center, y apruebe cada consulta de datos que haga.
Menos tokens, mejores respuestas.
ChatGPT
¿Qué problemas del feed mantienen fuera de Shopping a la mayor cantidad de nuestros productos en este momento?
Los GTIN no válidos afectan a 412 de 5.020 productos (8,2 %), más que las discrepancias de precio y las imágenes demasiado pequeñas juntas (283).
| Problema | Item Level Issue Attribute Name | Productos | Porcentaje del 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 % |
Calculado a partir de la última ejecución de Product statuses, que extrae todos los productos actuales; el dataset no tiene rango de fechas.
Google Merchant Center contiene las fichas de producto que aparecen en Google Shopping. Dataddo extrae dos datasets: Products, con atributos del feed como el precio y la disponibilidad, y Product statuses, con el estado de aprobación y los problemas a nivel de artículo.
¿Cuántos productos tienen Availability como out of stock en cada Target Country? Enumere las marcas con más productos en esa situación.
Una responsable de ecommerce aprueba la llamada de consulta y obtiene una tabla por país para el equipo de compras, sin filtrar una exportación completa del feed en una hoja de cálculo.
Llame a data_status en los flujos de Merchant Center y luego enumere las ofertas cuya Google Expiration Date cae dentro de los próximos 14 días.
La revisión semanal empieza por la actualidad de los datos, así que el equipo sabe que la lista refleja la ejecución de esta mañana antes de que nadie actúe.
¿Qué ofertas no tienen ni GTIN ni MPN, desglosadas por Brand y Google Product Category, y cuál es su valor de Identifier Exists?
El equipo de catálogo ve dónde están incompletos los datos de los proveedores y solicita identificadores marca por marca, en lugar de revisar miles de filas a mano.
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
Implemente Dataddo de manera flexible en cualquier entorno híbrido o de nube.
Tenemos un modelo de pago que funciona para ti
| Sin Dataddo |
Con Dataddo
|
Resultado para ti | |
|---|---|---|---|
| Llevar el catálogo a ChatGPT | Alguien exporta la lista completa de productos y la sube al chat, y el archivo queda desactualizado con el siguiente cambio de precio o de stock. | Una app en modo desarrollador de ChatGPT lee Products y Product statuses desde Dataddo cada vez que una pregunta los necesita. | Sin subir catálogos |
| Aprobar cada consulta | Una vez adjuntado un archivo, no hay ningún paso en el que se vea de qué parte de los datos sale una respuesta. | ChatGPT le pide confirmar cada llamada a herramientas y muestra si consulta Products, Product statuses o data_status. | Usted ve cada consulta |
| Estado del feed, no historial | Comparar dos exportaciones de días distintos es la única forma de ver qué cambió, y es fácil confundir sus fechas. | Cada ejecución refleja el catálogo en ese momento, y la columna opcional Dataddo Extraction Timestamp marca cuándo se leyó cada fila. | Una fecha de instantánea clara |
| Limitar el acceso a herramientas | Un archivo adjunto a un chat no trae ningún control sobre lo que el asistente puede hacer con él. | En la configuración de la app puede desactivar herramientas como refresh y mantener disponibles query y describe_entity. | Solo las herramientas que permita |
| Consumo de tokens | ChatGPT gasta tokens explorando columnas sin procesar de Google Merchant Center, 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 Merchant Center que más usan los equipos de marketing, con sus nombres de campo reales. ChatGPT los consulta por su nombre a través de la capa semántica de Dataddo.
Lista de datasets curados
¿Necesita un dataset, métrica o atributo que no ve?
Díganos qué falta y lo añadiremos al conector.
Ninguno de los dos datasets usa un rango de fechas: cada ejecución según su programación, por ejemplo diaria, extrae todos los productos y estados que hay en ese momento en Merchant Center. La columna opcional Dataddo Extraction Timestamp indica cuándo se leyó cada fila.
Conector de Google Merchant Center →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 →Configure fuentes de Dataddo para los datasets Products y Product statuses de Merchant Center y vincúlelas a un destino de ChatGPT o a un AI Model. En ChatGPT para web, active el modo desarrollador en Settings > Security and login, cree una app con https://headless.dataddo.com/mcp-data y OAuth, e inicie sesión.
Uno con modo desarrollador: Pro, Plus, Business, Enterprise o Education, usado en la web. En Business y Enterprise puede que un administrador tenga que habilitar antes el modo desarrollador.
El modo desarrollador le pide confirmar cada llamada a herramientas. Apruébela, y ChatGPT ejecutará la consulta de Dataddo sobre Products o Product statuses y responderá a partir del resultado.
Están tan actualizados como la última ejecución programada. Cada ejecución extrae el catálogo completo actual, y ChatGPT puede llamar a data_status para mostrar cuándo ocurrió.
Los datasets no tienen rango de fechas y cada ejecución refleja el catálogo en ese momento, así que pregunte a ChatGPT por el estado actual, no por tendencias a largo plazo.
Sí. En la configuración de la app puede desactivar herramientas concretas, como refresh, y mantener activadas herramientas de lectura como query y describe_entity.