Data to AI™ / Copilot/Google Ad Manager
Dê a ad ops e vendas um agente do Copilot que responde perguntas sobre status de pedidos, entrega por anunciante e tags de anúncios do Google Ad Manager, onde eles já conversam.
Menos tokens, respostas melhores.
Microsoft 365 Copilot
Quais blocos de anúncios mais faturaram na semana passada, e onde o inventário ficou sem preenchimento?
video_preroll foi o que mais faturou, 6.840 com 380.000 impressões, um eCPM de 18,00. article_sidebar entregou mais impressões, mas deixou 412.000 sem preenchimento.
| Ad Unit Name | Total Impressions | Total Line Item Level All Revenue | Total Inventory Level Unfilled Impressions |
|---|---|---|---|
| video_preroll Google Ad Manager | 380.000 | 6.840 | 21.000 |
| article_sidebar Google Ad Manager | 2.310.000 | 5.544 | 412.000 |
| homepage_leaderboard Google Ad Manager | 1.240.000 | 4.960 | 86.000 |
A semana passada é relida a cada execução programada, então suas linhas são substituídas, e não somadas duas vezes.
O Google Ad Manager é a plataforma de veiculação de anúncios do Google para publishers e anunciantes. A Dataddo extrai um dataset de relatório flexível por rede: escolha entre 101 métricas padrão, 100 dimensões e atributos de line items.
@Ad Ops Liste o Order Delivery Status de todos os pedidos que começaram nesta semana, agrupados por Advertiser Name, com as Total Impressions até agora.
As equipes de trafficking e de contas perguntam ao agente no Teams em vez de abrir o Ad Manager ou esperar o relatório da manhã, e discutem os pedidos travados na mesma thread.
@Ad Sales Resuma Total Impressions, Total Clicks e Total CTR deste Advertiser Name no último trimestre para a minha call de renovação.
Um gerente de contas menciona o agente no Microsoft 365 Copilot e cola a entrega do trimestre nas notas da reunião antes de falar com o cliente.
Use as ferramentas dataddo para comparar Total Code Served Count com Total Impressions por Ad Unit Name desde o release de tags de ontem.
Um desenvolvedor front-end no GitHub Copilot em Agent mode identifica blocos de anúncios em que o código foi servido, mas as impressões caíram, sinal de que os anúncios pararam de renderizar.
O Data to AI™ é gratuito durante o pré-lançamento privado. Integramos equipes em ondas e evoluímos o produto com o feedback delas. No lançamento, a cobrança será como a dos assistentes de IA que sua equipe já usa. 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.
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| Sem Dataddo |
Com Dataddo
|
Resultado para você | |
|---|---|---|---|
| Quem pode checar um pedido | Só quem tem acesso ao Ad Manager consegue consultar a entrega, então os times de vendas e de contas esperam o ad ops mandar um status. | Um agente do Copilot Studio publicado no Teams responde com o fluxo do Ad Manager para qualquer pessoa do canal que o mencionar com @. | Status sem abrir ticket |
| Quando o agente chama a Dataddo | Um assistente genérico não tem ideia de que perguntas sobre pedidos e entrega devem ser respondidas com os relatórios da sua rede. | A descrição do servidor que você escreve no Copilot Studio diz ao agente para chamar a Dataddo em perguntas sobre pedidos, line items e receita do Ad Manager. | Perguntas certas, dados certos |
| Datas dos line items ao lado da entrega | Verificar se um line item vai terminar a tempo exige alinhar as datas de início e fim de uma exportação com a entrega de outra. | Atributos de line items como Line Item Start Date Time e Line Item End Date Time ficam no mesmo dataset que as métricas de entrega. | Ritmo em uma só resposta |
| Desenvolvedores conferindo tags | Depois de um release de tags, os desenvolvedores esperam alguém do ad ops extrair um relatório de código servido e impressões. | O GitHub Copilot no VS Code lê os mesmos dados do Ad Manager pelo .vscode/mcp.json em Agent mode, sem exportação separada para o time de desenvolvimento. | Tags conferidas no editor |
| Consumo de tokens | O Copilot gasta tokens explorando colunas brutas de Google Ad Manager, 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 Google Ad Manager que equipes de marketing mais usam, com os nomes reais dos campos. O Copilot consulta cada um pelo nome por meio da camada semântica da Dataddo.
Roda na programação que você definir, com um intervalo de datas relativo, por exemplo ontem, que avança a cada execução. Relatórios mais antigos são carregados uma vez com uma ressincronização completa.
Conector de Google Ad Manager →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 →Configure uma fonte de Google Ad Manager na Dataddo com campos como Order Name, Order Delivery Status, Advertiser Name e Total Impressions, vincule-a a um destino Copilot ou a um AI Model e depois adicione https://headless.dataddo.com/mcp-data como ferramenta MCP em um agente do Copilot Studio com OAuth e publique-o no Teams.
Sim, por meio de um agente do Copilot Studio com o Dataddo Data Access adicionado como ferramenta Model Context Protocol. Publique o agente, depois digite @ e selecione-o para perguntar sobre seus dados do Ad Manager.
Depois de publicar no Copilot Studio, vá em Channels > Teams and Microsoft Copilot e adicione o canal. O ad ops passa a poder mencionar o agente no Teams.
A descrição do servidor que você escreve no Copilot Studio diz ao agente quando chamar a Dataddo, então descreva-o como a fonte de entrega, pedidos e receita do Ad Manager.
Sim. Adicione o servidor ao .vscode/mcp.json, inicie-o e faça login, depois use o Copilot Chat em Agent mode. Nos planos Business e Enterprise, um administrador precisa habilitar os servidores MCP na política do Copilot.
Os dados aparecem depois que o fluxo roda pela primeira vez, e uma fonte nova começa pelo seu intervalo de datas relativo. Carregue os relatórios mais antigos com uma ressincronização completa.