Live-Dashboards in Claude erstellen: mit Google Analytics, Search Console, Ads und mehr

Am 8. Oktober hat Anthropic Claude Dashboards als Beta gestartet. Sie stellen eine Frage in normaler Sprache, Claude holt die Daten, baut ein Dashboard und hält es aktuell.

Die Ankündigung stellt Data Warehouses wie BigQuery und Snowflake in den Vordergrund und ergänzt dann einen Satz, der für die meisten Marketer wichtiger ist: Dashboards funktionieren auch mit Ihren anderen Connectors. Der AI Data Stream Connector gehört dazu, also haben wir es ausprobiert.

Weil der Connector alle Datenquellen mitbringt, die Sie verbunden haben, kann ein einziges Dashboard sie mischen: Google Analytics, Search Console, Google Ads, Meta Ads, LinkedIn Ads, HubSpot oder Pipedrive, Cloudflare, Core Web Vitals, PageSpeed, Google Tag Manager, GitHub, WordPress, Backlinks und Ihre Sitemap. Dieser Beitrag zeigt drei Dashboards aus echten Daten, die genauen Prompts und was Sie anschließend prüfen können.

Was Sie brauchen

• Einen kostenpflichtigen Claude-Tarif. Dashboards sind als Beta in Pro, Max, Team und Enterprise verfügbar. Bei Enterprise muss ein Admin sie zuerst aktivieren.
• Den AI Data Stream Connector in Claude. Dafür brauchen Sie einen Pro- oder Business-Tarif mit aktiviertem Externem KI-Zugriff. Die Einrichtungsanleitung dauert ein paar Minuten.
• Etwas Geduld. Unsere Dashboards brauchten jeweils zwischen fünf und fünfzehn Minuten, mit Claude Opus 5.5 bei mittlerem Aufwand.

Wir haben die Claude-Desktop-App verwendet und in einem normalen Chat einfach um ein Dashboard gebeten. Unsere Prompts waren auf Englisch und stehen hier unverändert; Claude versteht eine Anfrage auf Deutsch genauso gut.

Beispiel 1: Liest KI unsere Website, und schickt sie uns Besucher?

Diese Frage beantwortet kein Tool allein. Cloudflare sieht die KI-Crawler, Google Analytics sieht die Besuche, die von KI-Tools kommen, und Search Console liefert die organischen Klicks zum Vergleich. Wir haben sie für superyachtwatch.com gestellt, eine Website, die wir betreiben und bei der alle drei verbunden sind.

Using AIdata for superyachtwatch.com: are AI assistants reading our site, and is it sending us visitors? Build a dashboard for the last 30 days showing which AI crawlers hit us and which pages they fetch most (Cloudflare), how many sessions arrive from AI tools like ChatGPT and Perplexity (GA4), and how that compares with organic search clicks (Search Console).

Claude bestätigt den Plan, dann hält ein Platzhalter den Bereich frei, während es arbeitet.

Was Claude tut, während Sie warten

Wenn Sie die Schrittliste aufklappen, sehen Sie den Connector bei der Arbeit. Claude hat den Connector geladen, unsere Properties aufgelistet, um die richtige zu finden, und dann die Tools für Cloudflare, GA4 und Search Console mehr als ein Dutzend Mal aufgerufen, bevor es eine Zeile Dashboard-Code schrieb.

Ein Aufruf ist fehlgeschlagen. Cloudflare liefert KI-Verweise nur in einem kostenpflichtigen Cloudflare-Tarif, und diese Website nutzt den kostenlosen. Claude hat weitergemacht, die Besuchszahlen aus GA4 genommen und das im fertigen Dashboard vermerkt. Nach dem Veröffentlichen hat es die Abfragen erneut ausgeführt, um die Zeiträume und die Form der Antworten zu prüfen.

Das Ergebnis

Das Dashboard beginnt mit einer Antwort in einem Satz und fünf Kennzahlen.

In 30 Tagen haben KI-Systeme die Website 38.223 Mal angefragt und 209 Besuche geschickt. Die organische Google-Suche brachte im selben Zeitraum 334 Klicks. KI-Verweise liegen damit bereits bei 63 % des organischen Traffics.

Die Bot-Tabelle trennt drei Arten von Traffic, die sonst in einen Topf geworfen werden: Assistenten, die eine Seite live abrufen, weil jemand eine Frage gestellt hat, Such-Bots, die einen KI-Suchindex aufbauen, und Crawler, die in großem Umfang sammeln. Auf OpenAI entfällt etwas mehr als die Hälfte aller Anfragen.

In dieser Tabelle treffen sich die drei Quellen. Jeder Pfad zeigt seine KI-Anfragen aus Cloudflare, die KI-Besuche, die dort laut GA4 gelandet sind, und seine Google-Klicks aus Search Console.

Was wir gelernt haben, ohne danach zu suchen:

• Aus Lesen wird selten ein Besuch. Auf jeden Besuch, den ein KI-Tool schickte, kamen rund 60 Live-Abrufe durch Assistenten.
• Fast alle KI-Besuche kommen von ChatGPT. Es schickte 206 der 209 Sitzungen. PerplexityBot stellte 3.775 Anfragen, und Perplexity schickte zwei Besuche.
• Manche „KI-Bots“ sind Fälschungen. Rund 2.400 Anfragen trugen KI-User-Agents, fragten aber nach /.env und Dateien mit Zugangsdaten. Das sind Scanner, die sich den Namen leihen. Claude hat das erkannt und sie hinter einer Checkbox ausgeblendet.
• KI-Besuche sind eine Untergrenze. Apps, die den Referrer entfernen, erscheinen in GA4 als Direct, und die Hinweise im Dashboard sagen das auch.

Warum sich diese Bots so unterschiedlich verhalten, lesen Sie in Wie KI-Assistenten das Web durchsuchen.

Prüfen Sie jede Zahl

Für Data Warehouses verspricht Anthropic, dass Sie auf jede Zahl klicken können, um die SQL-Abfrage dahinter zu sehen. Mit einem Connector gibt es kein SQL, aber etwas Gleichwertiges. Der Bereich Sources listet alles auf, woraus das Dashboard besteht. Unseres hatte 13 Quellen: acht Abfragen, die über den Connector laufen, und fünf Formeln, die sie kombinieren.

Eine Abfrage-Quelle zeigt das genaue AI Data Stream Tool und die Argumente, die Claude übergeben hat. Start- und Enddatum sind keine festen Werte. Sie hängen am Zeitraum oben im Dashboard.

Dieselbe Quelle zeigt die zurückgegebenen Zeilen, mit Schaltflächen zum Kopieren oder zum Herunterladen als CSV.

Eine Formel-Quelle nennt die Abfragen, auf die sie zugreift, und zeigt den Code, der sie verbindet. Dies ist die Formel hinter der Tabelle der am häufigsten abgerufenen Pfade.

Jede Zahl lässt sich also entweder auf einen benannten Tool-Aufruf zurückführen, den Sie lesen können, oder auf eine Formel über diese Aufrufe. Wenn eine Zahl falsch aussieht, sagen Sie Claude, was es ändern soll, oder bearbeiten Sie die Abfrage selbst.

Beispiel 2: eine Quelle, ein Bildschirm

Sie brauchen keine drei Quellen für etwas Nützliches. Dieser Prompt nutzt nur Search Console und bittet Claude, es klein zu halten.

Using AIdata for superyachtwatch.com: which searches are we close to winning? Build a dashboard of Search Console queries ranking in positions 5 to 15 over the last 28 days, sorted by impressions, with the page that ranks and its click-through rate. Keep it to one screen: a few headline figures, one chart and one table.

Das dauerte etwa fünf Minuten.

Es fand 217 Suchanfragen auf den Positionen 5 bis 15, mit 1.134 Impressionen und zusammen nur 16 Klicks. Die Tabelle lässt sich sortieren und filtern und taugt damit als To-do-Liste: Das sind die Seiten, bei denen ein kleiner Ranking-Gewinn am meisten bringt.

Beispiel 3: Werbeplattformen im direkten Vergleich

Das dritte Beispiel vergleicht Google Ads und Meta Ads, mit GA4 als Schiedsrichter. Es stammt aus dem Konto eines Kunden, deshalb haben wir Claude im Prompt angewiesen, alles wegzulassen, was ihn erkennbar macht. Die Zahlen sind echt. Die Namen von Website, Marke, Konto und Kampagnen wurden zurückgehalten, darum tragen die Kampagnen Buchstaben. Ohne diese Anweisung würde Claude die echten Kampagnennamen anzeigen.

Using AIdata for [client site]: what are we paying for a lead, and which platform earns it? Build a dashboard for the last 30 days comparing Google Ads and Meta Ads: spend, clicks, conversions and cost per conversion by platform and by campaign, with a daily spend trend, next to GA4 sessions and key events from paid traffic. This will be published as an anonymous example, so do not show the site, brand or account name anywhere: title it "Paid media overview", and label campaigns as Campaign A, Campaign B and so on in order of spend. Leave out keywords, search terms, ad copy, landing page URLs and locations. Keep it to one screen.

Auch dieses dauerte etwa fünf Minuten, mit drei Quellen.

Der interessante Teil ist das Feld rechts. Nach den eigenen Zahlen der Plattformen wirkt Meta etwa elfmal günstiger: 19,22 € pro Lead gegenüber 210,13 € bei Google Ads. Zählt man für beide gleich, als Lead-Ereignisse in GA4, dreht sich die Reihenfolge um: 210,13 € für Google Ads und 314,53 € für Meta.

Claude erklärt die Lücke in einer Fußnote. Fast die Hälfte der 180 Meta-Leads sind Formulare auf der Plattform, die nie die Website erreichen, und der Rest wird mit Metas eigener Klick- und View-Attribution gezählt. Keine der beiden Zahlen ist falsch, aber den Unterschied sehen Sie nur, wenn beide Plattformen und Ihre Analytics-Daten an einem Ort liegen.

Dieselbe Anweisung hilft nicht nur bei Blogbeiträgen. Wenn Sie ein Dashboard für einen Pitch oder eine Fallstudie zeigen möchten, bitten Sie Claude, es gleich beim Erstellen zu anonymisieren.

Prompts, die funktionieren

• Stellen Sie eine Frage, bestellen Sie kein Diagramm. „Bei welchen Suchanfragen sind wir kurz vor dem Ziel?“ ergibt ein besseres Dashboard als „Erstelle ein Balkendiagramm der Suchanfragen“.
• Nennen Sie die Property. Beginnen Sie mit „Mit AIdata für ihreseite.de“, damit Claude sofort die richtige wählt.
• Nennen Sie die Quellen, wenn Sie sie kennen. „(Cloudflare)“ oder „(Search Console)“ hinter jedem Teil erspart das Raten.
• Legen Sie die Größe fest. Die beiden Dashboards, die wir auf einen Bildschirm begrenzt haben, brauchten etwa fünf Minuten, eines mit einer Quelle und eines mit drei. Eine offene Anfrage über alle Verbindungen brauchte fünfzehn.

Weitere Prompts zum Ausprobieren

Das sind Ausgangspunkte, die wir hier nicht durchgespielt haben. Setzen Sie Ihre eigene Website ein.

• Was Google Analytics nicht sieht: „Wie viel von unserem Traffic taucht nie in Google Analytics auf? Vergleiche Cloudflare-Besuche mit GA4-Sitzungen Tag für Tag über die letzten 30 Tage und zeige die Lücke in Prozent.“
• Haben unsere Releases etwas verändert: „Haben unsere letzten Releases geholfen oder geschadet? Zeige wöchentliche Commits und Deployments aus GitHub neben Core Web Vitals, Suchklicks und GA4-Sitzungen der letzten 90 Tage.“
• Werden neue Inhalte gefunden: „Zeige die URLs, die in den letzten 60 Tagen zur Sitemap hinzugekommen sind, jeweils mit Impressionen und Klicks in Search Console und Sitzungen in GA4. Hebe Seiten ohne Impressionen hervor.“
• Von den Werbeausgaben zur Pipeline: „Was zahlen wir für einen qualifizierten Lead? Zeige Ausgaben, Klicks und Conversions von Google Ads und Meta Ads neben den in HubSpot angelegten Deals der letzten 90 Tage.“
• Überblick am Montagmorgen: „Was hat sich letzte Woche geändert? Vergleiche die letzten 7 Tage mit den 7 davor: Sitzungen und Schlüsselereignisse nach Kanal, Suchklicks, steigende und fallende Suchanfragen und ob die Core Web Vitals mobil bestanden sind.“

Gut zu wissen

• Dashboards sind zunächst privat. Sie teilen sie über das Menü Share. Claudes Abschlussnotiz zu unserem besagte, dass jede Person, die das Dashboard öffnet, eigenen Zugriff auf die Property braucht. Ein Teammitglied benötigt also seinen eigenen AI Data Stream Connector, um Live-Zahlen zu sehen.
• Ihre Tarifgrenzen gelten weiter. Wenn eine Verbindung oder ein Tarif etwas nicht enthält, schlägt der Aufruf fehl und Claude arbeitet darum herum, wie hier bei den KI-Verweisen von Cloudflare.
• Sie zählen zu Ihrer Claude-Nutzung. Ein Dashboard ist ein langer Vorgang mit vielen Tool-Aufrufen.
• Sie ersetzen keine geplanten Berichte. Für einen Bericht, der jeden Montag in Ihrem Postfach landet, sind Skills und geplante Berichte in AI Data Stream weiterhin das bessere Werkzeug. Dashboards sind für Fragen, die Sie im Blick behalten möchten.

Probieren Sie es mit Ihren eigenen Daten

Wenn Sie den Connector bereits nutzen, öffnen Sie Claude und bitten Sie um ein Dashboard. Wenn AI Data Stream neu für Sie ist, sind es drei Schritte:

1. Registrieren Sie sich kostenlos und verbinden Sie Google Analytics und Search Console.
2. Wechseln Sie zu Pro, wenn Sie den Claude-Connector möchten. Pro bringt außerdem Google Ads, Meta Ads, LinkedIn Ads, Cloudflare und die übrigen Pro-Integrationen.
3. Fügen Sie Ihre persönliche Verbindungs-URL mit der Einrichtungsanleitung zu Claude hinzu und stellen Sie Ihre erste Frage.

Möchten Sie Ihre eigenen Zahlen in einem Dashboard sehen? AI Data Stream kostenlos testen →