So nutzen Sie den Connector für Power BI

Mit dem Connector von LLM Pulse für Power BI laden Sie Ihre Daten zur KI-Sichtbarkeit in Power BI Desktop. Erstellen Sie damit Dashboards zu Erwähnungen, Zitierungen, Erwähnungsrate, Sentiment und Wettbewerbsvergleichen.

Mit dem Connector für Power BI können Sie:

• Ihre Kennzahlen zur KI-Sichtbarkeit in Power BI Desktop laden
• Dashboards zu Erwähnungen, Zitierungen, Erwähnungsrate, Sentiment und Wettbewerbern erstellen und aktualisieren
• Eigene Abfragen für Ihre Daten in LLM Pulse schreiben
• Automatische Aktualisierungen planen, damit Ihre Berichte aktuell bleiben

Dieser Connector ist derzeit ein benutzerdefinierter Connector in der privaten Beta. Sie installieren also eine Connector-Datei in Power BI Desktop, statt LLM Pulse aus der Liste der integrierten Connectors von Microsoft auszuwählen.

Bevor Sie beginnen

Sie benötigen:

• Mindestens den Tarif Scale. Der Connector authentifiziert sich mit einem API-Schlüssel.
• Einen API-Schlüssel von LLM Pulse. Öffnen Sie das Kontomenü unten links in der App, gehen Sie zu API-Schlüssel und erstellen Sie einen Schlüssel, falls Sie noch keinen haben. Schlüssel beginnen mit llmpulse_.
• Power BI Desktop unter Windows. Den benutzerdefinierten Connector richten Sie in Power BI Desktop ein, und dort erstellen Sie auch Ihre Berichte.
• Die Connector-Datei LLMPulse.mez. Laden Sie sie auf der Seite Integrationen in der App herunter (Werkzeuge > Integrationen > Power BI) oder direkt über den Download-Link des Connectors.

Connector installieren

1. Schließen Sie Power BI Desktop.
2. Kopieren Sie LLMPulse.mez in diesen Ordner:

   [Documents]\Microsoft Power BI Desktop\Custom Connectors

1. Öffnen Sie Power BI Desktop.
2. Gehen Sie zu Datei > Optionen und Einstellungen > Optionen > Sicherheit.
3. Wählen Sie unter Datenerweiterungen die nicht empfohlene Option, die das Laden beliebiger Erweiterungen ohne Überprüfung oder Warnung zulässt (in der englischen Oberfläche (Not Recommended) Allow any extension to load without validation or warning), und anschließend OK.
4. Starten Sie Power BI Desktop neu.

Ihre Daten verbinden

1. Öffnen Sie in Power BI Desktop Daten abrufen.
2. Suchen Sie nach LLM Pulse.
3. Wählen Sie den Connector aus und klicken Sie auf Verbinden.
4. Fügen Sie Ihren API-Schlüssel von LLM Pulse ein.
5. Lassen Sie die optionalen Felder leer, damit Ihre Projekte zur Auswahl angezeigt werden.
6. Wählen Sie ein Projekt aus.
7. Wählen Sie Timeseries - last 30 days oder eine der Hilfstabellen aus.

Verfügbare Tabellen

Die aktuelle Beta umfasst:

• Timeseries - last 30 days: Tägliche Kennzahlen nach Datum und Akteur (Ihr Projekt oder ein Wettbewerber)
• Metrics: Zusammenfassende Kennzahlen, Zusammenfassung pro Prompt, Share of Voice, Top-Quellen, Traffic von KI-Crawlern und Zugriffe über KI-Assistenten
• Dimensions: Wettbewerber, Tags/Collections, Prompts, Prompt-Ausführungen, Quellen, Erwähnungen, Zitierungen, Sentiment-Kategorien, Modelle, Länder und Sprachen sowie der Katalog der KI-Bots
• Search Console: Zusammenfassung, Zeitreihe, Top-Suchanfragen und Top-Seiten, sofern Ihr Projekt eine verbundene Property hat
• Citation Intelligence: Gruppen von Zitierungen nach URL, Domain oder Host
• AI Model Insights: Modellzusammenfassung, Positionsverteilung und Verfügbarkeit von Ergebnissen in AI Overviews (in der deutschen Google-Suche: Übersichten mit KI)
• Content and Workflow: KI-Antworten, Sentiment-Einträge, Empfehlungen und Aufgaben im GEO Writer
• Webhooks: Aktive Webhook-Abonnements
• API Endpoint Catalog: Eine Referenztabelle mit allen Endpunkten der REST-API, die dem Connector zur Verfügung stehen

Verfügbare Kennzahlen

Die Zeitreihentabelle enthält:

Feld	Was gemessen wird
mentions	KI-Antworten, die den Akteur erwähnen
citations	KI-Antworten, die den Akteur zitieren
responses	Gesamtzahl der Prompt-Ausführungen
visibility	Anteil der Prompt-Ausführungen, in denen der Akteur vorkommt
aivisibilityscore	Positionsgewichtete Erwähnungsrate
avg_position	Durchschnittliche Zitierungsposition
avgmentionposition	Durchschnittliche Erwähnungsposition
citation_rate	Anteil der Antworten, die den Akteur zitieren
sentimentverypositive	Anteil mit sehr positivem Sentiment
sentiment_positive	Anteil mit positivem Sentiment
sentiment_neutral	Anteil mit neutralem Sentiment
sentiment_negative	Anteil mit negativem Sentiment
sentimentverynegative	Anteil mit sehr negativem Sentiment
net_sentiment	Gesamtbilanz des Sentiments

Eigene Zeiträume und Filter

Für einen eigenen Zeitraum oder Filter erstellen Sie eine leere Abfrage und rufen den Connector direkt auf:

let
    Source = LLMPulse.Contents(
        123,
        90,
        "week",
        "mentions,visibility,citation_rate,ai_visibility_score"
    )
in
    Source

Ersetzen Sie 123 durch Ihre Projekt-ID. Der zweite Wert ist die Anzahl der Tage, der dritte die zeitliche Auflösung: "day", "week" oder "month".

Für Endpunkte, die nicht als Standardtabelle im Navigator erscheinen, verwenden Sie LLMPulse.Table(...):

let
    Source = LLMPulse.Table(
        "/metrics/top_sources",
        [project_id = 123, #"range" = 90, per_page = 100],
        "data"
    )
in
    Source

Für fortgeschrittene Anwendungsfälle können Sie GET- und POST-Endpunkte mit LLMPulse.Api(...) aufrufen:

let
    Source = LLMPulse.Api(
        "/prompts",
        "POST",
        [],
        [project_id = 123, prompts = {"best CRM software"}]
    )
in
    Source

Gut zu wissen

• Prozentwerte verwenden in Power BI eine Skala von 0 bis 1. Eine Erwähnungsrate von 45 % erscheint als 0.45. Dadurch funktioniert die Prozentformatierung von Power BI korrekt.
• Paginierte Navigator-Tabellen laden standardmäßig die ersten 100 Zeilen. Für weitere Seiten verwenden Sie LLMPulse.Table(...) mit page und per_page.
• Der Connector für Power BI führt keine DELETE-Operationen aus. Für destruktive Vorgänge wie das Löschen eines Webhook-Abonnements verwenden Sie direkt die REST-API.
• Der Connector befindet sich in der privaten Beta. Möglicherweise müssen Sie in Power BI Desktop das Laden benutzerdefinierter Connectors zulassen.
• Für die geplante Aktualisierung ist ein Gateway nötig. Da es sich noch nicht um einen zertifizierten, integrierten Connector handelt, setzt die Aktualisierung in Power BI Service das lokale Datengateway voraus, auf dem der Connector installiert ist.

Geplante Aktualisierung

So richten Sie die Aktualisierung in Power BI Service ein:

1. Installieren Sie das lokale Datengateway auf einem Windows-Rechner, der dauerhaft online ist.
2. Kopieren Sie LLMPulse.mez in einen Ordner, den das Dienstkonto des Gateways lesen kann.
3. Aktivieren Sie in der Gateway-App benutzerdefinierte Connectors und wählen Sie diesen Ordner aus.
4. Aktivieren Sie in Power BI Service benutzerdefinierte Connectors für den Gatewaycluster.
5. Erstellen Sie mit dem Connector von LLM Pulse und Ihrem API-Schlüssel eine Datenquelle.
6. Richten Sie für das Semantikmodell die geplante Aktualisierung ein.

Fehlerbehebung

Der Connector wird nicht angezeigt
Prüfen Sie, ob die Datei in [Documents]\Microsoft Power BI Desktop\Custom Connectors liegt, ob die oben beschriebene Sicherheitseinstellung unter Datenerweiterungen ausgewählt ist und ob Power BI Desktop neu gestartet wurde.

Die Authentifizierung schlägt fehl
Prüfen Sie, ob Ihr API-Schlüssel mit llmpulse_ beginnt, nicht widerrufen wurde und zu einem Konto ab Tarif Scale gehört.

Das Diagramm ist leer
Versuchen Sie es mit einem längeren Zeitraum, wechseln Sie von täglicher zu wöchentlicher Auflösung und entfernen Sie einschränkende Filter.

Die geplante Aktualisierung schlägt fehl
Prüfen Sie, ob der Gateway-Rechner online ist, ob die Connector-Datei im Ordner für benutzerdefinierte Connectors des Gateways installiert ist und ob der API-Schlüssel in den Anmeldeinformationen von Power BI Service hinterlegt ist.