Data to AI™ / Copilot/Apple Search Ads
Veröffentlichen Sie in Teams einen Copilot Studio Agenten, der Fragen zu Ausgaben, Kampagnenauslieferung und Budgets in Apple Search Ads beantwortet, damit Marketing und Finanzen nicht mehr auf den nächsten Export warten.
Bessere Antworten, weniger Tokens.
Microsoft 365 Copilot
Welche Länder brachten im letzten Monat Installationen zu den niedrigsten Kosten?
Kanada hatte mit 1,84 $ die niedrigsten Kosten pro Installation, bei einem Drittel der Ausgaben für Großbritannien. Die USA erhielten mit 2,61 $ pro Installation den größten Teil des Budgets.
| Country Or Region | Local Spend Amount | Total Installs | Total Avg CPI Amount |
|---|---|---|---|
| CA Report Campaigns | 3.120 $ | 1.696 | 1,84 $ |
| GB Report Campaigns | 9.480 $ | 4.190 | 2,26 $ |
| US Report Campaigns | 21.700 $ | 8.314 | 2,61 $ |
Die Zahlen stammen aus Report Campaigns mit Group By nach Country Or Region und monatlicher Aufschlüsselung, bei Apple in UTC abgefragt.
Apple Search Ads bewirbt iOS-Apps in den Suchergebnissen des App Store. Dataddo extrahiert drei Datasets: Campaigns mit Budgets und Auslieferungsstatus, Report Campaigns mit Ausgaben, Taps, Installationen und Kosten pro Installation nach Tag, Land oder Gerät sowie Targeting Keywords Find mit den Geboten und Keyword-Optionen einer Kampagne.
@App Ads Desk Welche Kampagnen haben Status aktiviert, aber einen Serving Status ungleich running? Zeigen Sie Name und Serving State Reasons.
Jeden Morgen fragt jemand aus dem App-Marketing den Agenten in Teams. Eine Kampagne, die über Nacht aufgehört hat auszuliefern, fällt auf, bevor sie einen Tag an Installationen kostet.
@App Ads Desk Summe von Local Spend Amount je Campaign Name für den letzten Monat aus Report Campaigns, mit Local Spend Currency.
Der Controller fragt Microsoft 365 Copilot während des Monatsabschlusses und gleicht die Summen mit der Apple-Rechnung ab, ohne das Marketing um eine Tabelle zu bitten.
Lesen Sie mit den dataddo-Tools Campaigns und erzeugen Sie eine JSON-Datei, die jede Id auf Name, Daily Budget Amount und Start Time für unser internes Dashboard abbildet.
Ein Entwickler nutzt GitHub Copilot im Agent mode in VS Code, um die Kampagnendatei des Dashboards mit dem abzugleichen, was in Apple Search Ads live ist.
Data to AI™ wird pro Nutzerplatz abgerechnet, wie die KI-Assistenten, die Ihr Team bereits nutzt, mit ~25 % Rabatt bei jährlicher Abrechnung. Sie brauchen individuelle Verträge oder Mengenpreise? Sprechen Sie mit uns über Enterprise.
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| Ohne Dataddo |
Mit Dataddo
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Ihr Ergebnis | |
|---|---|---|---|
| Morgendlicher Kampagnencheck | Jemand aus dem Marketing meldet sich im Apple Search Ads Dashboard an und öffnet die Kampagnen einzeln, um zu sehen, ob sie noch ausgeliefert werden. | Der Teams-Agent liest Serving Status und Serving State Reasons aus Campaigns und listet die Kampagnen auf, die Aufmerksamkeit brauchen. | Gestoppte Kampagnen täglich erkannt |
| Ausgaben für den Abschluss | Die Finanzabteilung fragt per E-Mail nach den Werbeausgaben des Monats und wartet auf einen Export, der nach dem geplanten Abschluss kommt. | Der Controller fragt Microsoft 365 Copilot nach Local Spend Amount je Kampagne und Monat direkt aus Report Campaigns. | Ausgaben zum Monatsende bereit |
| Wer entscheidet über die Abfrage | Ein allgemeiner Chat-Assistent weiß nicht, wo die Werbedaten liegen, und antwortet mit Vermutungen oder alten Uploads. | Die Serverbeschreibung in Copilot Studio sagt, dass Dataddo Apple Search Ads Kampagnen und Berichte enthält, sodass Fragen zu Ausgaben und Installationen eine Abfrage auslösen. | Fragen landen bei echten Daten |
| Token-Verbrauch | Copilot verbraucht Tokens, um rohe Apple Search Ads-Spalten zu erkunden, Zeilen zu sichten und neu anzusetzen, bis die Daten verstanden sind. | Felddefinitionen und Beziehungen werden vorab geliefert, sodass das Modell die Erkundung überspringt und direkt antwortet. | Weniger Tokens pro Antwort |
| Antwortqualität | Anfällig für falsche Joins, erfundene Felder und schwer überprüfbare Zahlen. | Antworten auf Basis definierter Felder. Im Dataddo-Benchmark wurden 78,5 % der Fragen korrekt beantwortet, gegenüber 65,5 % mit einfachen CSV-Dateien. | Bessere Antworten |
Die Apple Search Ads-Datensätze, die Marketing-Teams am häufigsten nutzen, mit ihren echten Feldnamen. Copilot fragt sie über die semantische Schicht von Dataddo beim Namen ab.
| Datensatz | Metriken und Attribute |
Fragen Sie Copilot
|
|---|---|---|
| Report Campaigns |
|
Welcher Campaign Name hatte letzte Woche den höchsten Local Spend Amount, und wie viele Total Installs brachte er? |
| Campaigns |
|
Welche Kampagnen haben den Status pausiert, obwohl ihr Budget Amount noch nicht ausgegeben ist? |
| Targeting Keywords Find |
|
Welche Keyword-Gebote wurden laut Modification Time kürzlich geändert? |
Wir haben 43 vorab registrierte Fragen zu drei echten Datensätzen gestellt - Google Search Console, HubSpot-Deals und Google Ads - und dieselben Zeilen auf vier Arten an dasselbe Modell geliefert. Nur die Datenschicht hat sich geändert.
der Fragen richtig beantwortet - der beste der vier getesteten Bereitstellungswege
weniger selbstsicher falsche Antworten - 14,0 % der Durchläufe gegenüber 24,0 % und 26,3 %
mehr richtige Antworten bei unübersichtlichen CRM-Daten - besser bei 8 Fragen, bei keiner schlechter
Dasselbe Modell, dieselben Prompts und dieselben Zeilen in jeder Bedingung; 759 bewertete Durchläufe, Referenzantworten vor dem ersten Durchlauf festgelegt. Allein bei Google Search Console schnitten dokumentierte CSV-Dateien genauso gut ab wie Data to AI™ - der Vorteil entsteht bei unübersichtlicheren Daten wie HubSpot-Deals.
Benchmark lesen →Legen Sie in Dataddo eine Apple Search Ads Quelle mit Campaigns und Report Campaigns an und verknüpfen Sie sie mit einem Copilot-Ziel oder AI Model. Fügen Sie in Copilot Studio ein Model Context Protocol Tool für https://headless.dataddo.com/mcp-data mit OAuth 2.0 Dynamic discovery hinzu und veröffentlichen Sie den Agenten in Teams und Microsoft 365 Copilot.
Über einen Copilot Studio Agenten. Fügen Sie Dataddo Data Access als Model Context Protocol Tool mit OAuth 2.0 Dynamic discovery hinzu, melden Sie sich an und veröffentlichen Sie den Agenten in Teams und Microsoft Copilot. Danach tippen Nutzer @ und wählen den Agenten.
Nennen Sie die enthaltenen Daten, etwa Apple Search Ads Kampagnen, Budgets, Auslieferungsstatus, Ausgaben, Taps, Installationen und Keyword-Gebote. Der Agent entscheidet anhand dieser Beschreibung, wann eine Frage eine Dataddo-Abfrage braucht.
Report Campaigns enthält Local Spend Amount zusammen mit Local Spend Currency, und Campaigns enthält Budget Amount Currency. Bitten Sie den Agenten, die Währungsspalte anzuzeigen, damit Summen verschiedener Konten nicht vermischt werden.
Ja. Fügen Sie den Dataddo-Server in .vscode/mcp.json hinzu, starten Sie ihn, melden Sie sich an und nutzen Sie Copilot Chat im Agent mode. Bei GitHub Copilot Business und Enterprise muss ein Organisations-Admin zuerst MCP-Server in der Copilot-Richtlinie aktivieren.
Nur für Kampagnen, die Sie extrahieren. Targeting Keywords Find wird für eine Campaign Id pro Quelle eingerichtet, legen Sie also je abzudeckender Kampagne eine Quelle an oder fragen Sie jede Kampagne einzeln ab.
Nur, wenn Sie sie extrahieren. Campaigns enthält Client Name, Buyer Name, Buyer Email und Buyer Contact Email; entfernen Sie die Haken in der Attributliste beim Anlegen der Quelle, dann sieht der Agent sie nie.
