Data to AI™ / Copilot/Facebook Ads
Geben Sie dem Paid-Social-Team einen Agenten in Teams, der Fragen zu Ausgaben, Platzierungen und Zielgruppen aus Meta-Werbedaten beantwortet, damit niemand auf den wöchentlichen Mediabericht warten muss.
Weniger Tokens, bessere Antworten.
Microsoft 365 Copilot
Welche Platzierungen haben letzten Monat den höchsten Kaufwert pro ausgegebenem Dollar gebracht?
Instagram Reels brachten 4,1 Kaufwert pro Ausgabeneinheit, der beste Wert der drei, bei etwa einem Drittel des Budgets. Facebook Feed erhielt mit 3,2 den größten Anteil.
| Platzierung | Spend | Purchase Roas | Ctr |
|---|---|---|---|
| Instagram Reels Platform Position Device Ad Insights | 8.400 $ | 4,1 | 1,32 % |
| Facebook Feed Platform Position Device Ad Insights | 12.600 $ | 3,2 | 1,05 % |
| Instagram Stories Platform Position Device Ad Insights | 5.200 $ | 2,4 | 0,71 % |
Spend und Purchase Roas stammen aus einer einzigen Platzierungs-Aufschlüsselung, die die Facebook Ads API unterstützt, nicht aus separaten, von Hand abgeglichenen Exporten.
Facebook Ads extrahiert die Paid-Performance aus Meta-Werbekonten, vom Konto bis zur einzelnen Anzeige: Ausgaben, Auslieferung, Conversions und ROAS, aufgeschlüsselt nach Platzierung, Gerät, Demografie oder Creative-Asset.
@Paid Social Wie viel hat jede Kampagne gestern laut Facebook Ads Insights ausgegeben, und welche hatte den niedrigsten Cost per purchase?
Account Manager erwähnen den Agenten jeden Morgen im Teamkanal, statt sich in jedes Werbekonto einzuloggen, und besprechen die Ausreißer direkt im Thread.
@Paid Social Teile den Spend des letzten Monats nach Publisher Platform und Platform Position auf, mit Purchase Roas, als Tabelle, die ich in PowerPoint einfügen kann.
In Microsoft 365 Copilot liefert der Agent eine Platzierungstabelle, während Sie den monatlichen Kundenbericht schreiben, sodass die Folie dieselben Zahlen nutzt, die das Team in Teams gesehen hat.
Nutze die dataddo Tools, um Facebook Ads Insights zu beschreiben, und ordne Spend, Impressions und CTR in unserer Metrik-Konfigurationsdatei zu.
In VS Code liest GitHub Copilot im Agent mode echte Feldnamen und Beispielzeilen, sodass Marketing-Engineers interne Tools bauen, ohne darauf zu warten, dass ihnen jemand einen Export schickt.
Data to AI™ ist während der privaten Vorabversion kostenlos. Wir nehmen Teams in Wellen auf und entwickeln das Produkt mit ihrem Feedback weiter. Zum Launch wird es so abgerechnet wie die KI-Assistenten, die Ihr Team bereits nutzt. 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 | |
|---|---|---|---|
| Antworten im Teamkanal | Der Media Buyer exportiert Ads-Manager-Berichte, teilt sie in Teams, und jede Folgefrage wartet auf den nächsten Export. | Der Copilot Studio Agent sitzt im Teams-Kanal und beantwortet Fragen zu Ausgaben und Platzierungen aus dem geplanten Facebook Ads Flow. | Kein Warten auf den Mediabericht |
| Viele Werbekonten | Agenturen wiederholen denselben Export für jedes Kunden-Werbekonto und führen die Dateien zusammen, bevor jemand sie vergleichen kann. | Die Multi-Account-Extraktion, aktiviert durch das Dataddo Solutions team, zieht dieselben Datensätze aus jedem Werbekonto in eine Quelle. | Ein Agent, alle Konten |
| Wann der Agent Dataddo aufruft | Ein allgemeiner Assistent weiß nicht, welche Fragen Meta-Werbedaten brauchen, also fügen die Leute Zahlen von Hand in Prompts ein. | Die Serverbeschreibung in Copilot Studio weist den Agenten an, Dataddo bei Fragen zu Paid-Social-Ausgaben, ROAS und Platzierungen aufzurufen. | Werbefragen landen bei Werbedaten |
| Token-Verbrauch | Copilot verbraucht Tokens, um rohe Facebook 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 Facebook Ads-Datensätze, die Marketing-Teams am häufigsten nutzen, mit ihren echten Feldnamen. Copilot fragt sie über die semantische Schicht von Dataddo beim Namen ab.
Liste kuratierter Datasets
Fehlt ein Dataset, eine Kennzahl oder ein Attribut?
Sag uns, was fehlt, und wir fügen es dem Connector hinzu.
Läuft nach Ihrem Zeitplan mit einem relativen Datumsbereich, der sich bei jedem Lauf weiterbewegt. Die Facebook Ads API liefert bis zu 37 Monate Historie, geladen in Paketen von bis zu 90 Tagen.
Facebook Ads-Konnektor →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 →Richten Sie in Dataddo eine Facebook Ads Quelle mit Facebook Ads Insights und Platform Position Device Ad Insights ein und verknüpfen Sie sie mit einem Copilot-Ziel oder einem AI Model. Fügen Sie in Copilot Studio https://headless.dataddo.com/mcp-data als Model Context Protocol Tool mit OAuth 2.0 hinzu und veröffentlichen Sie den Agenten dann in Teams und Microsoft 365 Copilot.
Ja, Dataddo wird als MCP-Tool an einen Copilot Studio Agenten angebunden. Nach der Veröffentlichung in Microsoft 365 Copilot und Teams erreichen die Nutzer die Facebook Ads Daten, indem sie diesen Agenten mit @ erwähnen.
Schreiben Sie in Copilot Studio eine klare Serverbeschreibung. Sie legt fest, wann der Agent Dataddo aufruft, zum Beispiel nur bei Fragen zu Paid-Social-Ausgaben, ROAS und Platzierungen.
Der Agent erreicht jeden Flow oder Context, der im angemeldeten Dataddo-Konto mit einem KI-Ziel oder AI Model verknüpft ist. Verknüpfen Sie nur die Facebook Ads Flows, die dieses Team abfragen soll.
Ja. Fügen Sie den Dataddo-Server zu .vscode/mcp.json hinzu, starten Sie ihn, melden Sie sich an und nutzen Sie Copilot Chat im Agent mode. Bei Business und Enterprise aktiviert ein Admin zuerst die MCP-Server in der Copilot-Richtlinie.
Tägliche Reach-Werte lassen sich nicht addieren, weil jeder Tag eindeutige Personen zählt. Extrahieren Sie eine wöchentliche Aufschlüsselung in einer eigenen Quelle und einem eigenen Flow und verweisen Sie den Agenten auf diese Daten.
Nein. Der Agent liest Facebook Ads Daten, die Dataddo extrahiert hat, und beantwortet Fragen dazu. Budget- und Statusänderungen erfolgen weiterhin im Meta Ads Manager.