Data to AI™ / Copilot/Facebook Public Data
Veröffentlichen Sie einen Agenten zur Wettbewerbsbeobachtung in Teams, damit Marken-, Regional- und Vertriebsteams fragen können, wie Konkurrenzseiten wachsen, bewertet werden und posten, ohne den Chat zu verlassen.
Bessere Antworten, weniger Tokens.
Microsoft 365 Copilot
Wie schneidet unsere Facebook-Seite bei Community und Gesprächsstoff gegenüber zwei Wettbewerbern ab?
Bluebird Roasters hat die größte Community, aber über Kettle & Co wird mehr gesprochen: Der Talking About Count liegt dort bei 4,1 % des Fan Count, bei Bluebird bei 1,6 % und bei unserer Seite bei 2,3 %.
| Name | Fan Count | Talking About Count |
|---|---|---|
| Northwind Coffee (wir) Profile | 48.200 | 1.110 |
| Bluebird Roasters Profile | 93.500 | 1.490 |
| Kettle & Co Profile | 31.800 | 1.300 |
Jede Seite ist eine eigene Quelle mit eigenem Page Identifier; die Profile-Werte stammen aus der letzten Extraktion und werden nicht über die Zeit summiert.
Facebook Public Data liest das öffentliche Profil und die Beiträge jeder Facebook-Seite, die Sie über ihren Page Identifier angeben, auch die von Wettbewerbern. Marketingteams vergleichen damit Reichweite der Community, Posting-Rhythmus und Interaktionen mit anderen Marken.
@Competitor Watch Welcher Wettbewerber hat diese Woche die meisten Posts veröffentlicht, und welcher seiner Beiträge hat bisher den höchsten Shares Count?
Brand Manager fragen den Agenten am Montagmorgen in ihrem Teams-Kanal und schicken der Agentur den Link zum auffälligsten Beitrag vor dem wöchentlichen Statustermin.
@Competitor Watch Vergleiche Overall Star Rating und Check-Ins in Profile für die konkurrierenden Filialseiten, die wir in Prag und Wien verfolgen.
Eine regionale Marketingleiterin fragt Microsoft 365 Copilot vor einem Filial-Review und sieht, wo Wettbewerber in der Nähe besser bewertet oder stärker besucht sind als die lokale Seite.
Lies mit den dataddo-Tools ID, Username, Name und Link aus Profile und erzeuge config/tracked-pages.json für das Wettbewerbs-Dashboard.
Ein Marketing-Entwickler nutzt GitHub Copilot im Agent-Modus von VS Code, damit die Seitenliste des Dashboards genau dem entspricht, was Dataddo tatsächlich extrahiert.
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 | |
|---|---|---|---|
| Wo gefragt wird | Neuigkeiten zur Konkurrenz kommen als monatliches PDF, das Regionalteams selten öffnen und nicht abfragen können. | Der veröffentlichte Agent antwortet in Teams und Microsoft 365 Copilot, sobald jemand @ eingibt und ihn auswählt. | Antworten im täglichen Chat |
| Lokaler Wettbewerb | Filialleiter prüfen Konkurrenzseiten einzeln auf Bewertungen und Besuche, wenn überhaupt. | Profile enthält Overall Star Rating, Check-Ins und Location für jede verfolgte Seite, sodass der Agent sie nach Region vergleicht. | Lokaler Benchmark in einer Frage |
| Wann der Agent Dataddo aufruft | Ein allgemeiner Assistent beantwortet Fragen zur Konkurrenz aus seinen Trainingsdaten, ohne aktuelle Zahlen. | Die Serverbeschreibung, die Sie in Copilot Studio eintragen, sagt, dass Dataddo öffentliche Daten von Facebook-Seiten enthält, sodass solche Fragen eine Abfrage auslösen. | Aktuelle Zahlen statt Erinnerung |
| Markensicherer Umfang | Ad-hoc-Exporte von Social-Daten gehen per E-Mail herum und vermischen öffentliche Konkurrenzzahlen mit internen Kennzahlen. | Der Agent erreicht nur Flows, die in Dataddo mit einem KI-Ziel oder AI Model verbunden sind, interne Kennzahlen, die Sie nie verbinden, bleiben außer Reichweite. | Nur verbundene Flows |
| Token-Verbrauch | Copilot verbraucht Tokens, um rohe Facebook Public Data-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 Public Data-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
|
|---|---|---|
| Posts |
|
Welcher Media Type erzielt auf der Seite eines Wettbewerbers den höchsten Shares Count pro Beitrag? |
| Profile |
|
Welches Overall Star Rating und wie viele Check-Ins zeigen die lokalen Wettbewerberseiten, die wir verfolgen? |
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 für jede verfolgte Seite eine Facebook Public Data-Quelle mit Profile und Posts an und verbinden Sie die Flows 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.
Erstellen Sie ihn in Copilot Studio. Fügen Sie Dataddo Data Access als Model Context Protocol-Tool mit OAuth 2.0 Dynamic discovery hinzu und veröffentlichen Sie den Agenten über Channels in Teams und Microsoft 365 Copilot.
Dass Dataddo öffentliche Profil- und Beitragsdaten von Facebook-Seiten der Konkurrenz enthält, etwa Fan Count, Overall Star Rating und Shares Count. Anhand dieser Beschreibung entscheidet der Agent, wann er Dataddo aufruft.
Overall Star Rating, Check-Ins, Location und Category List Name sind für Seiten von Filialen oder Lokalen nützlich, dazu Fan Count und Followers Count für die Größe der Community.
Ja. Tragen Sie den Dataddo-Server in .vscode/mcp.json ein, starten Sie ihn, melden Sie sich an und nutzen Sie Copilot Chat im Agent mode. Bei Business und Enterprise muss zuerst ein Organisations-Admin MCP-Server in der Copilot-Richtlinie aktivieren.
Ihren eigenen. Autorisieren Sie Facebook Public Data in Dataddo mit einem Facebook-Login, den Zugangsdaten einer Facebook Custom-App oder über das Meta Admin Center. Die verfolgte Seite wird über ihren Page Identifier festgelegt, nicht über Zugangsdaten ihres Inhabers.
