Data to AI™ / Copilot/Google Analytics 4
Lassen Sie Content-, Regional- und Produktteams einen Copilot-Agenten in Teams nach Website-Traffic, Seitenaufrufen und neuen Nutzern fragen, statt auf das Analytics-Team zu warten.
Weniger Tokens, bessere Antworten.
Microsoft 365 Copilot
Welcher Kanal hat letzten Monat im Verhältnis zu seinem Traffic die meisten Key Events gebracht?
Organic Search brachte mit 1.446 die meisten Key Events. Email konvertierte am besten, mit 7 Key Events pro 100 Sessions gegenüber 5 bei Paid Search und 3 bei Organic Search.
| Kanal | Sessions | Key Events | Engagement Rate |
|---|---|---|---|
| Organic Search google / organic | 48.200 | 1.446 | 61 % |
| Paid Search google / cpc | 21.500 | 1.075 | 58 % |
| Email newsletter / email | 6.400 | 448 | 72 % |
Sessions werden pro Kanal ohne Page Path Aufschlüsselung erfasst, sodass keine Session doppelt gezählt wird.
Google Analytics 4 misst, wie Menschen Ihre Website und Apps erreichen und nutzen. Dataddo extrahiert einen flexiblen GA4-Datensatz: Wählen Sie aus 184 Standardmetriken und 374 Dimensionen sowie den benutzerdefinierten, die in Ihrer Property definiert sind.
@Web Traffic Welche zehn Page Path Werte haben diese Woche die meisten Screen Page Views hinzugewonnen, und welche davon waren letzte Woche nicht in den Top Ten?
Ein Redaktionsteam erwähnt den Agenten in seinem Teams-Kanal, sodass das Planungsmeeting mit GA4-Zahlen beginnt statt mit einem Screenshot, den jemand am Freitag gemacht hat.
@Web Traffic Zeige New Users und Sessions für mein Country nach Woche in diesem Monat und sage mir, wie sie im Vergleich zum letzten Monat abschneiden.
Country Manager fragen den Agenten in Microsoft 365 Copilot, während sie ihr monatliches Update schreiben, und fügen die Antwort in das Dokument ein, das sie bereits geöffnet haben.
Nutze die dataddo Tools, um Event Count nach Event Name vor und nach dem heutigen Deploy zu vergleichen, und liste jedes Event auf, das nicht mehr feuert.
Ein Entwickler nutzt GitHub Copilot in VS Code im Agent mode und entdeckt ein umbenanntes oder fehlendes Event, bevor das Marketing eine Lücke in seinen Berichten findet.
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.
Stellen Sie Claude, ChatGPT und anderen KI-Tools governte Geschäftsdaten über MCP bereit.
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| Ohne Dataddo |
Mit Dataddo
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Ihr Ergebnis | |
|---|---|---|---|
| Wo gefragt wird | Redakteure und Country Manager bitten das Analytics-Team per E-Mail um Seitenaufrufe oder neue Nutzer und warten Tage auf einen Bericht. | Ein Copilot Studio Agent in Teams und Microsoft 365 Copilot antwortet aus dem GA4 Flow, sobald ihn jemand mit @ erwähnt. | Antworten direkt in Teams |
| Aufschlüsselungen, die zu kurz wirken | Eine Aufteilung nach Land oder Geschlecht in einem Export ergibt weniger als alle Nutzer, und jemand flickt die Lücke von Hand. | Der Agent liest die Zeilen so, wie GA4 sie liefert, wobei Nutzer, die Google nicht zuordnen kann, in der Aufschlüsselung fehlen, sodass sich die Lücke erklären lässt. | Lücken erklärt statt geflickt |
| Mehrere Websites oder Apps | Jede GA4-Property wird einzeln exportiert, und in zusammengeführten Zeilen geht verloren, zu welcher Website sie gehören. | Die Multi-Account-Extraktion, aktiviert durch das Dataddo Solutions team, zieht dieselben Felder aus jeder Property, und Include property ID kennzeichnet jede Zeile. | Jede Zeile einer Property zugeordnet |
| Entwickler prüfen das Tracking | Nach einem Release bitten Entwickler jemanden mit GA4-Zugriff zu bestätigen, dass Events noch feuern, oft erst einen Tag später. | GitHub Copilot in VS Code fragt im Agent mode Event Count nach Event Name über den Server in .vscode/mcp.json ab. | Tracking direkt im Editor geprüft |
| Token-Verbrauch | Copilot verbraucht Tokens, um rohe Google Analytics 4-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 Google Analytics 4-Datensätze, die Marketing-Teams am häufigsten nutzen, mit ihren echten Feldnamen. Copilot fragt sie über die semantische Schicht von Dataddo beim Namen ab.
Läuft nach Ihrem Zeitplan mit einem relativen Datumsbereich. Google braucht 24 bis 72 Stunden, um Daten zu verarbeiten, daher können sich die letzten 3 Tage noch ändern, und die GA4 API erlaubt bis zu 1 Jahr Historie.
Google Analytics 4-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 Google Analytics 4 Quelle mit Feldern wie Page Path, Screen Page Views und New Users ein, verknüpfen Sie sie mit einem Copilot-Ziel oder einem AI Model, fügen Sie dann https://headless.dataddo.com/mcp-data als Model Context Protocol Tool mit OAuth zu einem Copilot Studio Agenten hinzu und veröffentlichen Sie ihn in Microsoft 365 Copilot und Teams.
Die Serverbeschreibung, die Sie in Copilot Studio eingeben, legt fest, wann der Agent Dataddo aufruft. Beschreiben Sie den Server als Quelle für Website-Traffic und Conversions.
Ja. Öffnen Sie nach der Veröffentlichung Channels > Teams and Microsoft Copilot und fügen Sie den Kanal hinzu. Nutzer in Teams erwähnen dann den Agenten und erhalten Antworten aus denselben GA4-Daten.
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 muss ein Org-Admin die MCP-Server in der Copilot-Richtlinie aktivieren.
Google lässt Nutzer weg, die es nicht nach Geschlecht oder Land zuordnen kann, ohne eine Zeile für Unbekannte hinzuzufügen. Summen einer Aufschlüsselung können daher niedriger sein als der Gesamtwert, den Copilot anzeigt.
Ja, über die Multi-Account-Extraktion, die mit dem Dataddo Solutions team eingerichtet wird. Aktivieren Sie Include property ID, damit der Agent erkennt, zu welcher Property jede Zeile gehört.
Google braucht 24 bis 72 Stunden, um GA4-Daten zu verarbeiten. Die Daten erscheinen nach dem Lauf des Flows, und die letzten drei Tage können sich noch ändern, bis Google die Verarbeitung abgeschlossen hat.