Data to AI™ / Claude/Instagram Public Data
Fragen Sie Claude, wie konkurrierende Marken auf Instagram posten und wie ihr Publikum reagiert, mit öffentlichen Profil- und Beitragsdaten, die Dataddo nach Ihrem Zeitplan aktualisiert.
Bessere Antworten, weniger Tokens.
Claude
Wie oft hat jeder Wettbewerber im September gepostet, und wessen Beiträge bekamen die meisten Likes?
@northpeak_coffee hat am seltensten gepostet, aber im Schnitt die meisten Likes pro Beitrag erhalten. @harbor_roasters postete fast täglich, mit etwa einem Drittel der Likes pro Beitrag.
| Username | Posts | Avg Like Count | Avg Comments Count |
|---|---|---|---|
| @northpeak_coffee Posts | 9 | 4.820 | 212 |
| @harbor_roasters Posts | 27 | 1.610 | 48 |
| @bluestone_brew Posts | 14 | 2.370 | 95 |
Beiträge werden nach Timestamp gezählt; Like Count und Comments Count sind die öffentlichen Gesamtwerte zum Zeitpunkt der Extraktion, gemittelt pro Beitrag.
Instagram Public Data liest, was jeder auf einem öffentlichen Instagram-Profil sieht, das Sie per Benutzername angeben, etwa von einem Wettbewerber, einer Vergleichsmarke oder einem Creator: das Profil mit Follower- und Beitragszahlen sowie die Beiträge mit Likes, Kommentaren und Aufrufen. Für private Konten ist der Connector nicht gedacht.
Zähle für jeden verfolgten Username die Posts des letzten Monats nach Timestamp und mittle Like Count und Comments Count pro Beitrag. Sortiere die Konten und erkläre die Unterschiede.
Die Social-Media-Leitung eröffnet das monatliche Marketing-Review mit einer einzigen Tabelle, die Posting-Rhythmus und Publikumsreaktion der Konkurrenzmarken vergleicht, statt mit Screenshots, Profil für Profil gesammelt.
Teile die Posts des Kontos mit dem höchsten durchschnittlichen Like Count nach Media Type auf und zeige, welches Format es am häufigsten nutzt und welches die meisten Kommentare bringt.
Das Content-Team sieht, auf welchen Media Type der führende Wettbewerber setzt und welcher tatsächlich Kommentare bringt, und testet dieses Format im Plan des nächsten Monats mit einem klaren Vergleichswert.
Hole über den dataddo-Server Followers Count und Media Count aus Profile für alle verfolgten Konten und schreibe benchmarks/instagram-competitors.csv mit dem heutigen Datum.
Ein Marketing-Analyst nutzt Claude Code im Reporting-Repository, sodass jeder monatliche Snapshot neben dem Dashboard-Code committet wird und die Diffs zeigen, wer gewachsen 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 | |
|---|---|---|---|
| Wettbewerbsbeobachtung | Jemand öffnet jedes Konkurrenzprofil, überträgt Follower und aktuelle Likes in eine Tabelle und fügt sie in den Chat ein. | Eine Quelle pro verfolgtem Username extrahiert Profile und Posts nach Zeitplan, und Claude liest alle Konten aus denselben Flows. | Kein Abtippen Profil für Profil |
| Posting-Rhythmus | Um zu zählen, wie oft ein Konkurrent postet, muss man durch sein Raster scrollen und Daten anhand von Vorschaubildern schätzen. | Posts enthält den Timestamp jedes Beitrags, sodass Claude die Beiträge pro Woche oder Monat für jedes Konto exakt zählt. | Rhythmus gemessen statt geschätzt |
| Beiträge und Profile verknüpfen | Likes pro Beitrag und Followerzahlen liegen in getrennten Exporten, daher ist der Vergleich von Reaktion und Publikumsgröße Handarbeit. | Die Id in Posts verweist auf die Id in Profile, sodass Claude Likes und Kommentare neben den Followers Count stellt. | Reaktion im Kontext |
| Token-Verbrauch | Claude verbraucht Tokens, um rohe Instagram 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 Instagram Public Data-Datensätze, die Marketing-Teams am häufigsten nutzen, mit ihren echten Feldnamen. Claude fragt sie über die semantische Schicht von Dataddo beim Namen ab.
| Datensatz | Metriken und Attribute |
Fragen Sie Claude
|
|---|---|---|
| Posts |
|
Welcher Media Type erzielt den höchsten durchschnittlichen Like Count pro Beitrag bei den Wettbewerberkonten, die wir verfolgen? |
| Profile |
|
Wie schneiden die verfolgten Wettbewerberprofile beim Followers Count ab, sortiert nach Username? |
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 Instagram Public Data-Quelle an, autorisiert über Instagram oder Meta Admin Center, und geben Sie den Username des öffentlichen Profils an, das Sie verfolgen möchten, mit den Datensätzen Posts und Profile. Verbinden Sie sie mit einem Claude-Ziel oder AI Model und fügen Sie Dataddo Data Access aus dem Konnektor-Verzeichnis von Claude hinzu.
Jedes öffentliche Profil, das Sie per Username angeben, zum Beispiel dataddo_com aus instagram.com/dataddo_com. Für private Konten ist der Connector nicht gedacht. Jede Quelle deckt einen Username ab, legen Sie also eine Quelle pro Wettbewerber an und verbinden Sie alle mit Claude.
Instagram Organic liefert Insights für Konten, die Sie verwalten, etwa Reach, Saves und Follower-Demografie. Instagram Public Data deckt andere öffentliche Profile ab und nur das Öffentliche: Like Count, Comments Count, View Count, Bildtexte und Followerzahlen.
Nicht standardmäßig. Keiner der Datensätze nutzt einen Datumsbereich, jeder Lauf liefert also aktuelle Gesamtwerte. Fügen Sie die Spalte dataddo_extraction_timestamp hinzu und behalten Sie die geplanten Läufe, dann kann Claude den Followers Count zwischen Extraktionsdaten vergleichen.
Ja. Mit Ihrem Claude-Konto angemeldet, lädt Claude Code denselben Dataddo-Connector, sodass Sie Posts und Profile im Terminal abfragen und Benchmark-Dateien direkt in ein Repository schreiben.
Nein. Claude fragt extrahierte Daten über die semantische Schicht nach Entitäts- und Feldnamen ab. Dataddo akzeptiert nie SQL vom Modell, und nichts wird nach Instagram zurückgeschrieben.
Ja. Bei Team und Enterprise fügt ein Owner Dataddo Data Access einmal für die Organisation hinzu, und jedes Mitglied meldet sich mit seinem eigenen Dataddo-Konto an, sodass jede Person nur die Daten sieht, auf die dieses Konto Zugriff hat.
