Data to AI™ / Copilot/Instagram Public Data
Lassen Sie Marketing- und Agenturteams einen Teams-Agenten fragen, welche Konkurrenzkonten auf Instagram am meisten posten, am schnellsten wachsen und die stärkste Reaktion erzielen, mit planmäßig aktualisierten Daten.
Bessere Antworten, weniger Tokens.
Microsoft 365 Copilot
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.
@Social Radar Welches verfolgte Konto hat letzte Woche laut Timestamp die meisten Beiträge veröffentlicht, und welcher Beitrag hatte den höchsten Like Count?
Das Social-Team fragt den Agenten jeden Montag im Teams-Kanal, sodass das Wochenmeeting mit dem beginnt, was die Konkurrenz getan hat, statt mit Anekdoten.
@Social Radar Vergleiche Followers Count und durchschnittlichen Comments Count pro Beitrag für unseren Kunden und die drei Wettbewerber, mit denen wir ihn vergleichen.
Ein Account Manager fragt Microsoft 365 Copilot, während er den monatlichen Kundenbericht schreibt, und übernimmt den Vergleich in die Präsentation, ohne eine Tabelle neu zu bauen.
Beschreibe mit den dataddo-Tools Posts und Profile und schreibe einen Loader, der beide über Id verknüpft und den durchschnittlichen Like Count pro Username und Media Type ausgibt.
Ein Marketing-Engineer arbeitet in VS Code mit GitHub Copilot im Agent mode und hält den Code des Wettbewerbs-Dashboards mit den echten Feldnamen im Einklang.
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 | |
|---|---|---|---|
| Wettbewerbs-Updates fürs Team | Eine Person prüft die Konkurrenzprofile auf dem Handy und postet Screenshots in den Team-Chat, die mittags schon veraltet sind. | Jeder in Teams tippt @ und fragt den Agenten, der Posts und Profile aus der letzten geplanten Extraktion liest. | Gemeinsame, aktuelle Sicht |
| Agentur-Reporting | Jeder Kundenbericht braucht vor dem Schreiben eine neue manuelle Zählung der Follower und Likes der Konkurrenz. | Der Agent antwortet aus einer Quelle pro verfolgtem Username, sodass die Benchmark-Tabellen jedes Kunden direkt aus Followers Count und Like Count entstehen. | Berichte ohne Handzählung |
| Wann der Agent Daten abfragt | Ein allgemeiner Assistent beantwortet Fragen zur Konkurrenz aus dem Gedächtnis und rät Followerzahlen. | Die Serverbeschreibung, die Sie in Copilot Studio eingeben, sagt, dass die Daten Instagram-Beiträge und -Profile der Konkurrenz enthalten, sodass solche Fragen eine Dataddo-Abfrage auslösen. | Antworten auf Datenbasis |
| Token-Verbrauch | Copilot 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. Copilot fragt sie über die semantische Schicht von Dataddo beim Namen ab.
| Datensatz | Metriken und Attribute |
Fragen Sie Copilot
|
|---|---|---|
| Posts |
|
Wie viele Beiträge hat jedes verfolgte Konto im letzten Monat pro Woche veröffentlicht, gezählt nach Timestamp? |
| Profile |
|
Welche verfolgten Marken verlinken eine Website im Profil, und was steht in der jeweiligen Biography über ihr Angebot? |
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 Instagram Public Data in Dataddo mit Posts und Profile für jeden verfolgten Username eines Wettbewerbers ein und verbinden Sie es 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 und veröffentlichen Sie den Agenten über Channels in Teams und Microsoft 365 Copilot, wo man ihn per @ aufruft.
So oft, wie Ihr Dataddo-Zeitplan läuft, zum Beispiel täglich. Weder Posts noch Profile nutzen einen Datumsbereich, jeder Lauf holt Profil und Beiträge also so, wie sie in diesem Moment sind, mit aktuellem Like Count und Followers Count.
Ja, wenn Sie beim Anlegen der Profile-Quelle die Spalte dataddo_extraction_timestamp hinzufügen. Jede Zeile hält dann fest, wann sie extrahiert wurde, und wenn die Läufe in Ihrem Ziel erhalten bleiben, vergleicht der Agent den Followers Count zwischen Extraktionsdaten.
Melden Sie sich mit Instagram an, der empfohlenen Option, oder nutzen Sie Meta Admin Center. Das Instagram-Konto, mit dem Sie autorisieren, muss mit einem Facebook-Konto verbunden sein.
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 Organisations-Admin zuerst MCP-Server in der Copilot-Richtlinie aktivieren.
Nur wenn Sie es wie einen Wettbewerber als öffentlichen Username hinzufügen, dann mit denselben öffentlichen Zahlen. Für private Insights Ihrer verwalteten Konten, etwa Reach oder Saves, nutzen Sie den Instagram Organic-Connector.
