Data to AI™ / Copilot/LinkedIn Organic
Lassen Sie Kommunikations- und Social-Teams einen Agenten in Teams fragen, wie der gestrige Beitrag ankam, wie sich die Interaktion entwickelt und welche Videos angesehen werden, mit aktuellen LinkedIn-Daten.
Bessere Antworten, weniger Tokens.
Microsoft 365 Copilot
Welche unserer Unternehmensseiten hat im September die meisten Follower gewonnen, und wie viel davon war bezahlt?
Die drei Seiten gewannen im September 2.090 Follower. Northwind Group legte mit 1.240 am stärksten zu, 31 % davon kamen aus Paid Follower Gain; die Karriereseite wuchs fast ausschließlich organisch.
| Organization Name | Organic Follower Gain | Paid Follower Gain |
|---|---|---|
| Northwind Group Company Daily Follower Metrics | 860 | 380 |
| Northwind Careers Company Daily Follower Metrics | 540 | 12 |
| Northwind Labs Company Daily Follower Metrics | 290 | 8 |
Organic Follower Gain und Paid Follower Gain bleiben getrennt, so wie LinkedIn sie meldet, gelesen mit monatlicher Granularität pro Unternehmensseite.
LinkedIn Organic umfasst die LinkedIn-Unternehmensseiten, die Sie verwalten: Follower pro Tag und nach Zielgruppensegment, Seitenaufrufe, Interaktionen mit Seite und Beiträgen sowie Videoanalysen. Dataddo extrahiert sie pro Unternehmensseite, damit das Marketing in natürlicher Sprache nach Zielgruppenwachstum und Content-Performance fragen kann. Bezahlte Kampagnen deckt ein eigener Konnektor ab, LinkedIn Ads.
@Page Pulse Wie hat unser Launch-Beitrag seit Created At abgeschnitten? Zeige Impression Count, Like Count, Comment Count und Share Count.
Der Kommunikationsmanager fragt am Morgen nach dem Launch im Kommunikationskanal, und das Update für die Geschäftsleitung nennt echte Zahlen statt eines Bauchgefühls.
@Page Pulse Liste für die Videobeiträge dieses Monats Post ID mit dem Value für VIDEO_VIEW und TIME_WATCHED auf, sortiert nach Wiedergabezeit.
Das interne Videoteam prüft in Microsoft 365 Copilot, welche Formate tatsächlich angesehen werden, bevor es den nächsten Dreh bucht.
Beschreibe mit den dataddo-Tools Company Daily Engagement Metrics und erzeuge einen TypeScript-Typ für die Felder, einschließlich Unique Impressions Counts und Engagement.
Ein Webentwickler nutzt GitHub Copilot im Agent mode, um das interne Social-Dashboard passend zum echten LinkedIn-Organic-Schema typisiert zu halten.
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 | |
|---|---|---|---|
| Beitragsergebnisse für die Geschäftsleitung | Eine Social-Managerin öffnet die LinkedIn-Seitenanalyse, kopiert die Zahlen eines Beitrags in eine E-Mail und verschickt sie am nächsten Tag. | Jede Person im Kommunikationskanal fragt den Agenten in Teams, der Post Lifetime Engagement Metrics aus der letzten geplanten Extraktion liest. | Ergebnisse auf Zuruf |
| Interaktionstrend | Die wöchentliche Interaktion wird aus Tagesexporten von Hand nachgebaut, und die Trendlinie unterscheidet sich von Präsentation zu Präsentation. | Company Daily Engagement Metrics bietet tägliche oder monatliche Granularität, sodass der Agent Wochen- und Monatstrends aus denselben Daten beantwortet. | Ein einheitlicher Interaktionstrend |
| Video-Performance | Aufrufe und Wiedergabezeit werden Beitrag für Beitrag geprüft, und das Studio sieht nie, welches Format die Aufmerksamkeit hält. | Video Analytics liefert eine Zeile pro Beitrag und Metric Type, etwa VIDEO_VIEW, VIEWER und TIME_WATCHED, die der Agent vergleicht. | Videoformate verglichen |
| Token-Verbrauch | Copilot verbraucht Tokens, um rohe LinkedIn Organic-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 LinkedIn Organic-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
|
|---|---|---|
| Company Daily Follower Metrics |
|
Welcher Anteil der neuen Follower kam in jedem Monat dieses Jahres auf unserer Hauptseite aus Paid Follower Gain? |
| Company Daily Engagement Metrics |
|
Wie hoch war das monatliche Engagement jeder Organization Name in den letzten sechs Monaten? |
| Company Daily Views Metrics |
|
In welchen Wochen gab es die meisten Overview Page Views, und folgten die Life At Page Views demselben Muster? |
| Company Lifetime Follower Metrics by Seniority |
|
Wie unterscheidet sich der Seniority-Mix der Follower zwischen den einzelnen Organization Name, die wir betreuen? |
| Company Lifetime Follower Metrics by Function |
|
Passen unsere Follower nach Function Name zu den Einkäuferfunktionen, die unsere Kampagnen erreichen sollen? |
| Post Lifetime Engagement Metrics |
|
Welche zehn Beiträge erhielten seit Januar den höchsten Comment Count und Share Count? |
| Posts Metadata |
|
Welcher Author hat in diesem Quartal die meisten Beiträge auf unserer Unternehmensseite veröffentlicht? |
| Video Analytics |
|
Welche Videos haben die meisten Personen erreicht, gemessen am Metric Type VIEWER? |
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 LinkedIn-Organic-Quelle mit Post Lifetime Engagement Metrics, Company Daily Engagement Metrics und Video Analytics an und verbinden Sie sie 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 einen Agenten in Copilot Studio, fügen Sie Dataddo Data Access als Model-Context-Protocol-Tool mit OAuth 2.0 Dynamic discovery hinzu und veröffentlichen Sie ihn über Channels in Teams und Microsoft 365 Copilot.
Aus der Serverbeschreibung, die Sie in Copilot Studio eingeben. Schreiben Sie, dass sie Follower, Aufrufe, Beiträge und Videoanalysen der Unternehmensseite enthält, damit solche Fragen einen Dataddo-Aufruf auslösen.
Die Personen, für die Sie den Agenten veröffentlichen. In Teams oder Microsoft 365 Copilot tippen sie @ und wählen ihn aus, und der Agent antwortet aus den in Dataddo verbundenen LinkedIn-Organic-Flows.
Video Analytics unterstützt vier Werte für Metric Type: VIDEO_VIEW, VIEWER, TIME_WATCHED und TIME_WATCHED_FOR_VIDEO_VIEWS. Welche davon extrahiert werden, legen Sie beim Anlegen der Quelle fest.
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 zuerst ein Organisations-Admin MCP-Server in der Copilot-Richtlinie aktivieren.
