Data to AI™ / Copilot/Microsoft Ads
Geben Sie dem Such- und Demand-Generation-Team einen Agenten in Teams, der aus Microsoft Advertising-Berichten antwortet, damit Zahlen zu Zielgruppen und Kampagnen nur eine @-Erwähnung entfernt sind.
Bessere Antworten, weniger Tokens.
Microsoft 365 Copilot
Welche Kampagnen haben letzten Monat die meisten Impressionen wegen des Budgets verloren, und waren sie profitabel?
Brand Search verlor 38 % der möglichen Impressionen wegen des Budgets und brachte 6,2 pro eingesetzter Einheit, ist also der klarste Fall für mehr Budget. Generic Search verlor weniger und brachte deutlich weniger.
| Campaign Name | Spend | Impression Lost To Budget Percent | Return On Ad Spend |
|---|---|---|---|
| Brand Search Campaign Performance Report | 4.100 $ | 38 % | 6,2 |
| Generic Search Campaign Performance Report | 9.800 $ | 21 % | 1,9 |
| Performance Max Campaign Performance Report | 6.300 $ | 12 % | 3,4 |
Alle drei Spalten stammen aus einem Campaign Performance Report mit der Zeitaggregation Monthly, die Anteile werden also nicht aus Tageszeilen gemittelt.
Microsoft Advertising (früher Bing Ads) spielt bezahlte Suchkampagnen auf Bing und im Partnernetzwerk von Microsoft aus. Dataddo extrahiert die Berichte, vom Konto und der Kampagne bis hinunter zu Keyword, Suchbegriff und Anzeige, mit den Attributen und Metriken, die Sie für jeden Berichtstyp auswählen.
@Search Team Welche Industry Name- und Job Function Name-Segmente brachten letzten Monat laut Professional Demographics Audience Report die meisten Conversions, und wie viel hat jedes ausgegeben?
Demand-Generation-Manager erwähnen den Agenten im Kanal, statt Berichte zu öffnen, und einigen sich im selben Thread, in dem die Frage gestellt wurde, auf Gebotsanpassungen nach Zielgruppe.
@Search Team Gib mir Spend, Conversions und Return On Ad Spend nach Campaign Name für letzten Monat aus dem Campaign Performance Report, als Tabelle zum Einfügen in PowerPoint.
In Microsoft 365 Copilot liefert der Agent die Kampagnentabelle, während Sie das Review für die Geschäftsleitung vorbereiten, sodass die Folie dieselben Zahlen zeigt, die das Team in Teams besprochen hat.
Beschreibe mit den dataddo-Tools den Keyword Performance Report und ordne Keyword, Clicks, Average Cpc und Quality Score in unserer Metrik-Konfigurationsdatei zu.
In VS Code liest GitHub Copilot im Agent-Modus echte Feldnamen und Beispielzeilen, sodass Marketing-Engineers Microsoft Ads-Daten in interne Tools einbinden, ohne einen neuen Export anzufordern.
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 | |
|---|---|---|---|
| Antworten, wo das Team spricht | Ein Spezialist exportiert Microsoft Advertising-Berichte und postet sie in Teams, und jede Rückfrage wartet auf den nächsten Export. | Der Copilot Studio-Agent beantwortet Fragen zu Kampagnen und Zielgruppen in Teams aus dem geplanten Microsoft Ads-Flow. | Kein Warten auf den Wochenbericht |
| Wann der Agent Dataddo aufruft | Ein allgemeiner Assistent weiß nicht, welche Fragen Suchanzeigendaten brauchen, daher kopieren Mitarbeitende Zahlen von Hand in Prompts. | Die Serverbeschreibung in Copilot Studio weist den Agenten an, Dataddo bei Fragen zu Microsoft Ads-Spend, Conversions und Zielgruppen aufzurufen. | Anzeigenfragen gehen an Anzeigendaten |
| Mehrere Werbekonten | Jedes Werbekonto wird einzeln exportiert und zusammengeführt, bevor jemand sie vergleichen kann. | Eine Microsoft Ads-Quelle kann mehrere Werbekonten umfassen, optional auf eine Kampagne oder Anzeigengruppe eingegrenzt, bevor der Agent sie abfragt. | Ein Agent für alle Konten |
| Token-Verbrauch | Copilot verbraucht Tokens, um rohe Microsoft Ads-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 Microsoft Ads-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
|
|---|---|---|
| Campaign Performance Report |
|
Wie verhalten sich Conversions und Spend nach Campaign Type, einschließlich Performance Max? |
| Keyword Performance Report |
|
Welches Keyword hatte in den letzten vier Wochen den steilsten Anstieg des Average Cpc? |
| Search Query Performance Report |
|
Welches Keyword löst die größte Vielfalt an Search Query-Begriffen aus, und wie viel Spend verbrauchen sie? |
| Ad Performance Report |
|
Welche Texte in Ad Description nennen einen Preis oder Rabatt, und wie schneiden sie ab? |
| Budget Summary Report |
|
Wie verhielt sich der Month To Date Spend letzten Monat zum Monthly Budget jeder Kampagne? |
| Professional Demographics Audience Report |
|
Welche Unternehmen nach Company Name haben letztes Quartal am häufigsten auf unsere Anzeigen geklickt? |
| Geographic Performance Report |
|
Wie verteilt sich der Spend nach State in unseren US-Kampagnen? |
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 Microsoft Ads-Quelle mit Berichtstypen wie dem Campaign Performance Report an und verbinden Sie sie mit einem Copilot-Ziel oder AI Model. Fügen Sie in Copilot Studio https://headless.dataddo.com/mcp-data als Model Context Protocol-Tool mit OAuth 2.0 und Dynamic discovery hinzu und veröffentlichen Sie den Agenten in Teams und Microsoft 365 Copilot.
Ja. Dataddo wird als MCP-Tool an einen Copilot Studio-Agenten angebunden. Nachdem Sie den Agenten in Microsoft 365 Copilot und Teams veröffentlicht haben, erreichen Mitarbeitende die Microsoft Ads-Daten, indem sie @ eingeben und diesen Agenten wählen.
Nicht mit diesem Setup. Hier extrahiert Dataddo die Microsoft Advertising-Berichte, die Sie auswählen, und stellt sie dem Copilot Studio-Agenten per MCP bereit. Dass beide Produkte von Microsoft sind, ändert diesen Schritt nicht.
Schreiben Sie in Copilot Studio eine klare Serverbeschreibung. Sie sagt dem Agenten, wann er Dataddo aufrufen soll, zum Beispiel nur bei Fragen zu Microsoft Ads-Spend, Conversions und Zielgruppen.
Der Agent erreicht jeden Flow und jeden Context, der im angemeldeten Dataddo-Konto mit einem KI-Ziel oder AI Model verbunden ist. Legen Sie Quellen nur mit den Werbekonten an, die ein Team abfragen soll, und verbinden Sie nur diese.
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-Modus. Bei GitHub Copilot Business und Enterprise muss ein Admin zuerst MCP-Server in der Copilot-Richtlinie aktivieren.
Nein. Der Agent liest die von Dataddo extrahierten Microsoft Ads-Daten über die semantische Schicht, und nichts wird zurückgeschrieben. Änderungen an Kampagnen, Geboten und Budgets erfolgen weiterhin in Microsoft Advertising.
