Data to AI™ / Copilot/Similarweb
Geben Sie Vertrieb und Marketing einen Agenten in Teams, der beantwortet, wie die Website eines Interessenten oder Wettbewerbers läuft, damit Marktfragen nicht mehr im Postfach eines einzelnen Analysten landen.
Bessere Antworten, weniger Tokens.
Microsoft 365 Copilot
Wie haben sich unser Traffic und Engagement im letzten Monat im Vergleich zu unseren zwei engsten Wettbewerbern entwickelt?
Im letzten Monat hatte ourshop.com 1,42 Mio. Besuche, hinter rivalstore.com mit 2,05 Mio., aber vor shopnext.com. Unsere Bounce Rate war die niedrigste der drei.
| Domain | Visits | Bounce Rate | Pages per Visit |
|---|---|---|---|
| rivalstore.com Monthly Visit Data | 2.050.000 | 48,1 % | 5,2 |
| ourshop.com Monthly Visit Data | 1.420.000 | 41,7 % | 5,9 |
| shopnext.com Monthly Visit Data | 980.000 | 52,3 % | 4,4 |
Monthly Visit Data enthält eine Zeile pro Country. Visits werden daher über die Länder summiert, Bounce Rate und Pages per Visit nach Visits gewichtet.
Similarweb schätzt Website-Traffic und Engagement für Ihre eigene Domain und für Wettbewerber. Dataddo extrahiert Besuche, Absprungrate, Seiten pro Besuch, Besuchsdauer, Länderverteilung und Traffic-Quellen pro Domain, damit das Marketing Websites in natürlicher Sprache vergleichen kann.
@Market Watch Welche Wettbewerber-Domain hat im letzten Monat die meisten Visits hinzugewonnen, und ist ihre Bounce Rate gestiegen oder gesunken?
Produktmarketing fragt den Agenten im wöchentlichen Sync direkt im Teams-Kanal und bespricht die Antwort im Thread, ohne dass jemand Similarweb öffnet.
@Market Watch Erstelle eine Tabelle der fünf Länder mit dem höchsten Share der Visits für unsere Domain, mit Rank und Average Time, für eine Folie.
In Microsoft 365 Copilot erhält eine regionale Vertriebsleiterin die Tabelle beim Vorbereiten eines Partner-Pitches, und die Folie zeigt dieselben Zahlen wie das Marketing.
Beschreibe mit den dataddo-Tools Traffic Sources Overview - Mobile Web und ordne Source Type und Visits unserer Metrik-Konfiguration zu.
In VS Code liest GitHub Copilot im Agent mode echte Feldnamen und Beispielzeilen, sodass ein Marketing-Engineer die Daten in ein Dashboard einbindet, ohne auf einen Export zu warten.
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 | |
|---|---|---|---|
| Wer fragen kann | Nur wer eine Similarweb-Lizenz hat, kann einen Wettbewerber nachschlagen, alle anderen schicken Anfragen und warten. | Der Copilot Studio Agent ist in Teams veröffentlicht, und Kollegen erreichen die extrahierten Similarweb-Daten, indem sie @ eingeben und ihn auswählen. | Marktantworten für das ganze Team |
| Wann der Agent Dataddo aufruft | Ein allgemeiner Assistent beantwortet Traffic-Fragen aus öffentlichen Web-Schnipseln unbekannten Alters. | Die Serverbeschreibung in Copilot Studio weist den Agenten an, Dataddo bei Fragen zu Website-Traffic, Engagement und Wettbewerbern aufzurufen. | Traffic-Fragen nutzen Ihre Daten |
| Abgedeckte Domains | Spontane Abfragen decken nur den Wettbewerber ab, an den gerade jemand denkt, sodass Vergleiche von Monat zu Monat Websites auslassen. | Die beobachtete Liste ergibt sich aus den Similarweb-Quellen, die Sie anlegen, eine pro Domain, sodass jede Antwort dieselbe Auswahl abdeckt. | Ein konstantes Wettbewerberset |
| Monatlicher Marktcheck | Vor jedem Business Review baut ein Analyst den Länder- und Engagement-Vergleich von Grund auf neu. | Monthly Visit Data enthält Visits, Share, Rank, Average Time und Bounce Rate pro Country, bereit für die Zusammenfassung durch den Agenten. | Review-Vorbereitung in Minuten |
| Token-Verbrauch | Copilot verbraucht Tokens, um rohe Similarweb-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 Similarweb-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
|
|---|---|---|
| Visits - all traffic |
|
Wie hoch ist der durchschnittliche wöchentliche Wert für Visits pro Domain im ausgewählten Country? |
| Monthly Visit Data |
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Wie unterscheiden sich Pages per Visit und Average Time je Country für unsere Domain? |
| Average visit duration - all traffic |
|
Steigt oder sinkt die wöchentliche Average Visit Duration für jede Domain? |
| Bounce rate - all traffic |
|
An welchen Tagen zeigt unsere Domain im ausgewählten Country eine Spitze bei der Bounce Rate? |
| Pages per visit - all traffic |
|
Welche Wettbewerber-Domain zeigt im ausgewählten Country die höchsten Pages Per Visit? |
| Traffic Sources Overview - Desktop |
|
Welcher Anteil des Desktop-Traffics je Source Type entfällt auf Organic Visits und welcher auf Paid Visits? |
| Traffic Sources Overview - Mobile Web |
|
Welche Websites erscheinen in den mobilen Traffic-Daten neben unserer Domain? |
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 Similarweb-Quelle mit API-Schlüssel und Datensätzen wie Monthly Visit Data ein 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 hinzu und veröffentlichen Sie den Agenten in Teams und Microsoft 365 Copilot.
Ja. Dataddo wird als MCP Tool an einen Copilot Studio Agenten angebunden. Sobald Sie den Agenten in Microsoft 365 Copilot und Teams veröffentlichen, erreichen Ihre Kollegen die Similarweb-Daten, indem sie ihn mit @ erwähnen.
Schreiben Sie eine klare Serverbeschreibung in Copilot Studio. Sie legt fest, wann der Agent Dataddo aufruft, zum Beispiel nur bei Fragen zu Website-Traffic, Engagement und Wettbewerbs-Benchmarks.
Einen API-Schlüssel, den Sie in Similarweb unter Settings > Account > API, Standard API / Batch API erzeugen. Sie geben ihn einmal in einem Dataddo-Autorisierer ein. Die Dataddo-Dokumentation nennt keinen erforderlichen Similarweb-Tarif.
Ja, über Monthly Visit Data, das eine Zeile pro Country mit Visits, Share und Rank liefert. Die anderen Datensätze nutzen den in der Quelle gesetzten Country-Filter, standardmäßig world.
Ja. Fügen Sie den Dataddo-Server in .vscode/mcp.json hinzu, starten Sie ihn, melden Sie sich an und nutzen Sie Copilot Chat im Agent mode. Bei GitHub Copilot Business und Enterprise muss ein Organisations-Admin zuerst die MCP-Server in der Copilot-Richtlinie aktivieren.
Nein. Der Agent liest Daten, die Dataddo über die semantische Schicht extrahiert hat. Dataddo nimmt nie SQL vom Modell an, und nichts wird an Similarweb zurückgeschrieben.
