Data to AI™ / Copilot/TikTok
Lassen Sie das Social-Team einen Copilot-Agenten in Teams nach Video-Reichweite, Wiedergabezeit und Follower-Wachstum auf TikTok fragen, statt jeden Montag Analytics herunterzuladen.
Weniger Tokens, bessere Antworten.
Microsoft 365 Copilot
Wie haben sich unsere TikTok-Follower im September Woche für Woche entwickelt, und wann haben wir die meisten verloren?
Das Konto gewann in vier Wochen netto 6.210 Follower. Die Verluste erreichten in der Woche ab 8. Sep. mit 1.150 ihren Höhepunkt, und vom 22. bis 28. Sep. war mit netto 2.500 die stärkste Woche.
| Woche | Daily New Followers | Daily Lost Followers | Daily Total Followers |
|---|---|---|---|
| 1.-7. Sep. Profile Daily Insights | 1.840 | 420 | 1.420 |
| 8.-14. Sep. Profile Daily Insights | 2.310 | 1.150 | 1.160 |
| 15.-21. Sep. Profile Daily Insights | 1.520 | 390 | 1.130 |
| 22.-28. Sep. Profile Daily Insights | 2.960 | 460 | 2.500 |
Daily Total Followers ist die tägliche Nettoveränderung der Follower, nicht die Follower-Zahl, und wird daher pro Woche summiert.
TikTok Organic extrahiert organische Insights aus einem TikTok Business Konto: tägliche Profilaktivität, Aufschlüsselungen der Follower-Zielgruppe sowie Reichweite, Wiedergabezeit, Retention, Traffic-Quellen und Kommentare pro Video.
@TikTok pulse Welche Videos haben letzte Woche die meisten New Followers und Profile Views gebracht, und welche Caption hatte jedes davon?
Der Agent sitzt im Kanal des Social-Teams, sodass jeder vor dem Standup die Gewinner der letzten Woche prüfen kann, direkt aus Video Lifetime Insights statt aus gesammelten Screenshots.
@TikTok pulse Welcher Percentage-Anteil der Aufrufe kam bei unseren fünf Videos mit der höchsten Reach aus jeder Impression Source?
In Microsoft 365 Copilot sieht die Content-Leitung anhand von Video Lifetime Traffic Sources, welche Impression Source Werte den stärksten Videos Aufrufe bringen, und passt den Postingplan an.
Nutze die dataddo Tools, um Video Lifetime View Retention abzufragen, und prüfe unsere Drop-off-Berechnung in src/metrics/retention.ts.
Ein Marketing-Engineer nutzt GitHub Copilot im Agent mode in VS Code, um die echte Retention pro Second mit dem Dashboard-Code zu vergleichen, ohne eine CSV ins Repository zu kopieren.
Data to AI™ ist während der privaten Vorabversion kostenlos. Wir nehmen Teams in Wellen auf und entwickeln das Produkt mit ihrem Feedback weiter. Zum Launch wird es so abgerechnet wie die KI-Assistenten, die Ihr Team bereits nutzt. Sie brauchen individuelle Verträge oder Mengenpreise? Sprechen Sie mit uns über Enterprise.
Stellen Sie Claude, ChatGPT und anderen KI-Tools governte Geschäftsdaten über MCP bereit.
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Wir haben ein Zahlungsmodell, das zu Ihnen passt
| Ohne Dataddo |
Mit Dataddo
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Ihr Ergebnis | |
|---|---|---|---|
| Die Zahlen in Copilot bringen | Jemand lädt jeden Montag TikTok Analytics herunter und postet Screenshots der Follower- und Videozahlen in den Teamkanal. | Der Copilot Studio Agent liest Profile Daily Insights und Video Lifetime Insights aus Dataddo, sobald ein Kollege ihn erwähnt. | Kein Montags-Export |
| Mehrere Markenprofile | Jedes TikTok Business Konto wird einzeln exportiert und dann in einer Tabelle zusammengeführt, bevor jemand Marken vergleichen kann. | Die Multi-Account-Extraktion sammelt denselben Datensatz aus jedem Profil, auf das Sie Zugriff haben, sodass ein Agent für alle antwortet. | Alle Profile in einem Agenten |
| Wann der Agent Dataddo aufruft | Eine allgemeine Copilot-Antwort zu TikTok stützt sich auf öffentliches Wissen, nicht darauf, wie Ihr eigenes Konto abgeschnitten hat. | Die Serverbeschreibung in Copilot Studio weist den Agenten an, Dataddo bei Fragen zu TikTok-Videos und Followern aufzurufen, sodass die Antworten aus Ihren Daten stammen. | Antworten aus Ihrem Konto |
| Token-Verbrauch | Copilot verbraucht Tokens, um rohe TikTok-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 TikTok-Datensätze, die Marketing-Teams am häufigsten nutzen, mit ihren echten Feldnamen. Copilot fragt sie über die semantische Schicht von Dataddo beim Namen ab.
Liste kuratierter Datasets
Fehlt ein Dataset, eine Kennzahl oder ein Attribut?
Sag uns, was fehlt, und wir fügen es dem Connector hinzu.
Läuft nach dem von Ihnen festgelegten Zeitplan. Nur Profile Daily Insights liest ein relatives Fenster wie gestern; die Video- und Zielgruppen-Datensätze sind Lifetime-Momentaufnahmen. Hängen Sie sie daher mit dataddo_extraction_timestamp an, um Veränderungen zu verfolgen.
TikTok-Konnektor →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 →Erstellen Sie in Dataddo eine TikTok Organic Quelle mit Datensätzen wie Video Lifetime Insights und Profile Daily Insights und verknüpfen Sie sie mit einem Copilot-Ziel oder einem 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 dann in Teams.
Ja. Dataddo extrahiert TikTok-Daten nach Zeitplan, und ein Copilot Studio Agent liest sie über das MCP-Tool Dataddo Data Access. Sie fügen nur das Tool hinzu, melden sich an und veröffentlichen.
Ja. Video Lifetime Audience by Type, Country, City und Gender liefern einen Percentage-Wert pro Ausprägung für jede Video ID, sodass der Agent die Zuschauer hinter einem bestimmten Video beschreiben kann.
Profile Lifetime Audience Datensätze nach Alter, Geschlecht, Stadt und Land sind nur für TikTok-Konten mit mindestens 100 Followern verfügbar.
Video-Datensätze sind Lifetime-Momentaufnahmen. Hängen Sie sie mit der Spalte dataddo_extraction_timestamp an, dann kann der Agent die Momentaufnahme eines Tages mit der eines anderen vergleichen.
Ja. Tragen Sie die Dataddo-URL in .vscode/mcp.json ein, starten Sie den Server, melden Sie sich an und nutzen Sie Copilot Chat im Agent mode. Bei Business und Enterprise aktiviert ein Admin zuerst die MCP-Server in der Copilot-Richtlinie.
Die Serverbeschreibung, die Sie in Copilot Studio schreiben, legt fest, wann der Agent Dataddo aufruft. Nennen Sie dort TikTok-Videos und Follower, damit diese Fragen eine Abfrage auslösen.