Data to AI™ / Copilot/X Ads
Geben Sie dem Social-Media-Team einen Agenten in Teams, der Fragen zu Ausgaben, Follower-Wachstum und Kampagnenenden in X Ads beantwortet, damit sich niemand für eine schnelle Zahl in den Ads Manager einloggen muss.
Bessere Antworten, weniger Tokens.
Microsoft 365 Copilot
Welche X Ads-Kampagnen hatten letzte Woche die günstigsten Link-Klicks?
Spring Webinar Promo hatte mit 0,41 $ pro Klick die günstigsten Link-Klicks, bei weniger als einem Viertel der Ausgaben. Brand Awareness Q2 erhielt das meiste Budget, kostete aber 1,12 $ pro URL Click.
| Campaign Name | Spend | URL Clicks | Impressions |
|---|---|---|---|
| Spring Webinar Promo Campaign Analytics | 1.230 $ | 3.000 | 184.500 |
| Product Launch Retarget Campaign Analytics | 2.050 $ | 3.420 | 142.800 |
| Brand Awareness Q2 Campaign Analytics | 4.480 $ | 4.000 | 611.200 |
Spend ist Billed Charge Local Micro geteilt durch 1.000.000, in der Währung des Werbekontos, für Platzierungen direkt auf X.
X Ads (früher Twitter Ads) extrahiert bezahlte und organische Leistungsdaten aus einem X-Werbekonto: Ausgaben und Interaktionen pro Kampagne, Ergebnisse gesponserter Posts mit Web-Conversions und vollständig angesehenen Videos, Post-Texte sowie Budgets und Status der Kampagnen.
@Social Ads Wie viel hat jeder Campaign Name gestern in Campaign Analytics ausgegeben, und wie viele URL Clicks und Follows kamen dabei heraus?
Das Social-Team fragt den Agenten jeden Morgen im Teams-Kanal und bespricht Ausreißer im Thread, statt dass eine Person den X Ads Manager öffnet und einen Screenshot postet.
@Social Ads Gib mir eine Tabelle mit Impressions, Engagements, Follows und Replies aus Account Analytics für jeden verfügbaren Tag dieses Monats.
In Microsoft 365 Copilot liefert der Agent die Tabelle, während Sie den monatlichen Social-Bericht in PowerPoint schreiben, mit denselben Zahlen, die das Team in Teams gesehen hat.
Beschreibe mit den dataddo-Tools Campaigns und erzeuge einen JSON-Kalender mit Name, Start Time, End Time und Entity Status für unser internes Planungstool.
Ein Marketing-Engineer nutzt GitHub Copilot im Agent-Modus in VS Code, sodass das Planungstool die echten Daten der X Ads-Kampagnen ohne manuellen Export zeigt.
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 | |
|---|---|---|---|
| Schnelle Zahlen in Teams | Nur eine Person hat Zugriff auf den X Ads Manager, also wartet jede Ausgabenfrage im Kanal, bis sie sich einloggt und eine Zahl einfügt. | Der Copilot Studio-Agent beantwortet in Teams Fragen zu Ausgaben und Interaktionen aus dem geplanten X Ads-Flow. | Kein Warten auf einen Login |
| Wann der Agent Dataddo aufruft | Ein allgemeiner Assistent erkennt nicht, welche Fragen X-Werbedaten brauchen, also tippen Leute Zahlen von Hand in Prompts. | Die Serverbeschreibung, die Sie in Copilot Studio eingeben, weist den Agenten an, Dataddo bei Fragen zu X Ads-Ausgaben, Followern und Kampagnen aufzurufen. | Werbefragen gehen an Werbedaten |
| Bald endende Kampagnen | Enddaten werden einzeln in der X Ads-Oberfläche geprüft, und eine Kampagne, die vor einem Launch endet, fällt zu spät auf. | Campaigns enthält Start Time, End Time und Entity Status, sodass der Agent auf Anfrage die Kampagnen auflistet, die in den nächsten Wochen enden. | Verlängerungen rechtzeitig entschieden |
| Mehrere Werbekonten | Jedes Werbekonto wird einzeln exportiert und in einer Tabelle zusammengeführt, bevor jemand eine kontenübergreifende Frage beantworten kann. | Jede X Ads-Quelle liest ein Ads Account; verbinden Sie die Flows aller Konten mit dem KI-Ziel, und der Agent fragt alle ab. | Ein Agent für alle Konten |
| Token-Verbrauch | Copilot verbraucht Tokens, um rohe X 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 X 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 Analytics |
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Welche Kampagnen brachten gestern die meisten Follows im Verhältnis zum Spend? |
| Promoted Tweets |
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Welche gesponserten Videos halten Zuschauer bis zum Ende, gemessen an Video Views 100? |
| Promoted Tweets Metadata |
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Welche gesponserten Posts wurden laut Created at vor mehr als 60 Tagen erstellt und sind noch im Einsatz? |
| Campaigns |
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Welche Kampagnen haben eine End Time in den nächsten 14 Tagen? |
| Organic Tweets |
|
Welche organischen Posts mit Video hatten die höchsten Video Total Views? |
| Account Analytics |
|
Wie viele Replies und Retweets hat das Konto gestern insgesamt gesammelt? |
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 X Ads-Quelle mit Campaign Analytics und Account Analytics ein und verbinden Sie sie mit einem Copilot-Ziel oder AI Model. Fügen Sie in Copilot Studio unter Tools https://headless.dataddo.com/mcp-data als Model Context Protocol-Tool mit OAuth 2.0 Dynamic discovery hinzu und veröffentlichen Sie den Agenten in Teams und Microsoft 365 Copilot.
Ja. Dataddo wird als Model Context Protocol-Tool an einen Copilot Studio-Agenten angebunden. Ist der Agent in Microsoft 365 Copilot und Teams veröffentlicht, erreichen ihn die Nutzer, indem sie @ eingeben und ihn auswählen.
Schreiben Sie in Copilot Studio eine klare Serverbeschreibung. Nennen Sie darin Kampagnen-, Ausgaben- und Interaktionsdaten aus X Ads (früher Twitter Ads), damit nur solche Fragen eine Abfrage auslösen.
Ja. Jede Quelle wählt ein Ads Account. Legen Sie pro Konto eine Quelle an und verbinden Sie deren Flows mit dem Copilot-Ziel; der Datensatz Ads Accounts listet die Konten mit Name und Status.
Ja. Tragen Sie den Dataddo-Server in .vscode/mcp.json ein, starten Sie ihn, melden Sie sich an und nutzen Sie Copilot Chat im Agent-Modus. Bei Business und Enterprise aktiviert ein Admin zuerst MCP-Server in der Copilot-Richtlinie.
Die X API erlaubt Extraktionen nur bis zu 7 Tage rückwirkend, ältere Zeiträume lassen sich in eine neue Quelle nicht laden. Der Agent antwortet für die Zeiträume, die Ihr Flow seit der Einrichtung extrahiert hat.
Nein. Der Agent liest die von Dataddo extrahierten X Ads-Daten und beantwortet Fragen dazu. Status- und Budgetänderungen erfolgen weiterhin im X Ads Manager.
