Data to AI™ / Copilot/Apple Search Ads
Publique en Teams un agente de Copilot Studio que responda sobre inversión, publicación de campañas y presupuestos de Apple Search Ads, para que marketing y finanzas dejen de esperar la próxima exportación.
Mejores respuestas, menos tokens.
Microsoft 365 Copilot
¿Qué países trajeron instalaciones al menor coste el mes pasado?
Canadá tuvo el menor coste por instalación, 1,84 $, con un tercio de la inversión del Reino Unido. Estados Unidos se llevó la mayor parte del presupuesto, a 2,61 $ por instalación.
| Country Or Region | Local Spend Amount | Total Installs | Total Avg CPI Amount |
|---|---|---|---|
| CA Report Campaigns | 3.120 $ | 1.696 | 1,84 $ |
| GB Report Campaigns | 9.480 $ | 4.190 | 2,26 $ |
| US Report Campaigns | 21.700 $ | 8.314 | 2,61 $ |
Las cifras provienen de Report Campaigns con Group By en Country Or Region y desglose mensual, solicitadas a Apple en UTC.
Apple Search Ads promociona apps de iOS en los resultados de búsqueda del App Store. Dataddo extrae tres datasets: Campaigns con presupuestos y estado de publicación, Report Campaigns con inversión, taps, instalaciones y coste por instalación por día, país o dispositivo, y Targeting Keywords Find con las pujas y los tipos de concordancia de una campaña.
@App Ads Desk ¿Qué campañas tienen el Status activado pero un Serving Status distinto de running? Muestre Name y Serving State Reasons.
Cada mañana alguien del equipo de marketing de apps pregunta al agente en Teams. Una campaña que dejó de publicarse durante la noche se detecta antes de costar un día de instalaciones.
@App Ads Desk Total de Local Spend Amount por Campaign Name del mes pasado en Report Campaigns, con Local Spend Currency.
El controller financiero pregunta a Microsoft 365 Copilot durante el cierre y cuadra los totales con la factura de Apple, sin pedir una hoja de cálculo a marketing.
Use las herramientas de dataddo para leer Campaigns y generar un archivo JSON que asigne a cada Id su Name, Daily Budget Amount y Start Time para nuestro panel interno.
Un desarrollador usa GitHub Copilot en Agent mode en VS Code para mantener el archivo de campañas del panel alineado con lo que está activo en Apple Search Ads.
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|---|---|---|---|
| Revisión matinal de campañas | Una persona de marketing entra en el panel de Apple Search Ads y abre las campañas una por una para ver si siguen publicándose. | El agente de Teams lee Serving Status y Serving State Reasons de Campaigns y lista las campañas que requieren atención. | Campañas detenidas detectadas a diario |
| Inversión para el cierre | Finanzas pide por correo a marketing la inversión publicitaria del mes y espera una exportación que llega cuando el cierre ya debería estar hecho. | El controller pide a Microsoft 365 Copilot el Local Spend Amount por campaña y mes directamente de Report Campaigns. | Inversión lista a fin de mes |
| Quién decide cuándo consultar | Un asistente de chat genérico no sabe dónde están los datos de anuncios y responde con suposiciones o archivos antiguos. | La descripción del servidor en Copilot Studio indica que Dataddo contiene campañas e informes de Apple Search Ads, así que las preguntas de inversión e instalaciones activan una consulta. | Preguntas dirigidas a datos reales |
| Consumo de tokens | Copilot gasta tokens explorando columnas sin procesar de Apple Search Ads, muestreando filas y reintentando hasta entender los datos. | Las definiciones de campos y las relaciones se entregan de antemano, así que el modelo se salta la exploración y va directo a la respuesta. | Menos tokens por respuesta |
| Calidad de las respuestas | Propenso a uniones incorrectas, campos inventados y cifras difíciles de comprobar. | Respuestas basadas en campos definidos. En el benchmark de Dataddo se respondió correctamente el 78,5 % de las preguntas, frente al 65,5 % con archivos CSV simples. | Mejores respuestas |
Los datasets de Apple Search Ads que más usan los equipos de marketing, con sus nombres de campo reales. Copilot los consulta por su nombre a través de la capa semántica de Dataddo.
| Dataset | Métricas y atributos |
Pregunte a Copilot
|
|---|---|---|
| Report Campaigns |
|
¿Qué Campaign Name tuvo el mayor Local Spend Amount la semana pasada y cuántas Total Installs trajo? |
| Campaigns |
|
¿Qué campañas tienen el Status en pausa mientras su Budget Amount sigue sin gastarse? |
| Targeting Keywords Find |
|
¿Qué pujas de palabras clave se cambiaron recientemente, según Modification Time? |
Planteamos 43 preguntas registradas de antemano sobre tres conjuntos de datos reales - Google Search Console, deals de HubSpot y Google Ads - y entregamos las mismas filas al mismo modelo de cuatro formas. Solo cambió la capa de datos.
de las preguntas respondidas correctamente - el mejor de los cuatro métodos de entrega probados
menos respuestas erróneas presentadas como seguras - 14,0 % de las ejecuciones frente a 24,0 % y 26,3 %
más respuestas correctas con datos de CRM desordenados - mejor en 8 preguntas, peor en ninguna
El mismo modelo, las mismas instrucciones y las mismas filas en todas las condiciones; 759 ejecuciones evaluadas, con las respuestas de referencia fijadas antes de cualquier ejecución. Solo en Google Search Console, los archivos CSV documentados rindieron igual que Data to AI™: la ventaja viene de datos más complejos, como los deals de HubSpot.
Leer el informe →Cree una fuente de Apple Search Ads en Dataddo con Campaigns y Report Campaigns y vincúlela a un destino Copilot o a un AI Model. En Copilot Studio, añada una herramienta Model Context Protocol para https://headless.dataddo.com/mcp-data con OAuth 2.0 Dynamic discovery y publique el agente en Teams y Microsoft 365 Copilot.
Mediante un agente de Copilot Studio. Añada Dataddo Data Access como herramienta Model Context Protocol con OAuth 2.0 Dynamic discovery, inicie sesión y publique el agente en Teams y Microsoft Copilot. Después, los usuarios escriben @ y eligen el agente.
Nombre los datos que contiene, por ejemplo campañas, presupuestos, estado de publicación, inversión, taps, instalaciones y pujas de palabras clave de Apple Search Ads. El agente usa esa descripción para decidir cuándo una pregunta necesita una consulta a Dataddo.
Report Campaigns incluye Local Spend Amount junto con Local Spend Currency, y Campaigns incluye Budget Amount Currency. Pida al agente que muestre la columna de moneda para no mezclar totales de distintas cuentas.
Sí. Añada el servidor de Dataddo a .vscode/mcp.json, inícielo, inicie sesión y use Copilot Chat en Agent mode. En GitHub Copilot Business y Enterprise, un administrador de la organización debe habilitar antes los servidores MCP en la política de Copilot.
Solo de las campañas que extraiga. Targeting Keywords Find se configura para un Campaign Id por fuente, así que cree una fuente por cada campaña que el agente deba cubrir o pregunte por cada campaña por separado.
Solo si los extrae. Campaigns incluye Client Name, Buyer Name, Buyer Email y Buyer Contact Email; desmárquelos en la lista de atributos al crear la fuente y el agente nunca los verá.
