Data to AI™ / Copilot/Facebook Public Data
Publique en Teams un agente de seguimiento de la competencia para que los equipos de marca, regionales y de ventas pregunten cómo crecen, se valoran y publican las páginas rivales sin salir del chat.
Mejores respuestas, menos tokens.
Microsoft 365 Copilot
¿Cómo se compara nuestra página de Facebook con dos competidores en audiencia y conversación?
Bluebird Roasters tiene la mayor audiencia, pero Kettle & Co genera más conversación: su Talking About Count equivale al 4,1 % de su Fan Count, frente al 1,6 % de Bluebird y el 2,3 % de nuestra página.
| Name | Fan Count | Talking About Count |
|---|---|---|
| Northwind Coffee (nosotros) Profile | 48.200 | 1.110 |
| Bluebird Roasters Profile | 93.500 | 1.490 |
| Kettle & Co Profile | 31.800 | 1.300 |
Cada página es una fuente propia con su Page Identifier; los valores de Profile son los de la última extracción y no se suman en el tiempo.
Facebook Public Data lee el perfil público y las publicaciones de cualquier página de Facebook que indique mediante su Page Identifier, incluidas las de la competencia. Los equipos de marketing lo usan para comparar tamaño de audiencia, ritmo de publicación e interacción con otras marcas.
@Competitor Watch ¿Qué competidor publicó más Posts esta semana y cuál de sus publicaciones tiene hasta ahora el Shares Count más alto?
Los brand managers preguntan al agente en su canal de Teams el lunes por la mañana y comparten con la agencia el enlace a la publicación destacada antes de la llamada semanal.
@Competitor Watch Compara Overall Star Rating y Check-Ins en Profile de las páginas de tiendas competidoras que seguimos en Praga y Viena.
Una responsable de marketing regional pregunta a Microsoft 365 Copilot antes de una revisión de tiendas y ve dónde los competidores cercanos están mejor valorados o tienen más visitas que la página local.
Usa las herramientas de dataddo para leer ID, Username, Name y Link de Profile y genera config/tracked-pages.json para el panel de la competencia.
Un desarrollador de marketing usa GitHub Copilot en modo agente de VS Code, de modo que la lista de páginas del panel coincide con lo que Dataddo realmente extrae.
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|---|---|---|---|
| Dónde se pregunta | Las novedades de la competencia llegan en un PDF mensual que los equipos regionales rara vez abren y no pueden consultar. | El agente que publica responde en Teams y Microsoft 365 Copilot cuando alguien escribe @ y lo selecciona. | Respuestas en el chat diario |
| Competencia local | Los responsables de tienda revisan las páginas rivales una por una para ver valoraciones y visitas, si es que lo hacen. | Profile incluye Overall Star Rating, Check-Ins y Location de cada página seguida, así que el agente las compara por región. | Comparativa local en una pregunta |
| Cuándo llama el agente a Dataddo | Un asistente genérico responde preguntas sobre la competencia con sus datos de entrenamiento, sin cifras actuales. | La descripción del servidor que usted escribe en Copilot Studio indica que Dataddo contiene datos públicos de páginas de Facebook, así que esas preguntas activan una consulta. | Cifras actuales, no memoria |
| Alcance seguro para la marca | Las exportaciones puntuales de datos sociales circulan por correo y mezclan cifras públicas de la competencia con métricas internas. | El agente solo accede a flujos asignados a un destino de IA o AI Model en Dataddo, así que las métricas internas que nunca asigna quedan fuera de su alcance. | Solo flujos asignados |
| Consumo de tokens | Copilot gasta tokens explorando columnas sin procesar de Facebook Public Data, 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 Facebook Public Data 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
|
|---|---|---|
| Posts |
|
¿Qué Media Type consigue más Shares Count por publicación en la página de un competidor? |
| Profile |
|
¿Qué Overall Star Rating y Check-Ins muestran las páginas locales de la competencia que seguimos? |
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 en Dataddo una fuente Facebook Public Data para cada página seguida, con Profile y Posts, y asigne los flujos a un destino de 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.
Créelo en Copilot Studio. Añada Dataddo Data Access como herramienta Model Context Protocol con OAuth 2.0 Dynamic discovery y publique el agente a través de Channels en Teams y Microsoft 365 Copilot.
Indique que Dataddo contiene datos públicos de perfil y publicaciones de páginas de Facebook de la competencia, como Fan Count, Overall Star Rating y Shares Count. El agente usa esa descripción para decidir cuándo llamar a Dataddo.
Overall Star Rating, Check-Ins, Location y Category List Name son útiles para páginas de tiendas o locales, junto con Fan Count y Followers Count para el tamaño de la audiencia.
Sí. Añada el servidor de Dataddo a .vscode/mcp.json, inícielo, inicie sesión y use Copilot Chat en Agent mode. En Business y Enterprise, un administrador de la organización debe habilitar antes los servidores MCP en la política de Copilot.
El suyo. Autorice Facebook Public Data en Dataddo con un inicio de sesión de Facebook, credenciales de una app Facebook Custom o Meta Admin Center. La página seguida se define por su Page Identifier, no por las credenciales de su propietario.
