Data to AI™ / Claude/Instagram Public Data
Pregunte a Claude cómo publican las marcas rivales en Instagram y cómo responde su audiencia, con datos públicos de perfiles y posts que Dataddo actualiza según su programación.
Mejores respuestas, menos tokens.
Claude
¿Con qué frecuencia publicó cada competidor en septiembre y qué posts recibieron más me gusta?
@northpeak_coffee fue quien menos publicó, pero obtuvo la media más alta de me gusta por post. @harbor_roasters publicó casi a diario, con alrededor de un tercio de los me gusta por post.
| Username | Posts | Avg Like Count | Avg Comments Count |
|---|---|---|---|
| @northpeak_coffee Posts | 9 | 4.820 | 212 |
| @harbor_roasters Posts | 27 | 1.610 | 48 |
| @bluestone_brew Posts | 14 | 2.370 | 95 |
Los posts se cuentan por Timestamp; Like Count y Comments Count son los totales públicos en el momento de la extracción, promediados por post.
Instagram Public Data lee lo que cualquiera puede ver en un perfil público de Instagram que usted indica por su nombre de usuario, como un competidor, una marca de referencia o un creador: el perfil con sus cifras de seguidores y publicaciones, y sus posts con me gusta, comentarios y reproducciones. No sirve para cuentas personales.
Para cada Username seguido, cuenta los Posts por Timestamp del mes pasado y promedia Like Count y Comments Count por post. Ordena las cuentas y explica las diferencias.
La responsable de redes sociales abre la revisión mensual de marketing con una sola tabla que compara ritmo de publicación y respuesta de la audiencia entre marcas rivales, en lugar de capturas reunidas perfil por perfil.
Divide los Posts de la cuenta con la media de Like Count más alta por Media Type y muestra qué formato publica más y cuál genera más comentarios.
El equipo de contenidos ve en qué Media Type se apoya el competidor líder y cuál le genera realmente comentarios, y prueba ese formato en el plan del mes siguiente con una referencia clara que superar.
Usa el servidor dataddo para obtener Followers Count y Media Count de Profile para todas las cuentas seguidas y escribe benchmarks/instagram-competitors.csv con la fecha de hoy.
Un analista de marketing ejecuta Claude Code dentro del repositorio de informes, de modo que cada instantánea mensual queda en un commit junto al código del dashboard y los diffs muestran quién creció.
Data to AI™ se cobra por asiento, como los asistentes de IA que tu equipo ya utiliza, con un ~25% de descuento en la facturación anual. ¿Necesitas contratos a medida o precios por volumen? Habla con nosotros sobre Enterprise.
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Resultado para ti | |
|---|---|---|---|
| Seguimiento de la competencia | Alguien visita cada perfil rival, copia seguidores y me gusta recientes en una hoja de cálculo y la pega en el chat. | Una fuente por Username seguido extrae Profile y Posts según la programación, y Claude lee todas las cuentas desde los mismos flujos. | Sin copiar perfil por perfil |
| Ritmo de publicación | Contar con qué frecuencia publica un rival exige recorrer su cuadrícula y adivinar fechas por las miniaturas. | Posts incluye el Timestamp de cada publicación, así que Claude cuenta los posts por semana o por mes de cada cuenta con exactitud. | Ritmo medido, no supuesto |
| Relación entre posts y perfiles | Los me gusta por post y las cifras de seguidores están en exportaciones separadas, así que comparar respuesta y tamaño de audiencia es manual. | El Id de Posts apunta al Id de Profile, de modo que Claude pone me gusta y comentarios junto al Followers Count. | Respuesta en contexto |
| Consumo de tokens | Claude gasta tokens explorando columnas sin procesar de Instagram 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 Instagram Public Data que más usan los equipos de marketing, con sus nombres de campo reales. Claude los consulta por su nombre a través de la capa semántica de Dataddo.
| Dataset | Métricas y atributos |
Pregunte a Claude
|
|---|---|---|
| Posts |
|
¿Qué Media Type obtiene la media más alta de Like Count por post entre las cuentas de la competencia que seguimos? |
| Profile |
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¿Cómo se compara el Followers Count de los perfiles de la competencia que seguimos, ordenados por Username? |
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 Instagram Public Data en Dataddo, autorizada mediante Instagram o Meta Admin Center, e indique el Username del perfil público que quiere seguir, con los datasets Posts y Profile. Vincúlela a un destino o AI Model de Claude y luego conecte Dataddo Data Access desde el directorio de conectores de Claude e inicie sesión.
Cualquier perfil público que indique por su Username, por ejemplo dataddo_com de instagram.com/dataddo_com. El conector no sirve para cuentas personales. Cada fuente cubre un Username, así que añada una fuente por competidor y vincúlelas todas a Claude.
Instagram Organic ofrece insights de las cuentas que usted gestiona, como Reach, Saves y datos demográficos de seguidores. Instagram Public Data cubre otros perfiles públicos y solo lo que es público: Like Count, Comments Count, View Count, textos y cifras de seguidores.
No por defecto. Ningún dataset usa un rango de fechas, así que cada ejecución devuelve totales actuales. Añada la columna dataddo_extraction_timestamp y mantenga las ejecuciones programadas, y Claude podrá comparar Followers Count entre fechas de extracción.
Sí. Con la sesión iniciada con su cuenta de Claude, Claude Code carga el mismo conector de Dataddo, así que puede consultar Posts y Profile desde la terminal y escribir archivos de benchmark directamente en un repositorio.
No. Claude consulta los datos extraídos a través de la capa semántica por nombre de entidad y de campo. Dataddo nunca acepta SQL del modelo y no se escribe nada de vuelta en Instagram.
Sí. En Team y Enterprise, un Owner añade Dataddo Data Access una vez para la organización y cada miembro inicia sesión con su propia cuenta de Dataddo, así que cada persona solo accede a los datos que esa cuenta puede ver.
