Data to AI™ / Copilot/Instagram Public Data
Permita que los equipos de marketing y de agencia pregunten a un agente en Teams qué cuentas rivales de Instagram publican más, crecen más rápido y obtienen mejor respuesta, con datos actualizados según la programación.
Mejores respuestas, menos tokens.
Microsoft 365 Copilot
¿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.
@Social Radar ¿Qué cuenta seguida publicó más posts la semana pasada según Timestamp y qué post tuvo el Like Count más alto?
El equipo social pregunta al agente en su canal de Teams cada lunes, así que la reunión semanal empieza con lo que hicieron los rivales y no con anécdotas.
@Social Radar Compara Followers Count y la media de Comments Count por post de nuestro cliente y de los tres competidores con los que lo comparamos.
Un account manager pregunta a Microsoft 365 Copilot mientras redacta el informe mensual del cliente y lleva la comparación a la presentación sin rehacer una hoja de cálculo.
Usa las herramientas de dataddo para describir Posts y Profile y escribe un cargador que los una por Id y devuelva la media de Like Count por Username y Media Type.
Un ingeniero de marketing trabaja en VS Code con GitHub Copilot en Agent mode y mantiene el código del dashboard de competencia alineado con los nombres reales de los campos.
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|---|---|---|---|
| Novedades de la competencia para el equipo | Una persona revisa los perfiles rivales en el móvil y publica capturas en el chat del equipo, desactualizadas antes del mediodía. | Cualquiera en Teams escribe @ y pregunta al agente, que lee Posts y Profile de la última extracción programada. | Vista compartida y actual |
| Informes de agencia | Cada informe de cliente necesita un nuevo recuento manual de seguidores y me gusta de la competencia antes de poder redactarse. | El agente responde desde una fuente por Username seguido, así que las tablas de benchmark de cada cliente salen directamente de Followers Count y Like Count. | Informes sin recuentos |
| Cuándo consulta datos el agente | Un asistente genérico responde preguntas sobre la competencia de memoria y adivina las cifras de seguidores. | La descripción del servidor que escribe en Copilot Studio indica que los datos contienen posts y perfiles de la competencia en Instagram, así que esas preguntas activan una consulta a Dataddo. | Respuestas basadas en datos |
| Consumo de tokens | Copilot 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. Copilot los consulta por su nombre a través de la capa semántica de Dataddo.
| Dataset | Métricas y atributos |
Pregunte a Copilot
|
|---|---|---|
| Posts |
|
¿Cuántos posts publicó cada cuenta seguida por semana el mes pasado, contados por Timestamp? |
| Profile |
|
¿Qué marcas seguidas enlazan un Website en su perfil y qué dice cada Biography sobre lo que ofrecen? |
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 →Configure Instagram Public Data en Dataddo con Posts y Profile para cada Username de la competencia que siga y vincúlelo a un destino o AI Model de Copilot. 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 y publique el agente vía Channels en Teams y Microsoft 365 Copilot, donde las personas lo encuentran escribiendo @.
Tan a menudo como se ejecute su programación en Dataddo, por ejemplo a diario. Ni Posts ni Profile usan un rango de fechas, así que cada ejecución trae el perfil y sus posts tal como están en ese momento, con Like Count y Followers Count actuales.
Sí, si añade la columna dataddo_extraction_timestamp al crear la fuente Profile. Cada fila registra entonces cuándo se extrajo, así que, si conserva las ejecuciones en su destino, el agente puede comparar Followers Count entre fechas de extracción.
Inicie sesión con Instagram, la opción recomendada, o use Meta Admin Center. La cuenta de Instagram con la que autoriza debe estar conectada a una cuenta de Facebook.
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.
Solo si la añade como un Username público, igual que un competidor, y obtiene las mismas cifras públicas. Para los insights privados de las cuentas que gestiona, como Reach o Saves, use el conector Instagram Organic.
