Data to AI™ / Copilot/LinkedIn Organic
Permita que los equipos de comunicación y redes sociales pregunten a un agente en Teams cómo funcionó la publicación de ayer, cómo evoluciona la interacción y qué vídeos ve la gente, con datos actuales de LinkedIn.
Mejores respuestas, menos tokens.
Microsoft 365 Copilot
¿Cuál de nuestras páginas de empresa ganó más seguidores en septiembre y qué parte fue de pago?
Las tres páginas ganaron 2.090 seguidores en septiembre. Northwind Group sumó la mayor cifra, 1.240, y el 31 % de su crecimiento vino de Paid Follower Gain; la página de empleo creció casi por completo de forma orgánica.
| Organization Name | Organic Follower Gain | Paid Follower Gain |
|---|---|---|
| Northwind Group Company Daily Follower Metrics | 860 | 380 |
| Northwind Careers Company Daily Follower Metrics | 540 | 12 |
| Northwind Labs Company Daily Follower Metrics | 290 | 8 |
Organic Follower Gain y Paid Follower Gain se mantienen separados tal como los reporta LinkedIn, leídos con granularidad mensual para cada página de empresa.
LinkedIn Organic cubre las páginas de empresa de LinkedIn que usted administra: seguidores por día y por segmento de audiencia, visitas a la página, interacción con la página y las publicaciones, y analítica de vídeo. Dataddo los extrae por página de empresa para que marketing pueda preguntar por el crecimiento de la audiencia y el rendimiento del contenido en lenguaje natural. Las campañas de pago son un conector aparte, LinkedIn Ads.
@Page Pulse ¿Cómo funcionó nuestra publicación de lanzamiento desde su Created At? Muestra Impression Count, Like Count, Comment Count y Share Count.
El responsable de comunicación lo pregunta en el canal de comunicación la mañana siguiente al lanzamiento, y la actualización para la dirección cita cifras reales en lugar de una impresión.
@Page Pulse Para las publicaciones de vídeo de este mes, enumera Post ID con el Value de VIDEO_VIEW y TIME_WATCHED, ordenado por tiempo de visualización.
El equipo interno de vídeo comprueba en Microsoft 365 Copilot qué formatos ve realmente la gente antes de reservar el próximo rodaje.
Usa las herramientas de dataddo para describir Company Daily Engagement Metrics y genera un tipo TypeScript para sus campos, incluidos Unique Impressions Counts y Engagement.
Un desarrollador web usa GitHub Copilot en Agent mode para mantener el panel social interno tipado según el esquema real de LinkedIn Organic.
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|
Resultado para ti | |
|---|---|---|---|
| Resultados de publicaciones para la dirección | Una responsable de redes abre la analítica de LinkedIn, copia las cifras de una publicación en un correo y lo reenvía al día siguiente. | Cualquiera del canal de comunicación pregunta al agente en Teams, que lee Post Lifetime Engagement Metrics de la última extracción programada. | Resultados cuando se piden |
| Tendencia de interacción | La interacción semanal se reconstruye a mano a partir de exportaciones diarias, y la línea de tendencia cambia de una presentación a otra. | Company Daily Engagement Metrics ofrece granularidad diaria o mensual, así que el agente responde tendencias semanales y mensuales con los mismos datos. | Una sola tendencia de interacción |
| Rendimiento de vídeo | Las visualizaciones y el tiempo de visualización se revisan publicación por publicación, y el estudio nunca ve qué formato retiene la atención. | Video Analytics devuelve una fila por publicación y por Metric Type, como VIDEO_VIEW, VIEWER y TIME_WATCHED, para que el agente las compare. | Formatos de vídeo comparados |
| Consumo de tokens | Copilot gasta tokens explorando columnas sin procesar de LinkedIn Organic, 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 LinkedIn Organic 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
|
|---|---|---|
| Company Daily Follower Metrics |
|
¿Qué parte de los nuevos seguidores vino de Paid Follower Gain cada mes de este año en nuestra página principal? |
| Company Daily Engagement Metrics |
|
¿Cuál fue el Engagement mensual de cada Organization Name en los últimos seis meses? |
| Company Daily Views Metrics |
|
¿Qué semanas tuvieron más Overview Page Views y siguieron Life At Page Views la misma tendencia? |
| Company Lifetime Follower Metrics by Seniority |
|
¿En qué se diferencia la composición por Seniority de los seguidores entre cada Organization Name que gestionamos? |
| Company Lifetime Follower Metrics by Function |
|
¿Coinciden nuestros seguidores por Function Name con las funciones compradoras a las que apuntan nuestras campañas? |
| Post Lifetime Engagement Metrics |
|
¿Qué diez publicaciones obtuvieron más Comment Count y Share Count desde enero? |
| Posts Metadata |
|
¿Qué Author publicó más en nuestra página de empresa este trimestre? |
| Video Analytics |
|
¿Qué vídeos llegaron a más personas, según el Metric Type VIEWER? |
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 LinkedIn Organic en Dataddo con Post Lifetime Engagement Metrics, Company Daily Engagement Metrics y Video Analytics, y conéctela a un destino Copilot o 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.
Cree un agente en Copilot Studio, añada Dataddo Data Access como herramienta Model Context Protocol con OAuth 2.0 Dynamic discovery y publíquelo mediante Channels en Teams y Microsoft 365 Copilot.
Por la descripción del servidor que escribe en Copilot Studio. Indique que contiene seguidores, visitas, publicaciones y analítica de vídeo de la página de empresa, para que esas preguntas activen una llamada a Dataddo.
Las personas a las que publique el agente. En Teams o Microsoft 365 Copilot escriben @ y lo seleccionan, y el agente responde con los flujos de LinkedIn Organic conectados en Dataddo.
Video Analytics admite cuatro valores de Metric Type: VIDEO_VIEW, VIEWER, TIME_WATCHED y TIME_WATCHED_FOR_VIDEO_VIEWS. Usted elige cuáles extraer al crear la fuente.
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 activar antes los servidores MCP en la política de Copilot.
