Data to AI™ / Copilot/Similarweb
Dé a ventas y marketing un agente en Teams que responda cómo le va al sitio web de un prospecto o de un rival, para que las preguntas de mercado no acaben en la bandeja de un solo analista.
Mejores respuestas, menos tokens.
Microsoft 365 Copilot
¿Cómo se comparó nuestro tráfico y la interacción con nuestros dos competidores más cercanos el mes pasado?
El mes pasado ourshop.com tuvo 1,42 M de visitas, por detrás de rivalstore.com con 2,05 M pero por delante de shopnext.com. Nuestra Bounce Rate fue la más baja de los tres.
| Domain | Visits | Bounce Rate | Pages per Visit |
|---|---|---|---|
| rivalstore.com Monthly Visit Data | 2.050.000 | 48,1 % | 5,2 |
| ourshop.com Monthly Visit Data | 1.420.000 | 41,7 % | 5,9 |
| shopnext.com Monthly Visit Data | 980.000 | 52,3 % | 4,4 |
Monthly Visit Data tiene una fila por Country, así que Visits se suma entre países, mientras que Bounce Rate y Pages per Visit se ponderan por Visits.
Similarweb estima el tráfico y la interacción de sitios web, tanto de su propio dominio como de la competencia. Dataddo extrae visitas, tasa de rebote, páginas por visita, duración de la visita, reparto por país y fuentes de tráfico por dominio, para que marketing compare sitios en lenguaje natural.
@Market Watch ¿Qué Domain competidor ganó más Visits el mes pasado y su Bounce Rate subió o bajó?
Los responsables de marketing de producto preguntan al agente en el canal de Teams durante la reunión semanal y comentan la respuesta en el hilo, sin que nadie abra Similarweb.
@Market Watch Dame una tabla con los cinco países con mayor Share de Visits de nuestro Domain, con Rank y Average Time, para una diapositiva.
En Microsoft 365 Copilot, un responsable regional de ventas obtiene la tabla mientras prepara la presentación para un socio, así que la diapositiva muestra las mismas cifras que usa marketing.
Usa las herramientas de dataddo para describir Traffic Sources Overview - Mobile Web y asigna Source Type y Visits en nuestro archivo de configuración de métricas.
En VS Code, GitHub Copilot en Agent mode lee nombres de campos y filas de ejemplo reales, así que un ingeniero de marketing integra los datos en un dashboard sin esperar una exportación.
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Resultado para ti | |
|---|---|---|---|
| Quién puede preguntar | Solo quienes tienen licencia de Similarweb pueden consultar un competidor, así que el resto envía solicitudes y espera. | El agente de Copilot Studio está publicado en Teams y los compañeros acceden a los datos extraídos de Similarweb escribiendo @ y seleccionándolo. | Respuestas de mercado para todo el equipo |
| Cuándo llama el agente a Dataddo | Un asistente general responde preguntas de tráfico con fragmentos web públicos de antigüedad desconocida. | La descripción del servidor en Copilot Studio indica al agente que llame a Dataddo para preguntas de tráfico web, interacción y competencia. | Preguntas de tráfico con sus datos |
| Qué dominios se cubren | Las consultas puntuales cubren el competidor que alguien recordó, así que las comparaciones omiten sitios de un mes a otro. | La lista seguida queda fijada por las fuentes de Similarweb que usted crea, una por Domain, así que cada respuesta cubre el mismo conjunto. | Un conjunto de competidores estable |
| Revisión mensual del mercado | Un analista reconstruye desde cero la comparación de países e interacción antes de cada revisión de negocio. | Monthly Visit Data contiene Visits, Share, Rank, Average Time y Bounce Rate por Country, listos para que el agente los resuma. | Preparación en minutos |
| Consumo de tokens | Copilot gasta tokens explorando columnas sin procesar de Similarweb, 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 Similarweb 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
|
|---|---|---|
| Visits - all traffic |
|
¿Cuál es la cifra media semanal de Visits por Domain en el Country seleccionado? |
| Monthly Visit Data |
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¿Cómo se comparan Pages per Visit y Average Time por Country en nuestro Domain? |
| Average visit duration - all traffic |
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¿La Average Visit Duration semanal sube o baja en cada Domain? |
| Bounce rate - all traffic |
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¿Qué días muestran un pico de Bounce Rate en nuestro Domain en el Country seleccionado? |
| Pages per visit - all traffic |
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¿Qué Domain competidor muestra más Pages Per Visit en el Country seleccionado? |
| Traffic Sources Overview - Desktop |
|
¿Qué parte del tráfico de escritorio por Source Type son Organic Visits frente a Paid Visits? |
| Traffic Sources Overview - Mobile Web |
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¿Qué Websites aparecen en los datos de tráfico de web móvil junto a nuestro Domain? |
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 una fuente de Similarweb en Dataddo con una API key y datasets como Monthly Visit Data, y conéctela a un destino Copilot o a un AI Model. En Copilot Studio, añada https://headless.dataddo.com/mcp-data como herramienta Model Context Protocol con OAuth 2.0 y publique el agente en Teams y Microsoft 365 Copilot.
Sí. Dataddo se conecta como herramienta MCP en un agente de Copilot Studio. Una vez publicado el agente en Microsoft 365 Copilot y Teams, las personas acceden a los datos de Similarweb mencionándolo con @.
Escriba una descripción clara del servidor en Copilot Studio. Indica al agente cuándo llamar a Dataddo, por ejemplo solo para preguntas de tráfico web, interacción y benchmarks de competencia.
Una API key generada en Similarweb en Settings > Account > API, Standard API / Batch API. Se introduce una vez en un autorizador de Dataddo. La documentación de Dataddo no indica qué plan de Similarweb se requiere.
Sí, mediante Monthly Visit Data, que devuelve una fila por Country con Visits, Share y Rank. Los demás datasets usan el filtro Country configurado en la fuente, con world por defecto.
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.
No. El agente lee los datos que Dataddo extrajo a través de la capa semántica. Dataddo nunca acepta SQL del modelo y nada se escribe de vuelta en Similarweb.
