Data to AI™ / Copilot/X Ads
Dé al equipo de redes sociales un agente en Teams que responde sobre inversión, crecimiento de seguidores y fechas de fin de campaña en X Ads, para que nadie tenga que entrar en Ads Manager por una cifra rápida.
Mejores respuestas, menos tokens.
Microsoft 365 Copilot
¿Qué campañas de X Ads consiguieron los clics en enlaces más baratos la semana pasada?
Spring Webinar Promo tuvo los clics en enlaces más baratos, a 0,41 $ cada uno, con menos de una cuarta parte de la inversión. Brand Awareness Q2 se llevó la mayor parte del presupuesto, pero costó 1,12 $ por URL click.
| Campaign Name | Spend | URL Clicks | Impressions |
|---|---|---|---|
| Spring Webinar Promo Campaign Analytics | 1.230 $ | 3.000 | 184.500 |
| Product Launch Retarget Campaign Analytics | 2.050 $ | 3.420 | 142.800 |
| Brand Awareness Q2 Campaign Analytics | 4.480 $ | 4.000 | 611.200 |
Spend es Billed Charge Local Micro dividido entre 1.000.000, en la moneda de la cuenta publicitaria, para las ubicaciones dentro de X.
X Ads (antes Twitter Ads) extrae el rendimiento pagado y orgánico de una cuenta publicitaria de X: inversión e interacción por campaña, resultados de publicaciones promocionadas con conversiones web y vídeos vistos hasta el final, texto de las publicaciones, y presupuestos y estado de las campañas.
@Social Ads ¿Cuánto gastó ayer cada Campaign Name en Campaign Analytics y cuántos URL Clicks y Follows trajo?
El equipo de redes pregunta al agente en su canal de Teams cada mañana y comenta las anomalías en el hilo, en lugar de que una persona revise X Ads Manager y publique una captura.
@Social Ads Dame una tabla de Impressions, Engagements, Follows y Replies de Account Analytics para cada día disponible de este mes.
En Microsoft 365 Copilot, el agente devuelve una tabla mientras usted redacta el informe mensual de redes en PowerPoint, con las mismas cifras que el equipo vio en Teams.
Usa las herramientas de dataddo para describir Campaigns y genera un calendario JSON con Name, Start Time, End Time y Entity Status para nuestra herramienta interna de planificación.
Un ingeniero de marketing usa GitHub Copilot en modo Agent en VS Code, y la herramienta de planificación muestra las fechas reales de las campañas de X Ads sin exportaciones manuales.
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 | |
|---|---|---|---|
| Cifras rápidas en Teams | Solo una persona tiene acceso a X Ads Manager, así que cada pregunta sobre inversión en el canal espera a que entre y pegue una cifra. | El agente de Copilot Studio responde en Teams sobre inversión e interacción a partir del flujo programado de X Ads. | Sin esperar a un único acceso |
| Cuándo llama el agente a Dataddo | Un asistente general no distingue qué preguntas necesitan datos publicitarios de X, así que la gente escribe cifras a mano en los prompts. | La descripción del servidor que usted introduce en Copilot Studio indica al agente que llame a Dataddo para preguntas de inversión, seguidores y campañas de X Ads. | Preguntas de anuncios a datos de anuncios |
| Campañas a punto de terminar | Las fechas de fin se revisan una a una en la interfaz de X Ads, y una campaña que termina antes de un lanzamiento se detecta tarde. | Campaigns incluye Start Time, End Time y Entity Status, así que el agente lista bajo petición las campañas que terminan en las próximas semanas. | Renovaciones decididas a tiempo |
| Varias cuentas publicitarias | Cada cuenta publicitaria se exporta por separado y se combina en una hoja de cálculo antes de poder responder una pregunta entre cuentas. | Cada fuente de X Ads lee una Ads Account; vincule los flujos de todas las cuentas al destino de IA y el agente podrá consultarlas todas. | Un agente para todas las cuentas |
| Consumo de tokens | Copilot gasta tokens explorando columnas sin procesar de X Ads, 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 X Ads 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
|
|---|---|---|
| Campaign Analytics |
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¿Qué campañas trajeron más Follows en relación con su Spend ayer? |
| Promoted Tweets |
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¿Qué vídeos promocionados retienen a la audiencia hasta el final, según Video Views 100? |
| Promoted Tweets Metadata |
|
¿Qué publicaciones promocionadas se crearon (Created at) hace más de 60 días y siguen en uso? |
| Campaigns |
|
¿Qué campañas tienen una End Time en los próximos 14 días? |
| Organic Tweets |
|
¿Qué publicaciones orgánicas con vídeo tuvieron el mayor Video Total Views? |
| Account Analytics |
|
¿Cuántos Replies y Retweets reunió la cuenta en total ayer? |
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 X Ads en Dataddo con Campaign Analytics y Account Analytics y vincúlela a un destino Copilot o a un AI Model. En Copilot Studio, añada https://headless.dataddo.com/mcp-data en Tools como herramienta Model Context Protocol con OAuth 2.0 Dynamic discovery y publique el agente en Teams y Microsoft 365 Copilot.
Sí. Dataddo se conecta como herramienta Model Context Protocol en un agente de Copilot Studio. Una vez publicado en Microsoft 365 Copilot y Teams, las personas acceden a los datos escribiendo @ y seleccionando el agente.
Escriba una descripción clara del servidor en Copilot Studio. Indique que contiene datos de campañas, inversión e interacción de X Ads (antes Twitter Ads), para que solo esas preguntas activen una consulta.
Sí. Cada fuente selecciona una Ads Account. Cree una fuente por cuenta y vincule sus flujos al destino Copilot; el dataset Ads Accounts lista las cuentas con nombre y estado.
Sí. Añada el servidor de Dataddo a .vscode/mcp.json, inícielo, inicie sesión y use Copilot Chat en modo Agent. En Business y Enterprise, un administrador activa antes los servidores MCP en la política de Copilot.
La API de X solo permite extraer datos hasta 7 días atrás, así que los periodos anteriores no se pueden cargar en una fuente nueva. El agente responde sobre los periodos que su flujo ha extraído desde que lo configuró.
No. El agente lee los datos de X Ads que Dataddo extrajo y responde sobre ellos. Los cambios de estado y presupuesto se siguen haciendo en X Ads Manager.
