Data to AI™ / Copilot/Facebook Organic
Deixe o time de social e comunidade perguntar a um agente no Teams sobre alcance da Página do Facebook, engajamento dos posts, comentários e avaliações, sem exportar insights de cada página.
Menos tokens, respostas melhores.
Microsoft 365 Copilot
Quanto das visualizações de mídia da nossa Página do Facebook foi orgânico em setembro?
As visualizações orgânicas de mídia ficaram estáveis, entre 177 mil e 195 mil por semana. As visualizações pagas saltaram na semana de 8 set, quando os posts foram impulsionados, então esse pico não é crescimento orgânico.
| Semana | Page Media View (Organic) | Page Media View (Paid) |
|---|---|---|
| 1-7 set Page Daily Media Views by Ad Status | 182.400 | 96.300 |
| 8-14 set Page Daily Media Views by Ad Status | 176.900 | 141.200 |
| 15-21 set Page Daily Media Views by Ad Status | 188.100 | 88.700 |
| 22-28 set Page Daily Media Views by Ad Status | 194.600 | 90.500 |
As visualizações orgânicas e pagas são linhas separadas da segmentação is_from_ads do Facebook, somadas por semana.
O Facebook Organic coleta dados não pagos das suas próprias Páginas do Facebook: insights de posts e reels, métricas da página, fãs por mercado, comentários, avaliações, métricas da caixa de entrada e envios de formulários de leads.
@Community desk Resuma os principais temas dos Post Comments de ontem e liste os comentários com o maior Like Count.
O community manager pergunta ao agente no canal do Teams o que as pessoas discutiram durante a noite e escolhe as threads que precisam de resposta da marca antes de o dia ficar corrido.
@Community desk Como as Page Reviews se dividiram por Recommendation type neste mês? Cite três exemplos típicos de Review text negativos.
O atendimento ao cliente lê as avaliações negativas no Microsoft 365 Copilot e leva citações concretas à reunião semanal de produto, em vez de uma impressão vaga de que as reclamações aumentaram.
@Community desk Liste Lifetime Reach e Engagement por Page name dos posts publicados no mês passado, do maior para o menor.
Com todas as Páginas da marca em uma única fonte, o líder de social recebe uma tabela classificada em uma só resposta e a cola direto no documento do relatório mensal.
O Data to AI™ é gratuito durante o pré-lançamento privado. Integramos equipes em ondas e evoluímos o produto com o feedback delas. No lançamento, a cobrança será como a dos assistentes de IA que sua equipe já usa. Precisa de contratos personalizados ou preços por volume? Fale conosco sobre o Enterprise.
Entregue dados de negócio governados ao Claude, ChatGPT e outras ferramentas de IA via MCP.
Grátis durante o pré-lançamento
Implante o Dataddo com flexibilidade em qualquer ambiente de nuvem ou híbrido.
Temos um modelo de pagamento que funciona para você
| Sem Dataddo |
Com Dataddo
|
Resultado para você | |
|---|---|---|---|
| Levar os dados da Página ao Teams | Alguém exporta os insights de cada Página do Facebook e compartilha planilhas no canal antes de cada revisão. | O agente do Copilot Studio lê posts, comentários e avaliações do fluxo programado do Facebook Organic sempre que alguém o menciona. | Sem exportações por Página |
| Comentários e avaliações como texto | O texto de comentários e avaliações é lido na interface do Facebook um post por vez, então os padrões continuam anedóticos. | Post Comments e Page Reviews chegam com Message, Review text e Recommendation type, para que o agente os resuma em todos os posts. | Padrões, não anedotas |
| Várias Páginas da marca | Cada Página é reportada separadamente, e compará-las exige juntar arquivos à mão. | A extração multi-conta, ativada pelo time de Solutions da Dataddo, puxa os mesmos datasets de todas as Páginas a que você tem acesso para uma única fonte. | Todas as Páginas em uma resposta |
| Quem vê o quê | As exportações vão parar em pastas compartilhadas sem registro de quem as abriu ou de qual versão é a atual. | O agente acessa apenas fluxos vinculados a um destino de IA ou a um AI Model na conta Dataddo conectada, então você escolhe quais dados de Página ele entrega. | Acesso delimitado por time |
| Consumo de tokens | O Copilot gasta tokens explorando colunas brutas de Facebook Organic, amostrando linhas e tentando de novo até entender os dados. | Definições de campos e relações chegam prontas, então o modelo pula a exploração e vai direto à resposta. | Menos tokens por resposta |
| Qualidade das respostas | Sujeito a joins errados, campos inventados e números difíceis de conferir. | Respostas baseadas em campos definidos. No benchmark da Dataddo, 78,5% das perguntas foram respondidas corretamente, contra 65,5% com arquivos CSV simples. | Respostas melhores |
Os datasets de Facebook Organic que equipes de marketing mais usam, com os nomes reais dos campos. O Copilot consulta cada um pelo nome por meio da camada semântica da Dataddo.
Lista de datasets curados
Precisa de um dataset, métrica ou atributo que não vê?
Diga-nos o que falta e nós adicionaremos ao conector.
Roda na programação que você definir. Datasets com intervalo de datas, como fãs e insights diários, releem uma janela relativa que avança a cada execução, com até 2 anos de histórico por meio de uma ressincronização completa. Datasets vitalícios e de metadados puxam todos os dados disponíveis no momento.
Conector de Facebook Organic →Fizemos 43 perguntas pré-registradas sobre três conjuntos de dados reais - Google Search Console, negócios do HubSpot e Google Ads - e entregamos as mesmas linhas ao mesmo modelo de quatro formas. Só a camada de dados mudou.
das perguntas respondidas corretamente - o melhor dos quatro métodos de entrega testados
menos respostas erradas dadas com confiança - 14,0% das execuções contra 24,0% e 26,3%
mais respostas corretas em dados de CRM bagunçados - melhor em 8 perguntas, pior em nenhuma
Mesmo modelo, mesmos prompts e mesmas linhas em todas as condições; 759 execuções avaliadas, com o gabarito definido antes de qualquer execução. Só no Google Search Console, os arquivos CSV documentados tiveram o mesmo desempenho do Data to AI™ - a vantagem vem de dados mais complexos, como os negócios do HubSpot.
Ler o benchmark →Conecte suas Páginas do Facebook na Dataddo com uma fonte de Facebook Organic, por exemplo Posts Lifetime Insights by Post e Post Comments, e vincule-a a um destino Copilot ou a um AI Model. No Copilot Studio, adicione https://headless.dataddo.com/mcp-data como ferramenta MCP com OAuth 2.0 e publique o agente no Teams e no Microsoft 365 Copilot.
Sincronize suas Páginas do Facebook com uma fonte de Facebook Organic da Dataddo, vincule-a a um destino Copilot ou a um AI Model e depois adicione o Dataddo Data Access como ferramenta MCP de um agente do Copilot Studio e publique-o.
Não. O agente apenas lê os dados do Facebook que a Dataddo já extraiu. Respostas e posts continuam no Facebook, enquanto o agente ajuda você a decidir quais comentários precisam de atenção.
Sim, se você extrair Page Daily Media Views by Ad Status, que divide as visualizações de mídia da página em linhas orgânicas e pagas. Aponte o agente para esse dataset quando houver posts impulsionados no meio.
Sim, por meio dos datasets de Leads. Ative Hash Sensitive Fields para colunas como Email e Phone Number, para que o agente conte leads por formulário sem ver dados pessoais.
O mesmo servidor da Dataddo funciona no VS Code. Adicione-o ao .vscode/mcp.json, inicie-o, faça login e use o Copilot Chat em Agent mode. Nos planos Business e Enterprise, um administrador habilita antes os servidores MCP na política do Copilot.
Até 2 anos, o limite da API do Facebook. Uma fonte nova começa com seu intervalo de datas atual, então carregue os meses mais antigos uma vez com uma ressincronização completa.