Data to AI™ / Copilot/Facebook Public Data
Publique no Teams um agente de monitoramento da concorrência para que times de marca, regionais e de vendas perguntem como as páginas rivais crescem, são avaliadas e publicam, sem sair do chat.
Respostas melhores, menos tokens.
Microsoft 365 Copilot
Como a nossa página do Facebook se compara com dois concorrentes em audiência e conversa?
A Bluebird Roasters tem a maior audiência, mas a Kettle & Co gera mais conversa: o Talking About Count dela equivale a 4,1% do Fan Count, contra 1,6% da Bluebird e 2,3% da nossa página.
| Name | Fan Count | Talking About Count |
|---|---|---|
| Northwind Coffee (nós) Profile | 48.200 | 1.110 |
| Bluebird Roasters Profile | 93.500 | 1.490 |
| Kettle & Co Profile | 31.800 | 1.300 |
Cada página é uma fonte própria com seu Page Identifier; os valores do Profile são os da última extração e não são somados ao longo do tempo.
O Facebook Public Data lê o perfil público e os posts de qualquer página do Facebook que você indicar pelo Page Identifier, inclusive páginas de concorrentes. Times de marketing usam o conector para comparar tamanho de audiência, frequência de publicação e engajamento com outras marcas.
@Competitor Watch Qual concorrente publicou mais Posts nesta semana, e qual post dele tem o maior Shares Count até agora?
Os gerentes de marca perguntam ao agente no canal do Teams na segunda de manhã e enviam à agência o link do post de destaque antes da call semanal.
@Competitor Watch Compare Overall Star Rating e Check-Ins no Profile das páginas de lojas concorrentes que acompanhamos em Praga e Viena.
Uma gerente de marketing regional pergunta ao Microsoft 365 Copilot antes de uma revisão de lojas e vê onde concorrentes próximos são mais bem avaliados ou mais movimentados que a página local.
Use as ferramentas da dataddo para ler ID, Username, Name e Link do Profile e gere config/tracked-pages.json para o dashboard da concorrência.
Um desenvolvedor de marketing usa o GitHub Copilot no modo agente do VS Code, para que a lista de páginas do dashboard corresponda ao que a Dataddo realmente extrai.
O Data to AI™ é cobrado por assento, como os assistentes de IA que sua equipe já usa, com ~25% de desconto no faturamento anual. Precisa de contratos personalizados ou preços por volume? Fale conosco sobre o Enterprise.
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Com Dataddo
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Resultado para você | |
|---|---|---|---|
| Onde as pessoas perguntam | As novidades da concorrência chegam em um PDF mensal que os times regionais raramente abrem e não conseguem consultar. | O agente que você publica responde no Teams e no Microsoft 365 Copilot quando alguém digita @ e o seleciona. | Respostas no chat do dia a dia |
| Concorrência local | Gerentes de loja conferem as páginas rivais uma a uma para ver avaliações e visitas, quando conferem. | O Profile traz Overall Star Rating, Check-Ins e Location de cada página acompanhada, então o agente compara tudo por região. | Benchmark local em uma pergunta |
| Quando o agente chama a Dataddo | Um assistente genérico responde perguntas sobre a concorrência com dados de treinamento, sem números atuais. | A descrição do servidor que você escreve no Copilot Studio diz que a Dataddo tem dados públicos de páginas do Facebook, então essas perguntas disparam uma consulta. | Números atuais, não memória |
| Escopo seguro para a marca | Exportações avulsas de dados sociais circulam por e-mail e misturam números públicos da concorrência com métricas internas. | O agente só acessa fluxos vinculados a um destino de IA ou AI Model na Dataddo, então métricas internas que você nunca vincula ficam fora de alcance. | Só fluxos vinculados |
| Consumo de tokens | O Copilot gasta tokens explorando colunas brutas de Facebook Public Data, 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 Public Data 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.
| Dataset | Métricas e atributos |
Pergunte ao Copilot
|
|---|---|---|
| Posts |
|
Qual Media Type gera mais Shares Count por post na página de um concorrente? |
| Profile |
|
Que Overall Star Rating e Check-Ins mostram as páginas locais concorrentes que acompanhamos? |
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 →Crie na Dataddo uma fonte Facebook Public Data para cada página acompanhada, com Profile e Posts, e vincule os fluxos a um destino Copilot ou a um AI Model. No Copilot Studio, adicione uma ferramenta Model Context Protocol para https://headless.dataddo.com/mcp-data com OAuth 2.0 Dynamic discovery e publique o agente no Teams.
Crie o agente no Copilot Studio. Adicione o Dataddo Data Access como ferramenta Model Context Protocol com OAuth 2.0 Dynamic discovery e publique o agente pelos Channels no Teams e no Microsoft 365 Copilot.
Diga que a Dataddo tem dados públicos de perfil e posts de páginas concorrentes do Facebook, como Fan Count, Overall Star Rating e Shares Count. O agente usa essa descrição para decidir quando chamar a Dataddo.
Overall Star Rating, Check-Ins, Location e Category List Name são úteis para páginas de lojas ou estabelecimentos, junto com Fan Count e Followers Count para o tamanho da audiência.
Sim. Adicione o servidor da Dataddo ao .vscode/mcp.json, inicie-o, faça login e use o Copilot Chat em Agent mode. Em Business e Enterprise, um administrador da organização precisa habilitar antes os servidores MCP na política do Copilot.
O seu. Autorize o Facebook Public Data na Dataddo com um login do Facebook, credenciais de um app Facebook Custom ou o Meta Admin Center. A página acompanhada é definida pelo Page Identifier, não pelas credenciais do dono dela.
