Data to AI™ / Copilot/X Ads
Dê ao time de redes sociais um agente no Teams que responde sobre investimento, crescimento de seguidores e datas de término de campanhas do X Ads, para ninguém precisar entrar no Ads Manager por um número rápido.
Respostas melhores, menos tokens.
Microsoft 365 Copilot
Quais campanhas do X Ads tiveram os cliques em links mais baratos na semana passada?
Spring Webinar Promo teve os cliques em links mais baratos, a US$ 0,41 cada, com menos de um quarto do investimento. Brand Awareness Q2 ficou com a maior parte do orçamento, mas custou US$ 1,12 por URL click.
| Campaign Name | Spend | URL Clicks | Impressions |
|---|---|---|---|
| Spring Webinar Promo Campaign Analytics | US$ 1.230 | 3.000 | 184.500 |
| Product Launch Retarget Campaign Analytics | US$ 2.050 | 3.420 | 142.800 |
| Brand Awareness Q2 Campaign Analytics | US$ 4.480 | 4.000 | 611.200 |
Spend é o Billed Charge Local Micro dividido por 1.000.000, na moeda da conta de anúncios, para os posicionamentos dentro do próprio X.
O X Ads (antigo Twitter Ads) extrai o desempenho pago e orgânico de uma conta de anúncios do X: investimento e engajamento por campanha, resultados de posts promovidos com conversões web e vídeos assistidos até o fim, texto dos posts, além de orçamentos e status das campanhas.
@Social Ads Quanto cada Campaign Name gastou ontem em Campaign Analytics, e quantos URL Clicks e Follows trouxe?
O time de redes pergunta ao agente no canal do Teams toda manhã e discute os pontos fora da curva na thread, em vez de uma pessoa abrir o X Ads Manager e postar um print.
@Social Ads Me dê uma tabela de Impressions, Engagements, Follows e Replies de Account Analytics para cada dia disponível deste mês.
No Microsoft 365 Copilot, o agente devolve a tabela enquanto você escreve o relatório mensal de redes no PowerPoint, com os mesmos números que o time viu no Teams.
Use as ferramentas da dataddo para descrever Campaigns e gere um calendário JSON com Name, Start Time, End Time e Entity Status para a nossa ferramenta interna de planejamento.
Um engenheiro de marketing usa o GitHub Copilot em modo Agent no VS Code, e a ferramenta de planejamento mostra as datas reais das campanhas do X Ads sem exportação manual.
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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| Sem Dataddo |
Com Dataddo
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Resultado para você | |
|---|---|---|---|
| Números rápidos no Teams | Só uma pessoa tem acesso ao X Ads Manager, então cada pergunta sobre investimento no canal espera até ela entrar e colar um número. | O agente do Copilot Studio responde no Teams sobre investimento e engajamento a partir do fluxo agendado do X Ads. | Sem esperar por um único login |
| Quando o agente chama a Dataddo | Um assistente genérico não sabe quais perguntas precisam de dados de anúncios do X, então as pessoas digitam números nos prompts. | A descrição do servidor que você informa no Copilot Studio diz ao agente para chamar a Dataddo em perguntas de investimento, seguidores e campanhas do X Ads. | Perguntas de anúncios vão aos dados de anúncios |
| Campanhas perto do fim | As datas de término são conferidas uma a uma na interface do X Ads, e uma campanha que acaba antes de um lançamento é notada tarde. | Campaigns traz Start Time, End Time e Entity Status, então o agente lista sob demanda as campanhas que terminam nas próximas semanas. | Renovações decididas a tempo |
| Várias contas de anúncios | Cada conta de anúncios é exportada separadamente e juntada em uma planilha antes de alguém responder uma pergunta entre contas. | Cada fonte do X Ads lê uma Ads Account; vincule os fluxos de todas as contas ao destino de IA e o agente consulta todas elas. | Um agente para todas as contas |
| Consumo de tokens | O Copilot gasta tokens explorando colunas brutas de X Ads, 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 X Ads 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
|
|---|---|---|
| Campaign Analytics |
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Quais campanhas trouxeram mais Follows em relação ao Spend ontem? |
| Promoted Tweets |
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Quais vídeos promovidos prendem o público até o fim, com base em Video Views 100? |
| Promoted Tweets Metadata |
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Quais posts promovidos foram criados (Created at) há mais de 60 dias e continuam em uso? |
| Campaigns |
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Quais campanhas têm End Time nos próximos 14 dias? |
| Organic Tweets |
|
Quais posts orgânicos com vídeo tiveram o maior Video Total Views? |
| Account Analytics |
|
Quantos Replies e Retweets a conta reuniu no total ontem? |
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 →Configure uma fonte do X Ads na Dataddo com Campaign Analytics e Account Analytics e vincule-a a um destino Copilot ou a um AI Model. No Copilot Studio, adicione https://headless.dataddo.com/mcp-data em Tools como ferramenta Model Context Protocol com OAuth 2.0 Dynamic discovery e publique o agente no Teams e no Microsoft 365 Copilot.
Sim. A Dataddo se conecta como ferramenta Model Context Protocol em um agente do Copilot Studio. Depois que o agente é publicado no Microsoft 365 Copilot e no Teams, as pessoas acessam os dados digitando @ e selecionando o agente.
Escreva uma descrição clara do servidor no Copilot Studio. Diga que ele contém dados de campanhas, investimento e engajamento do X Ads (antigo Twitter Ads), para que só essas perguntas disparem uma consulta.
Sim. Cada fonte seleciona uma Ads Account. Crie uma fonte por conta e vincule os fluxos ao destino Copilot; o dataset Ads Accounts lista as contas com nome e status.
Sim. Adicione o servidor da Dataddo ao .vscode/mcp.json, inicie-o, faça login e use o Copilot Chat em modo Agent. No Business e no Enterprise, um administrador habilita antes os servidores MCP na política do Copilot.
A API do X só permite extrair dados de até 7 dias atrás, então períodos anteriores não podem ser carregados em uma fonte nova. O agente responde sobre os períodos que o seu fluxo extraiu desde a configuração.
Não. O agente lê os dados do X Ads que a Dataddo extraiu e responde sobre eles. Mudanças de status e orçamento continuam sendo feitas no X Ads Manager.
