Data to AI™ / Copilot/Facebook Organic
Lassen Sie Ihr Social- und Community-Team einen Teams-Agenten nach Reichweite, Beitrags-Engagement, Kommentaren und Bewertungen Ihrer Facebook-Seite fragen, ohne Insights von jeder Seite zu exportieren.
Weniger Tokens, bessere Antworten.
Microsoft 365 Copilot
Wie viel der Medienaufrufe unserer Facebook-Seite war im September organisch?
Die organischen Medienaufrufe blieben stabil bei 177.000 bis 195.000 pro Woche. Die bezahlten Aufrufe sprangen in der Woche ab 8. Sep. nach oben, als Beiträge beworben wurden. Diese Spitze ist also kein organisches Wachstum.
| Woche | Page Media View (Organic) | Page Media View (Paid) |
|---|---|---|
| 1.-7. Sep. Page Daily Media Views by Ad Status | 182.400 | 96.300 |
| 8.-14. Sep. Page Daily Media Views by Ad Status | 176.900 | 141.200 |
| 15.-21. Sep. Page Daily Media Views by Ad Status | 188.100 | 88.700 |
| 22.-28. Sep. Page Daily Media Views by Ad Status | 194.600 | 90.500 |
Organische und bezahlte Aufrufe sind separate Zeilen aus der is_from_ads-Aufschlüsselung von Facebook, pro Woche addiert.
Facebook Organic erfasst organische Daten Ihrer eigenen Facebook-Seiten: Insights zu Beiträgen und Reels, Seitenkennzahlen, Fans nach Markt, Kommentare, Bewertungen, Postfach-Kennzahlen und Lead-Formular-Einsendungen.
@Community desk Fasse die Hauptthemen in den Post Comments von gestern zusammen und liste die Kommentare mit dem höchsten Like Count auf.
Der Community Manager fragt den Agenten im Teams-Kanal, worüber die Leute über Nacht gesprochen haben, und wählt die Threads aus, die eine Antwort der Marke brauchen, bevor der Tag hektisch wird.
@Community desk Wie verteilten sich die Page Reviews diesen Monat nach Recommendation type? Zitiere drei typische negative Review text Beispiele.
Der Kundenservice liest die negativen Bewertungen in Microsoft 365 Copilot und bringt konkrete Zitate in das wöchentliche Produktmeeting, statt nur des vagen Eindrucks, dass die Beschwerden zunehmen.
@Community desk Liste Lifetime Reach und Engagement pro Page name für Beiträge auf, die letzten Monat veröffentlicht wurden, absteigend sortiert.
Da alle Markenseiten in einer Quelle liegen, erhält die Social-Leitung in einer einzigen Antwort eine sortierte Tabelle und fügt sie direkt in das Dokument des Monatsberichts ein.
Data to AI™ ist während der privaten Vorabversion kostenlos. Wir nehmen Teams in Wellen auf und entwickeln das Produkt mit ihrem Feedback weiter. Zum Launch wird es so abgerechnet wie die KI-Assistenten, die Ihr Team bereits nutzt. Sie brauchen individuelle Verträge oder Mengenpreise? Sprechen Sie mit uns über Enterprise.
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| Ohne Dataddo |
Mit Dataddo
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Ihr Ergebnis | |
|---|---|---|---|
| Seitendaten in Teams bringen | Jemand exportiert vor jedem Review die Insights jeder Facebook-Seite und teilt Tabellen im Kanal. | Der Copilot Studio Agent liest Beiträge, Kommentare und Bewertungen aus dem geplanten Facebook Organic Flow, sobald ihn jemand erwähnt. | Keine Exporte pro Seite |
| Kommentare und Bewertungen als Text | Kommentar- und Bewertungstexte werden in der Facebook-Oberfläche Beitrag für Beitrag gelesen, sodass Muster anekdotisch bleiben. | Post Comments und Page Reviews kommen mit Message, Review text und Recommendation type an, sodass der Agent sie über alle Beiträge hinweg zusammenfassen kann. | Muster statt Anekdoten |
| Mehrere Markenseiten | Jede Seite wird separat ausgewertet, und ein Vergleich bedeutet, Dateien von Hand zusammenzuführen. | Die Multi-Account-Extraktion, aktiviert durch das Dataddo Solutions team, zieht dieselben Datensätze aus jeder Seite, auf die Sie Zugriff haben, in eine Quelle. | Alle Seiten in einer Antwort |
| Wer was sieht | Exporte landen in geteilten Ordnern, ohne Nachweis, wer sie geöffnet hat oder welche Version aktuell ist. | Der Agent erreicht nur Flows, die im angemeldeten Dataddo-Konto mit einem KI-Ziel oder AI Model verknüpft sind, sodass Sie bestimmen, welche Seitendaten er liefert. | Begrenzter Zugriff pro Team |
| Token-Verbrauch | Copilot verbraucht Tokens, um rohe Facebook Organic-Spalten zu erkunden, Zeilen zu sichten und neu anzusetzen, bis die Daten verstanden sind. | Felddefinitionen und Beziehungen werden vorab geliefert, sodass das Modell die Erkundung überspringt und direkt antwortet. | Weniger Tokens pro Antwort |
| Antwortqualität | Anfällig für falsche Joins, erfundene Felder und schwer überprüfbare Zahlen. | Antworten auf Basis definierter Felder. Im Dataddo-Benchmark wurden 78,5 % der Fragen korrekt beantwortet, gegenüber 65,5 % mit einfachen CSV-Dateien. | Bessere Antworten |
Die Facebook Organic-Datensätze, die Marketing-Teams am häufigsten nutzen, mit ihren echten Feldnamen. Copilot fragt sie über die semantische Schicht von Dataddo beim Namen ab.
Liste kuratierter Datasets
Fehlt ein Dataset, eine Kennzahl oder ein Attribut?
Sag uns, was fehlt, und wir fügen es dem Connector hinzu.
Läuft nach Ihrem Zeitplan. Datensätze mit Datumsbereich, etwa Fans und tägliche Insights, lesen ein relatives Fenster neu ein, das sich bei jedem Lauf weiterbewegt, mit bis zu 2 Jahren Historie per vollständiger Neusynchronisierung. Lifetime- und Metadaten-Datensätze rufen alle aktuell verfügbaren Daten ab.
Facebook Organic-Konnektor →Wir haben 43 vorab registrierte Fragen zu drei echten Datensätzen gestellt - Google Search Console, HubSpot-Deals und Google Ads - und dieselben Zeilen auf vier Arten an dasselbe Modell geliefert. Nur die Datenschicht hat sich geändert.
der Fragen richtig beantwortet - der beste der vier getesteten Bereitstellungswege
weniger selbstsicher falsche Antworten - 14,0 % der Durchläufe gegenüber 24,0 % und 26,3 %
mehr richtige Antworten bei unübersichtlichen CRM-Daten - besser bei 8 Fragen, bei keiner schlechter
Dasselbe Modell, dieselben Prompts und dieselben Zeilen in jeder Bedingung; 759 bewertete Durchläufe, Referenzantworten vor dem ersten Durchlauf festgelegt. Allein bei Google Search Console schnitten dokumentierte CSV-Dateien genauso gut ab wie Data to AI™ - der Vorteil entsteht bei unübersichtlicheren Daten wie HubSpot-Deals.
Benchmark lesen →Verbinden Sie Ihre Facebook-Seiten in Dataddo über eine Facebook Organic Quelle, zum Beispiel mit Posts Lifetime Insights by Post und Post Comments, und verknüpfen Sie sie mit einem Copilot-Ziel oder einem AI Model. Fügen Sie in Copilot Studio https://headless.dataddo.com/mcp-data als MCP-Tool mit OAuth 2.0 hinzu und veröffentlichen Sie den Agenten in Teams und Microsoft 365 Copilot.
Synchronisieren Sie Ihre Facebook-Seiten mit einer Dataddo Facebook Organic Quelle, verknüpfen Sie sie mit einem Copilot-Ziel oder AI Model, fügen Sie dann Dataddo Data Access als MCP-Tool zu einem Copilot Studio Agenten hinzu und veröffentlichen Sie ihn.
Nein. Der Agent liest nur Facebook-Daten, die Dataddo bereits extrahiert hat. Antworten und Beiträge bleiben in Facebook, während der Agent Ihnen hilft zu entscheiden, welche Kommentare Aufmerksamkeit brauchen.
Ja, wenn Sie Page Daily Media Views by Ad Status extrahieren, das Seiten-Medienaufrufe in organische und bezahlte Zeilen aufteilt. Verweisen Sie den Agenten darauf, wenn beworbene Beiträge im Spiel sind.
Ja, über die Leads-Datensätze. Aktivieren Sie Hash Sensitive Fields für Spalten wie Email und Phone Number, damit der Agent Leads pro Formular zählen kann, ohne personenbezogene Daten zu sehen.
Derselbe Dataddo-Server funktioniert in VS Code. Fügen Sie ihn zu .vscode/mcp.json hinzu, starten Sie ihn, melden Sie sich an und nutzen Sie Copilot Chat im Agent mode. Bei Business und Enterprise aktiviert ein Admin zuerst die MCP-Server in der Copilot-Richtlinie.
Bis zu 2 Jahre, das Limit der Facebook API. Eine neue Quelle beginnt mit ihrem aktuellen Datumsbereich. Laden Sie ältere Monate daher einmalig per vollständiger Neusynchronisierung.