Data to AI™ / Copilot/Google Search Console
Geben Sie dem Marketing einen Copilot-Agenten in Teams, der Fragen zu organischen Klicks, Rankings und CTR beantwortet, und lassen Sie Entwickler dieselben Daten in VS Code abfragen.
Weniger Tokens, bessere Antworten.
Microsoft 365 Copilot
Welche Blogseiten haben im September im Vergleich zum August die meisten Klicks verloren?
Der CRM-Leitfaden verlor 1.240 Klicks, ein Minus von 37 %, der größte Rückgang, und liegt jetzt im Schnitt auf Position 7,8. Die beiden anderen Seiten fielen um 21 % und 12 %.
| URL | Clicks (Sep.) | Clicks (Aug.) | Position (Sep.) |
|---|---|---|---|
| /blog/crm-guide Daily Metrics by Page | 2.140 | 3.380 | 7,8 |
| /blog/pricing-models Daily Metrics by Page | 1.620 | 2.050 | 5,2 |
| /blog/api-basics Daily Metrics by Page | 980 | 1.110 | 6,4 |
Seitenzeilen werden von Google gesampelt, daher werden Seiten untereinander verglichen und nicht zu einer Gesamtsumme der Website addiert.
Google Search Console zeigt, wie eine Website in der Google-Suche abschneidet: Clicks, Impressions, CTR und durchschnittliche Position nach Datum, Suchanfrage, Seite, Land und Gerät, für die Properties, auf die Ihr Konto Zugriff hat.
@Search desk Wie hat unsere neue Pricing-Landingpage letzten Monat gerankt, und wie viele Clicks hatte sie laut Daily Metrics by Page?
Kampagnen- und Content-Manager fragen den Agenten in Teams, statt einen Bericht beim SEO-Spezialisten anzufordern, der so Zeit für die eigentliche Optimierungsarbeit zurückgewinnt.
Nutze die dataddo-Tools, um Daily Metrics by Page für URLs unter /docs mit Impressions, aber null Clicks in den letzten 30 Tagen abzufragen.
Ein Entwickler, der die Dokumentationsseite pflegt, nutzt GitHub Copilot im Agent mode und korrigiert dann Titel und Meta-Beschreibungen dieser Seiten im selben Pull Request.
@Search desk Zeige Impressions und Position nach Country für unsere wichtigsten Produkt-Suchanfragen im letzten Quartal aus Daily Metrics by Country and Query.
In Microsoft 365 Copilot prüft die Leitung des Regionalmarketings, wo die Marke in der Suche bereits sichtbar ist, bevor sie Budgets für lokale Kampagnen plant.
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.
Stellen Sie Claude, ChatGPT und anderen KI-Tools governte Geschäftsdaten über MCP bereit.
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| Ohne Dataddo |
Mit Dataddo
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Ihr Ergebnis | |
|---|---|---|---|
| SEO-Zahlen für Nicht-Spezialisten | Kolleginnen und Kollegen aus dem Marketing bitten den SEO-Spezialisten um einen Search Console-Bericht und warten tagelang auf eine Tabelle. | Der Copilot Studio-Agent in Teams beantwortet Fragen zu Clicks, Impressions und Position direkt aus dem Dataddo-Flow. | SEO-Antworten im Self-Service |
| Daten im Entwickler-Workflow | Entwickler laden eine CSV mit der Seiten-Performance herunter und committen sie neben dem Code, um Titel zu prüfen. | GitHub Copilot in VS Code fragt Daily Metrics by Page im Agent mode über den Dataddo-Server ab, sodass keine Datei im Repository landet. | Keine CSV im Repo |
| Wann der Agent Dataddo aufruft | Eine allgemeine Copilot-Antwort zu Rankings stützt sich auf Webwissen, nicht auf Ihre eigenen Search Console-Properties. | Die Serverbeschreibung in Copilot Studio nennt organische Klicks, Suchanfragen und Rankings, sodass diese Fragen eine Dataddo-Abfrage auslösen. | Antworten aus Ihren Properties |
| Aktuelle Tage | Ein zu früh gezogener Bericht zeigt teilweise verarbeitete Tage, und der Kanal reagiert auf einen Rückgang, den es nicht gibt. | Die Quelle nutzt einen Datumsbereich von vor 4 Tagen oder älter, sodass der Agent nur Tage meldet, die Google fertig verarbeitet hat. | Keine Fehlalarme |
| Token-Verbrauch | Copilot verbraucht Tokens, um rohe Google Search Console-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 Google Search Console-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 dem von Ihnen festgelegten Zeitplan über ein relatives Datumsfenster. Google braucht 24 bis 72 Stunden zur Verarbeitung der Daten, nutzen Sie daher einen Bereich von vor 4 Tagen oder älter; die API liefert bis zu 16 Monate Historie.
Google Search Console-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 →Erstellen Sie in Dataddo eine Google Search Console-Quelle mit Daily Metrics by Page und Daily Metrics by Query und verknüpfen Sie sie mit einem Copilot-Ziel oder AI Model. Fügen Sie in Copilot Studio https://headless.dataddo.com/mcp-data als MCP-Tool mit OAuth 2.0 hinzu und veröffentlichen Sie in Teams, oder nutzen Sie .vscode/mcp.json für GitHub Copilot.
Ja. Veröffentlichen Sie Ihren Copilot Studio-Agenten mit dem Dataddo MCP-Tool und fügen Sie ihn unter Channels > Teams and Microsoft Copilot hinzu. Kollegen erwähnen ihn und fragen nach Klicks, Suchanfragen und Seiten.
Daten zu Suchanfragen und Seiten werden gesampelt, daher weichen Summen über Suchanfragen oder Seiten von der Oberfläche ab, während die Trends gleich bleiben. Für Summen verweisen Sie den Agenten auf Daily Metrics oder die Datensätze nach Land und Gerät.
Google braucht 24 bis 72 Stunden zur Verarbeitung der Daten. Dataddo empfiehlt für Search Console einen Datumsbereich von vor 4 Tagen oder älter, daher erscheinen aktuelle Tage etwas später.
Bei Copilot Business und Enterprise ja: Ein Organisations-Admin muss die MCP-Server in der Copilot-Richtlinie aktivieren. Fügen Sie den Server dann zu .vscode/mcp.json hinzu und nutzen Sie den Agent mode.
Schreiben Sie es in die Serverbeschreibung in Copilot Studio, zum Beispiel organische Klicks, Suchanfragen und Rankings. Der Agent entscheidet anhand dieser Beschreibung, wann er Dataddo aufruft.
Das autorisierende Google-Konto muss Site Owner oder Site Full User sein. Sites Metadata listet dann jede Site URL mit ihrem Permission Level.