Data to AI™ / Copilot/Instagram
Stellen Sie Fragen zu Reels, Reichweite und Follower-Wachstum in Microsoft 365 Copilot und Teams, ohne Insights zu exportieren oder den wöchentlichen Social-Bericht neu aufzubauen.
Weniger Tokens, bessere Antworten.
Microsoft 365 Copilot
Welches Content-Format hat letzten Monat pro Beitrag die meisten Konten erreicht?
Reels erreichten pro Beitrag etwa 2,4-mal so viele Konten wie Einzelbilder und erzielten die meisten Shares. Karussells lagen bei beidem dazwischen.
| Format | Beiträge | Ø Reach | Ø Shares |
|---|---|---|---|
| Reels Reel Lifetime Insights | 14 | 18.240 | 412 |
| Karussells Carousel Post Lifetime Insights | 9 | 9.860 | 133 |
| Bilder Post Lifetime Insights (Image) | 11 | 7.450 | 61 |
Reach wird aus den Lifetime Insights pro Beitrag gemittelt, nicht über Beiträge oder Tage addiert.
Instagram Organic extrahiert organische Insights aus Instagram Business Konten: Beiträge, Stories, Reels, Zielgruppendemografie und Engagement.
@Social data Welche Reels der letzten Woche hatten den höchsten Shares Count, und wie schnitt ihre Avg Watch Time im Vergleich ab?
Die Social-Leitung fragt den Agenten im Teamkanal, statt Screenshots zusammenzutragen. Shares Count und Avg Watch Time kommen direkt aus Reel Lifetime Insights.
@Social data Vergleiche die Reach von Beiträgen, die letztes Quartal innerhalb und außerhalb unserer stärksten Online Followers Stunden veröffentlicht wurden.
Online Followers nach Hour of Day steht neben der Reach pro Beitrag, sodass sich der Postingplan nach Ihrer eigenen Zielgruppe richtet und nicht nach einer generischen Best-Time-Grafik.
@Social data Welches Format, Karussells, Reels oder Bilder, hatte letzten Monat die meisten Saved pro Beitrag?
Insights zu Karussells, Reels und Bildern stammen aus separaten Datensätzen. Der Agent vergleicht sie pro Beitrag, sodass sich der Content-Plan auf das stützen kann, was Menschen behalten.
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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Stellen Sie Dataddo flexibel in jeder Cloud- oder Hybridumgebung bereit.
Wir haben ein Zahlungsmodell, das zu Ihnen passt
| Ohne Dataddo |
Mit Dataddo
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Ihr Ergebnis | |
|---|---|---|---|
| Die Zahlen in Copilot bringen | Jemand exportiert Instagram-Insights pro Konto und Format und fügt sie dann jede Woche in den Chat ein oder lädt sie hoch. | Der Copilot Studio Agent liest Business Interactions, Reels und Stories aus Dataddo, sobald jemand fragt. | Keine wöchentliche Exportarbeit |
| Was die Kennzahlen bedeuten | Copilot sieht Spaltennamen wie Reach und Views ohne Definitionen und muss raten, wie sie zu kombinieren sind. | Jedes Feld kommt mit seiner fachlichen Beschreibung aus der semantischen Schicht von Dataddo, sodass das Modell weiß, was jede Kennzahl bedeutet. | Zahlen, die Sie zitieren können |
| Aktualität | Antworten spiegeln die zuletzt hochgeladene Datei wider, ohne Datum. | Antworten kommen mit dem Stand der letzten Extraktion, die nach dem von Ihnen festgelegten Zeitplan läuft. | Sie wissen, wie aktuell jede Antwort ist |
| Eine Antwort für das Team | Jede Person hat ihren eigenen Export, daher beginnen Diskussionen in Teams mit unterschiedlichen Zahlen. | Derselbe Agent in Teams und Microsoft 365 Copilot beantwortet alle Fragen aus denselben Instagram-Daten. | Eine Version der Zahlen |
| Token-Verbrauch | Copilot verbraucht Tokens, um rohe Instagram-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 Instagram-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, zum Beispiel täglich, mit einem relativen Datumsbereich wie gestern, der sich bei jedem Lauf weiterbewegt. Die Instagram API erlaubt bis zu 2 Jahre Historie, geladen per vollständiger Neusynchronisierung.
Instagram-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 Instagram Organic Quelle und verknüpfen Sie sie mit einem Copilot-Ziel oder einem AI Model. Fügen Sie in Copilot Studio den MCP-Server Dataddo Data Access (https://headless.dataddo.com/mcp-data) als Tool zu einem Agenten hinzu, melden Sie sich per OAuth an und veröffentlichen Sie den Agenten in Microsoft 365 Copilot und Teams.
Ja, über einen Copilot Studio Agenten. Fügen Sie Dataddo Data Access als Model Context Protocol Tool hinzu, veröffentlichen Sie den Agenten in Microsoft 365 Copilot, erwähnen Sie ihn dann mit @ und fragen Sie nach den verknüpften Instagram-Datensätzen.
Ja. Gehen Sie nach der Veröffentlichung zu Channels > Teams and Microsoft Copilot und fügen Sie den Kanal hinzu. Derselbe Agent antwortet in Teams aus denselben Instagram-Daten.
Ja. Fügen Sie den Dataddo-Server zu .vscode/mcp.json hinzu, melden Sie sich an und nutzen Sie Copilot Chat im Agent mode. Bei Business und Enterprise muss ein Admin zuerst die MCP-Server in der Copilot-Richtlinie aktivieren.
Reach zählt täglich eindeutige Konten, daher lassen sich Tageswerte nicht summieren. Für wöchentliche oder monatliche Reichweite extrahieren Sie eine entsprechende Aufschlüsselung in einer separaten Quelle und einem Flow und fragen Copilot danach.
Ja. Die Datensätze Business Follower Demo Country, Age und Gender liefern Follower-Zahlen pro Wert, sodass der Agent Ihnen sagen kann, welche Märkte und Altersgruppen Ihre Zielgruppe ausmachen.
Bis zu 2 Jahre, das Limit der Instagram API. Eine neue Quelle beginnt mit ihrem aktuellen Datumsbereich. Laden Sie ältere Daten daher einmalig per vollständiger Neusynchronisierung.