Data to AI™ / Copilot/Facebook Ads
Dé al equipo de paid social un agente en Teams que responda preguntas sobre inversión, ubicaciones y audiencias con datos publicitarios de Meta, para que nadie tenga que esperar el informe semanal de medios.
Menos tokens, mejores respuestas.
Microsoft 365 Copilot
¿Qué ubicaciones generaron el mayor valor de compra por cada dólar invertido el mes pasado?
Instagram Reels generó 4,1 de valor de compra por unidad de inversión, el mejor de los tres, con aproximadamente un tercio del presupuesto. Facebook Feed se llevó la mayor parte, con 3,2.
| Ubicación | Spend | Purchase Roas | Ctr |
|---|---|---|---|
| Instagram Reels Platform Position Device Ad Insights | 8.400 $ | 4,1 | 1,32 % |
| Facebook Feed Platform Position Device Ad Insights | 12.600 $ | 3,2 | 1,05 % |
| Instagram Stories Platform Position Device Ad Insights | 5.200 $ | 2,4 | 0,71 % |
Spend y Purchase Roas proceden de un único desglose por ubicación que admite la API de Facebook Ads, no de exportaciones separadas cruzadas a mano.
Facebook Ads extrae el rendimiento de pago de las cuentas publicitarias de Meta, desde la cuenta hasta el nivel de anuncio: inversión, entrega, conversiones y ROAS, desglosados por ubicación, dispositivo, datos demográficos o recurso creativo.
@Paid Social ¿Cuánto invirtió ayer cada campaña según Facebook Ads Insights y cuál tuvo el menor Cost per purchase?
Los account managers mencionan al agente en el canal del equipo cada mañana en lugar de entrar en cada cuenta publicitaria, y comentan los valores atípicos allí mismo, en el hilo.
@Paid Social Divida el Spend del mes pasado por Publisher Platform y Platform Position, con Purchase Roas, en una tabla que pueda pegar en PowerPoint.
En Microsoft 365 Copilot, el agente devuelve una tabla de ubicaciones mientras usted redacta el informe mensual para el cliente, de modo que la diapositiva usa las mismas cifras que el equipo vio en Teams.
Use las herramientas de dataddo para describir Facebook Ads Insights y asignar Spend, Impressions y CTR en nuestro archivo de configuración de métricas.
En VS Code, GitHub Copilot en Agent mode lee nombres de campo reales y filas de ejemplo, para que los ingenieros de marketing creen herramientas internas sin esperar a que alguien les envíe una exportación.
Data to AI™ es gratuito durante la versión preliminar privada. Incorporamos equipos por oleadas y damos forma al producto con sus comentarios. En el lanzamiento, se cobrará como los asistentes de IA que tu equipo ya utiliza. ¿Necesitas contratos a medida o precios por volumen? Habla con nosotros sobre Enterprise.
Entrega datos de negocio gobernados a Claude, ChatGPT y otras herramientas de IA mediante MCP.
Gratis durante la versión preliminar
Implemente Dataddo de manera flexible en cualquier entorno híbrido o de nube.
Tenemos un modelo de pago que funciona para ti
| Sin Dataddo |
Con Dataddo
|
Resultado para ti | |
|---|---|---|---|
| Respuestas en el canal del equipo | El comprador de medios exporta informes de Ads Manager, los comparte en Teams y cada pregunta de seguimiento espera a la siguiente exportación. | El agente de Copilot Studio está en el canal de Teams y responde preguntas sobre inversión y ubicaciones a partir del flujo programado de Facebook Ads. | Sin esperar el informe de medios |
| Muchas cuentas publicitarias | Las agencias repiten la misma exportación para cada cuenta publicitaria de cliente y luego combinan los archivos antes de poder compararlos. | La extracción multicuenta, que activa el equipo de Solutions de Dataddo, obtiene los mismos datasets de todas las cuentas publicitarias en una sola fuente. | Un agente, todas las cuentas |
| Cuándo llama el agente a Dataddo | Un asistente genérico no sabe qué preguntas necesitan datos publicitarios de Meta, así que la gente pega las cifras a mano en los prompts. | La descripción del servidor en Copilot Studio indica al agente que llame a Dataddo para preguntas sobre inversión, ROAS y ubicaciones de paid social. | Preguntas de anuncios dirigidas a datos de anuncios |
| Consumo de tokens | Copilot gasta tokens explorando columnas sin procesar de Facebook Ads, muestreando filas y reintentando hasta entender los datos. | Las definiciones de campos y las relaciones se entregan de antemano, así que el modelo se salta la exploración y va directo a la respuesta. | Menos tokens por respuesta |
| Calidad de las respuestas | Propenso a uniones incorrectas, campos inventados y cifras difíciles de comprobar. | Respuestas basadas en campos definidos. En el benchmark de Dataddo se respondió correctamente el 78,5 % de las preguntas, frente al 65,5 % con archivos CSV simples. | Mejores respuestas |
Los datasets de Facebook Ads que más usan los equipos de marketing, con sus nombres de campo reales. Copilot los consulta por su nombre a través de la capa semántica de Dataddo.
Lista de datasets curados
¿Necesita un dataset, métrica o atributo que no ve?
Díganos qué falta y lo añadiremos al conector.
Se ejecuta según su programación con un rango de fechas relativo que avanza en cada ejecución. La API de Facebook Ads devuelve hasta 37 meses de historial, cargados en lotes de hasta 90 días.
Conector de Facebook Ads →Planteamos 43 preguntas registradas de antemano sobre tres conjuntos de datos reales - Google Search Console, deals de HubSpot y Google Ads - y entregamos las mismas filas al mismo modelo de cuatro formas. Solo cambió la capa de datos.
de las preguntas respondidas correctamente - el mejor de los cuatro métodos de entrega probados
menos respuestas erróneas presentadas como seguras - 14,0 % de las ejecuciones frente a 24,0 % y 26,3 %
más respuestas correctas con datos de CRM desordenados - mejor en 8 preguntas, peor en ninguna
El mismo modelo, las mismas instrucciones y las mismas filas en todas las condiciones; 759 ejecuciones evaluadas, con las respuestas de referencia fijadas antes de cualquier ejecución. Solo en Google Search Console, los archivos CSV documentados rindieron igual que Data to AI™: la ventaja viene de datos más complejos, como los deals de HubSpot.
Leer el informe →Configure una fuente de Facebook Ads en Dataddo con Facebook Ads Insights y Platform Position Device Ad Insights y vincúlela a un destino de Copilot o a un AI Model. En Copilot Studio, añada https://headless.dataddo.com/mcp-data como herramienta Model Context Protocol con OAuth 2.0 y publique el agente en Teams y Microsoft 365 Copilot.
Sí, Dataddo se conecta como herramienta MCP en un agente de Copilot Studio. Una vez publicado en Microsoft 365 Copilot y Teams, las personas acceden a los datos de Facebook Ads mencionando a ese agente con @.
Escriba una descripción clara del servidor en Copilot Studio. Indica al agente cuándo llamar a Dataddo, por ejemplo, solo para preguntas sobre inversión, ROAS y ubicaciones de paid social.
El agente accede a todos los flujos o Contexts vinculados a un destino de IA o a un AI Model en la cuenta de Dataddo con la que se ha iniciado sesión. Vincule solo los flujos de Facebook Ads que ese equipo deba consultar.
Sí. Añada el servidor de Dataddo a .vscode/mcp.json, inícielo, inicie sesión y use Copilot Chat en Agent mode. En Business y Enterprise, un administrador debe habilitar primero los servidores MCP en la política de Copilot.
Los valores diarios de Reach no se pueden sumar, porque cada día cuenta personas únicas. Extraiga un desglose semanal en su propia fuente y flujo y dirija el agente a esos datos.
No. El agente lee los datos de Facebook Ads que Dataddo ha extraído y responde preguntas sobre ellos. Los cambios de presupuesto y estado se siguen haciendo en Meta Ads Manager.