Data to AI™ / Copilot/Facebook Organic
Permita que su equipo de redes sociales y comunidad pregunte a un agente de Teams por el alcance de la página de Facebook, la interacción, los comentarios y las reseñas, sin exportar insights de cada página.
Menos tokens, mejores respuestas.
Microsoft 365 Copilot
¿Qué parte de las visualizaciones de medios de nuestra página de Facebook fue orgánica en septiembre?
Las visualizaciones orgánicas se mantuvieron estables, entre 177.000 y 195.000 por semana. Las de pago se dispararon la semana del 8 sep, cuando se promocionaron publicaciones, así que ese pico no es crecimiento orgánico.
| Semana | 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 |
Las visualizaciones orgánicas y de pago son filas separadas del desglose is_from_ads de Facebook, sumadas por semana.
Facebook Organic recopila datos no pagados de sus propias páginas de Facebook: insights de publicaciones y reels, métricas de la página, fans por mercado, comentarios, reseñas, métricas de la bandeja de entrada y envíos de formularios de clientes potenciales.
@Community desk Resuma los temas principales de los Post Comments de ayer y enumere los comentarios con el Like Count más alto.
El community manager pregunta al agente en el canal de Teams de qué habló la gente durante la noche y elige los hilos que necesitan una respuesta de la marca antes de que el día se complique.
@Community desk ¿Cómo se repartieron este mes las Page Reviews por Recommendation type? Cite tres ejemplos típicos de Review text negativos.
Atención al cliente lee las reseñas negativas en Microsoft 365 Copilot y lleva citas concretas a la reunión semanal con producto, en lugar de una vaga sensación de que las quejas aumentan.
@Community desk Enumere Lifetime Reach y Engagement por Page name de las publicaciones del mes pasado, de mayor a menor.
Con todas las páginas de la marca en una sola fuente, el responsable de redes sociales obtiene una tabla ordenada en una sola respuesta y la pega directamente en el informe mensual.
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 | |
|---|---|---|---|
| Llevar los datos de la página a Teams | Antes de cada revisión, alguien exporta los insights de cada página de Facebook y comparte hojas de cálculo en el canal. | El agente de Copilot Studio lee publicaciones, comentarios y reseñas del flujo programado de Facebook Organic cada vez que alguien lo menciona. | Sin exportaciones por página |
| Comentarios y reseñas como texto | El texto de comentarios y reseñas se lee en la interfaz de Facebook publicación por publicación, así que los patrones se quedan en anécdotas. | Post Comments y Page Reviews llegan con Message, Review text y Recommendation type, así que el agente puede resumirlos en todas las publicaciones. | Patrones, no anécdotas |
| Varias páginas de marca | Cada página se reporta por separado, y compararlas implica combinar archivos a mano. | La extracción multicuenta, que activa el equipo de Solutions de Dataddo, obtiene los mismos datasets de todas las páginas a las que tiene acceso en una sola fuente. | Todas las páginas en una respuesta |
| Quién ve qué | Las exportaciones acaban en carpetas compartidas sin registro de quién las abrió ni de qué versión es la actual. | El agente solo accede a los flujos vinculados a un destino de IA o a un AI Model en la cuenta de Dataddo con la que se ha iniciado sesión, así que usted elige qué datos de páginas ofrece. | Acceso acotado por equipo |
| Consumo de tokens | Copilot gasta tokens explorando columnas sin procesar de Facebook Organic, 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 Organic 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. Los datasets con rango de fechas, como los de fans e insights diarios, vuelven a leer una ventana relativa que avanza en cada ejecución, con hasta 2 años de historial mediante una resincronización completa de datos. Los datasets de por vida y de metadatos obtienen todos los datos disponibles en ese momento.
Conector de Facebook Organic →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 →Conecte sus páginas de Facebook en Dataddo con una fuente de Facebook Organic, por ejemplo con Posts Lifetime Insights by Post y Post Comments, y vincúlela a un destino de Copilot o a un AI Model. En Copilot Studio, añada https://headless.dataddo.com/mcp-data como herramienta MCP con OAuth 2.0 y publique el agente en Teams y Microsoft 365 Copilot.
Sincronice sus páginas de Facebook con una fuente de Facebook Organic de Dataddo, vincúlela a un destino de Copilot o a un AI Model y, después, añada Dataddo Data Access como herramienta MCP en un agente de Copilot Studio y publíquelo.
No. El agente solo lee los datos de Facebook que Dataddo ya ha extraído. Las respuestas y publicaciones se quedan en Facebook, mientras el agente le ayuda a decidir qué comentarios requieren atención.
Sí, si extrae Page Daily Media Views by Ad Status, que divide las visualizaciones de medios de la página en filas orgánicas y de pago. Dirija el agente a ese dataset cuando haya publicaciones promocionadas.
Sí, a través de los datasets de Leads. Active Hash Sensitive Fields para columnas como Email y Phone Number, de modo que el agente pueda contar los leads por formulario sin ver datos personales.
El mismo servidor de Dataddo funciona en VS Code. Añádalo a .vscode/mcp.json, inícielo, inicie sesión y use Copilot Chat en Agent mode. En Business y Enterprise, un administrador habilita primero los servidores MCP en la política de Copilot.
Hasta 2 años, el límite de la API de Facebook. Una fuente nueva empieza con su rango de fechas actual, así que cargue los meses anteriores una vez con una resincronización completa de datos.