Data to AI™ / Copilot/Google Analytics 4
Permita que los equipos de contenido, regionales y de producto pregunten a un agente de Copilot en Teams por el tráfico web, las páginas vistas y los usuarios nuevos en lugar de esperar al equipo de analítica.
Menos tokens, mejores respuestas.
Microsoft 365 Copilot
¿Qué canal generó más eventos clave en relación con su tráfico el mes pasado?
Organic Search generó la mayor cantidad de Key Events, 1.446. Email fue el que mejor convirtió, con 7 eventos clave por cada 100 sesiones, frente a 5 de Paid Search y 3 de Organic Search.
| Canal | Sessions | Key Events | Engagement Rate |
|---|---|---|---|
| Organic Search google / organic | 48.200 | 1.446 | 61 % |
| Paid Search google / cpc | 21.500 | 1.075 | 58 % |
| Email newsletter / email | 6.400 | 448 | 72 % |
Las sesiones se toman por canal sin desglose por Page Path, así que ninguna sesión se cuenta dos veces.
Google Analytics 4 mide cómo llegan las personas a su sitio web y sus apps y cómo los usan. Dataddo extrae un único dataset flexible de GA4: elija entre 184 métricas y 374 dimensiones estándar, además de las personalizadas definidas en su propiedad.
@Web Traffic ¿Qué diez valores de Page Path ganaron más Screen Page Views esta semana y cuáles de ellos no estaban en el top diez de la semana pasada?
Un equipo editorial menciona al agente en su canal de Teams, así que la reunión de planificación parte de cifras de GA4 y no de una captura que alguien hizo el viernes.
@Web Traffic Muestre los New Users y las Sessions de mi Country por semana este mes e indíqueme cómo se comparan con el mes pasado.
Los country managers preguntan al agente en Microsoft 365 Copilot mientras redactan su informe mensual y pegan la respuesta en el documento que ya tienen abierto.
Use las herramientas de dataddo para comparar el Event Count por Event Name antes y después del despliegue de hoy, y enumere los eventos que dejaron de dispararse.
Un desarrollador ejecuta GitHub Copilot en VS Code en Agent mode y detecta un evento renombrado o ausente antes de que marketing encuentre un hueco en sus informes.
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.
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|---|---|---|---|
| Dónde pregunta la gente | Los editores y los country managers escriben al equipo de analítica para pedir páginas vistas o usuarios nuevos y esperan días a que llegue un informe. | Un agente de Copilot Studio en Teams y Microsoft 365 Copilot responde a partir del flujo de GA4 cada vez que alguien lo menciona con @. | Respuestas dentro de Teams |
| Desgloses que parecen incompletos | Un reparto por país o género en una exportación suma menos que el total de usuarios, y alguien tapa el hueco a mano. | El agente lee las filas tal como las devuelve GA4, que deja fuera del desglose a los usuarios que Google no puede clasificar, así que el hueco se puede explicar. | Huecos explicados, no tapados |
| Varios sitios web o apps | Cada propiedad de GA4 se exporta por separado, y al combinar las filas se pierde de qué sitio procede cada una. | La extracción multicuenta, que activa el equipo de Solutions de Dataddo, obtiene los mismos campos de todas las propiedades, e Include property ID etiqueta cada fila. | Cada fila vinculada a una propiedad |
| Desarrolladores que revisan la medición | Tras un lanzamiento, los desarrolladores piden a alguien con acceso a GA4 que confirme que los eventos siguen disparándose, a menudo un día después. | GitHub Copilot en VS Code consulta el Event Count por Event Name a través del servidor de .vscode/mcp.json, en Agent mode. | Medición revisada desde el editor |
| Consumo de tokens | Copilot gasta tokens explorando columnas sin procesar de Google Analytics 4, 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 Google Analytics 4 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.
Se ejecuta según su programación con un rango de fechas relativo. Google necesita entre 24 y 72 horas para procesar los datos, así que los últimos 3 días aún pueden cambiar, y la API de GA4 permite hasta 1 año de historial.
Conector de Google Analytics 4 →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 Google Analytics 4 en Dataddo con campos como Page Path, Screen Page Views y New Users, vincúlela a un destino de Copilot o a un AI Model y, después, añada https://headless.dataddo.com/mcp-data como herramienta Model Context Protocol en un agente de Copilot Studio con OAuth y publíquelo en Microsoft 365 Copilot y Teams.
La descripción del servidor que usted introduce en Copilot Studio indica al agente cuándo llamar a Dataddo. Descríbalo como la fuente de tráfico web y conversiones.
Sí. Tras publicarlo, abra Channels > Teams and Microsoft Copilot y añada el canal. Las personas en Teams mencionan entonces al agente y obtienen respuestas con los mismos datos de GA4.
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 de la organización debe habilitar los servidores MCP en la política de Copilot.
Google deja fuera a los usuarios que no puede clasificar por género o país, sin añadir una fila de desconocidos. Por eso, los totales de los desgloses pueden ser inferiores a la cifra global que muestra Copilot.
Sí, mediante la extracción multicuenta configurada con el equipo de Solutions de Dataddo. Active Include property ID para que el agente sepa a qué propiedad pertenece cada fila.
Google tarda entre 24 y 72 horas en procesar los datos de GA4. Los datos aparecen después de que se ejecute el flujo, y los tres días más recientes aún pueden cambiar cuando Google termine de procesarlos.