Data to AI™ / Copilot/Google Search Console
Dé a marketing un agente de Copilot en Teams que responda sobre clics orgánicos, posiciones y CTR, y permita a los desarrolladores consultar los mismos datos en VS Code.
Menos tokens, mejores respuestas.
Microsoft 365 Copilot
¿Qué páginas del blog perdieron más clics en septiembre respecto a agosto?
La guía de CRM perdió 1.240 clics, un 37 % menos, la mayor caída, y ahora tiene una Position media de 7,8. Las otras dos páginas cayeron un 21 % y un 12 %.
| URL | Clicks (sep) | Clicks (ago) | 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 |
Google muestrea las filas por página, así que las páginas se comparan entre sí y no se suman en un total del sitio.
Google Search Console muestra el rendimiento de un sitio en la búsqueda de Google: Clicks, Impressions, CTR y Position media por fecha, consulta, página, país y dispositivo, para las propiedades a las que tiene acceso su cuenta.
@Search desk ¿Cómo se posicionó el mes pasado nuestra nueva landing page de precios, y cuántos Clicks obtuvo según Daily Metrics by Page?
Los responsables de campañas y de contenido preguntan al agente en Teams en lugar de pedir un informe al especialista en SEO, que recupera tiempo para el trabajo real de optimización.
Use las herramientas de dataddo para consultar Daily Metrics by Page y obtener las URL bajo /docs con Impressions pero cero Clicks en los últimos 30 días.
Un desarrollador que mantiene el sitio de documentación usa GitHub Copilot en Agent mode y corrige los títulos y las meta descripciones de esas páginas en la misma pull request.
@Search desk Muestre Impressions y Position por Country para nuestras principales consultas de producto del último trimestre a partir de Daily Metrics by Country and Query.
En Microsoft 365 Copilot, el responsable de marketing regional comprueba dónde la marca ya es visible en la búsqueda antes de planificar los presupuestos de las campañas locales.
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.
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Resultado para ti | |
|---|---|---|---|
| Cifras de SEO para no especialistas | Los compañeros de marketing piden al especialista en SEO un informe de Search Console y esperan días a recibir una hoja de cálculo. | El agente de Copilot Studio en Teams responde preguntas sobre Clicks, Impressions y Position directamente a partir del flujo de Dataddo. | Respuestas de SEO en autoservicio |
| Datos en el flujo de trabajo de desarrollo | Los desarrolladores descargan un CSV con el rendimiento de las páginas y hacen commit de él junto al código para revisar los títulos. | GitHub Copilot en VS Code consulta Daily Metrics by Page a través del servidor de Dataddo en Agent mode, así que ningún archivo acaba en el repositorio. | Ningún CSV en el repositorio |
| Cuándo llama el agente a Dataddo | Una respuesta genérica de Copilot sobre posiciones se basa en conocimiento de la web, no en sus propias propiedades de Search Console. | La descripción del servidor en Copilot Studio menciona clics orgánicos, consultas y posiciones, así que esas preguntas activan una consulta a Dataddo. | Respuestas basadas en sus propiedades |
| Días recientes | Un informe descargado demasiado pronto muestra días procesados a medias, y el canal reacciona a una caída que no es real. | La fuente usa un rango de fechas de hace 4 días o anterior, así que el agente solo informa de días que Google ya terminó de procesar. | Sin falsas alarmas |
| Consumo de tokens | Copilot gasta tokens explorando columnas sin procesar de Google Search Console, 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 Search Console 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 la programación que defina, sobre una ventana de fechas relativa. Google necesita de 24 a 72 horas para procesar los datos, así que use un rango de hace 4 días o anterior; la API devuelve hasta 16 meses de historial.
Conector de Google Search Console →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 →Cree una fuente de Google Search Console en Dataddo con Daily Metrics by Page y Daily Metrics by Query, 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 publíquela en Teams, o use .vscode/mcp.json para GitHub Copilot.
Sí. Publique su agente de Copilot Studio con la herramienta MCP de Dataddo y añádalo en Channels > Teams and Microsoft Copilot. Sus compañeros lo mencionan y le preguntan por clics, consultas y páginas.
Los datos por consulta y por página están muestreados, así que las sumas por consultas o páginas difieren de la interfaz, mientras que las tendencias se mantienen. Para los totales, indique al agente que use Daily Metrics o los datasets por país y dispositivo.
Google necesita de 24 a 72 horas para procesar los datos. Dataddo recomienda un rango de fechas de hace 4 días o anterior para Search Console, así que los días recientes aparecen un poco más tarde.
En Copilot Business y Enterprise, sí: un administrador de la organización debe habilitar los servidores MCP en la política de Copilot. Después, añada el servidor a .vscode/mcp.json y use Agent mode.
Indíquelo en la descripción del servidor en Copilot Studio, por ejemplo clics orgánicos, consultas y posiciones. El agente usa esa descripción para decidir cuándo llamar a Dataddo.
La cuenta de Google que autoriza debe ser Site Owner o Site Full User. Sites Metadata enumera entonces cada Site URL con su Permission Level.