Data to AI™ / Copilot/TikTok
Permita que el equipo de redes sociales pregunte a un agente de Copilot en Teams por el alcance, el tiempo de visualización y el crecimiento de seguidores en TikTok, en lugar de descargar la analítica cada lunes.
Menos tokens, mejores respuestas.
Microsoft 365 Copilot
¿Cómo cambiaron nuestros seguidores de TikTok semana a semana en septiembre y cuándo perdimos más?
La cuenta ganó 6.210 seguidores netos en cuatro semanas. Las pérdidas alcanzaron su máximo la semana del 8 sep, con 1.150, y la del 22-28 sep fue la mejor semana, con 2.500 netos.
| Semana | Daily New Followers | Daily Lost Followers | Daily Total Followers |
|---|---|---|---|
| 1-7 sep Profile Daily Insights | 1.840 | 420 | 1.420 |
| 8-14 sep Profile Daily Insights | 2.310 | 1.150 | 1.160 |
| 15-21 sep Profile Daily Insights | 1.520 | 390 | 1.130 |
| 22-28 sep Profile Daily Insights | 2.960 | 460 | 2.500 |
Daily Total Followers es la variación neta diaria de seguidores, no el número total de seguidores, por eso se suma por semana.
TikTok Organic extrae insights no pagados de una cuenta empresarial de TikTok: actividad diaria del perfil, desgloses de la audiencia de seguidores y, por vídeo, alcance, tiempo de visualización, retención, fuentes de tráfico y comentarios.
@TikTok pulse ¿Qué vídeos aportaron más New Followers y Profile Views la semana pasada y qué Caption usó cada uno?
El agente está en el canal del equipo de redes sociales, así que cualquiera puede consultar los mejores vídeos de la semana pasada antes de la reunión, leídos directamente de Video Lifetime Insights en lugar de capturas recopiladas.
@TikTok pulse En nuestros cinco vídeos con más Reach, ¿qué Percentage de visualizaciones vino de cada Impression Source?
En Microsoft 365 Copilot, el responsable de contenidos ve qué valores de Impression Source aportan visualizaciones a los vídeos más fuertes, con Video Lifetime Traffic Sources, y ajusta el plan de publicación.
Use las herramientas de dataddo para consultar Video Lifetime View Retention y revisar nuestro cálculo de abandono en src/metrics/retention.ts.
Un ingeniero de marketing usa GitHub Copilot en Agent mode en VS Code para comparar la retención real por Second con el código del dashboard, sin copiar un CSV en el repositorio.
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
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Resultado para ti | |
|---|---|---|---|
| Llevar las cifras a Copilot | Alguien descarga la analítica de TikTok cada lunes y publica capturas de las cifras de seguidores y vídeos en el canal del equipo. | El agente de Copilot Studio lee Profile Daily Insights y Video Lifetime Insights desde Dataddo cada vez que un compañero lo menciona. | Sin exportación de los lunes |
| Varios perfiles de marca | Cada cuenta empresarial de TikTok se exporta por separado y luego se combina en una hoja de cálculo antes de poder comparar marcas. | La extracción multicuenta reúne el mismo dataset de todos los perfiles a los que usted tiene acceso, así que un solo agente responde por todos ellos. | Todos los perfiles en un agente |
| Cuándo llama el agente a Dataddo | Una respuesta genérica de Copilot sobre TikTok se basa en conocimiento público, no en el rendimiento de su propia cuenta. | La descripción del servidor en Copilot Studio indica al agente que llame a Dataddo para vídeos y seguidores de TikTok, así que las respuestas salen de sus datos. | Respuestas basadas en su cuenta |
| Consumo de tokens | Copilot gasta tokens explorando columnas sin procesar de TikTok, 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 TikTok 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 usted defina. Solo Profile Daily Insights lee una ventana relativa, como ayer; los datasets de vídeo y de audiencia son instantáneas de por vida, así que añádalos con dataddo_extraction_timestamp para seguir los cambios.
Conector de TikTok →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 TikTok Organic en Dataddo con datasets como Video Lifetime Insights y Profile Daily 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, después, publique el agente en Teams.
Sí. Dataddo extrae los datos de TikTok de forma programada y un agente de Copilot Studio los lee a través de la herramienta MCP Dataddo Data Access. Usted solo añade la herramienta, inicia sesión y publica.
Sí. Video Lifetime Audience by Type, Country, City y Gender dan un Percentage por valor para cada Video ID, así que el agente puede describir a los espectadores de un vídeo concreto.
Los datasets Profile Lifetime Audience por edad, género, ciudad y país solo están disponibles para cuentas de TikTok con al menos 100 seguidores.
Los datasets de vídeo son instantáneas de por vida. Añádalos con la columna dataddo_extraction_timestamp y el agente podrá comparar la instantánea de un día con la de otro.
Sí. Ponga la URL de Dataddo en .vscode/mcp.json, inicie el servidor, 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.
La descripción del servidor que usted escribe en Copilot Studio indica al agente cuándo llamar a Dataddo. Mencione allí los vídeos y seguidores de TikTok para que esas preguntas activen una consulta.