Data to AI™ / ChatGPT/YouTube
Pregunte a ChatGPT qué vídeos ganan o pierden suscriptores, qué idiomas de subtítulos retienen a los espectadores y cuánto tiempo permanecen los miembros, y apruebe cada consulta a Dataddo en el momento.
Menos tokens, mejores respuestas.
ChatGPT
¿Qué fuentes de tráfico aportaron más tiempo de visualización a los vídeos que publicamos en septiembre?
Los vídeos sugeridos generaron el 63 % del tiempo de visualización de estas tres fuentes, aproximadamente el doble que la búsqueda de YouTube, y retuvieron más a los espectadores, con un 46 % de duración media de visualización.
| Traffic Source Type | Views | Watch Time (Minutes) | Average View Duration (%) |
|---|---|---|---|
| Suggested videos Owned Channel Videos Traffic Sources | 48.200 | 212.100 | 46 % |
| YouTube search Owned Channel Videos Traffic Sources | 31.500 | 101.000 | 38 % |
| External Owned Channel Videos Traffic Sources | 9.800 | 21.600 | 27 % |
Views y Watch Time (Minutes) se suman por fuente de tráfico; Average View Duration (%) se pondera por Views, no es una media simple de los vídeos.
YouTube Organic extrae el rendimiento no pagado de su canal: visualizaciones, tiempo de visualización, suscriptores, fuentes de tráfico, audiencia, comentarios y listas de reproducción, por vídeo y por día.
¿Qué vídeos publicados en septiembre tuvieron más Subscribers Lost que Subscribers Gained en Owned Channel Videos Basic User Activity? Añada el Title de cada uno.
Usted confirma cada consulta que hace ChatGPT y luego compara la lista con los títulos y las fechas de publicación para ver qué temas alejan a los suscriptores antes de planificar el mes siguiente.
¿Qué Subtitle Language acumula más Watch Time (Minutes) fuera de EE. UU. en Owned Channel Videos Subtitles Usage este trimestre?
La persona responsable de la localización ve en qué idiomas de subtítulos ya confían los espectadores, país por país, y planifica la siguiente ronda de traducciones a partir de esa respuesta y no de suposiciones.
Cuente los miembros por Highest Accessible Level Display Name y dé la media de Member Total Duration (Months) de cada nivel.
Antes de una reunión sobre las ventajas de la membresía, el responsable del canal obtiene un breve desglose de miembros por nivel y de cuánto tiempo permanece cada nivel, listo para pegar en el acta.
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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Con Dataddo
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Resultado para ti | |
|---|---|---|---|
| Llevar los datos a ChatGPT | Los informes de YouTube Studio se descargan y se vuelven a subir al chat cada vez que una pregunta necesita otro desglose. | La app en modo desarrollador consulta el flujo de YouTube Organic bajo demanda, y ChatGPT le pide confirmar cada llamada a herramientas. | Menos exportaciones, consultas visibles |
| Datos de miembros | Una exportación de miembros con Display Name y Channel URL acaba guardada en un historial de chat junto a todo lo demás. | Excluya Members Metadata o desmarque Display Name al ajustar los atributos, para que ChatGPT solo trabaje con niveles y antigüedad. | Los datos personales quedan fuera |
| Cifras de subtítulos | Los totales de visualizaciones con subtítulos parecen bajos al lado de las visualizaciones del canal, y nadie en el chat sabe explicar la diferencia. | La descripción del dataset indica que se excluyen las visualizaciones con los subtítulos desactivados la mayor parte del tiempo, así que ChatGPT puede explicar la diferencia. | Cifras de subtítulos explicadas |
| Antigüedad de los datos | Un archivo subido no indica cuándo se exportó, así que pueden faltar los vídeos más recientes. | Cada ejecución extrae todos los datos de YouTube Organic disponibles en ese momento, y data_status indica a ChatGPT cuándo se ejecutó el flujo por última vez. | Antigüedad de los datos conocida |
| Consumo de tokens | ChatGPT gasta tokens explorando columnas sin procesar de YouTube, 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 YouTube que más usan los equipos de marketing, con sus nombres de campo reales. ChatGPT 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, por ejemplo a diario. Los datasets de YouTube Organic no usan un rango de fechas, así que cada ejecución extrae todos los datos disponibles en ese momento.
Conector de YouTube →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 YouTube Organic en Dataddo con Owned Channel Videos Basic User Activity y Videos Metadata, y vincúlela a un destino de ChatGPT o a un AI Model. Active el modo desarrollador en Settings > Security and login, añada una app Dataddo Data Access con https://headless.dataddo.com/mcp-data e inicie sesión con OAuth.
El modo desarrollador está disponible en Pro, Plus, Business, Enterprise y Education, solo en la web. Puede que los administradores de Business y Enterprise tengan que habilitarlo antes.
ChatGPT confirma cada llamada a herramientas antes de ejecutarla. Leer Subtitles Usage y luego Videos Metadata, por ejemplo, aparece como dos pasos separados que usted aprueba.
Sí. Excluya Members Metadata de la fuente o desmarque campos como Display Name al ajustar los atributos. ChatGPT solo ve lo que contiene el flujo vinculado.
Reflejan la última ejecución programada del flujo, y cada ejecución extrae todos los datos de YouTube Organic disponibles en ese momento. Pida a ChatGPT que llame a data_status para ver su actualidad.
Pídale que llame a report_problem, que notifica a Dataddo una respuesta sospechosa, y que consulte data_status para descartar primero que los datos estén desactualizados.