Data to AI™ / Copilot/YouTube
Dê à equipe de vídeo um agente do Copilot no Teams que responde sobre visualizações, tempo de exibição e variação de inscritos direto dos dados do seu canal do YouTube.
Menos tokens, respostas melhores.
Microsoft 365 Copilot
Quais fontes de tráfego trouxeram mais tempo de exibição para os nossos vídeos publicados em setembro?
Os vídeos sugeridos geraram 63% do tempo de exibição dessas três fontes, cerca do dobro da pesquisa do YouTube, e foram os que mais retiveram os espectadores, com 46% de duração média de visualização.
| 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 e Watch Time (Minutes) são somados por fonte de tráfego; Average View Duration (%) é ponderada por Views, e não uma média simples dos vídeos.
O YouTube Organic extrai o desempenho não pago do seu canal: visualizações, tempo de exibição, inscritos, fontes de tráfego, público, comentários e playlists, por vídeo e por dia.
@Video desk Quantas Views e Engaged Views o vídeo de lançamento alcançou desde terça-feira, e qual é a Average View Duration (%) dele?
O canal de marketing de produto pergunta ao agente sempre que uma execução agendada termina, então ninguém precisa abrir o YouTube Analytics à parte nem postar capturas de tela na semana de lançamento.
@Video desk Quais End Screen Element Type e Card Type têm a maior taxa de cliques nos nossos tutoriais neste trimestre?
No Microsoft 365 Copilot, o gerente do canal compara as chamadas para ação entre os vídeos e decide quais elementos de tela final e cards manter nos próximos tutoriais.
Use as ferramentas dataddo para classificar nossas playlists por Playlist Starts e Playlist Saves Added nos últimos 90 dias.
Um desenvolvedor web pergunta ao GitHub Copilot em Agent mode antes de decidir quais playlists o componente de hub de vídeos do site destaca primeiro, sem sair do VS Code nem exportar relatórios.
O Data to AI™ é gratuito durante o pré-lançamento privado. Integramos equipes em ondas e evoluímos o produto com o feedback delas. No lançamento, a cobrança será como a dos assistentes de IA que sua equipe já usa. Precisa de contratos personalizados ou preços por volume? Fale conosco sobre o Enterprise.
Entregue dados de negócio governados ao Claude, ChatGPT e outras ferramentas de IA via MCP.
Grátis durante o pré-lançamento
Implante o Dataddo com flexibilidade em qualquer ambiente de nuvem ou híbrido.
Temos um modelo de pagamento que funciona para você
| Sem Dataddo |
Com Dataddo
|
Resultado para você | |
|---|---|---|---|
| Números de lançamento no Teams | Alguém abre o YouTube Studio depois de cada lançamento e posta capturas de tela das visualizações no canal de marketing de produto. | O agente do Copilot Studio nesse canal lê Owned Channel Videos Basic User Activity da Dataddo sempre que é mencionado. | Números de lançamento sob demanda |
| Vários canais | Canais de marca, de produto e regionais são reportados separadamente e unidos à mão a cada revisão. | A extração multicontas traz o mesmo dataset de todos os canais a que você tem acesso, e Managed Channels Videos Basic User Activity cobre os canais gerenciados. | Todos os canais em um agente |
| Perguntas entre dimensões | Dispositivo, local de reprodução e fonte de tráfego ficam em relatórios separados, então uma pergunta combinada exige várias exportações. | Owned Channel Videos Combined Playback Insights reúne local de reprodução, fonte de tráfego, tipo de dispositivo e sistema operacional em um dataset que o agente pode consultar. | Respostas combinadas em uma pergunta |
| Consumo de tokens | O Copilot gasta tokens explorando colunas brutas de YouTube, amostrando linhas e tentando de novo até entender os dados. | Definições de campos e relações chegam prontas, então o modelo pula a exploração e vai direto à resposta. | Menos tokens por resposta |
| Qualidade das respostas | Sujeito a joins errados, campos inventados e números difíceis de conferir. | Respostas baseadas em campos definidos. No benchmark da Dataddo, 78,5% das perguntas foram respondidas corretamente, contra 65,5% com arquivos CSV simples. | Respostas melhores |
Os datasets de YouTube que equipes de marketing mais usam, com os nomes reais dos campos. O Copilot consulta cada um pelo nome por meio da camada semântica da Dataddo.
Lista de datasets curados
Precisa de um dataset, métrica ou atributo que não vê?
Diga-nos o que falta e nós adicionaremos ao conector.
Executa no agendamento que você definir, por exemplo diariamente. Os datasets do YouTube Organic não usam intervalo de datas, então cada execução traz todos os dados disponíveis no momento.
Conector de YouTube →Fizemos 43 perguntas pré-registradas sobre três conjuntos de dados reais - Google Search Console, negócios do HubSpot e Google Ads - e entregamos as mesmas linhas ao mesmo modelo de quatro formas. Só a camada de dados mudou.
das perguntas respondidas corretamente - o melhor dos quatro métodos de entrega testados
menos respostas erradas dadas com confiança - 14,0% das execuções contra 24,0% e 26,3%
mais respostas corretas em dados de CRM bagunçados - melhor em 8 perguntas, pior em nenhuma
Mesmo modelo, mesmos prompts e mesmas linhas em todas as condições; 759 execuções avaliadas, com o gabarito definido antes de qualquer execução. Só no Google Search Console, os arquivos CSV documentados tiveram o mesmo desempenho do Data to AI™ - a vantagem vem de dados mais complexos, como os negócios do HubSpot.
Ler o benchmark →Crie uma fonte YouTube Organic na Dataddo com datasets como Owned Channel Videos Basic User Activity e Playlist Basic User Activity e vincule-a a um destino Copilot ou a um AI Model. No Copilot Studio, adicione a ferramenta MCP https://headless.dataddo.com/mcp-data com OAuth 2.0 e Dynamic discovery e publique o agente no Teams.
Vá em Tools > Add a tool > New tool > Model Context Protocol, informe a URL da Dataddo, escolha OAuth 2.0 com Dynamic discovery e faça login. O agente poderá então consultar os fluxos do YouTube vinculados na Dataddo.
Sim. A extração multicontas coleta o mesmo dataset de todos os canais a que você tem acesso, e Managed Channels Videos Basic User Activity agrega a atividade de todos os canais gerenciados.
Sim, depois que você o publica em Channels > Teams and Microsoft Copilot. Os membros da equipe então mencionam o agente e recebem respostas a partir dos mesmos dados do YouTube.
Sim. Os datasets Owned Channel Videos incluem Country Code, então o agente pode dividir Views e Watch Time (Minutes) por país do espectador em qualquer vídeo.
Sim, no VS Code. Adicione o servidor ao .vscode/mcp.json com type http, faça login e pergunte em Agent mode. Organizações Business e Enterprise precisam antes ativar os servidores MCP na política do Copilot.
A conta autorizada precisa de pelo menos permissões de administrador. A falta de permissões é um dos motivos comuns para a prévia dos dados falhar enquanto você configura a fonte.