در این مقاله، به بررسی پیچیدگی‌های MCP، عملکرد آن و تأثیر بالقوه آن بر بازاریابی موتورهای جستجو می‌پردازیم.
درک پروتکل متن مدل
پروتکل متن مدل (MCP) به عنوان یک چارچوب پروتکل باز عمل می‌کند و اتصالات مستقیمی را بین سیستم‌های هوش مصنوعی و سرورهای داده تسهیل می‌کند. این استانداردسازی تبادل اطلاعات، زمینه ضروری را برای LLMها فراهم می‌کند. MCP با فعال کردن توسعه‌دهندگان برای ساخت ابزارها و برنامه‌های کاربردی که به‌طور یکپارچه با LLMها ادغام می‌شوند، دسترسی به داده‌ها و گردش‌های کاری خارجی را از طریق فرآیندهای ادغام ساده فراهم می‌کند.
برای نشان دادن این مفهوم، LLMها را به عنوان کتابدارانی تصور کنید که به خوبی با دارایی‌های کتابخانه محلی خود آشنا هستند. این کتابداران دانش جامعی از پایگاه داده کتابخانه دارند و می‌توانند به طور موثر اطلاعات را در محدوده آن پیدا کنند. با این حال، تخصص آنها محدود به منابع موجود در کتابخانه محلی است و از دسترسی به مطالب یا اطلاعات خارج از دیوارهای آن جلوگیری می‌کند.
در نتیجه، بازدیدکنندگان کتابخانه که به دنبال اطلاعات هستند، محدود به کتاب‌ها و منابع موجود در پایگاه داده کتابخانه محلی هستند، که ممکن است شامل اطلاعات قدیمی باشد اگر مجموعه کتابخانه عمدتاً از نشریات قدیمی تشکیل شده باشد.
MCP به کتابدار (LLM) این امکان را می‌دهد که فوراً به هر کتابی در سطح جهانی دسترسی پیدا کند و اطلاعات به‌روز را در مورد یک موضوع خاص مستقیماً از منابع اصلی ارائه دهد.
MCP به LLMها قدرت می‌دهد تا:
- بدون زحمت به داده‌ها و ابزارها مستقیماً از یک منبع تعیین‌شده دسترسی پیدا کنند.
- اطلاعات فوری و به‌روز را از یک سرور بازیابی کنند و نیاز به اتکا صرف به دانش از پیش آموزش‌دیده را از بین ببرند.
- از قابلیت‌های عامل‌محور، مانند اجرای گردش‌های کاری خودکار و جستجوهای پایگاه داده استفاده کنند.
- با اتصال به ابزارهای سفارشی ایجاد شده توسط اشخاص ثالث، توسعه‌دهندگان یا سازمان‌ها، اقداماتی را انجام دهند.
- استنادات دقیقی برای همه منابع اطلاعاتی ارائه دهند.
- فراتر از بازیابی صرف داده‌ها رفته و قابلیت‌هایی مانند ادغام با APIهای خرید را در بر گیرند و خرید مستقیم توسط LLMها را تسهیل کنند.
سناریوی یک تجارت تجارت الکترونیک را در نظر بگیرید که در آن یک LLM می‌تواند:
- به‌طور ایمن به یک سیستم موجودی داخلی دسترسی پیدا کند تا داده‌های بلادرنگ، از جمله قیمت‌گذاری محصول را استخراج کند.
- فهرست دقیقی از مشخصات محصول را مستقیماً از پایگاه داده موجودی ارائه دهد.
LLMها نه تنها می‌توانند کاربرانی را که به دنبال آخرین کفش‌های مخصوص دویدن فصلی هستند هدف قرار دهند، بلکه می‌توانند خرید مستقیم یک جفت را از طرف کاربر تسهیل کنند.
MCP در مقابل تولید افزوده بازیابی (RAG)
اگرچه MCP و تولید افزوده بازیابی (RAG) هر دو با ادغام اطلاعات پویا و جاری فراتر از پیش‌آموزش استاتیک خود، قصد دارند LLMها را بهبود بخشند، اما رویکردهای اساسی آنها به دسترسی و تعامل اطلاعات به طور قابل توجهی متفاوت است.
RAG توضیح داده شد
RAG به یک LLM قدرت می‌دهد تا اطلاعات را از طریق یک سری مراحل بازیابی کند:
- نمایه‌سازی: LLM داده‌های خارجی را به یک پایگاه داده جاسازی برداری تبدیل می‌کند که در طول فرآیند بازیابی استفاده می‌شود.
- برداری‌سازی: پرس و جوهای جستجوی ارسال شده به جاسازی‌های برداری تبدیل می‌شوند.
- فرآیند بازیابی: یک بازیاب پایگاه داده برداری را جستجو می‌کند تا مرتبط‌ترین اطلاعات را بر اساس شباهت بین جاسازی‌های برداری پرس و جو و موارد موجود در پایگاه داده موجود شناسایی کند.
- فراهم کردن زمینه: اطلاعات بازیابی شده با پرس و جو جستجو ترکیب می‌شوند تا از طریق یک اعلان زمینه بیشتری ارائه شود.
- تولید خروجی: LLM بر اساس اطلاعات بازیابی شده و دانش آموزش از پیش موجود خود، خروجی تولید می‌کند.
عملکرد MCP
MCP به عنوان یک رابط جهانی برای سیستم‌های هوش مصنوعی عمل می‌کند و اتصالات داده را به LLMها استاندارد می‌کند. در مقایسه با RAG، MCP یک معماری مشتری-سرور را اتخاذ می‌کند و رویکردی جامع‌تر و یکپارچه‌تر برای دسترسی به اطلاعات از طریق فرآیند زیر ارائه می‌دهد:
- اتصال مشتری-سرور: برنامه‌های LLM به عنوان میزبان عمل می‌کنند و اتصالات را آغاز می‌کنند. از طریق برنامه میزبان، مشتریان اتصالات مستقیمی را با سرورهای داده برقرار می‌کنند، که ابزارها و زمینه لازم را برای مشتریان فراهم می‌کنند.
- ابزارها: توسعه‌دهندگان ابزارهای سازگار با MCP را ایجاد می‌کنند که از پروتکل باز برای اجرای عملکردهایی مانند فراخوانی API یا دسترسی به پایگاه‌های داده خارجی استفاده می‌کنند و LLMها را قادر می‌سازند تا وظایف خاصی را انجام دهند.
- درخواست‌های کاربر: کاربران می‌توانند درخواست‌های خاصی را ارسال کنند، مانند “قیمت جدیدترین کفش دویدن نایک چقدر است؟”
- درخواست سیستم هوش مصنوعی: اگر سیستم هوش مصنوعی یا LLM به ابزاری با دسترسی به پایگاه داده قیمت‌گذاری موجودی نگهداری شده توسط نایک متصل باشد، می‌تواند قیمت جدیدترین کفش را درخواست کند.
- خروجی با داده‌های زنده: پایگاه داده متصل، داده‌های زنده را به LLM ارائه می‌دهد که مستقیماً از پایگاه داده نایک منبع گرفته شده و اطلاعات به‌روز را تضمین می‌کند.
| RAG | MCP | |
|---|---|---|
| معماری | سیستم بازیابی | رابطه مشتری-سرور |
| نحوه دسترسی به داده‌ها | بازیابی از طریق پایگاه داده برداری | اتصال به ابزارهای سفارشی ایجاد شده توسط اشخاص |
| قابلیت‌های خروجی | اطلاعات مرتبط بازیابی شده از پایگاه داده. | خروجی‌ها و عملکردهای سفارشی‌شده، از جمله قابلیت‌های عامل‌محور، بر اساس ابزارها. |
| تازگی داده‌ها | وابسته به زمانی که محتوا آخرین بار نمایه شده است. | به‌روز از منبع داده زنده. |
| الزامات داده‌ها | باید برداری رمزگذاری و نمایه شود. | باید با MCP سازگار باشد. |
| دقت اطلاعات | توهمات کاهش یافته از طریق اسناد بازیابی شده. | توهمات کاهش یافته از طریق دسترسی به داده‌های زنده از یک منبع. |
| استفاده از ابزار و اقدامات خودکار | ممکن نیست. | می‌تواند با هر جریان ابزاری ارائه شده روی سرور ادغام شود و هر اقدام ارائه شده را انجام دهد. |
| مقیاس‌پذیری | وابسته به نمایه سازی و محدودیت‌های پنجره. | بسته به ابزارهای سازگار با MCP به راحتی می‌تواند مقیاس شود. |
| ثبات برند | ناهمگون از آنجایی که داده‌ها از منابع مختلف کشیده می‌شوند. | سازگار و قوی، از آنجایی که داده‌های تایید شده توسط برند می‌توانند مستقیماً از منبع کشیده شوند. |
پیامدها برای بازاریابان جستجو و ناشران
در حالی که Anthropic مفهوم MCP را در نوامبر پیشگام کرد، شرکت‌های متعددی، از جمله گوگل، OpenAI و مایکروسافت، قصد دارند مفهوم MCP Anthropic را در سیستم‌های هوش مصنوعی خود ادغام کنند. بنابراین، بازاریابان جستجو باید افزایش دید محتوا را از طریق ابزارهای MCP در اولویت قرار دهند و استراتژی‌های زیر را در نظر بگیرند:
همکاری با توسعه‌دهندگان برای ادغام
با توسعه‌دهندگان همکاری کنید تا استراتژی‌هایی را برای ارائه محتوای با ارزش بالا به کاربران و در عین حال ارائه زمینه معنادار به LLMها از طریق ابزارهای سازگار با MCP بررسی کنید. تجزیه و تحلیل کنید که چگونه از قابلیت‌های عامل‌محور اجرا شده از طریق چارچوب MCP استفاده کنید.
اجرای داده‌های ساختاریافته
داده‌های ساختاریافته و طرحواره نقاط مرجع ضروری برای LLMها باقی خواهند ماند. از آنها برای تقویت قابلیت خواندن ماشینی برای محتوای ارائه شده از طریق ابزارهای سفارشی استفاده کنید. این رویکرد همچنین دید را در تجربیات جستجوی تولید شده توسط هوش مصنوعی افزایش می‌دهد و درک و ظاهر دقیق محتوا را تضمین می‌کند.
حفظ اطلاعات به‌روز و دقیق
همانطور که LLMها مستقیماً به منابع داده متصل می‌شوند، تأیید کنید که همه محتوا داده‌های مرتبط، جاری و دقیق را برای تقویت اعتماد و افزایش تجربه کاربر ارائه می‌دهند. برای مشاغل تجارت الکترونیک، این شامل تأیید نقاط قیمت، مشخصات محصول، اطلاعات حمل و نقل و سایر جزئیات ضروری است، به ویژه از آنجایی که این داده‌ها ممکن است مستقیماً در پاسخ‌های جستجوی هوش مصنوعی ارائه شوند.
تأکید بر صدای برند و ثبات
یکی از مزایای قابل توجه سفارشی کردن ابزارها برای MCP در توانایی ایجاد یک صدای برند قوی و سازگار برای LLMها نهفته است. ابزارهای سازگار با MCP به جای تکیه بر اطلاعات پراکنده از منابع مختلف، با ارائه محتوای معتبر مستقیماً به LLMها، امکان حفظ صدای برند سازگار را فراهم می‌کنند.
ادغام ابزارهای MCP در استراتژی بازاریابی خود
از آنجایی که سیستم‌های هوش مصنوعی با MCP سازگار می‌شوند، بازاریابان آینده‌نگر باید این چارچوب نوظهور را در استراتژی‌های خود ادغام کنند و همکاری بین عملکردی را برای توسعه ابزارهایی که محتوای با ارزش بالا را به LLMها ارائه می‌دهند و به طور موثر با کاربران تعامل دارند، تقویت کنند. این ابزارها نه تنها اتوماسیون را تسهیل می‌کنند، بلکه نقش مهمی در شکل دادن به حضور برند در محیط‌های جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی ایفا می‌کنند.
در اصل، پروتکل متن مدل صرفاً یک پیشرفت تدریجی نیست، بلکه یک تغییر اساسی در نحوه تعامل و انتشار اطلاعات توسط هوش مصنوعی است. بازاریابان با درک و استفاده از MCP می‌توانند اطمینان حاصل کنند که محتوای آنها در چشم‌انداز به سرعت در حال تحول جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی، مرتبط، دقیق و قابل کشف باقی می‌ماند. تأکید بر داده‌های ساختاریافته، اطلاعات به‌روز و ثبات برند در این دوران جدید از اهمیت بالایی برخوردار خواهد بود و نیازمند رویکردی فعال و سازگار با استراتژی محتوا و ادغام هوش مصنوعی است. با گسترش پذیرش MCP، مزیت رقابتی با کسانی خواهد بود که قابلیت‌های آن را در آغوش می‌گیرند و آنها را به طور یکپارچه در عملیات بازاریابی خود ادغام می‌کنند.