L’avvento dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLM) e di sofisticati strumenti di Intelligenza Artificiale (AI) ha innescato trasformazioni significative in diversi settori, in particolare nel marketing. Siamo sempre più abituati alla capacità dell’AI di generare vari tipi di contenuti, riassumere articoli complessi, trascrivere file audio e persino produrre codice. Con l’evoluzione di questi modelli, l’introduzione del Protocollo Contesto Modello (MCP) è destinata a ridefinire la visibilità nella ricerca e le capacità dell’AI.
L’MCP fornisce agli LLM e ai sistemi di AI la capacità di interfacciarsi in modo più efficace con fonti di dati e strumenti esterni, offrendo alle organizzazioni un nuovo approccio per fornire contenuti pertinenti sia ai sistemi di AI che agli utenti finali. Analizziamo le complessità dell’MCP, la sua funzionalità e il suo potenziale impatto sul search marketing.
Comprensione del Protocollo Contesto Modello
Il Protocollo Contesto Modello (MCP) funge da framework di protocollo aperto, facilitando le connessioni dirette tra i sistemi di AI e i server di dati. Questa standardizzazione dello scambio di informazioni fornisce un contesto essenziale agli LLM. Consentendo agli sviluppatori di creare strumenti e applicazioni che si integrano perfettamente con gli LLM, l’MCP garantisce l’accesso a dati e flussi di lavoro esterni attraverso processi di integrazione semplificati.
Per illustrare questo concetto, immaginiamo gli LLM come bibliotecari esperti nelle collezioni della loro biblioteca locale. Questi bibliotecari possiedono una conoscenza approfondita del database della biblioteca e possono individuare in modo efficiente le informazioni al suo interno. Tuttavia, la loro competenza è limitata alle risorse disponibili all’interno della biblioteca locale, impedendo l’accesso a materiali o informazioni al di fuori delle sue mura.
Di conseguenza, i visitatori della biblioteca che cercano informazioni sono limitati ai libri e alle risorse contenuti nel database della biblioteca locale, che potrebbero includere informazioni obsolete se la collezione della biblioteca è composta principalmente da pubblicazioni più datate.
L’MCP consente al bibliotecario (LLM) di accedere istantaneamente a qualsiasi libro a livello globale, fornendo informazioni aggiornate su un argomento specifico direttamente da fonti primarie.
L’MCP consente agli LLM di:
- Accedere senza sforzo a dati e strumenti direttamente da una fonte designata.
- Recuperare informazioni istantanee e aggiornate da un server, eliminando la dipendenza esclusivamente dalla conoscenza pre-addestrata.
- Sfruttare le capacità agentiche, come l’implementazione di flussi di lavoro automatizzati e ricerche di database.
- Eseguire azioni collegandosi a strumenti personalizzati creati da terze parti, sviluppatori o organizzazioni.
- Fornire citazioni precise per tutte le fonti di informazione.
- Estendersi oltre il semplice recupero di dati per includere capacità come l’integrazione con le API di shopping, facilitando l’acquisto diretto da parte degli LLM.
Consideriamo uno scenario di business di e-commerce in cui un LLM potrebbe:
- Accedere in modo sicuro a un sistema di inventario interno per estrarre dati in tempo reale, compresi i prezzi dei prodotti.
- Fornire un elenco dettagliato delle specifiche del prodotto direttamente dal database dell’inventario.
Gli LLM possono non solo indirizzare gli utenti che cercano le ultime scarpe da running stagionali, ma anche facilitare l’acquisto diretto di un paio per conto dell’utente.
MCP vs. Generazione Augmentata dal Recupero (RAG)
Sebbene sia l’MCP che la Generazione Augmentata dal Recupero (RAG) mirino a migliorare gli LLM integrando informazioni dinamiche e attuali al di là del loro pre-addestramento statico, i loro approcci fondamentali all’accesso e all’interazione con le informazioni differiscono in modo significativo.
RAG Spiegato
RAG consente a un LLM di recuperare informazioni attraverso una serie di passaggi:
- Indicizzazione: L’LLM converte i dati esterni in un database di embedding vettoriale, utilizzato durante il processo di recupero.
- Vettorizzazione: Le query di ricerca inviate vengono trasformate in embedding vettoriali.
- Processo di recupero: Un retriever cerca nel database vettoriale per identificare le informazioni più pertinenti in base alla somiglianza tra gli embedding vettoriali della query e quelli nel database esistente.
- Fornitura di contesto: Le informazioni recuperate vengono combinate con la query di ricerca per fornire ulteriore contesto attraverso un prompt.
- Generazione di output: L’LLM genera un output basato sulle informazioni recuperate e sulla sua conoscenza di addestramento preesistente.
Funzionalità dell’MCP
L’MCP funziona come un’interfaccia universale per i sistemi di AI, standardizzando le connessioni di dati agli LLM. In contrasto con RAG, l’MCP adotta un’architettura client-server, offrendo un approccio più completo e senza interruzioni all’accesso alle informazioni attraverso il seguente processo:
- Connessione Client-Server: Le applicazioni LLM agiscono come host, avviando le connessioni. Attraverso l’applicazione host, i client stabiliscono connessioni dirette con i server di dati, che forniscono gli strumenti e il contesto necessari per i client.
- Strumenti: Gli sviluppatori creano strumenti compatibili con MCP che sfruttano il protocollo aperto per eseguire funzioni come chiamate API o accedere a database esterni, consentendo agli LLM di eseguire attività specifiche.
- Richieste degli utenti: Gli utenti possono inviare richieste specifiche, come “Qual è il prezzo dell’ultima scarpa da running Nike?”
- Richiesta del sistema di AI: Se il sistema di AI o LLM è connesso a uno strumento con accesso a un database dei prezzi di inventario gestito da Nike, può richiedere il prezzo dell’ultima scarpa.
- Output con dati in tempo reale: Il database connesso fornisce all’LLM dati in tempo reale, provenienti direttamente dal database di Nike, garantendo informazioni aggiornate.
| RAG | MCP | |
|---|---|---|
| Architettura | Sistema di recupero | Relazione client-server |
| Come si accede ai dati | Recupero tramite database vettoriale | Connessione con strumenti personalizzati creati da terzi |
| Capacità di output | Informazioni pertinenti recuperate dal database. | Output e funzioni personalizzate, comprese le capacità agentiche, basate sugli strumenti. |
| Recenza dei dati | Dipende da quando il contenuto è stato indicizzato l’ultima volta. | Aggiornato dalla fonte di dati in tempo reale. |
| Requisiti dei dati | Deve essere codificato e indicizzato in vettoriale. | Deve essere compatibile con MCP. |
| Accuratezza delle informazioni | Allucinazioni ridotte attraverso i documenti recuperati. | Allucinazioni ridotte attraverso l’accesso ai dati in tempo reale da una fonte. |
| Uso degli strumenti e azioni automatizzate | Non possibile. | Può integrarsi con qualsiasi flusso di strumenti fornito sul server ed eseguire qualsiasi azione fornita. |
| Scalabilità | Dipende dall’indicizzazione e dai limiti della finestra. | Può essere facilmente scalato a seconda degli strumenti compatibili con MCP. |
| Coerenza del marchio | Incoerente poiché i dati vengono estratti da varie fonti. | Coerente e forte, poiché i dati approvati dal marchio possono essere estratti direttamente dalla fonte. |
Implicazioni per i Search Marketer e gli Editori
Mentre Anthropic ha aperto la strada al concetto di MCP a novembre, numerose aziende, tra cui Google, OpenAI e Microsoft, stanno pianificando di integrare il concetto di MCP di Anthropic nei loro sistemi di AI. Pertanto, i search marketer dovrebbero dare la priorità al miglioramento della visibilità dei contenuti attraverso gli strumenti MCP e considerare le seguenti strategie:
Collaborazione con gli sviluppatori per l’integrazione
Collaborare con gli sviluppatori per esplorare strategie per fornire contenuti di alto valore agli utenti fornendo al contempo un contesto significativo agli LLM attraverso strumenti compatibili con MCP. Analizzare come sfruttare le capacità agentiche eseguite attraverso il framework MCP.
Implementazione di dati strutturati
I dati strutturati e lo schema rimarranno punti di riferimento essenziali per gli LLM. Utilizzarli per rafforzare la leggibilità automatica per i contenuti forniti tramite strumenti personalizzati. Questo approccio migliora anche la visibilità all’interno delle esperienze di ricerca generate dall’AI, garantendo una comprensione accurata e la visualizzazione dei contenuti.
Mantenere informazioni aggiornate e accurate
Poiché gli LLM si connettono direttamente alle fonti di dati, verificare che tutti i contenuti forniscano dati pertinenti, aggiornati e accurati per promuovere l’affidabilità e migliorare l’esperienza dell’utente. Per le aziende di e-commerce, ciò include la verifica dei prezzi, delle specifiche dei prodotti, delle informazioni sulla spedizione e di altri dettagli essenziali, soprattutto perché questi dati possono essere presentati direttamente nelle risposte di ricerca dell’AI.
Enfatizzare la voce e la coerenza del marchio
Un notevole vantaggio della personalizzazione degli strumenti per MCP risiede nella capacità di stabilire una voce di marchio forte e coerente per gli LLM. Invece di fare affidamento su informazioni frammentate provenienti da diverse fonti, gli strumenti compatibili con MCP consentono di mantenere una voce di marchio coerente fornendo contenuti autorevoli direttamente agli LLM.
Integrazione degli strumenti MCP nella tua strategia di marketing
Man mano che i sistemi di AI si adattano a MCP, i marketer lungimiranti dovrebbero incorporare questo framework emergente nelle loro strategie e promuovere la collaborazione interfunzionale per sviluppare strumenti che forniscano contenuti di alto valore agli LLM e coinvolgano efficacemente gli utenti. Questi strumenti non solo facilitano l’automazione, ma svolgono anche un ruolo cruciale nel plasmare la presenza del marchio negli ambienti di ricerca basati sull’AI.
In sostanza, il Protocollo Contesto Modello non è semplicemente un miglioramento incrementale, ma un cambiamento fondamentale nel modo in cui l’AI interagisce con le informazioni e le diffonde. Comprendendo e sfruttando MCP, i marketer possono garantire che i loro contenuti rimangano pertinenti, accurati e individuabili nel panorama in rapida evoluzione della ricerca basata sull’AI. L’enfasi sui dati strutturati, sulle informazioni aggiornate e sulla coerenza del marchio sarà fondamentale in questa nuova era, richiedendo un approccio proattivo e adattivo alla strategia dei contenuti e all’integrazione dell’AI. Man mano che MCP ottiene una più ampia adozione, il vantaggio competitivo sarà con coloro che abbracciano le sue capacità e le integrano senza problemi nelle loro operazioni di marketing.