नवीन तंत्रज्ञानामुळे मार्केटिंगमध्ये मोठे बदल झाले आहेत. AI विविध प्रकारचे कंटेंट तयार करू शकते. मॉडेल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) शोध दृश्यमानता आणि AI क्षमता सुधारण्यासाठी तयार आहे.
MCP हे LLM आणि AI प्रणालींना बाह्य डेटा स्त्रोतांशी अधिक प्रभावीपणे संवाद साधण्यास मदत करते. यामुळे संस्थांना AI प्रणाली आणि वापरकर्त्यांना योग्य माहिती देण्याचा एक नवीन मार्ग मिळतो. MCP कसे कार्य करते आणि शोध मार्केटिंगवर त्याचा काय परिणाम होतो हे पाहूया.
मॉडेल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) म्हणजे काय?
मॉडेल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) हे एक ओपन प्रोटोकॉल फ्रेमवर्क आहे. हे AI प्रणाली आणि डेटा सर्व्हरमध्ये थेट कनेक्शन स्थापित करते. माहितीच्या देवाणघेवाणीचे standardization LLM ला आवश्यक संदर्भ पुरवते. MCP डेव्हलपरना LLM मध्ये सहजपणे समाकलित होणारी टूल्स आणि ॲप्लिकेशन्स तयार करण्यास मदत करते. यामुळे डेटा आणि वर्कफ्लोमध्ये प्रवेश मिळवणे सोपे होते.
उदाहरणार्थ, LLM हे एका लायब्रेरियनसारखे आहे ज्याला त्याच्या लायब्ररीतील पुस्तकांची चांगली माहिती आहे. लायब्रेरियनला लायब्ररीच्या डेटाबेसची माहिती असते आणि तो डेटा कार्यक्षमतेने शोधू शकतो. पण त्याचे ज्ञान फक्त लायब्ररीतील संसाधनांपर्यंत मर्यादित असते. त्यामुळे, लायब्ररीमध्ये नसलेली माहिती तो देऊ शकत नाही.
MCP लायब्रेरियनला (LLM) जगातील कोणतीही माहिती त्वरित मिळवण्याची परवानगी देतो.
MCP खालील गोष्टी करण्यास LLM ला मदत करते:
- एखाद्या विशिष्ट स्त्रोतावरून डेटा आणि टूल्समध्ये सहज प्रवेश.
- pre-trained ज्ञानावर अवलंबून न राहता, डेटा सर्व्हरवरून त्वरित माहिती मिळवणे.
- स्वयंचलित वर्कफ्लो आणि डेटाबेस शोध यांसारख्या क्षमतांचा वापर करणे.
- तृतीय पक्ष, डेव्हलपर किंवा संस्थांनी तयार केलेल्या कस्टम टूल्सशी कनेक्ट होऊन कार्य करणे.
- माहितीच्या स्त्रोतांसाठी अचूक संदर्भ देणे.
- शॉपिंग API मध्ये एकत्रीकरण करणे आणि LLM द्वारे थेट खरेदी करणे.
एका ई-कॉमर्स व्यवसायात, LLM खालील गोष्टी करू शकते:
- उत्पादनाची किंमत आणि इतर माहिती मिळवण्यासाठी अंतर्गत इन्व्हेंटरी सिस्टममध्ये सुरक्षितपणे प्रवेश.
- उत्पादनाच्या तपशीलांची विस्तृत यादी डेटाबेसवरून मिळवणे.
LLM केवळ नवीन Running Shoes शोधणाऱ्या वापरकर्त्यांना लक्ष्य करू शकत नाही, तर वापरकर्त्यांसाठी थेट खरेदी देखील करू शकते.
MCP वि. Retrieval-Augmented Generation (RAG)
MCP आणि Retrieval-Augmented Generation (RAG) दोन्ही LLM ची क्षमता वाढवतात. ते pre-training व्यतिरिक्त माहिती एकत्रित करतात, परंतु माहिती ॲक्सेस करण्याची आणि संवाद साधण्याची त्यांची पद्धत वेगळी आहे.
RAG म्हणजे काय?
RAG LLM ला माहिती मिळवण्यासाठी खालील पायऱ्या वापरण्यास मदत करते:
- Indexing: LLM बाह्य डेटाला वेक्टर एम्बेडिंग डेटाबेसमध्ये रूपांतरित करते.
- Vectorization: Search queries वेक्टर एम्बेडिंगमध्ये बदलल्या जातात.
- Retrieval process: क्वेरीच्या वेक्टर एम्बेडिंग्ज आणि डेटाबेसमधील माहितीमधील समानता वापरून माहिती शोधली जाते.
- Context Provision: शोधलेली माहिती search query मध्ये जोडली जाते.
- Output Generation: LLM माहिती आणि ज्ञानावर आधारित आउटपुट तयार करते.
MCP कसे कार्य करते?
MCP हे AI प्रणालीसाठी एक इंटरफेस आहे, जे LLM मध्ये डेटा कनेक्शन standardize करते. RAG च्या तुलनेत, MCP क्लायंट-सर्व्हर आर्किटेक्चर वापरते. हे माहिती ॲक्सेस करण्यासाठी अधिक चांगला आणि सोपा मार्ग देते.
- Client-Server Connection: LLM ॲप्लिकेशन्स होस्ट म्हणून कार्य करतात आणि कनेक्शन सुरू करतात. होस्ट ॲप्लिकेशनद्वारे, क्लायंट डेटा सर्व्हरशी थेट कनेक्ट होतात, जे क्लायंटसाठी आवश्यक टूल्स आणि संदर्भ पुरवतात.
- Tools: डेव्हलपर MCP-compatible टूल्स तयार करतात. हे टूल्स API कॉल्स किंवा बाह्य डेटाबेसमध्ये प्रवेश करण्यासाठी ओपन प्रोटोकॉलचा वापर करतात, ज्यामुळे LLM विशिष्ट कार्ये करू शकतात.
- User Requests: वापरकर्ते विशिष्ट विनंत्या सबमिट करू शकतात, जसे की ‘नवीनतम Nike Running Shoe ची किंमत काय आहे?’
- AI System Request: AI सिस्टम Nike च्या डेटाबेसमध्ये प्रवेश असलेल्या टूलशी कनेक्ट केलेले असल्यास, ते नवीनतम शूजची किंमत विचारू शकते.
- Output with Live Data: कनेक्ट केलेला डेटाबेस Nike च्या डेटाबेसवरून थेट डेटा पुरवतो, ज्यामुळे माहिती अद्ययावत राहते.
| RAG | MCP | |
|---|---|---|
| Architecture | Retrieval system | Client-server relationship |
| How data is accessed | Retrieval through vector database | Connecting with custom tools created by parties |
| Output capabilities | Relevant information retrieved from database. | Customized outputs and functions, including agentic capabilities, based on tools. |
| Data recency | Dependent on when content was last indexed. | Up-to-date from the live data source. |
| Data requirements | Must be vector encoded and indexed. | Must be MCP compatible. |
| Information accuracy | Reduced hallucinations through retrieved documents. | Reduced hallucinations through access to live data from a source. |
| Tool use and automated actions | Not possible. | Can integrate with any tool flow provided on the server and perform any provided action. |
| Scalability | Dependent on indexing and window limits. | Can scale up easily depending on MCP-compatible tools. |
| Branding consistency | Inconsistent since data is pulled from various sources. | Consistent and strong, since brand-approved data can be pulled directly from the source. |
शोध मार्केटर आणि प्रकाशकांसाठी परिणाम
Anthropic ने MCP ची संकल्पना सुरू केली. Google, OpenAI आणि Microsoft सारख्या अनेक कंपन्या Anthropic ची MCP संकल्पना त्यांच्या AI सिस्टममध्ये समाकलित करण्याची योजना आखत आहेत. त्यामुळे, शोध मार्केटरनी MCP टूल्सद्वारे कंटेंट दृश्यमानता सुधारण्यावर लक्ष केंद्रित केले पाहिजे.
एकत्रीकरणासाठी डेव्हलपरसोबत सहयोग
MCP-compatible टूल्सद्वारे LLM ला अर्थपूर्ण संदर्भ देताना वापरकर्त्यांना उच्च-मूल्य असलेले कंटेंट देण्यासाठी डेव्हलपरसोबत काम करा. MCP फ्रेमवर्कद्वारे कार्यान्वित केलेल्या agentic क्षमतांचा वापर कसा करायचा याचे विश्लेषण करा.
स्ट्रक्चर्ड डेटा अंमलबजावणी
स्ट्रक्चर्ड डेटा LLM साठी महत्त्वाचा संदर्भ राहील. कस्टम टूल्सद्वारे वितरीत केलेल्या कंटेंटसाठी मशीन-readability वाढवण्यासाठी त्यांचा वापर करा. हे AI-generated शोध अनुभवांमध्ये दृश्यमानता वाढवते आणि कंटेंटची अचूक माहिती देते.
अद्ययावत आणि अचूक माहिती ठेवा
LLM थेट डेटा स्त्रोतांशी कनेक्ट होत असल्याने, सर्व कंटेंट relevant, current आणि अचूक डेटा प्रदान करते याची खात्री करा. ई-कॉमर्स व्यवसायांसाठी, किंमत, उत्पादन तपशील, शिपिंग माहिती आणि इतर आवश्यक तपशील तपासा.
ब्रँड व्हॉइस आणि सातत्य यावर जोर द्या
MCP साठी टूल्स customize करण्याचा एक महत्त्वाचा फायदा म्हणजे LLM साठी एक मजबूत आणि सातत्यपूर्ण ब्रँड व्हॉइस स्थापित करण्याची क्षमता. विविध स्त्रोतांकडून माहितीवर अवलंबून राहण्याऐवजी, MCP-compatible टूल्स LLM ला थेट माहिती देऊन ब्रँड व्हॉइस राखण्यास मदत करतात.
तुमच्या मार्केटिंग धोरणात MCP टूल्स समाकलित करा
AI सिस्टम MCP स्वीकारत असल्याने, मार्केटरनी या नवीन फ्रेमवर्कला त्यांच्या धोरणांमध्ये समाविष्ट केले पाहिजे. LLM ला उच्च-मूल्य असलेले कंटेंट देण्यासाठी आणि वापरकर्त्यांना प्रभावीपणे व्यस्त ठेवण्यासाठी टूल्स विकसित करण्यासाठी सहकार्य केले पाहिजे. ही टूल्स ऑटोमेशनमध्ये मदत करतात आणि AI-driven शोध वातावरणात ब्रँडची उपस्थिती दर्शवतात.
मॉडेल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) हे AI माहितीशी संवाद साधण्याचा आणि प्रसारित करण्याचा एक महत्त्वाचा बदल आहे. MCP समजून घेऊन आणि त्याचा वापर करून, मार्केटर हे सुनिश्चित करू शकतात की त्यांचे कंटेंट AI-driven शोधात relevant, अचूक आणि शोधण्यायोग्य आहे. स्ट्रक्चर्ड डेटा, अद्ययावत माहिती आणि ब्रँड सातत्य यावर लक्ष केंद्रित करणे आवश्यक आहे. MCP चा मोठ्या प्रमाणावर स्वीकार झाल्यास, जे या क्षमतांचा स्वीकार करतील आणि त्यांना त्यांच्या मार्केटिंगमध्ये समाकलित करतील त्यांना स्पर्धात्मक फायदा होईल.