Kemunculan Model Bahasa Besar (LLM) dan alat AI yang canggih telah mencetuskan perubahan transformatif merentasi pelbagai sektor, terutamanya dalam pemasaran. Kita telah terbiasa dengan keupayaan AI untuk menjana pelbagai bentuk kandungan, menghuraikan artikel kompleks, mentranskripsi fail audio, dan juga menghasilkan kod. Dengan kemajuan model ini, pengenalan Protokol Konteks Model (MCP) bersedia untuk mentakrifkan semula keterlihatan carian dan keupayaan AI.
MCP melengkapkan LLM dan sistem AI dengan keupayaan untuk berinteraksi dengan lebih berkesan dengan sumber dan alat data luaran, menawarkan organisasi pendekatan baharu untuk menyampaikan kandungan yang berkaitan kepada sistem AI dan pengguna akhir. Mari kita mendalami kerumitan MCP, fungsinya, dan potensi impaknya terhadap pemasaran carian.
Memahami Protokol Konteks Model
Protokol Konteks Model (MCP) berfungsi sebagai rangka kerja protokol terbuka, memudahkan sambungan terus antara sistem AI dan pelayan data. Penyeragaman pertukaran maklumat ini menyediakan konteks penting kepada LLM. Dengan membolehkan pembangun membina alat dan aplikasi yang disepadukan dengan lancar dengan LLM, MCP memberikan akses kepada data dan aliran kerja luaran melalui proses penyepaduan yang diperkemas.
Untuk menggambarkan konsep ini, bayangkan LLM sebagai pustakawan yang mahir dalam pegangan perpustakaan tempatan mereka. Pustakawan ini mempunyai pengetahuan komprehensif tentang pangkalan data perpustakaan dan boleh mencari maklumat dengan cekap dalam batasannya. Walau bagaimanapun, kepakaran mereka terhad kepada sumber yang tersedia dalam perpustakaan tempatan, menghalang akses kepada bahan atau maklumat di luar dindingnya.
Akibatnya, pengunjung perpustakaan yang mencari maklumat dihadkan kepada buku dan sumber yang terkandung dalam pangkalan data perpustakaan tempatan, yang mungkin termasuk maklumat lapuk jika koleksi perpustakaan terutamanya terdiri daripada penerbitan yang lebih lama.
MCP memperkasakan pustakawan (LLM) untuk mengakses serta-merta mana-mana buku di seluruh dunia, menyediakan maklumat terkini tentang topik tertentu terus daripada sumber utama.
MCP memperkasakan LLM untuk:
- Mengakses data dan alatan dengan mudah terus daripada sumber yang ditetapkan.
- Mendapatkan semula maklumat serta-merta dan terkini daripada pelayan, menghapuskan pergantungan pada pengetahuan pra-latihan sahaja.
- Memanfaatkan keupayaan ejen, seperti pelaksanaan aliran kerja automatik dan carian pangkalan data.
- Melaksanakan tindakan dengan menyambung ke alatan tersuai yang dicipta oleh pihak ketiga, pembangun atau organisasi.
- Menyediakan petikan yang tepat untuk semua sumber maklumat.
- Melangkaui pengambilan data semata-mata untuk merangkumi keupayaan seperti penyepaduan dengan API membeli-belah, memudahkan pembelian terus oleh LLM.
Pertimbangkan senario perniagaan e-dagang di mana LLM boleh:
- Mengakses sistem inventori dalaman dengan selamat untuk mengekstrak data masa nyata, termasuk harga produk.
- Membekalkan senarai terperinci spesifikasi produk terus daripada pangkalan data inventori.
LLM bukan sahaja boleh menyasarkan pengguna yang mencari kasut larian bermusim terkini tetapi juga memudahkan pembelian langsung sepasang bagi pihak pengguna.
MCP lwn. Penjanaan Tambahan Pengambilan (RAG)
Walaupun MCP dan Penjanaan Tambahan Pengambilan (RAG) kedua-duanya bertujuan untuk meningkatkan LLM dengan menyepadukan maklumat dinamik dan semasa di luar pra-latihan statik mereka, pendekatan asas mereka untuk akses dan interaksi maklumat berbeza dengan ketara.
RAG Dijelaskan
RAG memperkasakan LLM untuk mendapatkan maklumat melalui satu siri langkah:
- Pengindeksan: LLM menukar data luaran menjadi pangkalan data pembenaman vektor, digunakan semasa proses mendapatkan semula.
- Vektorisasi: Pertanyaan carian yang diserahkan diubah menjadi pembenaman vektor.
- Proses mendapatkan semula: Pengambil mencari pangkalan data vektor untuk mengenal pasti maklumat yang paling berkaitan berdasarkan persamaan antara pembenaman vektor pertanyaan dan yang ada dalam pangkalan data sedia ada.
- Penyediaan Konteks: Maklumat yang diperoleh semula digabungkan dengan pertanyaan carian untuk memberikan konteks tambahan melalui gesaan.
- Penjanaan Output: LLM menjana output berdasarkan maklumat yang diperoleh semula dan pengetahuan latihan sedia ada.
Kefungsian MCP
MCP berfungsi sebagai antara muka universal untuk sistem AI, menyeragamkan sambungan data ke LLM. Berbeza dengan RAG, MCP menggunakan seni bina pelayan klien, menawarkan pendekatan yang lebih komprehensif dan lancar untuk akses maklumat melalui proses berikut:
- Sambungan Pelayan Klien: Aplikasi LLM bertindak sebagai hos, memulakan sambungan. Melalui aplikasi hos, pelanggan mewujudkan sambungan terus dengan pelayan data, yang menyediakan alatan dan konteks yang diperlukan untuk pelanggan.
- Alatan: Pembangun mencipta alatan serasi MCP yang memanfaatkan protokol terbuka untuk melaksanakan fungsi seperti panggilan API atau mengakses pangkalan data luaran, membolehkan LLM melaksanakan tugas tertentu.
- Permintaan Pengguna: Pengguna boleh menyerahkan permintaan tertentu, seperti ‘Berapakah harga kasut larian Nike terbaharu?’
- Permintaan Sistem AI: Jika sistem AI atau LLM disambungkan ke alat dengan akses kepada pangkalan data harga inventori yang diselenggara Nike, ia boleh meminta harga kasut terbaharu.
- Output dengan Data Langsung: Pangkalan data yang disambungkan menyediakan LLM dengan data langsung, yang diperoleh terus daripada pangkalan data Nike, memastikan maklumat terkini.
| RAG | MCP | |
|---|---|---|
| Seni Bina | Sistem mendapatkan semula | Hubungan pelayan klien |
| Cara data diakses | Mendapatkan semula melalui pangkalan data vektor | Berhubung dengan alatan tersuai yang dicipta oleh pihak |
| Keupayaan Output | Maklumat berkaitan diperoleh semula daripada pangkalan data. | Output dan fungsi tersuai, termasuk keupayaan ejen, berdasarkan alatan. |
| Kebaruan Data | Bergantung pada bila kandungan terakhir diindeks. | Terkini daripada sumber data langsung. |
| Keperluan Data | Mesti dikodkan vektor dan diindeks. | Mesti serasi MCP. |
| Ketepatan Maklumat | Halusinasi dikurangkan melalui dokumen yang diperoleh semula. | Halusinasi dikurangkan melalui akses kepada data langsung daripada sumber. |
| Penggunaan Alat dan tindakan automatik | Tidak boleh. | Boleh disepadukan dengan mana-mana aliran alat yang disediakan pada pelayan dan melaksanakan sebarang tindakan yang disediakan. |
| Kebolehskalaan | Bergantung pada pengindeksan dan had tetingkap. | Boleh berskala dengan mudah bergantung pada alatan serasi MCP. |
| Konsistensi penjenamaan | Tidak konsisten kerana data ditarik daripada pelbagai sumber. | Konsisten dan kukuh, kerana data yang diluluskan jenama boleh ditarik terus daripada sumber. |
Implikasi untuk Pemasar Carian dan Penerbit
Walaupun Anthropic mempelopori konsep MCP pada bulan November, banyak syarikat, termasuk Google, OpenAI, dan Microsoft, merancang untuk menyepadukan konsep MCP Anthropic ke dalam sistem AI mereka. Oleh itu, pemasar carian harus mengutamakan peningkatan keterlihatan kandungan melalui alatan MCP dan mempertimbangkan strategi berikut:
Kerjasama dengan Pembangun untuk Penyepaduan
Bekerjasama dengan pembangun untuk meneroka strategi untuk menyampaikan kandungan bernilai tinggi kepada pengguna sambil menyediakan konteks yang bermakna kepada LLM melalui alatan serasi MCP. Analisis cara memanfaatkan keupayaan ejen yang dilaksanakan melalui rangka kerja MCP.
Pelaksanaan Data Berstruktur
Data dan skema berstruktur akan kekal sebagai titik rujukan penting untuk LLM. Gunakannya untuk menyokong kebolehbacaan mesin untuk kandungan yang dihantar melalui alatan tersuai. Pendekatan ini juga meningkatkan keterlihatan dalam pengalaman carian yang dijana AI, memastikan pemahaman dan penyerlahan kandungan yang tepat.
Mengekalkan Maklumat Terkini dan Tepat
Apabila LLM menyambung terus ke sumber data, sahkan bahawa semua kandungan menyediakan data yang berkaitan, semasa dan tepat untuk memupuk kepercayaan dan meningkatkan pengalaman pengguna. Untuk perniagaan e-dagang, ini termasuk mengesahkan mata harga, spesifikasi produk, maklumat penghantaran, dan butiran penting lain, terutamanya kerana data ini mungkin dibentangkan secara langsung dalam respons carian AI.
Menekankan Suara dan Konsistensi Jenama
Kelebihan ketara menyesuaikan alatan untuk MCP terletak pada keupayaan untuk mewujudkan suara jenama yang kukuh dan konsisten untuk LLM. Daripada bergantung pada maklumat berpecah-pecah daripada pelbagai sumber, alatan serasi MCP membolehkan penyelenggaraan suara jenama yang konsisten dengan menyampaikan kandungan berwibawa terus kepada LLM.
Mengintegrasikan Alatan MCP ke dalam Strategi Pemasaran Anda
Apabila sistem AI menyesuaikan diri dengan MCP, pemasar yang berfikiran ke hadapan harus menggabungkan rangka kerja yang baru muncul ini ke dalam strategi mereka dan memupuk kerjasama silang fungsi untuk membangunkan alatan yang menyampaikan kandungan bernilai tinggi kepada LLM dan melibatkan pengguna dengan berkesan. Alatan ini bukan sahaja memudahkan automasi tetapi juga memainkan peranan penting dalam membentuk kehadiran jenama dalam persekitaran carian yang dipacu AI.
Pada dasarnya, Protokol Konteks Model bukan sekadar peningkatan tambahan tetapi perubahan asas dalam cara AI berinteraksi dengan dan menyebarkan maklumat. Dengan memahami dan memanfaatkan MCP, pemasar boleh memastikan kandungan mereka kekal relevan, tepat dan boleh ditemui dalam landskap carian yang dipacu AI yang berkembang pesat. Penekanan pada data berstruktur, maklumat terkini dan konsistensi jenama akan menjadi yang terpenting dalam era baharu ini, memerlukan pendekatan proaktif dan adaptif terhadap strategi kandungan dan penyepaduan AI. Apabila MCP mendapat penggunaan yang lebih luas, kelebihan daya saing akan terletak pada mereka yang menerima keupayaannya dan menyepadukannya dengan lancar ke dalam operasi pemasaran mereka.