Wraz z pojawieniem się Wielkich Modeli Językowych (LLM) i zaawansowanych narzędzi AI, obserwujemy transformacyjne zmiany w różnych sektorach, a zwłaszcza w marketingu. Przyzwyczailiśmy się już do zdolności AI do generowania różnorodnych form treści, streszczania złożonych artykułów, transkrypcji plików audio, a nawet tworzenia kodu. Wraz z postępem tych modeli, wprowadzenie Protokółu Kontekstu Modelu (MCP) ma na celu redefinicję widoczności w wyszukiwarkach i możliwości AI.
MCP wyposaża LLM i systemy AI w możliwość efektywniejszego współdziałania z zewnętrznymi źródłami danych i narzędziami, oferując organizacjom nowe podejście do dostarczania odpowiednich treści zarówno systemom AI, jak i użytkownikom końcowym. Przyjrzyjmy się szczegółowo zawiłościom MCP, jego funkcjonalności i potencjalnemu wpływowi na marketing w wyszukiwarkach.
Zrozumienie Protokółu Kontekstu Modelu
Protokół Kontekstu Modelu (MCP) służy jako otwarta platforma protokołów, ułatwiająca bezpośrednie połączenia między systemami AI a serwerami danych. Ta standaryzacja wymiany informacji zapewnia LLM istotny kontekst. Umożliwiając programistom tworzenie narzędzi i aplikacji, które bezproblemowo integrują się z LLM, MCP zapewnia dostęp do zewnętrznych danych i przepływów pracy poprzez usprawnione procesy integracji.
Aby zilustrować tę koncepcję, wyobraźmy sobie LLM jako bibliotekarzy dobrze zaznajomionych ze zbiorami swojej lokalnej biblioteki. Ci bibliotekarze posiadają kompleksową wiedzę na temat bazy danych biblioteki i mogą efektywnie lokalizować informacje w jej granicach. Ich wiedza specjalistyczna ogranicza się jednak do zasobów dostępnych w lokalnej bibliotece, uniemożliwiając dostęp do materiałów lub informacji poza jej murami.
W konsekwencji osoby odwiedzające bibliotekę poszukujące informacji są ograniczone do książek i zasobów zawartych w bazie danych lokalnej biblioteki, która może zawierać nieaktualne informacje, jeśli zbiory biblioteki składają się głównie ze starszych publikacji.
MCP upoważnia bibliotekarza (LLM) do natychmiastowego dostępu do dowolnej książki na całym świecie, dostarczając aktualne informacje na określony temat bezpośrednio z pierwotnych źródeł.
MCP umożliwia LLM:
- Bezproblemowy dostęp do danych i narzędzi bezpośrednio z wyznaczonego źródła.
- Pobieranie natychmiastowych, aktualnych informacji z serwera, eliminując poleganie wyłącznie na wcześniej przeszkolonej wiedzy.
- Wykorzystywanie zdolności agentowych, takich jak wdrażanie zautomatyzowanych przepływów pracy i przeszukiwanie baz danych.
- Wykonywanie działań poprzez łączenie się z niestandardowymi narzędziami stworzonymi przez strony trzecie, programistów lub organizacje.
- Podawanie precyzyjnych cytowań dla wszystkich źródeł informacji.
- Wykraczanie poza zwykłe pobieranie danych, obejmując możliwości takie jak integracja z API sklepów, ułatwiając bezpośrednie zakupy przez LLM.
Rozważmy scenariusz biznesowy e-commerce, w którym LLM mógłby:
- Bezpiecznie uzyskiwać dostęp do wewnętrznego systemu inwentaryzacyjnego w celu wydobywania danych w czasie rzeczywistym, w tym cen produktów.
- Dostarczyć szczegółową listę specyfikacji produktów bezpośrednio z bazy danych inwentarza.
LLM mogą nie tylko kierować reklamy do użytkowników poszukujących najnowszych sezonowych butów do biegania, ale także ułatwiać bezpośredni zakup pary w imieniu użytkownika.
MCP a Generowanie Rozszerzone Pobieraniem (RAG)
Chociaż MCP i Generowanie Rozszerzone Pobieraniem (RAG) mają na celu ulepszenie LLM poprzez integrację dynamicznych i aktualnych informacji wykraczających poza ich statyczne wstępne szkolenie, ich fundamentalne podejścia do dostępu do informacji i interakcji znacznie się różnią.
Wyjaśnienie RAG
RAG umożliwia LLM pobieranie informacji w serii kroków:
- Indeksowanie: LLM konwertuje dane zewnętrzne na wektorową bazę danych osadzeń, wykorzystywaną podczas procesu pobierania.
- Wektoryzacja: Przesłane zapytania wyszukiwania są przekształcane w wektorowe osadzenia.
- Proces pobierania: Pobierający przeszukuje wektorową bazę danych, aby zidentyfikować najbardziej odpowiednie informacje na podstawie podobieństwa między wektorowymi osadzeniami zapytania a tymi w istniejącej bazie danych.
- Dostarczanie kontekstu: Pobierane informacje są łączone z zapytaniem wyszukiwania, aby zapewnić dodatkowy kontekst poprzez prompt.
- Generowanie wyjścia: LLM generuje wyjście na podstawie pobranych informacji i swojej wcześniej istniejącej wiedzy szkoleniowej.
Funkcjonalność MCP
MCP funkcjonuje jako uniwersalny interfejs dla systemów AI, standaryzując połączenia danych z LLM. W przeciwieństwie do RAG, MCP przyjmuje architekturę klient-serwer, oferując bardziej kompleksowe i bezproblemowe podejście do dostępu do informacji poprzez następujący proces:
- Połączenie klient-serwer: Aplikacje LLM działają jako hosty, inicjując połączenia. Za pośrednictwem aplikacji hosta klienci nawiązują bezpośrednie połączenia z serwerami danych, które dostarczają narzędzia i kontekst niezbędne dla klientów.
- Narzędzia: Programiści tworzą narzędzia kompatybilne z MCP, które wykorzystują otwarty protokół do wykonywania funkcji takich jak wywołania API lub dostęp do zewnętrznych baz danych, umożliwiając LLM wykonywanie określonych zadań.
- Żądania użytkowników: Użytkownicy mogą przesyłać konkretne żądania, takie jak “Jaka jest cena najnowszego buta do biegania Nike?”
- Żądanie systemu AI: Jeśli system AI lub LLM jest podłączony do narzędzia z dostępem do bazy danych cen inwentarza prowadzonej przez Nike, może zażądać ceny najnowszego buta.
- Wyjście z danymi na żywo: Podłączona baza danych dostarcza LLM danych na żywo, pochodzących bezpośrednio z bazy danych Nike, zapewniając aktualne informacje.
| RAG | MCP | |
|---|---|---|
| Architektura | System pobierania | Relacja klient-serwer |
| Sposób dostępu do danych | Pobieranie poprzez wektorową bazę danych | Łączenie się z niestandardowymi narzędziami stworzonymi przez strony |
| Możliwości wyjściowe | Odpowiednie informacje pobrane z bazy danych. | Niestandardowe wyjścia i funkcje, w tym zdolności agentowe, oparte na narzędziach. |
| Aktualność danych | Zależy od tego, kiedy treść była ostatnio indeksowana. | Aktualne z danych na żywo. |
| Wymagania dotyczące danych | Muszą być wektorowo zakodowane i indeksowane. | Muszą być kompatybilne z MCP. |
| Dokładność informacji | Zmniejszenie halucynacji poprzez pobrane dokumenty. | Zmniejszenie halucynacji poprzez dostęp do danych na żywo ze źródła. |
| Użycie narzędzi i zautomatyzowane działania | Niemożliwe. | Może integrować się z dowolnym przepływem narzędzi dostarczonym na serwerze i wykonywać dowolne dostarczone działanie. |
| Skalowalność | Zależy od indeksowania i limitów okna. | Może łatwo skalować się w górę w zależności od narzędzi kompatybilnych z MCP. |
| Spójność marki | Niespójna, ponieważ dane są pobierane z różnych źródeł. | Spójna i silna, ponieważ dane zatwierdzone przez markę mogą być pobierane bezpośrednio ze źródła. |
Implikacje dla marketerów wyszukiwarek i wydawców
Podczas gdy Anthropic zapoczątkował koncepcję MCP w listopadzie, liczne firmy, w tym Google, OpenAI i Microsoft, planują zintegrować koncepcję MCP Anthropic ze swoimi systemami AI. Dlatego marketerzy wyszukiwarek powinni priorytetowo traktować poprawę widoczności treści za pomocą narzędzi MCP i rozważyć następujące strategie:
Współpraca z programistami w celu integracji
Współpracuj z programistami, aby zbadać strategie dostarczania użytkownikom wartościowych treści, zapewniając jednocześnie LLM znaczący kontekst za pomocą narzędzi kompatybilnych z MCP. Przeanalizuj, jak wykorzystać zdolności agentowe wykonywane za pośrednictwem frameworku MCP.
Implementacja danych strukturalnych
Dane strukturalne i schematy pozostaną istotnymi punktami odniesienia dla LLM. Wykorzystaj je do wzmocnienia czytelności maszynowej dla treści dostarczanych za pomocą niestandardowych narzędzi. To podejście zwiększa również widoczność w generowanych przez AI doświadczeniach wyszukiwania, zapewniając dokładne zrozumienie i prezentację treści.
Utrzymywanie aktualnych i dokładnych informacji
Ponieważ LLM bezpośrednio łączą się ze źródłami danych, sprawdź, czy wszystkie treści dostarczają istotnych, aktualnych i dokładnych danych, aby wspierać wiarygodność i poprawiać wrażenia użytkownika. W przypadku firm e-commerce obejmuje to weryfikację punktów cenowych, specyfikacji produktów, informacji o wysyłce i innych istotnych szczegółów, zwłaszcza że dane te mogą być bezpośrednio prezentowane w odpowiedziach wyszukiwania AI.
Podkreślanie głosu i spójności marki
Zaletą dostosowywania narzędzi dla MCP jest możliwość ustanowienia silnego i spójnego głosu marki dla LLM. Zamiast polegać na fragmentarycznych informacjach z różnych źródeł, narzędzia kompatybilne z MCP umożliwiają utrzymanie spójnego głosu marki poprzez dostarczanie autorytatywnych treści bezpośrednio do LLM.
Integrowanie narzędzi MCP z strategią marketingową
W miarę jak systemy AI dostosowują się do MCP, postępowi marketerzy powinni włączyć ten pojawiający się framework do swoich strategii i wspierać międzyfunkcyjną współpracę w celu opracowania narzędzi, które dostarczają wartościowe treści do LLM i skutecznie angażują użytkowników. Te narzędzia nie tylko ułatwiają automatyzację, ale także odgrywają kluczową rolę w kształtowaniu obecności marki w środowiskach wyszukiwania opartych na AI.
Zasadniczo Protokół Kontekstu Modelu nie jest jedynie stopniową poprawą, ale fundamentalną zmianą w sposobie, w jaki AI oddziałuje i rozpowszechnia informacje. Rozumiejąc i wykorzystując MCP, marketerzy mogą zapewnić, że ich treści pozostaną istotne, dokładne i łatwe do odkrycia w szybko ewoluującym krajobrazie wyszukiwania opartego na AI. Nacisk na dane strukturalne, aktualne informacje i spójność marki będzie najważniejszy w tej nowej erze, wymagając proaktywnego i adaptacyjnego podejścia do strategii treści i integracji AI. Wraz z szerszym przyjęciem MCP, przewagę konkurencyjną będą mieli ci, którzy zaakceptują jego możliwości i bezproblemowo zintegrują je ze swoimi operacjami marketingowymi.