Yapay Zeka’nın Arama Pazarlamasındaki Rolünü Yeniden Tanımlayan Model Bağlam Protokolü
Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) ve gelişmiş yapay zeka araçlarının ortaya çıkışı, pazarlamada en dikkat çekici olanlar da dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde dönüştürücü değişimlere yol açmıştır. Yapay zeka’nın çeşitli içerik biçimleri oluşturma, karmaşık makaleleri özetleme, ses dosyalarını yazıya dökme ve hatta kod üretme kapasitesine alıştık. Bu modeller geliştikçe, Model Bağlam Protokolü’nün (MCP) tanıtımı, arama görünürlüğünü ve yapay zeka yeteneklerini yeniden tanımlamaya hazırlanıyor.
MCP, LLM’leri ve yapay zeka sistemlerini harici veri kaynakları ve araçlarıyla daha etkili bir şekilde arayüzleme yeteneği ile donatır ve kuruluşlara hem yapay zeka sistemlerine hem de son kullanıcılara alakalı içerik sunmak için yeni bir yaklaşım sunar. MCP’nin karmaşıklıklarına, işlevselliğine ve arama pazarlaması üzerindeki potansiyel etkisine daha yakından bakalım.
Model Bağlam Protokolünü Anlamak
Model Bağlam Protokolü (MCP), yapay zeka sistemleri ve veri sunucuları arasında doğrudan bağlantıları kolaylaştıran açık bir protokol çerçevesi olarak hizmet vermektedir. Bu bilgi alışverişinin standardizasyonu, LLM’lere temel bağlam sağlar. Geliştiricilerin LLM’lerle sorunsuz bir şekilde bütünleşen araçlar ve uygulamalar oluşturmasını sağlayarak MCP, kolaylaştırılmış entegrasyon süreçleri aracılığıyla harici verilere ve iş akışlarına erişim izni verir.
Bu kavramı göstermek için LLM’leri yerel kütüphanelerinin varlıkları konusunda bilgili kütüphaneciler olarak hayal edin. Bu kütüphaneciler, kütüphanenin veritabanı hakkında kapsamlı bilgiye sahiptir ve kütüphanenin sınırları içinde bilgileri verimli bir şekilde bulabilirler. Ancak, uzmanlıkları yerel kütüphanede bulunan kaynaklarla sınırlıdır ve duvarlarının ötesindeki materyallere veya bilgilere erişimi engeller.
Sonuç olarak, bilgi arayan kütüphane ziyaretçileri, kütüphanenin koleksiyonu öncelikle eski yayınlardan oluşuyorsa güncel olmayan bilgileri içerebilen yerel kütüphanenin veritabanında bulunan kitaplar ve kaynaklarla sınırlıdır.
MCP, kütüphaneciye (LLM) herhangi bir kitaba küresel olarak anında erişme, belirli bir konu hakkında doğrudan birincil kaynaklardan güncel bilgiler sağlama yetkisi verir.
MCP, LLM’lere şunları yapma yetkisi verir:
- Verilere ve araçlara doğrudan belirlenmiş bir kaynaktan zahmetsizce erişme.
- Yalnızca önceden eğitilmiş bilgilere güvenmeyi ortadan kaldırarak bir sunucudan anında, güncel bilgiler alma.
- Otomatikleştirilmiş iş akışlarının ve veritabanı aramalarının uygulanması gibi ajan yeteneklerinden yararlanma.
- Üçüncü taraflarca, geliştiriciler veya kuruluşlar tarafından oluşturulan özel araçlara bağlanarak eylemleri gerçekleştirme.
- Tüm bilgi kaynakları için kesin alıntılar sağlama.
- LLM’ler tarafından doğrudan satın almayı kolaylaştıran alışveriş API’leri ile entegrasyon gibi yetenekleri kapsayacak şekilde yalnızca veri alımının ötesine geçme.
Bir LLM’nin şunları yapabileceği bir e-ticaret iş senaryosunu göz önünde bulundurun:
- Ürün fiyatlandırması da dahil olmak üzere gerçek zamanlı verileri çıkarmak için dahili bir envanter sistemine güvenli bir şekilde erişme.
- Doğrudan envanter veritabanından ayrıntılı bir ürün özellikleri listesi sağlama.
LLM’ler yalnızca en son sezonluk koşu ayakkabılarını arayan kullanıcıları hedeflemekle kalmaz, aynı zamanda kullanıcı adına bir çiftin doğrudan satın alınmasını da kolaylaştırabilir.
MCP ve Geri Alma Artırılmış Üretim (RAG)
MCP ve Geri Alma Artırılmış Üretim (RAG) her ikisi de statik ön eğitimlerinin ötesinde dinamik ve güncel bilgileri entegre ederek LLM’leri geliştirmeyi amaçlasa da, bilgiye erişim ve etkileşime yönelik temel yaklaşımları önemli ölçüde farklılık gösterir.
RAG Açıklandı
RAG, bir LLM’ye bir dizi adım aracılığıyla bilgi alma yetkisi verir:
- İndeksleme: LLM, harici verileri geri alma işlemi sırasında kullanılan bir vektör yerleştirme veritabanına dönüştürür.
- Vektörizasyon: Gönderilen arama sorguları vektör yerleştirmelerine dönüştürülür.
- Geri alma süreci: Bir geri alıcı, sorgunun vektör yerleştirmeleri ile mevcut veritabanındaki yerleştirmeler arasındaki benzerliğe dayalı olarak en alakalı bilgileri belirlemek için vektör veritabanını arar.
- Bağlam Sağlama: Alınan bilgiler, bir istem aracılığıyla ek bağlam sağlamak için arama sorgusuyla birleştirilir.
- Çıktı Oluşturma: LLM, alınan bilgilere ve önceden var olan eğitim bilgisine dayalı olarak bir çıktı oluşturur.
MCP’nin İşlevselliği
MCP, yapay zeka sistemleri için evrensel bir arayüz olarak işlev görür ve LLM’lere veri bağlantılarını standartlaştırır. RAG’ın aksine, MCP bir istemci-sunucu mimarisi benimser ve aşağıdaki işlem yoluyla bilgi erişimine daha kapsamlı ve sorunsuz bir yaklaşım sunar:
- İstemci-Sunucu Bağlantısı: LLM uygulamaları, bağlantıları başlatan ana bilgisayarlar olarak hareket eder. Ana bilgisayar uygulaması aracılığıyla, istemciler, istemciler için gerekli araçları ve bağlamı sağlayan veri sunucuları ile doğrudan bağlantılar kurar.
- Araçlar: Geliştiriciler, API çağrıları gibi işlevleri yürütmek veya harici veritabanlarına erişmek için açık protokolden yararlanan ve LLM’lerin belirli görevleri gerçekleştirmesini sağlayan MCP uyumlu araçlar oluşturur.
- Kullanıcı İstekleri: Kullanıcılar, ‘En yeni Nike koşu ayakkabısının fiyatı nedir?’ gibi belirli istekler gönderebilirler.
- Yapay Zeka Sistemi İsteği: Yapay zeka sistemi veya LLM, Nike tarafından tutulan bir envanter fiyatlandırma veritabanına erişimi olan bir araca bağlıysa, en yeni ayakkabının fiyatını isteyebilir.
- Canlı Verilerle Çıktı: Bağlı veritabanı, LLM’ye doğrudan Nike’ın veritabanından kaynaklanan ve güncel bilgiler sağlayan canlı veriler sağlar.
| RAG | MCP | |
|---|---|---|
| Mimari | Geri alma sistemi | İstemci-sunucu ilişkisi |
| Verilere nasıl erişilir | Vektör veritabanı aracılığıyla geri alma | Taraflarca oluşturulan özel araçlarla bağlantı kurma |
| Çıktı yetenekleri | Veritabanından alınan ilgili bilgiler. | Araçlara dayalı olarak ajan yetenekleri de dahil olmak üzere özelleştirilmiş çıktılar ve işlevler. |
| Veri tazeliği | İçeriğin en son indekslendiği zamana bağlıdır. | Canlı veri kaynağından güncel. |
| Veri gereksinimleri | Vektör olarak kodlanmalı ve indekslenmelidir. | MCP uyumlu olmalıdır. |
| Bilgi doğruluğu | Alınan belgeler aracılığıyla azaltılmış halüsinasyonlar. | Bir kaynaktan canlı verilere erişim yoluyla azaltılmış halüsinasyonlar. |
| Araç kullanımı ve otomatikleştirilmiş eylemler | Mümkün değil. | Sunucuda sağlanan herhangi bir araç akışıyla entegre olabilir ve sağlanan herhangi bir eylemi gerçekleştirebilir. |
| Ölçeklenebilirlik | İndeksleme ve pencere sınırlarına bağlıdır. | MCP uyumlu araçlara bağlı olarak kolayca ölçeklenebilir. |
| Marka tutarlılığı | Veriler çeşitli kaynaklardan çekildiğinden tutarsız. | Marka onaylı veriler doğrudan kaynaktan çekilebildiğinden tutarlı ve güçlü. |
Arama Pazarlamacıları ve Yayıncılar için Etkileri
Anthropic, MCP konseptine Kasım ayında öncülük etse de, Google, OpenAI ve Microsoft dahil olmak üzere çok sayıda şirket, Anthropic’in MCP konseptini yapay zeka sistemlerine entegre etmeyi planlıyor. Bu nedenle, arama pazarlamacıları MCP araçları aracılığıyla içerik görünürlüğünü artırmaya öncelik vermeli ve aşağıdaki stratejileri göz önünde bulundurmalıdır:
Entegrasyon için Geliştiricilerle İşbirliği
MCP uyumlu araçlar aracılığıyla LLM’lere anlamlı bağlam sağlarken, kullanıcılara yüksek değerli içerik sunma stratejilerini keşfetmek için geliştiricilerle ortaklık kurun. MCP çerçevesi aracılığıyla yürütülen ajan yeteneklerinden nasıl yararlanılacağını analiz edin.
Yapılandırılmış Veri Uygulaması
Yapılandırılmış veriler ve şema, LLM’ler için temel referans noktaları olmaya devam edecektir. Özel araçlar aracılığıyla sunulan içerik için makine okunabilirliğini artırmak için bunları kullanın. Bu yaklaşım aynı zamanda, içeriğin doğru anlaşılmasını ve yüzeye çıkarılmasını sağlayarak, yapay zeka tarafından oluşturulan arama deneyimlerinde görünürlüğü artırır.
Güncel ve Doğru Bilgileri Koruma
LLM’ler doğrudan veri kaynaklarına bağlandıkça, güvenilirliği artırmak ve kullanıcı deneyimini geliştirmek için tüm içeriğin alakalı, güncel ve doğru veriler sağladığını doğrulayın. E-ticaret işletmeleri için bu, özellikle bu veriler yapay zeka arama yanıtlarında doğrudan sunulabileceği için fiyat noktalarını, ürün özelliklerini, gönderim bilgilerini ve diğer temel ayrıntıları doğrulamayı içerir.
Marka Sesi ve Tutarlılığı Vurgulama
MCP için araçları özelleştirmenin önemli bir avantajı, LLM’ler için güçlü ve tutarlı bir marka sesi oluşturma yeteneğinde yatmaktadır. Çeşitli kaynaklardan gelen parçalı bilgilere güvenmek yerine, MCP uyumlu araçlar, yetkili içeriği doğrudan LLM’lere sunarak tutarlı bir marka sesinin korunmasını sağlar.
MCP Araçlarını Pazarlama Stratejinize Entegre Etme
Yapay zeka sistemleri MCP’ye uyum sağladıkça, ileri görüşlü pazarlamacılar bu gelişmekte olan çerçeveyi stratejilerine dahil etmeli ve LLM’lere yüksek değerli içerik sunan ve kullanıcıları etkili bir şekilde meşgul eden araçlar geliştirmek için çapraz fonksiyonel işbirliğini teşvik etmelidir. Bu araçlar yalnızca otomasyonu kolaylaştırmakla kalmaz, aynı zamanda yapay zeka odaklı arama ortamlarında marka varlığını şekillendirmede çok önemli bir rol oynar.
Esasen, Model Bağlam Protokolü sadece kademeli bir iyileştirme değil, yapay zeka’nın bilgiyle nasıl etkileşim kurduğu ve yaydığı konusunda temel bir değişimdir. Pazarlamacılar, MCP’yi anlayıp kullanarak, yapay zeka odaklı aramanın hızla gelişen ortamında içeriklerinin alakalı, doğru ve keşfedilebilir kalmasını sağlayabilirler. Yapılandırılmış verilere, güncel bilgilere ve marka tutarlılığına verilen önem, bu yeni çağda çok önemli olacaktır ve içerik stratejisine ve yapay zeka entegrasyonuna proaktif ve uyarlanabilir bir yaklaşım gerektirecektir. MCP daha geniş bir kabul gördükçe, rekabet avantajı, yeteneklerini benimseyen ve bunları pazarlama operasyonlarına sorunsuz bir şekilde entegre edenlerde olacaktır.