पहले क्या कनेक्ट करें और आपका डेटा क्यों जीतता है
यह देखने के लिए कि विपणक के लिए एमसीपी क्यों मायने रखती है, खरीदार की यात्रा के साथ क्या हुआ, उससे शुरुआत करें। पिछले कुछ वर्षों में, मैंने इसे अपने आप में बदलते हुए देखा है: एक श्रेणी निर्णय जिसमें किसी को 10 कदम लगते थे – श्रेणी को Google करें, परिणाम पर क्लिक करें, प्रदाताओं की तुलना करें, समीक्षाओं की जांच करें, फिर से खोजें, फिर अंत में सीमित करें – अब दो कदम लगते हैं। वे एक AI सहायक से पूछते हैं, “मेरे लिए सबसे अच्छा विकल्प क्या है?” और जो भी यह अनुशंसित हो उस पर क्लिक करें।
यदि आपका ब्रांड मॉडल रिटर्न वाली तीन या चार-नाम वाली शॉर्टलिस्ट में नहीं है, तो आपने सौदा नहीं खोया है। सच कहूँ तो, आप कभी भी दौड़ में नहीं थे।
यह बदलाव हर उस मार्केटिंग टीम के सामने एक नया सवाल खड़ा करता है जिससे मैं बात करता हूं: आप यह कैसे सुनिश्चित करते हैं कि एआई आपके ब्रांड का सटीक वर्णन करता है, और सामान्य सलाह देने के बजाय यह आपके लिए वास्तविक काम करता है? तेजी से, उत्तर मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल या एमसीपी के माध्यम से चलता है। तो, सवाल यह है कि क्या कनेक्ट किया जाए और इसे कैसे काम किया जाए और विपणक के लिए एमसीपी कैसे कई टीमों को लाभ पहुंचाता है – एसईओ से लेकर सीएमओ तक।
एमसीपी क्या है और विपणक को इसकी परवाह क्यों करनी चाहिए?
मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल एआई असिस्टेंट (चैटजीपीटी, क्लाउड, जेमिनी, कोपायलट और अन्य) को सीधे आपकी फाइलों, टूल्स, डेटाबेस और प्लेटफॉर्म से जोड़ने का एक खुला, मानकीकृत तरीका है। लोग जिस सादृश्य तक पहुंचते हैं, और मुझे लगता है कि यह उचित है, वह एक यूएसबी-सी पोर्ट है: एक सार्वभौमिक कनेक्टर जो किसी भी संगत एआई एजेंट को आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले सिस्टम में प्लग करने देता है, उनके डेटा को पढ़ता है, और उनके अंदर कार्य करता है।
एमसीपी कैसे काम करता है?
यह स्पष्ट होना भी महत्वपूर्ण है कि एमसीपी क्या नहीं है, क्योंकि प्रचार इसे धुंधला कर देता है: यह किसी मॉडल को अधिक स्मार्ट नहीं बनाता है, और यह हवा से ज्ञान प्राप्त नहीं करता है। यह एक पुल है. अपने आप में, एक मॉडल अपने प्रशिक्षण डेटा और जो कुछ भी आप चैट में पेस्ट करते हैं, उससे उत्पन्न होता है। एमसीपी के साथ, यह आपके एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म, सीएमएस, खोज डेटा या आंतरिक दस्तावेजों से लाइव जानकारी खींच सकता है और उस पर कार्य कर सकता है। हुड के तहत, यह एक सरल, कोड-मुक्त हैंडशेक है:
- सहायक एक MCP सर्वर से जुड़ता है।
- यह डेटा लाने या कोई कार्य चलाने के लिए उस सर्वर को कॉल करता है।
- यह परिणाम को वापस अपने उत्तर में जोड़ देता है।
विपणक के लिए एमसीपी व्यवहार में कैसे काम करता है
व्यवहार में, यह बहुत सरल है:
- एक बार कनेक्ट करें. जिस खोज और विश्लेषण प्लेटफ़ॉर्म पर आपकी टीम भरोसा करती है उसे एक एकल MCP कनेक्शन के माध्यम से अपने AI सहायक से लिंक करें: एक बार का सेटअप, कोई कोड नहीं।
- सरल भाषा में बताएं. पूछें “हम किन श्रेणियों में एआई दृश्यता खो रहे हैं?” और सहायक वास्तविक समय में आपके लाइव खाते पर सवाल उठाता है।
- उत्तर पर कार्य करें. यह आपके वास्तविक आंकड़ों के आधार पर प्रतिक्रिया देता है, फिर अगला कदम उठाता है: संक्षिप्त विवरण तैयार करना, अवरुद्ध पृष्ठों को चिह्नित करना, मांग और प्रतिस्पर्धी अंतर के आधार पर अवसरों का क्रम देना।
आप इसे एक बार अनुमोदित करें, फिर सामान्य रूप से संकेत दें।
और वह एक कनेक्शन चैटजीपीटी, क्लाउड, कोपायलट और बाकी सभी पर काम करता है। जो वापस आता है वह दर्शाता है कि आप वास्तव में कहां खड़े हैं, और यह उन उपकरणों में शामिल होता है जिनका उपयोग आपकी टीम पहले से ही करती है। आप उसी दिन इस पर कार्रवाई कर सकते हैं.
विपणक के लिए कनेक्टेड एआई परिवर्तन और एमसीपी
यह विपणक के लिए विशेष रूप से क्यों मायने रखता है? मेरे अनुभव में, यह उस उत्तर के बीच का अंतर है जो अच्छा लगता है और जिसे आप अपने बॉस तक ले जा सकते हैं। किसी असंबद्ध एआई से पूछें कि कहां ध्यान केंद्रित करना है, और आपको प्रशंसनीय, सामान्य सुझाव मिलेंगे। इसे अपने लाइव एआई-दृश्यता और खोज-मांग डेटा से कनेक्ट करें, और यह आपको बता सकता है कि आप पहले से ही एआई उत्तरों में कहां दिख रहे हैं, आपके स्थान पर एक प्रतिद्वंद्वी की सिफारिश कहां की जा रही है, और कौन से अंतराल को मैं पहले बंद कर दूंगा। वही डेटा यह भी तय करता है कि जब खरीदार सीधे एआई से पूछते हैं तो आप उपस्थित होते हैं या नहीं।
एमसीपी से क्या कनेक्ट करें
जिन कनेक्शनों तक मैं सबसे पहले पहुँचूँगा वे वे सिस्टम हैं जहाँ आपका मालिकाना डेटा पहले से ही मौजूद है:
- खोज और एआई-दृश्यता प्लेटफ़ॉर्म: जैविक स्थिति, आवाज का हिस्सा, जहां एआई आपकी सिफारिश कर रहा है, और एआई आपके ब्रांड के बारे में क्या कह रहा है।
- वेब विश्लेषिकी: ट्रैफ़िक, रूपांतरण और साइट पर व्यवहार।
- आपका सी.एम.एस: सामग्री का मसौदा तैयार करना, ऑडिट करना या अद्यतन करना।
- सीआरएम और ग्राहक डेटा: वास्तविक श्रोता अंतर्दृष्टि में संदेश भेजने के लिए।
आपको हर चीज़ को जोड़ने की ज़रूरत नहीं है. मैं उन मुट्ठी भर स्रोतों से शुरुआत करूंगा जो एक सामान्य सहायक को ऐसे सहायक में बदल देते हैं जो वास्तव में आपके व्यवसाय को समझता है।
अपनी मार्केटिंग टीम में एमसीपी को कैसे काम में लाएं
यदि कोई एक पंक्ति है जो मैं चाहता हूँ कि आप इस अंश से लें, तो वह यह है: एआई केवल उतना ही अच्छा है जितना उसे उपलब्ध कराया जाने वाला डेटा। एक मॉडल जिसकी आपके नंबरों तक पहुंच नहीं है, आपको बाज़ार-स्तर की बातें देता है जो आपकी श्रेणी की किसी भी कंपनी के लिए उपयुक्त होती हैं। विश्वसनीय, वर्तमान डेटा से जुड़ा एक आपको ब्रांड-स्तरीय प्राथमिकताएं देता है, क्या करना है और प्रत्येक के पीछे क्यों की प्राथमिकता वाली सूची देता है। और वही कनेक्शन टीम के प्रत्येक कार्य को पूरा करता है। एक MCP सेटअप, अनेक नौकरियाँ:
1 कनेक्शन, विपणक के लिए एमसीपी और प्रत्येक टीम के प्रश्न
- एसईओ प्रबंधक पूछ सकते हैं: “पिछले सप्ताह हमारा कौन सा पेज ऑर्गेनिक स्थिति में फिसल गया, और इसके पीछे क्या कारण है?” या “अभी हम प्रतिस्पर्धियों से एआई उद्धरण कहां खो रहे हैं?”
- सामग्री टीमें पूछ सकते हैं: “सर्वोच्च प्राथमिकता वाले विषय के लिए एक संक्षिप्त मसौदा तैयार करें जहां हमारी उद्धरण हिस्सेदारी 15% से कम है,” या “कौन से पांच कम-प्रयास सामग्री कदम इस तिमाही में हमारे सबसे बड़े दृश्यता अंतराल को बंद कर देंगे?”
- पीआर और कॉम पूछ सकते हैं: “कौन से चैनल और थ्रेड इस महीने हमारे ब्रांड के बारे में एआई उत्तरों को आकार दे रहे हैं?” या “क्या ऐसे ब्रांडेड संकेत हैं जहां हमें स्रोत के रूप में उद्धृत नहीं किया गया है?”
- उत्पाद और रणनीति पूछ सकते हैं: “कौन से प्रतियोगी पृष्ठ संकेतों पर उद्धरण कैप्चर कर रहे हैं जहां हम पहले से ही जैविक खोज में अच्छा प्रदर्शन कर रहे हैं?”
संगठन चार्ट के ऊपर भी तस्वीर बदल जाती है। मेरे अनुभव में, कोई सीएमओ या वीपी शायद ही कभी स्वयं कोई क्वेरी चलाना चाहता हो; वे शीर्षक चाहते हैं. डेटा के सही प्रकार और गुणवत्ता को देखते हुए, एक कनेक्टेड सहायक उन लाइव सिग्नलों को उस प्रकार के सारांश नेतृत्व में रोल करता है जिसे पढ़ा जाएगा, बिना किसी डैशबोर्ड-खुदाई या हाथ से निर्मित डेक के। इससे खेल की स्थिति के बारे में पूछें और यह यह कर सकता है:
- प्रतिस्पर्धियों और श्रेणियों में सतही बाज़ार-स्तरीय हलचल।
- एक सप्ताह के अल्पकालिक शोर से एक टिकाऊ प्रवृत्ति को अलग करें।
- राजस्व संख्या तक पहुंचने से पहले प्रतिस्पर्धी जमीन खिसक रही है, इसका पता लगाएं।
उदाहरण: विपणक के लिए एमसीपी के साथ और उसके बिना एआई अनुशंसाएँ
यहाँ एक उदाहरण है जिसे मैंने देखा है कि लोग बहुत भागदौड़ करते हैं। मान लीजिए कि एक सामग्री प्रबंधक पूछता है कि उसके शहर में किसी सेवा के लिए किन तीन पृष्ठों को प्राथमिकता दी जाए। डेटा के बिना, सहायक एक सेवा पृष्ठ, एक व्याख्याता और एक मूल्य निर्धारण तुलना का सुझाव देता है। पर्याप्त रूप से समझदार, लेकिन सामान्य, और इस बात से अनभिज्ञ कि क्या आप पहले से ही एआई में दिखाई देते हैं या क्या कोई प्रतिद्वंद्वी उन उत्तरों का मालिक है। इसे अपने लाइव खोज डेटा पर इंगित करें, और इसके बजाय यह तीन उच्चतम-मांग, उच्चतम-इरादे वाले पृष्ठों का नाम देता है, प्रत्येक की खोज मात्रा संलग्न करता है, और दिखाता है कि कौन सा प्रतिद्वंद्वी एआई उत्तर जीत रहा है। यही वह क्षण है “प्रशंसनीय लगता है” एक वास्तविक चाल में बदल जाता है।
विपणक के लिए एमसीपी: आपका डेटा वास्तविक विभेदक क्यों है
मुझे लगता है कि बहुत से लोगों के लिए यह मानना आकर्षक है कि जादू मॉडल में रहता है। मैं उस पर पीछे हटूंगा। प्रत्येक प्रमुख एआई सहायक पहले से ही एक संक्षिप्त मसौदा तैयार कर सकता है या सामग्री विचारों का सुझाव दे सकता है। उनमें से कोई भी लीक से हटकर आपको आपके व्यवसाय के बारे में कुछ भी सच नहीं बता सकता: आपका ब्रांड, आपके प्रतिस्पर्धी, या आपकी सामग्री में कमियाँ। किसी से एक रणनीति संबंधी प्रश्न पूछें और वह आपको वही उत्तर देगा जो वह आपके प्रतिद्वंद्वियों को देगा। विभेदक कभी भी केवल मॉडल नहीं था। यह इसे डेटा फीड कर रहा है।
यदि आपके पास मॉडल में सही डेटा फीडिंग है तो मैं यहां कुछ चीजें देखूंगा:
- एक पेज जिसे कोई नहीं देख सकता. एक सहायक खुदरा विक्रेता को “उत्पाद विवरण में सुधार” करने के लिए कह सकता है, जबकि आपका लाइव डेटा दिखाता है कि कई उच्च-मूल्य श्रेणी वाले पृष्ठ एआई क्रॉलर से पूरी तरह से अवरुद्ध हैं। कोई भी अनुकूलन उस पृष्ठ को नहीं बचाता है जिसे AI पढ़ नहीं सकता है, और केवल आपका क्रॉल डेटा ही समस्या को सामने लाता है।
- शेयर-ऑफ़-वॉयस गैप. “हम दृश्यता खो रहे हैं” एक भावना है। “इस श्रेणी के लिए आवाज में हमारी एआई हिस्सेदारी 12% है जबकि एक प्रतिद्वंद्वी 43% पर बैठता है, और हमारे पास एक प्रमुख संकेत पर 30-दिन का अंतर है” एक संक्षिप्त विवरण है। यह संख्या एक अस्पष्ट चिंता को स्पष्ट प्राथमिकता में बदल देती है।
- स्पष्ट दृष्टि में छुपी हुई एक जीत। विश्वसनीय डेटा एआई उद्धरण अर्जित करने वाले पृष्ठों को प्रकट कर सकता है, यहां तक कि जहां आपके पास बिल्कुल भी जैविक दृश्यता नहीं है: सामग्री-आधारित जीत जिसे आप पारंपरिक जैविक रिपोर्ट में कभी नहीं देख पाएंगे, और एक बार ऐसा करने के बाद दोहराए जाने योग्य खेल।
जब मैं कहता हूं, “अच्छा डेटा,” तो मेरा मतलब यह नहीं है कि यह एक बेकार पंक्ति है। आप जो कनेक्ट करते हैं उसकी गुणवत्ता ही सारा लाभ है। विपणक के लिए एमसीपी को देखते समय, एआई को ग्राउंड करने के लिए मैं जिन स्रोतों पर भरोसा करूंगा, वे चार लक्षण साझा करते हैं:
- उच्च निष्ठा और भरोसेमंद: गुणवत्ता डेटा जिस पर आप निर्णय लेंगे, कोई मोटा अनुमान या पतला नमूना नहीं।
- एआई वास्तव में कैसे उत्तर देता है, उससे लिया गया: एआई अवलोकन और उत्तर-इंजन उद्धरण, आवाज का हिस्सा, और भावना, पारंपरिक जैविक खोज के साथ-साथ, इसके बजाय नहीं।
- वास्तविक समय और ऐतिहासिक: आप अभी कहां खड़े हैं, साथ ही प्रवृत्ति को देखने का इतिहास और यह कहां जा रहा है।
- बारीक: पृष्ठ- और क्वेरी-स्तरीय दृश्यता और सामग्री डेटा, साथ ही खोज-मात्रा के आंकड़े जो दिखाते हैं कि कौन से अवसर तलाशने लायक हैं।
एआई पुराना, आंशिक, या कम-निष्ठा वाला डेटा फ़ीड करें, और यह अधिक स्मार्ट नहीं होता है; यह निश्चित रूप से गलत हो जाता है। जो प्लेटफ़ॉर्म स्थायी सीट अर्जित करते हैं वे वे होते हैं जिनके डेटा विपणक उन पर कार्य करने के लिए पर्याप्त भरोसा करते हैं।
विपणक के लिए एमसीपी के साथ शुरुआत करना: उपाय और सावधानियां
हाल ही में विपणन में आने वाले सभी एआई विकासों में से, एमसीपी उन कुछ में से एक है जिसे मैं वास्तव में व्यावहारिक कहूंगा, ठीक इसलिए क्योंकि यह ग्लैमरस नहीं है। यह एक अधिक स्मार्ट मॉडल का वादा नहीं करता है, केवल एक बेहतर जानकारी वाला मॉडल का वादा करता है। यदि आप आरंभ कर रहे हैं तो कुछ सुझाव:
- पहले अपने डेटा का ऑडिट करें. एमसीपी आप जिसे भी इससे जोड़ते हैं, उसे बढ़ा देता है। यदि आपका विश्लेषण गड़बड़ है या आपकी रिपोर्ट पुरानी है, तो कनेक्टेड एआई आत्मविश्वास से खराब निष्कर्ष सामने लाएगा। स्वच्छ इनपुट पहले आते हैं.
- एक उच्च-मूल्य वाले कनेक्शन से प्रारंभ करें। विस्तार करने से पहले उस स्रोत को चुनें जिस पर आपकी टीम भरोसा करती है और जिसका दैनिक उपयोग करती है, आमतौर पर खोज या विश्लेषण।
- संक्षिप्त विवरण की तरह संकेत लिखें. आउटपुट गुणवत्ता प्रश्न पर निर्भर करती है। ब्रांड, बाज़ार, मीट्रिक और वह निर्णय निर्दिष्ट करें जिसे आप लेने का प्रयास कर रहे हैं।
- एक साझा प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी बनाएं. एक बार जब प्रॉम्प्ट काम करता है, तो उसे सहेजें ताकि पूरी टीम को लाभ हो, यहीं पर “एक कनेक्शन, कई कार्य” का वादा पूरा होता है।
जहाँ मैं एमसीपी से सावधान रहूँगा
- लाइव डेटा बहाव. एक स्रोत जो आज सही है वह चुपचाप पुराना हो सकता है, इसलिए सुनिश्चित करें कि एआई जो भी फ़ीड करता है वह आपके भरोसेमंद शेड्यूल पर ताज़ा हो।
- अनुमतियाँ और सुरक्षा. एमसीपी कनेक्शन एआई सहायक को वास्तविक सिस्टम तक वास्तविक पहुंच प्रदान करता है। अनुमतियों का दायरा कड़ा रखें, केवल-पढ़ने के लिए पहुंच को प्राथमिकता दें और संवेदनशील स्रोतों को उचित नियंत्रण में रखें।
- अति-भरोसा. डेटा-समर्थित उत्तर अधिक विश्वसनीय होता है, अचूक नहीं। आउटपुट को पुष्टि के लिए एक तीव्र प्रथम ड्राफ्ट के रूप में मानें, न कि बिना पढ़े शिप करने के फैसले के रूप में।
- तय करें कि कौन क्या कनेक्ट कर सकता है और उसका दस्तावेजीकरण करें; जैसे-जैसे उपयोग फैलता है, ढीला प्रशासन एक वास्तविक ऑपरेटिंग-मॉडल जोखिम बन जाता है।
विपणक के लिए एमसीपी के साथ कैसे आगे बढ़ें
खरीदार की यात्रा हममें से किसी का इंतजार नहीं करेगी। खरीदार पहले से ही एआई से आपके इनपुट के साथ या उसके बिना, अपने विकल्पों को शॉर्टलिस्ट करने के लिए कह रहे हैं। जिन विपणक को मैं आगे बढ़ता हुआ देखता हूँ वे सबसे चतुर संकेत देने वाले नहीं हैं; वे ही हैं जिन्होंने अपने एआई को भरोसेमंद डेटा से जोड़ा और उस पर सबसे तेजी से आगे बढ़े।
एमसीपी बस वह पुल है जो इसे संभव बनाता है। मॉडल तर्क लाता है, लेकिन लाभ तभी दिखता है जब आप सही डेटा लाते हैं: वह प्रकार जो निर्णय लेने के लिए सटीक, सटीक, वर्तमान और पर्याप्त विश्वसनीय हो। उस हिस्से को सही से समझ लें और एक सामान्य सहायक आपकी टीम का सबसे तेज़ विश्लेषक बन जाएगा।
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विशेष रुप से प्रदर्शित छवि: फ़र्डीव्ड/शटरस्टॉक
