商傳媒｜葉安庭／綜合外電報導
隨著人工智慧（AI）技術日益成熟，數位行銷領域正迎來基礎設施的重大變革。一項名為「模型語境協議」（Model Context Protocol, MCP）的新開放標準應運而生，旨在強化數據與AI/大型語言模型（LLM）工具之間的連結，預計將深度重塑行銷工作流程。
近期，電商巨擘亞馬遜（Amazon）旗下的亞馬遜廣告（Amazon Ads）已推出MCP伺服器開放測試版，致力於讓AI代理能夠更簡便地與亞馬遜廣告平台互動。亞馬遜廣告開發者體驗資深技術產品經理Alex Brockhoff指出，亞馬遜廣告MCP伺服器是該公司在代理式介面與能力方面投資的重要環節，它不僅為合作夥伴與開發者提供了將自身AI代理連結至亞馬遜廣告功能的基礎，也支援了「廣告代理」（Ads Agent）工具，讓廣告主能透過自然語言在控制台中規劃、啟動及優化廣告活動。
模型語境協議：AI應用互通新標準
模型語境協議（MCP）是一個開源標準，專為連接AI應用程式與外部系統而設計，其核心價值在於提升系統間的互通性。藉由這項標準，如Claude等AI應用程式得以連結至各類數據源與工具，進而獲取關鍵資訊並執行必要任務。雖然應用程式介面（API）仍是合作夥伴以程式化方式存取亞馬遜廣告功能的基礎，MCP則在此之上增添了語境層，使AI代理能更輕鬆地運用這些功能。
例如，過去建立一項廣告活動可能需要多個獨立的API呼叫，包括創建活動、配置廣告群組、建置廣告等。如今，透過MCP伺服器上的工具，這些步驟能夠被統籌協調，AI代理無需從頭開始處理。廣告主只需透過單一指令描述欲啟動的廣告活動，該工具便會自動處理整個序列，並產出一個可供審閱與批准的完整活動。合作夥伴還可以在亞馬遜廣告MCP伺服器提供的通用廣告工作流程基礎上，疊加自身的獨家洞察、最佳實踐與領域專業知識，以強化AI系統的智慧能力。
應用擴展與產業願景
MCP伺服器的功能正持續擴展。近期新增的功能允許廣告主透過MCP伺服器，利用自身的大型語言模型（LLMs）執行已儲存的亞馬遜行銷雲（Amazon Marketing Cloud, AMC）查詢。Brockhoff表示，此舉旨在將進階的衡量與分析功能，整合至AI驅動的行銷工作流程中，涵蓋廣告活動創建、結果分析及優化建議等環節。
研究機構Gartner預估，代理式AI在企業軟體中的普及率將大幅提升，從2024年不到1%躍升至2028年的33%。這預示著廣告領域的合作夥伴將擁有廣闊的創新空間。以AI驅動的商務媒體平台暨亞馬遜廣告技術供應商Hector Ai為例，該公司已將其智慧化解決方案與亞馬遜廣告MCP伺服器功能結合，讓廣告主能透過連接器，在Claude等AI助理中直接使用Hector Ai的優化套件。
Hector Ai創辦人暨執行長Meher Patel觀察到，亞馬遜賣家與代理商已習慣在Claude及ChatGPT等環境中進行推論、實驗與建立工作流程。為此，Hector Ai選擇將亞馬遜廣告的智慧能力帶到客戶熟悉的平台，而非強加新的介面。Patel說明，Hector Ai採取混合式策略，以自身的MCP作為智慧與協調層，提供跨越複雜亞馬遜廣告洞察的清晰且具語境化的見解；同時利用亞馬遜的MCP進行直接且高速的執行。這種分離有助於降低摩擦、維持準確性，並加速運作。
智慧化轉型與面臨挑戰
由於Claude已能連接至Slack、QuickBooks、Notion及多款創意工具的MCP伺服器，將亞馬遜廣告整合其中，意味著廣告洞察能自然融入更廣泛、由AI代理驅動的工作流程。Hector Ai團隊正從以儀表板為中心的優化模式，轉向以工作流程為中心的決策系統，使廣告洞察不再孤立。Patel強調，透過基於MCP的架構，亞馬遜廣告的洞察能夠直接流入原生AI環境，與財務、營運、創意和規劃工具串聯，讓決策更具語境、可解釋性且反應更迅速。這也促成了持續的推理循環，使AI能在同一環境中分析績效、解釋驅動因素、推薦行動、執行變更並從結果中學習，推動廣告科技從被動優化邁向隨廣告主業務演進的適應性系統。
儘管MCP為眾多創新鋪平了道路，Patel提醒，AI系統的有效性取決於其能夠推論的數據品質。因此，需要更長的資料回溯期、更好的歷史資料存取及更完整的行為訊號，才能建立有意義的情境感知。智慧系統仍需更強的嵌入式語境、更清晰的資源關係、領域感知防護機制以及更佳的AI驅動推論指導，才能在複雜的廣告生態系中可靠運作並避免誤解。為此，Hector Ai正持續投資於MCP周邊的語境層建置，以確保AI系統不僅知道哪些行動可行，更明白何時、為何要採取這些行動，將MCP從強大的介面轉變為可靠的決策基礎。
