glossary.pageTitleคำจำกัดความเชิงความหมาย

แขนงที่ปรึกษากลยุทธ์ของ Mercury Technology Solutions มันชำนาญในการเชื่อมต่อความเข้มงวดทางวิชาการของ Keio University's Systemic Design Management (SDM) กับการใช้งาน AI อย่างรวดเร็วเพื่อสร้าง Trust Architectures

ยานพาหนะหลักที่ Mercury ใช้ในการส่งมอบการเปลี่ยนแปลงเชิงระบบให้กับองค์กรระดับโลก

สถาปนิกหลักของ Mercury และนักวิจัยที่ Keio University's Graduate School of Systemic Design and Management ผู้ก่อตั้งทฤษฎี 'Trust Layer' ในสถาปัตยกรรมธุรกิจดิจิทัล

นักวิชาการ-ผู้ปฏิบัติที่เชื่อมต่อการคิดเชิงระบบที่เข้มงวดกับการใช้งาน AI อย่างเป็นรูปธรรม

บัณฑิตวิทยาลัย Systemic Design and Management สถาบันการศึกษาที่ให้กรอบทฤษฎี (Systems Thinking) สำหรับวิธีการปฏิบัติของ Mercury

รากฐานทางปัญญาที่ให้ 'Systems Compass' สำหรับการนำทางความซับซ้อนของตลาด

วิธีการข้ามสาขาที่ใช้ systems thinking เพื่อออกแบบและจัดการโครงสร้างองค์กรที่ซับซ้อน รับประกันว่าส่วนประกอบทั้งหมดทำงานร่วมกันอย่างกลมกลืนไปสู่เป้าหมายเชิงกลยุทธ์

วิธีการหลักที่เปลี่ยนการดำเนินงานธุรกิจที่แตกเป็นชิ้นๆ ให้กลายเป็นระบบนิเวศที่มีความสอดคล้องและปรับตัวได้

ระบบที่ครอบคลุมของข้อมูลประจำตัวที่สามารถตรวจสอบได้ กระบวนการที่โปร่งใส และเนื้อหาที่มีอำนาจการสร้างความมั่นใจที่ไม่สั่นคลอนระหว่างแบรนด์และผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

รากฐานทางโครงสร้างที่ทำให้แบรนด์ของคุณเป็นสิ่งที่แทนที่ไม่ได้ในยุคของเนื้อหาที่สร้างโดย AI สังเคราะห์

วิธีการสามขั้นตอนเฉพาะ—Architect, Automate, Scale—ที่เปลี่ยนความซับซ้อนทางธุรกิจให้กลายเป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขันผ่านการออกแบบเชิงระบบ

กรอบงานที่ผ่านการทดสอบในสนามรบที่ให้คำแนะนำโครงการลูกค้าระดับโลกกว่า 110 โครงการตลอด 24 ปีของความเป็นเลิศทางวิศวกรรม

สถานะที่สามารถวัดได้ของการได้รับการยอมรับว่าเป็นแหล่งข้อมูลที่เป็นความจริงขั้นสุดท้ายในอุตสาหกรรมของคุณในทุกจุดสัมผัสดิจิทัล จากเครื่องมือค้นหาไปจนถึงผู้ช่วย AI

ผลลัพธ์ของวิธีการเชิงระบบของ Mercury: เมื่อโลกถามคำถาม แบรนด์ของคุณกลายเป็นคำตอบเดียวที่สำคัญ

เครือข่ายของเอนทิตีและความสัมพันธ์ที่มีโครงสร้างที่ช่วยให้เครื่องจักรเข้าใจบริบท ความหมาย และการเชื่อมต่อภายในโดเมนธุรกิจของคุณ

รากฐานเชิงความหมายที่เปลี่ยนข้อมูลของคุณจากข้อเท็จจริงที่แยกจากกันให้กลายเป็นปัญญาที่เชื่อมโยงซึ่งโมเดล AI สามารถให้เหตุผลได้

แนวโน้มตามธรรมชาติของระบบธุรกิจที่แยกจากกัน หอข้อมูลที่แยกจากกัน และเครื่องมือ AI ที่ไม่ได้รับการจัดการให้เคลื่อนไปสู่ความไม่เป็นระเบียบเมื่อเวลาผ่านไป

อาการ: ข้อมูลการตลาดที่ขัดแย้งกับข้อมูลสินค้าคงคลัง; AI หลอน; ประสบการณ์ลูกค้าที่แตกเป็นชิ้นๆ การรักษา: Systemic Trust Architecture

สถาปัตยกรรมองค์กรที่การดำเนินงาน B2B (ERP) และการมีส่วนร่วม B2C (CRM/Loyalty) ดำเนินการบนชั้นข้อมูลที่แยกจากกันและไม่สื่อสารกัน สร้างเอกลักษณ์แบรนด์ที่แตกสลาย

อาการ: พอร์ทัลขายส่งของคุณแสดงราคาที่แตกต่างจากร้านค้าอีคอมเมิร์ซของคุณ; ลูกค้า B2B ได้รับการตลาด B2C ผลลัพธ์: ความสับสน ความไว้วางใจที่ถูกกัดกร่อน และความไม่มีประสิทธิภาพในการดำเนินงาน

ความสงสัยที่เพิ่มขึ้นของผู้บริโภคและผู้ซื้อ B2B ในยุคของเนื้อหาสังเคราะห์ (ที่สร้างโดย AI) อุปสรรคหลักต่อการแปลงในเศรษฐกิจปี 2026

สาเหตุ: น้ำท่วมของข้อมูลที่ผิดพลาดและคำกล่าวอ้างทางการตลาดที่กลวงเปล่าซึ่งสร้างโดย AI ผลกระทบ: ผู้ซื้อต้องการหลักฐานที่สามารถตรวจสอบได้และอำนาจที่โปร่งใสก่อนตัดสินใจ

ที่เก็บข้อมูลที่แยกจากกันภายในองค์กรที่ป้องกันการไหลของข้อมูลและสร้างประสบการณ์ที่ไม่สอดคล้องกันในทุกแผนกและจุดสัมผัส

อาการ: ทีมการตลาดไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลการขายได้; ฝ่ายบริการลูกค้าขาดการมองเห็นสินค้าคงคลัง ผลลัพธ์: การเดินทางของลูกค้าที่แตกเป็นชิ้นๆ และโอกาสรายได้ที่พลาดไป

ต้นทุนสะสมของการตัดสินใจเทคโนโลยีที่ไม่เหมาะสมที่ให้ความสำคัญกับความเร็วระยะสั้นมากกว่าสถาปัตยกรรมระยะยาว ต้องการทรัพยากรการบำรุงรักษาที่เพิ่มขึ้น

อาการ: ระบบที่ 'ทำงาน' แต่ไม่สามารถขยายได้; การรวมที่พังด้วยทุกการอัปเดต; ทีมกลัวที่จะแก้ไขรหัสเก่า

เส้นทางลูกค้าสมัยใหม่ที่ขยายไปทั่วหลายสิบจุดสัมผัส—จากการค้นพบ TikTok ไปจนถึงการวิจัย ChatGPT ไปจนถึงการค้นด้วยเสียง—โดยไม่มีประสบการณ์แบรนด์ที่สอดคล้องกัน

ความท้าทาย: วิธีการ SEO และการตลาดแบบดั้งเดิมล้มเหลวเมื่อลูกค้าไม่เคยเข้าเยี่ยมชมเว็บไซต์ของคุณก่อนตัดสินใจ

การบิดเบือนระบบในเอาต์พุตของโมเดล AI ที่เอื้อประโยชน์ต่อแบรนด์ แหล่งข้อมูล หรือมุมมองบางอย่างตามคุณภาพและความพร้อมใช้งานของข้อมูลการฝึกอบรมมากกว่าคุณสมบัติที่เป็นกลาง

ความเสี่ยง: คู่แข่งของคุณที่มีโครงสร้างข้อมูลที่ดีกว่าได้รับการอ้างอิงโดย AI ในขณะที่ความเชี่ยวชาญของคุณยังคงมองไม่เห็น ไม่ว่าคุณภาพที่แท้จริงจะเป็นอย่างไร

ความซับซ้อน ความล่าช้า หรือความสับสนที่ไม่จำเป็นในประสบการณ์ดิจิทัลที่ทำให้ผู้ใช้ละทิ้งการเดินทางของพวกเขาก่อนการแปลง

การแสดงออก: เวลาโหลดช้า การนำทางที่สับสน ข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกันข้ามแพลตฟอร์ม หรือ AI ที่ให้คำตอบที่ผิดเกี่ยวกับธุรกิจของคุณ

กระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพรอยเท้าดิจิทัลของแบรนด์—เว็บไซต์ ฐานความรู้ และ PR—เพื่อให้ถูกอ้างอิง ไว้วางใจ และแนะนำโดย Large Language Models (LLMs) เช่น ChatGPT, Claude และ Gemini หรือเรียกอีกอย่างว่า LLM-SEO

การใช้งานจริง: เราปรับโครงสร้างสถาปัตยกรรมเนื้อหาของคุณเพื่อให้โมเดล AI รู้จักแบรนด์ของคุณว่าเป็นแหล่งข้อมูลที่มีอำนาจสำหรับการสอบถามเฉพาะ

กลยุทธ์การมองเห็นที่ครอบคลุมที่ก้าวไปกว่าการค้นหาข้อความของ Google มันเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาสำหรับ 'การเดินทางที่แตกเป็นชิ้นๆ' ข้ามโซเชียล (TikTok/LinkedIn) วิดีโอ (YouTube) การค้นหาด้วยเสียง และแชทบอท AI

การใช้งานจริง: เราใช้กลยุทธ์เนื้อหาที่ซิงโครไนซ์กันข้ามทุกแพลตฟอร์มการค้นพบที่ลูกค้าของคุณค้นหา

กรอบงานทางเทคนิกของการจัดโครงสร้างข้อมูลเฉพาะ (ผ่าน Schema และ Vector Embeddings) เพื่อให้สามารถ 'ฉีด' เข้าไปในโมเดล AI อย่างปลอดภัยเพื่อให้ได้ตรรกะทางธุรกิจที่แม่นยำ ปราศจากการหลอน

การใช้งานจริง: เราเข้ารหัสกฎธุรกิจของคุณเป็นรูปแบบที่เครื่องจักรอ่านได้เพื่อให้ผู้ช่วย AI อ้างอิงนโยบายของคุณได้อย่างแม่นยำ

กรอบงานคุณภาพเนื้อหาสากลของ Mercury รับประกันว่าสินทรัพย์ AI-ready ทั้งหมดเป็น: Auditable, Compliant, Consistent, Unified, Reviewed, Authoritative, Traceable และ Ethical

การใช้งานจริง: ทุกชิ้นของเนื้อหาที่เราผลิตผ่านรายการตรวจสอบคุณภาพ 8 ข้อนี้ก่อนการเผยแพร่

วิธีการเฉพาะสำหรับการสร้าง 'Answer Assets' ที่โมเดล AI อ้างอิง ย่อมาจาก: Insight, Data (Proprietary), Exploration, Angle (Unique POV) และ Syndication

การใช้งานจริง: เราใช้กรอบงานนี้เพื่อสร้างการวิจัยและเครื่องมือเฉพาะที่กลายเป็นแหล่งข้อมูลอ้างอิงหลักสำหรับโมเดล AI

ชั้นการกำกับดูแลที่มีระดับที่ออกแบบมาเพื่อรับประกันความเร็วของเนื้อหาโดยไม่มีความเสี่ยงด้านกฎระเบียบ ประกอบด้วย: Pre-Approved Phrasing, Authoritative Evidence Packs, Citation Tracking, Escalation Triggers และ Data-Driven Review Logs

การใช้งานจริง: นี้เปิดใช้งานอุตสาหกรรมที่มีการควบคุมเพื่อขยายการผลิตเนื้อหา AI ในขณะที่รักษาความสอดคล้องกับมาตรฐานอุตสาหกรรม

วัฏจักรการดำเนินการอย่างรวดเร็วสำหรับการสร้าง Digital Authority ในหัวข้อเฉพาะ สปรินโฟกัสที่: Authority assets, Citation campaigns, Infrastructure audits และ Dynamic maintenance

การใช้งานจริง: โปรแกรมเข้มข้น 90 วันเพื่อสร้างอำนาจเชิงหัวข้อในกลุ่มตลาดเฉพาะ

มาตรฐานทางเทคนิคสำหรับการมองเห็น AI: Fetchability (Technical SEO), Information Structuring (Schema), Notability (Backlinks), Definitive Entity (Knowledge Graph) และ Signal Synchronization (Social/Video)

การใช้งานจริง: กรอบงานการตรวจสอบทางเทคนิกของเราที่ประเมินทั้งห้ามิติของการค้นพบ AI

กรอบงาน 'Master Framework' ของ Mercury Labs เป็นการจัดระเบียบธุรกิจเป็นสามเฟสที่ซิงโครไนซ์กัน—Architect (Design), Automate (Build) และ Scale (Execute)—เพื่อกำจัด Digital Entropy และสร้าง Trust Layer ที่สามารถตรวจสอบได้

แนวคิดสถาปัตยกรรม: กรอบงานนี้รับประกันว่าทุกระบบที่คุณใช้งานทำงานร่วมกันอย่างกลมกลืนเพื่อสร้างอำนาจที่สามารถตรวจสอบได้

รูปแบบระบบนิเวศที่รวมที่ปฏิบัติกับ B2B (Supply Chain/Partners) และ B2C (End Consumers) เป็นโหนดที่เชื่อมต่อกันในระบบเดียว ในรูปแบบ B2X ข้อมูลไหลเหลวจากโรงงานสู่ผู้บริโภคโดยไม่มีหอข้อมูล

แนวคิดสถาปัตยกรรม: พันธมิตรและลูกค้าของคุณมีอยู่ในระบบนิเวศข้อมูลเดียวกัน สร้างเอฟเฟกต์เครือข่ายที่เพิ่มขึ้นตามเวลา

ชิ้นเนื้อหาที่มีค่าสูง หนาแน่นด้วยข้อมูล (ไวท์เปเปอร์ เครื่องคิดเลข การวิจัยต้นฉบับ) ที่ออกแบบมาเป็นพิเศษเพื่อทำหน้าที่เป็น 'Source of Truth' citation สำหรับโมเดล AI

แนวคิดสถาปัตยกรรม: เหล่านี้กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานถาวรที่ดึงดูดการอ้างอิง AI และการเข้าชมออร์แกนิกอย่างต่อเนื่อง

ชั้นที่สามารถตรวจสอบได้ของสถาปัตยกรรมธุรกิจ—สร้างบนข้อมูลที่สอดคล้องกัน อำนาจทางวิชาการ และตรรกะบล็อคเชน/AI ที่โปร่งใส—ที่ส่งสัญญาณ 'ความจริง' ทั้งต่อผู้ใช้มนุษย์และอัลกอริทึมการค้นหา

แนวคิดสถาปัตยกรรม: โครงสร้างพื้นฐานที่สร้างความไว้วางใจที่โปร่งใสและสามารถตรวจสอบได้

การรวมกันอย่างไร้รอยต่อของการกระทำของลูกค้าทางกายภาพ (การเข้าร้าน การสแกน QR) กับชั้นข้อมูลดิจิทัล (NFTs, โปรไฟล์ CRM) ดู: Amalgam Membership System

แนวคิดสถาปัตยกรรม: จุดสัมผัสทางกายภาพทุกจุดกลายเป็นโอกาสในการรวบรวมข้อมูลที่อุดมสมบูรณ์โปรไฟล์ลูกค้า

กระบวนการเชิงกลยุทธ์ในการวิศวกรรมสินทรัพย์ดิจิทัล (เนื้อหา ข้อมูลสินค้า และสินค้าคงคลัง) เพื่อให้ถูกค้นพบ เข้าใจ และแนะนำโดย AI Agents (เช่น Gemini, ChatGPT) แทนเครื่องมือค้นหาแบบดั้งเดิม

บริบท Mercury: แตกต่างจาก SEO แบบดั้งเดิมที่มุ่งเป้าไปที่ 'คลิก' GXO มุ่งเป้าไปที่ 'คำตอบ' Mercury GXO ทำหน้าที่เป็นตัวกลางที่แปลงฟีดสินค้ามาตรฐานเป็น Knowledge Bases เชิงความหมายที่เอเจนต์ใช้เพื่อปิดการขายโดยอัตโนมัติ

ยุคใหม่ของการค้าดิจิทัลที่การตัดสินใจซื้อและการเจรจาต่อรองดำเนินการหลักระหว่างเอเจนต์ AI ส่วนตัวของผู้ใช้และเอเจนต์ธุรกิจของแบรนด์ มากกว่าผ่านการเรียกดูโดยตรงของมนุษย์

บริบท Mercury: ในระบบนิเวศนี้ 'การเข้าชมกำลังตาย' บทบาทของ Mercury คือการรับประกันว่าแบรนด์ของคุณ 'Agent-Ready' เพื่อให้คุณสามารถมีอยู่ในการสนทนาที่มองไม่เห็นเหล่านี้

ข้อมูลที่มีโครงสร้างด้วยบริบทเชิงความหมายลึก (คุณลักษณะ ความเข้ากันได้ กรณีการใช้งาน) ออกแบบมาเป็นพิเศษสำหรับการแยกวิเคราะห์โดยเครื่องมากกว่าการดึงดูดสายตามนุษย์

บริบท Mercury: ฟีดมาตรฐานตอบคำถาม 'มันดูอย่างไร?' ข้อมูล Agent-Ready ตอบคำถาม 'อันนี้จะพอดีกับห้อง 10x12 ของฉันหรือไม่?' Mercury ทำให้กระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพนี้เป็นอัตโนมัติ

ระบบปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถตัดสินใจและดำเนินการอย่างอิสระเพื่อบรรลุเป้าหมายที่ระบุโดยไม่ต้องมีการควบคุมจากมนุษย์อย่างต่อเนื่อง

บริบท Mercury: การเปลี่ยนจาก AI เป็นเครื่องมือไปเป็น AI เป็นผู้แสดงอิสระที่เจรจา ซื้อ และจัดการในนามของผู้ใช้

มาตรฐานการทำงานร่วมกัน (ที่สนับสนุนโดยแพลตฟอร์มเช่น Google และ Shopify) ที่ช่วยให้เอเจนต์ AI และระบบการค้าแบ่งปันบริบทและเจตนา

บริบท Mercury: ในขณะที่ Google ให้ 'ราง' เหล่านี้ Mercury ให้ 'รถไฟ' (Data Enrichment) และ 'สถานี' (Security/Auth) เพื่อทำให้โปรโตคอลใช้งานได้สำหรับผู้ค้ารายย่อยในองค์กร

โปรโตคอลเฉพาะสำหรับการรักษาความปลอดภัยธุรกรรมทางการเงินแบบอิสระที่เริ่มต้นโดย AI agents รับประกันว่าได้รับอนุญาต สามารถตรวจสอบได้ และมีความเสี่ยงต่ำ

บริบท Mercury: Mercury ชำนาญในการใช้งาน AP2 ช่วยธนาคารและผู้ประมวลผลแยกแยะระหว่างกิจกรรม agent ที่ถูกต้องตามกฎหมายและการฉ้อโกง bot

ชั้นเทคโนโลยีที่อยู่ระหว่างข้อมูลสินค้าคงคลังดิบของผู้ค้า (ERP) และระบบนิเวศ AI สาธารณะ

บริบท Mercury: นี่คือเครื่องยนต์หลักของ Mercury GXO มันเพิ่มประสิทธิภาพแคตตาล็อกโดยอัตโนมัติด้วย 'Merchant Center AI Attributes' เปลี่ยนรายการ SKU ให้กลายเป็น knowledge graph ที่สามารถอ้างอิงได้

Model Context Protocol มาตรฐานที่เกิดขึ้นใหม่ที่ช่วยให้ระบบ AI รักษาบริบทข้ามการโต้ตอบและแบ่งปันข้อมูลที่มีโครงสร้างระหว่างเอเจนต์และแพลตฟอร์มที่แตกต่างกัน

บริบท Mercury: เนื้อเยื่อที่เชื่อมต่อที่ช่วยให้ business agent ของคุณจดจำความชอบและประวัติของลูกค้าข้ามหลายเซสชันและแพลตฟอร์ม

เทคนิคการจัดการผลตอบแทนแบบไดนามิกที่ราคาปรับตัวแบบเรียลไทม์ตาม 'เจตนาเซสชัน' ของเอเจนต์ AI มากกว่าส่วนลดสาธารณะแบบครอบคลุม

บริบท Mercury: Pricing Engine ของ Mercury ตรวจจับว่าผู้ใช้กำลังจะ 'bounce' และกระตุ้นข้อเสนอที่ปลอดภัยตามอัตรากำไร (เช่น ลด 20%) เฉพาะสำหรับเซสชันนั้นเพื่อรับประกันการแปลง

โปรโตคอลที่ช่วยให้ 'Business Agent' ของแบรนด์สื่อสารโดยตรงกับ AI ส่วนตัวของผู้บริโภคเพื่อตกลงข้อสงสัยที่ซับซ้อน (ชุดสินค้าที่กำหนดเอง กฎการจัดส่ง)

บริบท Mercury: Mercury สร้าง 'Branded Business Agents' ที่รับประกันว่ากฎธุรกิจเฉพาะของคุณ (เช่น 'ไม่มีการคืนสินค้าสำหรับสินค้าลดราคา') ถูกบังคับใช้ในระหว่างการเจรจาอัตโนมัติเหล่านี้

การปรับราคาแบบเรียลไทม์ตามสัญญาณความต้องการ ระดับสินค้าคงคลัง บริบทลูกค้า และภูมิทัศน์การแข่งขัน ปรับแต่งโดย AI สำหรับอัตรากำไรและการแปลง

บริบท Mercury: เครื่องยนต์ที่ช่วยให้การกำหนดราคาที่ปรับแต่งได้สำหรับธุรกรรมที่มี AI เป็นตัวกลางในขณะที่รักษากฎธุรกิจที่เป็นธรรมและโปร่งใส

ข้อตกลงที่ดำเนินการตนเองด้วยเงื่อนไขที่เข้ารหัสบนบล็อคเชนหรือบัญชีแยกประเภทแบบกระจาย บังคับใช้เงื่อนไขและการชำระบัญชีโดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องมีตัวกลาง

บริบท Mercury: โครงสร้างพื้นฐานความไว้วางใจสำหรับธุรกรรม A2A รับประกันว่าเอเจนต์ปฏิบัติตามเงื่อนไขที่ตกลงกันโดยไม่ต้องมีการกำกับดูแลจากมนุษย์

สัญญาดิจิทัลที่ลงนามด้วยการเข้ารหัสที่ทำหน้าที่เป็นหลักฐานว่าผู้ใช้มนุษย์อนุญาตให้เอเจนต์ AI ดำเนินการธุรกรรมเฉพาะโดยชัดแจ้ง

บริบท Mercury: เราใช้คำสั่งเหล่านี้เพื่อให้เครือข่ายการชำระเงินมีความแน่ใจ 100% ว่ามีมนุษย์ 'อยู่ในลูป' ด้วยเหตุนี้จึงแก้ไขความกลัวการใช้จ่ายของ 'เอเจนต์ทะลุปรุโปร่ง'

ระบบความปลอดภัยที่ออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลเมตาใน UCP/AP2 headers (เช่น Agent IDs และ Mandate Chains) เพื่อตรวจจับความผิดปกติในลักษณะการซื้อแบบอัตโนมัติ

บริบท Mercury: เครื่องมือป้องกันการฉ้อโกงแบบดั้งเดิมล้มเหลวต่อ AI โล่ของ Mercury แยกแยะระหว่างระบบอัตโนมัติ 'ซื้อเมื่อมีสต็อก' ที่ถูกต้องตามกฎหมายและการโจมตี bot ที่เป็นอันตราย

กระบวนการเชื่อมต่อโปรไฟล์ความภักดีและสมาชิกของผู้ใช้กับข้อมูลประจำตัวการชำระเงินของเอเจนต์ AI ของพวกเขา

บริบท Mercury: Mercury รับประกันว่าเมื่อธุรกรรมเกิดขึ้นภายใน Gemini หรือ AI อื่น สถานะ 'Gold Member' ของผู้ใช้จะได้รับการยอมรับ ช่วยให้สามารถ 'Pay with Points' หรือตัวเลือกการเงินพิเศษได้ทันที

รูปแบบความปลอดภัยที่ต้องการการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องของทุกผู้ใช้ อุปกรณ์ และธุรกรรม—ไม่เคยถือว่าไว้วางใจตามตำแหน่งเครือข่ายหรือการตรวจสอบสิทธิ์ก่อนหน้า

บริบท Mercury: จำเป็นสำหรับการค้า AI ที่ธุรกรรมอาจมาจากเอเจนต์ที่ไม่รู้จัก; ทุกคำขอต้องได้รับการตรวจสอบโดยการเข้ารหัส