Kollective schließt erste Datenerhebung für den Boutique Hotel AI Index ab
Eine unabhängige Studie erfasst 28.600 KI-generierte Hotelempfehlungen auf fünf führenden KI-Plattformen.
Die Hospitality- Marketingagentur Kollective hat die erste Datenerhebungsphase des Boutique Hotel AI Index abgeschlossen, eines unabhängigen Forschungsprojekts, das untersucht, wie KI-Plattformen Reisenden Boutique-Hotels empfehlen.
Das Projekt führte zwischen dem 18. Juni und dem 19. Juli 2026 über 15 Datenerhebungsläufe durch und analysierte die Antworten von ChatGPT, Google AI Mode, Google AI Overviews, Gemini und Microsoft Copilot an 100 Standorten weltweit mithilfe von verbraucherorientierten Versionen der jeweiligen Plattformen.
Der vollständige Datensatz enthält:
28.600 KI-generierte Antworten
156.074 Hotelbenennungsereignisse
9.895 verschiedene Hotels nach der Auflösung des Unternehmens
252.032 zitierte Quellenangaben aus 11.811 Domänen
Da KI-gestützte Reiseplanung immer häufiger eingesetzt wird, ist es für Hotelmarketer zunehmend wichtig zu verstehen, wie Hotels ausgewählt werden und in KI-generierten Empfehlungen erscheinen. Trotz des wachsenden Interesses der Branche gibt es bisher relativ wenige unabhängige Studien darüber, wie diese Systeme Boutique-Hotels empfehlen oder wie konsistent sie sich auf verschiedenen KI-Plattformen verhalten.
Der Boutique Hotel AI Index wurde entwickelt, um eine wiederholbare und transparente Methodik für die Untersuchung von KI-gestützten Hotelempfehlungen im großen Maßstab bereitzustellen.
Anstatt einzelne Hotels zu bewerten, konzentriert sich die Studie auf das Verhalten von KI-Empfehlungssystemen, einschließlich der Volatilität der Empfehlungen, Plattformunterschieden, Mustern der Hotelsichtbarkeit, Zitationsverhalten und dem Einfluss der Gestaltung von Empfehlungspromptern.
Das Projekt umfasst auch spezielle Forschungsarbeiten, die regionale Unterschiede, die Stabilität der Empfehlungen durch wiederholte Tests am selben Tag und den Einfluss unterschiedlicher Formulierungen auf die KI-Empfehlungen untersuchen.
„Jeder Hotelier fragt sich, wie KI-Plattformen entscheiden, welche Hotels sie empfehlen, doch es gibt nach wie vor nur sehr wenige unabhängige Daten. Der Boutique Hotel AI Index wurde entwickelt, um diese Diskussion über Screenshots und Annahmen hinaus zu erweitern. Durch die Analyse Tausender Empfehlungen mithilfe einer einheitlichen Methodik hoffen wir, praktische Erkenntnisse zu liefern, die der Branche helfen, die Entwicklung der KI-gestützten Hotelsuche besser zu verstehen.“
Lynn Patchett, Gründerin und Leiterin der Abteilung Such- und KI-Sichtbarkeit, Kollective
In den kommenden Wochen wird Kollective Ergebnisse veröffentlichen, die sich mit der Volatilität von Empfehlungen, plattformübergreifenden Unterschieden, Zitationsmustern, geografischen Variationen und dem Zusammenhang zwischen Hotelmerkmalen und KI-Empfehlungen befassen.
