Cloudbeds 发布首份关于人工智能酒店推荐的研究报告，助力生成式人工智能重塑旅游业

Cloudbeds 是一个由人工智能驱动的平台，致力于推动酒店业的发展。今天，该平台发布了《酒店人工智能推荐背后的信号》，这是酒店业第一份全面的研究报告，旨在探讨生成人工智能平台如何向旅行者推荐酒店。

这项研究正值人工智能彻底改变宾客发现和预订住宿方式之际。随着越来越多的旅行者不再依赖传统的搜索方式，转而使用人工智能助手寻求个性化推荐，了解这些算法对于提升酒店知名度和创收至关重要。

Cloudbeds 首席执行官兼联合创始人 Adam Harris 表示：“旅行探索的规则正在被改写。旅行者不再需要滚动浏览搜索结果，他们只需向人工智能提出问题，就能获得一个答案。这份报告是酒店业首次深入探讨这些答案是如何产生的。在 Cloudbeds，我们分享这些见解，旨在帮助酒店经营者在旅行探索的新时代取得领先地位。”

这项研究在全球六个目的地开展，使用了数百条自动化查询，分析了145家始终排名靠前的酒店，以揭示推动人工智能酒店推荐的关键因素。研究确定了酒店提升曝光度的五种策略：策划战略性OTA组合、优化酒店网站以提高准确性和全面性、优先在点评平台上进行声誉管理、扩大数字足迹以及强调独特的品牌故事。

研究的主要发现：

• OTA 主导 AI 来源：所有引用来源中超过一半（55.3%）是 OTA，其中 Tripadvisor、Booking.com 和 Expedia 的引用量最高。

• 品牌酒店优势明显： AI推荐的酒店中，72.4%为品牌酒店或大型集团酒店，品牌酒店或大型集团酒店的知名度比单体酒店高出4.43个百分点。

• 良好的声誉至关重要：所有推荐的酒店在主要平台上均保持了极好的客人评级和较高的评论量，平均情感得分为 75 分（满分 100 分）。

• 数字存在很重要： 98% 的推荐房源出现在 YouTube 上，97% 出现在旅游博客上，95% 出现在 Reddit 上，这表明 AI 重视广泛的在线可见性。

这项研究使用了 ChatGPT、Perplexity 和 Gemini 等平台的 AI 监控工具进行，这些平台合计占据了 AI 驱动网站流量的约 98%。研究人员分析了持续表现优异的酒店的引用模式、情绪分析和数字足迹，以确定影响 AI 推荐的关键因素。

《酒店 AI 建议背后的信号》报告全文可免费下载