Insights
Erottaako tekoäly hotellisi muista?
Hotelli, joka ei koskaan päässyt listalle
Kuvittele pariskunta, joka suunnittelee neljän päivän matkaa Kreetalle.
He haluavat rauhallisen hotellin meren läheltä. Hyvä aamiainen, pysäköinti, toimiva wifi, ei valtavaa all inclusive -kompleksia. Budjetti on 250 euroa yöltä.
Kahdenkymmenen välilehden avaamisen sijaan he kysyvät tekoälyavustajalta:
”Etsi viisi pienempää hotellia Kreetalta, jotka täyttävät nämä ehdot. Vertaile niitä ja kerro, mitkä kannattaa katsoa tarkemmin.”
Viisi hotellia ilmestyy. Kuudes kohde sopisi yhtä hyvin, mutta se ei koskaan päädy listalle.
Hotellin omistaja ei näe keskeytynyttä varausta, menetettyä liidiä eikä edes sivustokäyntiä. Matkailija ei yksinkertaisesti koskaan päässyt niin pitkälle.
Tämä on uusi kaupallinen kysymys: mitä tapahtuu, kun kone auttaa päättämään, mitkä hotellit ansaitsevat tarkemman katsauksen?
Tekoäly on jo osa matkasuunnittelua
Matkailijat eivät ole luovuttaneet lomiaan itsenäisille agenteille. Tekoäly on kuitenkin jo paljon lähempänä ostopäätöstä.
Booking.comin vuoden 2025 Global AI Sentiment Report kysyi 37 325 ihmiseltä 33 markkina-alueella. Kaksi kolmesta vastaajasta oli jo käyttänyt tekoälyä jossakin matkailun vaiheessa, ja 89 % halusi käyttää sitä tulevassa matkasuunnittelussa. Vain 12 % oli valmis antamaan tekoälyn tehdä päätöksiä itsenäisesti.
Hotelleille tällä erolla on merkitystä. Tekoälyn ei tarvitse tehdä varausta vaikuttaakseen myyntiin. Riittää, että se muokkaa sitä, mitä kohteita ylipäätään harkitaan.
Ennen kuin hotellia voidaan suositella, se on tunnistettava
Hotellin löytyminen voidaan tiivistää kolmeen vaiheeseen:
Identiteetti → Sopivuus → Näkyvyys
Ensin: Mikä hotelli tämä on?
Sitten: Sopiiko se siihen, mitä matkailija pyysi?
Vasta sitten: Näkyykö se vastauksessa?
Suuri osa tekoälyhakua koskevasta keskustelusta hyppää suoraan kolmanteen vaiheeseen. Jos järjestelmä on epävarma itse kohteesta, se kysymys alkaa liian myöhään.
Sama hotelli voi olla olemassa monessa paikassa yhtä aikaa: omalla sivustollaan, Google Mapsissa, Booking.comissa, Expediassa, TripAdvisorissa, matkailuportaaleissa ja useissa kieliversioissa.
Omistaja näkee yhden kohteen. Ohjelmiston on todettava, että tietueet kuuluvat yhteen.
Miksi hotelleja on poikkeuksellisen helppo sekoittaa keskenään
Hotelleille syntyy poikkeuksellisen sotkuinen identiteettiongelma, koska nimet, brändit ja kuvaukset menevät usein päällekkäin.
Ajattele alan sanastoa: Grand Hotel, Royal Palace, Beach Resort, Boutique Hotel, Luxury Resort, Spa Hotel. Samat määreet toistuvat kaikkialla.
Se ei todista, että sana ”Luxury” saisi tekoälyn sekoittamaan hotellin toiseen. Laajempi ongelma on, että yhdellä kohteella voi olla virallinen nimi, lyhyt nimi, ketjubrändi, operaattori, entinen nimi ja eri versiot eri matkailualustoilla.
Boutique Hotel AI Index törmäsi tähän ongelmaan tutkimuksen mittakaavassa. Tutkijat kirjasivat 28 600 tekoälyvastauksesta 156 074 hotellin mainintaa. Kun kirjoitus- ja brändivariantit oli yhdistetty, maininnoista jäi 9 895 erillistä entiteettiä, joista 9 280 oli varmennettuja hotelleja. Ennen näkyvyyden vertailua tutkijoiden oli ensin selvitettävä, mitkä nimet viittasivat samaan kohteeseen.
Mitä vieras ymmärtää – ja mitä koneen on todettava
| Vieras ymmärtää | Koneen on todettava |
|---|---|
| ”Se on sama hotelli brändinvaihdoksen jälkeen” | Viittaavatko molemmat nimet samaan kohteeseen |
| ”Se on luksuslomakohde Pafoksen lähellä” | Tarkka hotelli, sijainti ja luokka |
| ”Pysäköinti on saatavilla” | Missä se on, maksaako se erikseen ja onko se varattava |
| ”Se kuuluu Azure Hotelsille” | Miten kohde, brändi ja operaattori liittyvät toisiinsa |
| ”Se remontoitiin äskettäin” | Mikä muuttui ja kiertääkö vanhempaa tietoa yhä |
Alueelliselle ketjulle tästä voi nopeasti tulla kaupallinen ongelma.
Kuvittele kyproslainen yritys, jolla on kaksitoista kohdetta: Azure Bay Resort, Azure Beach Resort ja Azure Luxury Bay. Yksi listaus käyttää yhä vanhaa brändiä, toinen lyhentää nimeä ja paikallinen sivusto käyttää eri translitterointia.
Erot ovat yrityksen sisällä ilmeisiä. Sen ulkopuolella ne voivat olla paljon epäselvempiä.
Hotelli voi olla tunnettu nimeltä ja silti kadota löydettävistä
Tässä kohdassa brändihakujen ja muiden hakujen ero tulee merkitykselliseksi.
Matkailija, joka kirjoittaa hotellin nimen, tuntee sen jo. Vaikeampi koe tulee ennen kuin hän tietää nimen.
Pienissä alan auditoinneissa on löytynyt kohteita, jotka tunnistettiin oikein, kun niistä kysyttiin nimeltä, mutta jotka katosivat yleisistä kysymyksistä, kuten ”paras luksushotelli tässä kohteessa” tai ”rauhallinen boutique-hotelli vanhankaupungin lähellä”.
Se muuttaa hyödyllisen kysymyksen muodosta ”Tunteeko ChatGPT hotellimme?” muotoon ”Näymmekö, kun joku kuvailee haluamaansa majoitusta mainitsematta meitä?”
Suurilla brändeillä on tietoetu – mutta koko ei ole kaikki
Marriottin tai Hiltonin kohde sijaitsee yleensä tiheässä tietoympäristössä: konsernin sivustot, kohdesivut, matkatoimistot, arviot, kanta-asiakasohjelmat ja vuosien riippumattomat maininnat. Kymmenen tai kahdenkymmenen hotellin alueellinen ketju voi pyörittää erinomaista liiketoimintaa ja jättää silti ohuemman ulkoisen jäljen.
Se antaa suurille brändeille tietoedun. Se ei todista, että tekoälyjärjestelmät suosisivat niitä siksi, että ne käyttävät enemmän rahaa markkinointiin.
Local Falcon Hotel AI Visibility Index teki 66 240 tekoälyhakua 998 yhdysvaltalaisen hotellin ympäristössä. ChatGPT mainitsi testattavan hotellin 63,5 %:ssa hauista ja Gemini 64,6 %:ssa. Pienillä sanamuodon muutoksilla oli merkitystä: ChatGPT mainitsi hotellit 73,3 %:ssa hauista ”best hotel near me”, mutta 53,6 %:ssa hauista ”best hotels near me”.
Myös arvioiden määrä oli yhteydessä näkyvyyteen. ChatGPT mainitsi hotellit, joilla oli alle 50 Google-arviota, 52,1 %:ssa testeistä, kun vähintään 2 500 arvion kohteilla osuus oli 83,8 %.
Kyse on korrelaatiosta, ei todisteesta siitä, että arvioiden lisääminen nostaisi tekoälynäkyvyyttä. Vahva maine ei automaattisesti tuota selkeää, koneen luettavissa olevaa identiteettiä.
Hotellille ei ole yhtä tekoälyrankingia
Yksi haku ei ole mittaus.
Kollective ajoi saman 1 500 kyselyn paneelin kahdesti samana päivänä noin tunnin välein. Kun hotellien identiteetit oli yhdistetty, sama hotelli pysyi ykkösenä vain 60,2 % ajasta. Noin neljä kymmenestä identtisestä hausta tuotti tuntia myöhemmin eri ykköshotellin. Koko listoilla noin kaksi kolmasosaa ensimmäisen ajon hotelleista esiintyi uudelleen toisessa.
Myös alustat olivat eri mieltä. Koko tutkimuksessa kaikki viisi järjestelmää valitsivat saman ykköshotellin vain 8,9 % ajasta, ja 54,8 % hotelleista esiintyi vain yhdellä alustalla.
Myös matkailijan käyttämillä sanoilla on merkitystä. Boutique-, luksus- ja romanttisia hotelleja koskevat haut tuottivat eri kilpailijajoukot.
Omistaja, joka kysyy ChatGPT:ltä yhden kysymyksen, ottaa kuvakaappauksen ja päättää, että hotellilla on ”hyvä tekoälynäkyvyys”, on siis oppinut hyvin vähän.
Hyödyllinen yksikkö on toistuva kuvio: useita olennaisia kysymyksiä, useita järjestelmiä ja toistettuja tarkistuksia ajan mittaan.
Mitä hotellin omistajan kannattaa tarkistaa?
Ensimmäinen katsaus ei vaadi suurta teknologiahanketta. Aloita seitsemällä kysymyksellä:
- Onko kohde nimetty johdonmukaisesti niissä paikoissa, joilla on merkitystä?
- Onko hotellin, brändin ja operaattorin välinen suhde selvä?
- Näkyykö vanha nimi yhä paremmin kuin nykyinen?
- Ovatko osoite, luokka, yhteystiedot ja tärkeät palvelut yhtäpitäviä keskeisissä lähteissä?
- Kuvaavatko virallinen sivusto ja suurimmat verkkomatkatoimistot samaa kohdetta?
- Ovatko kieliversiot yhtä mieltä tärkeistä tosiasioista?
- Näkyykö hotelli kysymyksissä, joissa sitä ei mainita nimeltä mutta jotka todellinen tuleva vieras voisi esittää?
Älä kysy vain: ”Kerro minulle hotellista X.”
Kysy myös: ”Missä minun kannattaisi yöpyä Kyproksella, jos haluan rauhallisen pienemmän hotellin meren rannalta, jossa on pysäköinti ja hyvä aamiainen?”
Toista sitten harjoitus. Yksi vastaus on havainto, ei diagnoosi.
Missä QuorumLab tulee mukaan
QuorumLab ei ”optimoi hotelleja ChatGPT:tä varten”.
Ensimmäinen tehtävä on mittaus: millaisen kuvan tekoälyjärjestelmät tuottavat, kun niiltä kysytään todenmukaisia matkailijan kysymyksiä, ja mitkä osat toistuvat?
Sitten tulee vaikeampi kysymys: miksi?
Mahdolliset syyt voivat olla kohteen identiteetissä, hotellin ja brändin suhteessa, vanhoissa lähteissä, sivustossa, matkatoimistoissa, kieliversioissa tai muualla konekerroksessa. Heikko vastaus ei kerro, mikä niistä on vastuussa.
Kun tehtävä on selvä, tietty toimenpide voi riittää. Kun oire näkyy mutta syy ei, QuorumLab käyttää navigointimenetelmäänsä: mitataan nykyinen kuva, kartoitetaan mahdolliset syyt, muutetaan niitä hallittavia osia, joiden muuttamiselle on vankka peruste, ja mitataan uudelleen.
QuorumLab ei voi hallita ulkoista tekoälymallia eikä taata, että hotelli näkyy tietyssä suosituksessa.
Hyödyllinen kysymys on suppeampi: näkeekö kone sen hotellin, joka on todella olemassa?
Usein kysytyt kysymykset
Miksi ChatGPT ei suosittele hotelliani?
Yhtä syytä ei ole. Hotelli ei ehkä näy lähteissä, jotka tähän kysymykseen haetaan, se voi liittyä heikosti luokkaan tai sijaintiin, tai se voi yksinkertaisesti jäädä pois yhdestä vastauksesta. Yksi haku ei pysty osoittamaan syytä. Tarvitaan toistettuja testejä todenmukaisilla kysymyksillä ja useilla järjestelmillä.
Voiko tekoäly sekoittaa kaksi samannimistä hotellia?
Monitulkintaisuus on mahdollista, etenkin kun nimet, brändit, sijainnit tai vanhemmat versiot menevät päällekkäin. Pelkkä samankaltainen nimi ei kuitenkaan todista yksittäisen virheen syytä. Johdonmukainen nimeäminen ja selkeät suhteet kohteen, brändin ja operaattorin välillä helpottavat hotellin tunnistamista eri järjestelmissä.
Vaikuttavatko arviot hotellin näkyvyyteen tekoälyssä?
Local Falcon havaitsi vahvan yhteyden Google-arvioiden määrän ja sen välillä, kuinka usein hotellit esiintyivät sen tekoälytesteissä. Se ei osoita syy-yhteyttä. Paljon arvioita saaneet hotellit voivat erota myös brändin vahvuudeltaan, kysynnältään ja jakelultaan. Lisää arvioita ei ole taattu tie parempaan tekoälynäkyvyyteen.
Saako rakenteinen data hotellini näkymään tekoälyn suosituksissa?
Sen takaamiselle ei ole perustetta. Rakenteinen data voi auttaa järjestelmiä tulkitsemaan sivuston tietoja, mutta suosittelu riippuu paljon muustakin kuin teknisestä merkinnästä. Hotellilla voi olla teknisesti saavutettava sivusto, ja se voi silti näkyä harvoin tekoälyhauissa, joissa sitä ei mainita nimeltä.
Miten hotellin pitäisi mitata tekoälynäkyvyyttään?
Käytä todenmukaisia matkailijan kysymyksiä yhden brändihaun sijaan. Testaa useampaa kuin yhtä tekoälyjärjestelmää, toista samat kysymykset ajan mittaan ja erota brändihaut muusta löydettävyydestä. Tavoitteena on löytää toistuvat kuviot: missä hotelli näkyy, missä se katoaa ja mitkä tosiasiat tai mielleyhtymät pysyvät vakaina.
Lopuksi
Hotellit ovat aina kilpailleet siitä, että ne löydetään. Tekoäly lisää uuden vaiheen ennen klikkausta.
Itsenäiselle hotellille tai alueelliselle ketjulle ensimmäinen kysymys ei ole enää vain se, sijoittuuko kohde hyvin Googlessa tai menestyykö se verkkomatkatoimistossa.
Kysymys on siitä, pystyykö kone selvittämään, mitä hotellia se tarkastelee, ja kuuluuko hotelli ylipäätään matkailijan lyhyelle listalle.