旅行與演算法

從探索到購買：演算法時代下飯店與旅遊目的地的變革

演算法已成為消費者嶄新的「旅遊代理商」。數據佐證此現象：62%旅客在接觸線上內容後規劃行程，75%表示受社群媒體影響。

與此同時，業界巨頭正分析搜尋關鍵字、地理位置與互動紀錄，餵養能預測旅客下一步行動的AI模型。這些訊號正重塑銷售漏斗，迫使飯店與旅遊目的地採取更即時的數據驅動策略。

1) 演算法作為「假期引擎」

數位生活已成為每趟旅程的前奏：Google搜尋、Instagram收藏、TikTok點讚及消費習慣，皆成為餵養AI的輸入源，引導靈感發掘、方案比對與最終決策。每個微交互都是信號：懂得攔截這些信號的業者，能在用戶最易接受的時機提升關聯度與轉化率。

2) 關鍵數據：從靈感迸發到預訂行動

• 62%旅客受線上內容（部落格、影片、用戶生成內容）影響後才規劃行程。
• 75%旅客受社群媒體影響，使其成為快速探索的通道。
• 旅遊平台與金融夥伴透過查詢紀錄、地理定位及歷史數據強化AI模型，預測購買意圖與時機。
  
  

此整合使AI成為串聯內容、興趣與預訂的自然橋樑。

3) 當務之急：即時回應信號

核心挑戰在於「保持領先優勢」：即時回應數位線索並轉化為客製化優勢（精準訊息、情境化優惠、符合偏好的服務）。實務上需確保人工智慧同時服務旅客與品牌，在無摩擦的體驗中維持人性化互動。

4) 飯店與旅遊目的地的營運指南

• 訊號地圖：列舉產生數據的接觸點（搜尋、社群收藏、電子郵件）。針對每種訊號調整內容與行動呼籲。
• AI個人化應用：運用AI依據旅客的數位偏好與行為量身打造優惠與訊息。
• 回應時效：自動化處理常見問題與重複性需求，在預訂意願高漲時（入住前、行程變更、服務資訊）主動介入。
• 激活型內容：優先採用能引發互動與收藏的格式（短影片、實用指南、用戶生成內容），驅動「演算法 → 興趣 → 預訂」循環。
• 衡量與迭代：觀察哪些訊號最能預測預訂行為，並強化這些路徑（行銷活動、著陸頁、客戶關係管理系統）。
  
  

5) 成果：提升相關性、降低摩擦、增加訂單

當優惠反映數位訊號時，用戶將感知即時相關性，無摩擦地獲取解答，並以更高信心完成轉換。目標不在「增加行銷投入」，而在於讓AI服務於酒店業，在旅客準備決策的精準時刻，協調內容、訊息與服務。

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