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旅游AI的创富梦 终要给OTA打工?

黎展铺 2025-11-11 10:01
黎展铺 2025/11/11 10:01

邦小白快读

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AI旅游规划看似高效但问题频出,用户需谨慎参考。

1.AI常出现信息幻觉和滞后问题,行程安排不合理,如大洋路自驾游示例中,AI建议短时间跑长距离,忽略现实车程和安全因素。

2.AI无法处理复杂履约,如安全提醒(疲劳驾驶、道路昏暗)和交易闭环,大多依赖返回OTA预订,需手动检查验证。

报告显示超六成用户愿用AI预订,但技术不成熟导致期望落差。

1.创业公司努力可能为OTA铺路,用户实际操作时宜结合人工经验核实,避免盲信。

消费趋势显示用户行为向AI旅游倾斜,但品牌需强化信任以利AI推荐。

1.超67%消费者愿用AI预订,反映品牌营销需关注数据结构化,如内容API化,以便AI调用产品信息。

2.品牌口碑成为人机共识关键,用户反馈和社交评价影响AI模型训练,品牌须积累正向信任提升推荐率。

产品研发启示在标准化和便捷预订。

1.标准化设计可缩短决策路径,提高交易转化率,品牌渠道建设中应优化供应链透明度。

2.案例如刘总观点强调,AI推荐依赖品牌资源支撑,用户行为观察显示高要求但低信任,需迭代创新。

AI旅游市场有增长机会但风险并存,需策略应对。

1.机会提示在流量入口潜力,如TripSeek宣称替代OTA入口,事件应对宜跟进结构化数据积累。

2.风险提示涉及AI幻觉(信息失真)和无法交易,正面影响有前置数据收集,负面是可能沦为OTA打工。

可学习点如转型B端服务或合作方式。

1.最新商业模式建议服务OTA提升效率,如刘总经验入境游转型。

2.扶持政策隐含在行业试错,消费需求变化显示用户偏好AI规划,但需规避不可靠风险。

推进数字化电商启示在产品标准化和数据结构优化,创商业新机。

1.产品生产需求是API化和结构化,以便AI调用旅游资源数据,提升供应链效率。

2.设计启示在标准化产品(如即时预订),减少用户犹豫,推进数字化可提高交易闭环率。

商业机会在服务OTA或企业客户。

1.例如黄总经验旅行社喂数据给大模型,工厂可学习优化生产流程契合AI推荐需求。

行业发展趋势突显AI技术缺陷,解决方案需创新破痛。

1.新技术问题如信息幻觉(时间安排不合理)和安全忽视,客户痛点在信任缺乏和交易无法闭环。

2.解决方案包括内容数据结构化、API化及口碑构建,以便机器高效调用和优化推荐逻辑。

报告洞察67%用户意愿,服务商应开发工具支持企业转型降本。

1.如OTA案例携程用AI降费增效,启示在生态连接中集成安全机制。

平台最新做法是内部AI化强化实力,运营风险需规避低价陷阱。

1.商业需求显示用户最终返回OTA预订,平台招商可参考收购创业公司,如携程测试代码自动化。

2.风险管理如避开幻觉问题,平台做法(同程、飞猪AI内部应用)支撑全球扩张,运营启示在数据积累后发居上。

合作方式建议整合B端资源。

1.平台需优化供应链连接,如刘总观点强调生态信任,招商策略可学旅行社交数据喂模型。

产业新动向在AI旅游探索中瓶颈突显,商业模式启示需深入行业。

1.新问题有信任缺口(用户高要求低信任)和交易鸿沟,政策法规建议隐含需监管AI准确性。

2.商业模式分析显示创业可能为OTA打工,启示在积累行业知识(供应链运作)以开发可行模式。

研究者可参考案例如TripSeek尝试入口替代。

1.报告数据(67%意愿)提供实证,创新动向前沿在结构化数据训练,但需解决如安全等现实问题。

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声明:快读内容全程由AI生成,请注意甄别信息。如您发现问题,请发送邮件至 run@ebrun.com 。

我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

Quick Summary

AI travel planning appears efficient but is plagued by frequent issues, requiring users to exercise caution.

1. AI often suffers from information hallucinations and delays, leading to unreasonable itineraries. For example, in a Great Ocean Road self-drive trip, AI suggested covering long distances in a short time, ignoring realistic travel times and safety factors.

2. AI cannot handle complex execution, such as safety reminders (fatigue driving, dark roads) or transaction completion. Most rely on redirecting to OTAs for bookings, requiring manual verification.

Reports show over 60% of users are willing to use AI for bookings, but immature technology leads to unmet expectations.

1. Startup efforts may pave the way for OTAs; users should verify with human experience during actual use to avoid blind reliance.

Consumer trends indicate a shift toward AI travel, but brands must build trust to benefit from AI recommendations.

1. Over 67% of consumers are willing to use AI for bookings, highlighting the need for brands to focus on data structuring, such as API-izing content, for AI to access product information.

2. Brand reputation is key to human-machine consensus; user feedback and social ratings influence AI model training, requiring brands to accumulate positive trust to boost recommendation rates.

Product development insights lie in standardization and seamless booking.

1. Standardized designs can shorten decision paths and increase transaction conversion; brands should optimize supply chain transparency in channel building.

2. Cases like Mr. Liu's view emphasize that AI recommendations depend on brand resource support; user behavior shows high demands but low trust, necessitating iterative innovation.

The AI travel market offers growth opportunities but carries risks, requiring strategic responses.

1. Opportunities lie in potential traffic entry points, such as TripSeek claiming to replace OTA gateways; sellers should focus on accumulating structured data.

2. Risks include AI hallucinations (information distortion) and inability to complete transactions; positives include upfront data collection, but negatives involve potentially working for OTAs.

Learnings include pivoting to B2B services or partnerships.

1. New business models suggest serving OTAs to improve efficiency, as seen in Mr. Liu's experience with inbound tourism transformation.

2. Implicit support policies exist in industry trial-and-error; shifting consumer preferences favor AI planning but require avoiding unreliable risks.

Digital e-commerce insights emphasize product standardization and data structure optimization to create new business opportunities.

1. Production needs include API-ization and structuring of travel resource data for AI access, enhancing supply chain efficiency.

2. Design insights focus on standardized products (e.g., instant booking) to reduce user hesitation; digital advancement can improve transaction completion rates.

Business opportunities lie in serving OTAs or corporate clients.

1. For example, Mr. Huang's experience with travel agencies feeding data to large models shows factories can optimize production to align with AI recommendation needs.

Industry trends highlight AI technical flaws, requiring innovative solutions to address pain points.

1. New technology issues include information hallucinations (unreasonable scheduling) and safety neglect; client pain points involve lack of trust and incomplete transactions.

2. Solutions encompass data structuring, API-ization, and reputation building to enable efficient machine access and optimize recommendation logic.

Reports indicate 67% user willingness; service providers should develop tools to support enterprise transformation and cost reduction.

1. Cases like Ctrip using AI to cut costs and boost efficiency highlight the need to integrate safety mechanisms within ecosystem connections.

Platforms are enhancing capabilities through internal AI adoption but must avoid low-price traps in operational risks.

1. Business needs show users ultimately return to OTAs for bookings; platform recruitment can learn from acquiring startups, as seen in Ctrip testing code automation.

2. Risk management involves avoiding hallucination issues; platform practices (e.g., Tongcheng, Fliggy's internal AI use) support global expansion, with operational insights favoring late-mover advantages through data accumulation.

Partnership strategies suggest integrating B2B resources.

1. Platforms must optimize supply chain connectivity; as Mr. Liu notes, ecosystem trust is crucial, and recruitment strategies can learn from travel social data feeding models.

Industry trends reveal bottlenecks in AI travel exploration, requiring deep industry insights for business model启示.

1. New issues include trust gaps (high user demands, low trust) and transaction divides; policy implications suggest regulating AI accuracy.

2. Business model analysis shows startups may end up serving OTAs; insights emphasize accumulating industry knowledge (e.g., supply chain operations) to develop viable models.

Researchers can reference cases like TripSeek's attempt to replace entry points.

1. Report data (67% willingness) provides empirical evidence; innovation frontiers lie in structured data training but must address practical issues like safety.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

01

近两年来,各类AI行程规划产品如雨后春笋般涌现,通用大模型、OTA和各创业公司先后登场,纷纷宣称以算法破解旅行痛点--输入一个目的地,几秒钟就能出一份攻略。

但这看似很酷的操作,你有多久没使用过它了?

信息滞后、幻觉致命、无法完成复杂履约,只能提供行程规划建议,对于预定支付以及行程中可能发生的情况,AI难以处理。

这是入境游创业者刘总对现阶段AI应用(包括通用大模型和OTA垂类产品)的评价。其中,最让用户吐槽的就是AI幻觉问题,以至于让很多人认为旅游AI可能是伪命题。

社交媒体上,有网友感慨:每逢节假日之前,都会有一波旅游AI冒出来,但他认为,旅行是最难做AI的方向之一。

理由大体是:旅行决策链条复杂,同时大家对旅游的要求非常高,但对AI的信任度却没那么高。

不妨假设一下,如果盲信AI制定行程,会发生什么情况?

澳大利亚地接社Sun in Mel Pty Ltd的负责人黄总告诉笔者:

“现在出国旅游的人,有一半攻略不看、路不查,第一步就是打开AI,帮我做一份墨尔本大洋路三日游、帮我设计塔斯马尼亚7天行程等等,几秒钟,一份时间精确到分钟、景点密密麻麻、门票停车费全写上的行程就出现在屏幕上。”

“可问题是,它写得越详细,越离谱。比如去大洋路,AI行程可能会这么写,早上8点从墨尔本出发,10点到十二门徒,11点结束参观,12点在阿波罗湾吃午餐,下午返回市区。”

“但只要你真开过一次,就会发现这些时间安排根本就不合理,而且它默认你一家人都是铁人战士,一天跑500公里脸不红气不喘。”

黄总所言并不夸张。笔者尝试在某通用大模型查询从墨尔本到大洋路一日游路线,时间设定为早上八点出发,也得出相似的结论。

比如地图显示,肯尼特河与十二门徒岩景区相隔100+公里,车程大约1小时40分,但AI规划的行程只给了30分钟。难道推荐的自驾车型不是SUV,而是QQ飞车?

更现实的还在于安全问题。

“AI不会提醒你大洋路太长容易疲劳驾驶,不会告诉你菲利普岛晚上回市区道路昏暗、袋鼠乱窜,不会告诉你山路没有信号、没有路灯。AI不承担后果,它只知道把网上表达过的内容复制、组合。”在黄总看来,AI做的规划,看起来像行程,本质是拼图游戏。

进一步来看,除了信任问题AI还不能解决,交易闭环也没有实现。

环球旅讯《2025下半年AI旅游应用趋势洞察报告》中指出,超六成消费者已使用AI规划旅行,且67%表示愿意直接在AI助手里完成机票、酒店或当地玩乐的预订。

但遗憾的是,在所有的AI应用里面,目前只有飞猪问一问明确是要打通从内容到交易的闭环。

所以无论是使用大模型、其他OTA的AI应用、还是创业公司开发的产品,最终大都还是回到OTA预定下单,消费者预期和技术落地之间还隔着鸿沟。

换句话说,AI行程规划的商业模式还没有走通,那创业公司开发这么多产品岂不是当炮灰?

“我觉得在当前的摸索试错阶段,旅行规划AI是不能用‘是否完成交易闭环’的单一维度来衡量的,这些创业公司是在做有价值的前置积累,包括培养市场习惯、收集结构化数据、验证交互逻辑。短期看或许难变现,但长期看,他们未来可能会重塑用户决策逻辑和流量分配格局,这个意义是重大的。”

“而且,AI从提升效率到实现交易转化本身就是一个渐进过程。现阶段的探索与试错是必经之路,必须有人持续推动。所有的炮灰和试错,其实都是在为未来的可行模式铺路。”

从刘总那里了解到,还有一些来自顶尖高校的团队创业做旅游AI,却在商业化落地时受到了阻力,最终选择转型入局传统入境游。

由此可见,AI行程规划的想象力虽然很大,但现阶段的市场并不买账。

02

硬币的另一面就比较有意思了。

大厂们对AI+旅游的态度,是既怕错过,又怕是泡沫。所以他们对AI应用的开发更多作用于B端,在C端的应用似乎只是让自己先上牌桌。

比如携程在23年推出携程问道之后,很久没有下文了,直到最近才在土耳其大会上宣布新的应用亮相,但目前还不太清楚具体的情况。不过在今年环球旅讯峰会上,还是很关注AI。

同时,Agoda、京东、阿里商旅也都在不同程度聊到了AI;飞猪和同程两家公司都是首次派出CTO参会,讲的主题也相当一致,就是AI。他们大都是把AI作用于内部的降本增效。比如:

同程的说法是,他们的内部管理系统,还有财务、法务、HR,都实现了AI化。

携程的说法是,他们已经把三千名工程师的基础代码测试实现了AI化。

这其实是个很重要的信号。他们利用AI有效降低研发和行政管理费用,可以换来利润和营销迅速增长。

这就会体现在,同程在国内市场,以及携程在全球市场的迅猛扩张。最终的结果是,OTA现在已经很强大了,但AI可能会让他们跑得更快。

于是存在这样一种情况:等C端AI应用出现了重大变革,拥有庞大的用户数据、会员数量和供应链资源的OTA们,完全有能力后发居上,收购或者复制都可以加速布局。而创业公司们所做的努力,都可能是在给OTA打工。

所以有些企业开发产品之初,就是奔着取代OTA去的。

例如,上海亿纵信息技术有限公司CTO路宽,近期在接受环球旅讯的采访中表示,自己今年打造的垂直大模型--AI旅行助手产品TripSeek,有可能会替代80%的OTA流量入口。

刘总坚信这样的机会肯定会到来,但她认为,AI能否真正成为流量入口,关键不在技术本身,而在信任和生态连接。

“用户是否信任AI的推荐,AI是否有足够多的内容、供应链、品牌资源去支撑高质量的答案,以及AI是否能真正帮用户完成从想去哪到马上能订的全链条执行。如果不能在这些关键节点上积累足够的独特价值,就没办法摆脱被取代的命运。”

“我们公司选择了入境游,但并不意味着放弃了AI,而是认为在真正做旅游AI之前,必须先深入理解这个行业,知道供应链怎么运作、客户真正关心什么、产品交付要解决哪些痛点。如果没有这些积累,直接去做AI产品,很容易脱离实际需求。”

“那作为从业者,如何才能让自己的产品被AI推荐?” 对于这个问题,刘总似乎早有深入研究:

结构化内容与数据接口化:未来AI在为用户推荐产品时,依赖的是可被机器读取、理解和调用的内容与接口。对旅游企业来说,就需要把自己的资源、产品、体验内容变成结构化、标准化、API化的数据,以便于AI调用和推荐。

做品牌和口碑的人机共识:除了机器算法的选择,用户的反馈、评价、社交口碑都会成为AI训练模型时的重要参考维度,品牌必须在真实用户中积累正向口碑和稳定信任,让AI在学习过程中自然识别到品牌价值并推荐给用户。

产品标准化和预订便捷性:要让AI真正推动交易,前提是要有足够多的标准化产品且能即时预定,这不仅可以缩短用户的决策路径,还能提升交易闭环效率,这对于AI产品推荐与成交都是至关重要的。

但若无法做到这些,旅游AI创业公司们也只能将产品提供给OTA、旅行社或企业客户使用,帮助他们提升服务效率和客户体验,最终仍然逃脱不了给OTA打工的宿命。

值得一提的是,也有一些旅行社已经在将自己的数据整理成型慢慢喂给大模型,痛恨OTA低价推荐优先的黄总便是其中一员,他期待将来在新的流量入口中,有自己旅行社的一席之地。

在新的市场还没培育好之前,不知道有谁坚持到最后,我们拭目以待。

注:文/黎展铺,文章来源:环球旅讯(公众号ID:Traveldaily),本文为作者独立观点,不代表亿邦动力立场。

文章来源:环球旅讯

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