TheHDV - AI가 추천하는 호텔의 규칙 - GEO로의 패러다임 변화

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AI가 추천하는 호텔의 규칙 - GEO로의 패러다임 변화

ChatGPT에게 "파리에서 에펠탑 근처 로맨틱한 호텔 추천해줘"라고 물어본 적 있으신가요?
이제 여행객들은 구글에서 검색하는 대신 AI에게 직접 물어보고 있습니다.
가트너에 따르면 2028년까지 브랜드 웹사이트의 자연 검색 트래픽이 최소 50% 감소할 것으로 예상된다고 하는데요.
이미 미국 여행·숙박 업계 웹사이트로 향하는 AI 트래픽이 2023년 7월부터 2024년 2월까지 1,700% 급증했다고 하네
요.
더 놀라운 건 여행자의 30%가 이미 AI를 활용해 여행을 계획하고 있다는 점입니다.
거기에 84%는 AI가 여행 경험을 향상시켰다고 답했다고 합니다.
이미 AI가 여행에 큰 영향을 미치고 있습니다.

이와 관련해 CloudBed에서 AI 관련 재미있는 보고서가 나와서 소개드립니다.
https://www.cloudbeds.com/

1. 호텔 AI 추천 분석을 위한 조사 방법론

이번 연구는 ChatGPT, Perplexity, Gemini 세 AI 플랫폼을 대상으로 조사되었습니다.
아래 6개 도시를 검색했는데요.

Banff, Canada - 산악/스키/자연 관광
London, England - 도시/비즈니스/그룹 여행
Bangkok, Thailand - 아시아태평양 비즈니스/레저 허브
Barcelona, Spain - 유럽 예산/개인 여행객 목적지
Cancun, Mexico - 해변/리조트 목적지
New Orleans, USA - 문화/이벤트 중심 여행
이들 도시에서 총 3개의 프롬프트를 돌렸는데요.
일반적 쿼리: "런던 톱 5 호텔 추천" (기준선 설정)
구체적 쿼리: "카나리 워프 근처 비즈니스 출장용 런던 숙소"
상세 쿼리: "7월 15-20일, 최대 $150/박, 런던 3-4성급 호텔"
총 810개(6개 도시 x 3개 프롬프트 x 3개 플랫폼 x 15회 반복)의 결과에서 5,720개의 호텔이 추천되었습니다.
결과적으로 145개의 호텔이 일관되게 상위 5위 안에 추천되었는데요.
이들의 공통점이 무엇인지 분석해보니 흥미로운 패턴들이 발견되었습니다.

2. 상위 호텔 디지털 가시성(Digital Footprint) 분석

주요 145개 호텔들이 각 플랫폼에 등록되어 있느지 살펴본 결과,
트립어드바이저가 145개 호텔 모두 등록되어 있었습니다.
그 다음이 부킹닷컴과 유튜브였습니다.

해당 호텔들은 여러 플랫폼에서 높은 평점을 유지하고 있었습니다.
특히 호스텔월드, 트립어드바이저, 구글은 많은 리뷰를 확보하고 있었습니다.
전반적으로 AI가 좋은 호텔들을 추천해주고 있다는 것을 알 수 있습니다.

3. 출처 분석

그렇다면 호텔 추천의 근거는 어디서 왔을까요?
전체 인용 소스 중 55.3%가 온라인 여행사(OTA)였습니다.
다음은 블로그의 글이 19.2%였습니다.
호텔 웹사이트도 13.6%로 높은 비중을 차지했어요.
OTA 중에서는 트립어드바이저로부터의 가져온 내용이 가장 많았습니다.
다음은 부킹닷컴이었습니다.
역시 그동안 쌓아온게 많은 트립어드바이저인것 같습니다.

AI별 출처가 다른 점도 흥미로운데요.
ChatGPT는 호텔 홈페이지를 많이 참고했고,
제미나이는 부킹닷컴에 많이 의존하는 모양새입니다.
퍼플렉시티는 트립어드바이저가 가장 많이 인용되었습니다.
호텔 마케팅 하시는 분들이 위 출처를 더 신경써야 하겠네요.

4. 브랜드 호텔 VS 독립 호텔

흥미롭게도 추천 호텔의 72.4%가 브랜드 호텔이었습니다.
브랜드 호텔들이 평균적으로 4.43%포인트 더 높은 가시성 점수를 기록했어요.
하지만 독립 호텔들이 평균 7.08개 더 많은 인용을 받았다는 점도 주목할 만합니다.
독립 호텔도 차별화된 스토리텔링과 진정성으로 충분히 경쟁할 수 있다는 희망적인 신호네요.

5. 감정 분석

전반적으로 평균 감정 점수는 75점 정도로 매우 긍정적이었다고 합니다.
대부분의 호텔이 70-85점 사이에 분포 했다고 합니다.

긍정적 키워드로는 아래와 같은 단어들이 많았습니다.
"luxurious", "excellent", "comfortable", "modern", "convenient", "spacious", "clean", "good", "friendly staff",
"great atmosphere"
중립적 키워드는 아래와 같았구요.
"location", "rooms", "facilities", "business", "breakfast", "pool", "dining"

부정적 키워드도 포착되었습니다.
"limited", "small", "distance", "price", "noise", "compact", "budget"
AI가 여행 발견의 새로운 규칙을 만들어가고 있습니다.
기존 SEO만으로는 더 이상 충분하지 않고,
신뢰할 수 있는 다양한 소스에서 일관된 존재감을 유지하는 것이 핵심이 되었네요.
SEO(Search Engine Optimization)에서 GEO(Generative Engine Optimization)로의 패러다임 전환을 느낄수 있었습
(아직 용어가 혼재되어서 AEO(Answer Engine Optimization)라고도 합니다.)
궁금한 건 국내 호텔들이 이런 변화에 얼마나 준비되어 있을까 하는 점입니다.

이상입니다.