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검색은 AI Chat으로 하면 좋습니다.

부킹홀딩스를 비롯한 주요 온라인 여행사들이 미래 시장 선점을 위해 오픈에이아이의 클릭당 비용 광고 모델에 참여하며 채널 다각화를 시도하고 있습니다. 다만 현재 예약 전환율이 낮고 광고 비용 부담이 크기에 개별 호텔은 무리한 추격보다는 데이터 기반의 신중한 예산 집행과 인공지능 환경에 최적화된 정보 구조 개선을 우선해야 합니다.

OTA가 알고리즘을 통해 호텔의 가격과 정책을 임의로 조정하는 것과 달리 GDS는 호텔이 설정한 조건을 그대로 유지하며 AI 에이전트와 직접 연결되는 유통 경로를 제공합니다. 호텔은 AI가 지배하는 시장 환경에서 가격 결정권과 브랜드 통제력을 확보하기 위해 GDS를 활용한 전략적 직판 체계를 강화하고 OTA와 GDS의 장점을 결합한 하이브리드 유통 모델을 수립해야 합니다.

글로벌 유통 시스템인 GDS는 전통적인 판매 채널에서 기업 출장 및 고급 레저 고객을 대상으로 한 권한 검증 시스템으로 역할이 변화했습니다. 이에 따라 GDS에 연결되지 않은 호텔은 노출 순위 경쟁이 아닌 시장 진입 자체가 불가능한 상태에 놓이게 되므로 호텔 경영자는 마케팅뿐만 아니라 GDS 생태계 내 입지 선점을 위한 전략적 대응이 시급합니다.

주요 여행 플랫폼 기업들은 인공지능을 미래 성장 동력으로 내세우며 운영 효율화를 꾀하고 있으나, 실제 수익은 여전히 기존의 전통적인 유통망과 수수료 기반 사업 모델에서 발생하고 있습니다. 따라서 호텔 업계는 막연한 기술적 기대보다는 OTA의 강력한 시장 지배력을 현실적으로 인정하고, 이를 전제로 한 객실 판매 전략 재수립과 직판 채널의 경쟁력 강화에 집중해야 합니다.

2026년 상반기 여행사를 통한 호텔 객실 판매량은 전년 대비 11.8% 증가하며 글로벌 OTA 대비 두 배 높은 성장세를 기록했습니다. 이는 커미션 요율 인상이 아닌 판매 물량 확대에 따른 결과로, 추가적인 마케팅 비용이 발생하는 OTA와 달리 고정된 커미션 체계를 유지하여 호텔의 수익성 개선과 비용 효율적인 판매 전략 수립에 있어 중요한 대안으로 부상하고 있습니다.

메리어트 호텔이 AI 에이전트의 예약 유도에 보상 프로그램을 도입하려는 전략은 호텔 유통 패러다임이 기술 중심의 정교한 추천 로직으로 전환되고 있음을 보여줍니다. 하지만 이러한 자본 중심의 추천 방식은 AI의 공정성을 훼손할 우려가 크므로, 중소형 호텔은 AI가 참조하는 데이터 품질을 확보하고 고객 접점을 강화하는 등 새로운 생존 전략을 수립해야 합니다.

트립닷컴이 규제 당국의 압박으로 최저가 강제 정책을 폐지한 후 매출 성장률이 급격히 둔화하며 해당 정책이 플랫폼 수익의 핵심이었음이 확인되었습니다. 이에 따라 글로벌 호텔 업계는 플랫폼의 가격 통제 알고리즘에 의존하기보다 데이터 기반의 수익 분석과 함께 직접 판매 채널을 강화하고 차별화된 패키지를 구성하는 등 독자적인 가격 전략을 수립해야 합니다.

IHG 호텔앤리조트가 일상 언어로 맞춤형 숙박을 추천하는 AI 검색 기능을 도입하며 디지털 예약 경험을 혁신하고 있습니다. 향후 호텔별 전용 콘텐츠 플랫폼을 통해 데이터 품질을 강화하고 AI 기반의 개인화 서비스를 확대함으로써 고객의 취향을 정교하게 반영하는 여행 큐레이션 플랫폼으로 도약할 전망입니다.

도매 채널은 신규 시장 확보를 위한 전략적 도구로 활용해야 하며, 직접 예약이 가능한 기존 고객과의 성과를 엄격히 분리하여 수익성을 관리해야 합니다. 성수기에는 도매 채널을 차단해 직접 판매 비중을 높이고 유입된 고객을 충성 고객으로 전환하는 데이터 기반의 전략적 운영이 호텔 수익 극대화의 핵심입니다.

2025년 미국 OTA 시장은 1,003억 달러 규모로 성장하며 여행 예약의 20%를 점유하고 있습니다. 체인 호텔 중심의 미국 시장에서도 OTA 의존도가 여전히 높은 만큼 호텔들은 OTA를 단순한 경쟁자가 아닌 고객 획득을 위한 유료 마케팅 채널로 인식하고 데이터 기반의 채널 믹스 전략을 통해 수익성을 최적화해야 합니다.

최근 여행 업계 AI 에이전트들이 파편화된 시스템의 한계를 극복하고자 직접 호텔 프런트에 전화하는 방식을 채택하고 있습니다. 이에 따라 호텔 업계는 응대 품질이 데이터화되어 브랜드 이미지에 직결되는 상황을 인식하고, 향후 AI가 직접 데이터를 조회할 수 있도록 시스템 연동을 표준화하는 디지털 인프라 최적화가 필수적으로 요구됩니다.

기술 마케팅 의사결정자의 절반 이상이 AI 검색을 최우선 유통 채널로 꼽았으나 실제 최적화 수준은 낮아 전략과 실행의 격차가 큽니다. 앞으로의 마케팅은 단순한 콘텐츠 생산 경쟁을 넘어 생성형 엔진 최적화 전략을 통해 AI 답변 내 신뢰성과 가시성을 확보하는 방향으로 재편되어야 합니다.