KI und Gastgewerbe: 7 Veränderungen, die sich bereits im Hotelvertrieb vollziehen

Jahrelang verlief der Buchungsprozess relativ einheitlich: Google-Suche, Vergleich der Ergebnisse, Besuch der Websites von Hotels oder Online-Reisebüros und schließlich die Buchung.

Bereits heute werden einige Suchanfragen über ChatGPT, Gemini, Perplexity und andere KI-Assistenten durchgeführt.

Das Suchverhalten hat sich bereits in Richtung dialogorientierterer und präziserer Suchanfragen verlagert.

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Anstatt nach folgendem zu suchen:

„Hotels in Berlin“

Die Nutzer stellen bereits Anfragen wie beispielsweise:

„Ein familienfreundliches Hotel im Zentrum von Berlin, nur wenige Gehminuten entfernt
„in der Nähe der wichtigsten Sehenswürdigkeiten, mit Zimmern mit Durchgang und inklusive Frühstück“

Diese Veränderung zeigt sich bereits im Nutzerverhalten.

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Herkömmliche Suchmaschinen arbeiten größtenteils mit dem Abgleich von Suchbegriffen. KI-Assistenten verarbeiten bereits vollständige Absichten, einschließlich Kontext und Einschränkungen.

KI-Assistenten nutzen bereits vorhandene Inhalte, um komplexe Fragen von Reisenden zu beantworten.

Wenn ein Nutzer nach einem Hotel mit bestimmten Kriterien fragt (Familienzimmer, getrennte Betten, Klimaanlage, Nähe zu einem bestimmten Ort), stützen sich die Systeme bei der Erstellung ihrer Antworten auf vorhandene Informationen.

Allgemeine Beschreibungen reichen nicht mehr aus.

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Die erfolgreichsten Immobilien sind diejenigen, die präzise Informationen zu folgenden Punkten liefern:

• Zimmertypen
• Bettkonfigurationen
• Verbindungszimmer
• Einrichtungen
• Dienstleistungen
• Klimaanlage
• Barrierefreiheit
• tatsächliche Entfernungen
• Verkehrsanbindung
• Sehenswürdigkeiten
• familienfreundliche Angebote

Dieser Detaillierungsgrad entspricht dem, was als „Cold Content“ bezeichnet wird: strukturelle, stabile Informationen, die von diesen Systemen verstanden und genutzt werden können.

Sie dient nicht mehr nur dazu, einen menschlichen Besucher zu überzeugen, sondern auch dazu, die Systeme zu versorgen, die Hotels analysieren und vergleichen.

SEO (Search Engine Optimisation) bleibt zentral, reicht aber allein nicht mehr aus.
Generative Suchmaschinen führen bereits einen ergänzenden Ansatz ein: GEO (Generative Engine Optimisation).
Inhalte werden bereits genutzt, um generierte Antworten zu speisen, statt lediglich Klicks zu erzeugen.
Blogs, lokale Seiten, FAQs, Zimmerbeschreibungen und Bewertungen werden bereits von KI-Systemen analysiert und zusammengefasst.

Die Rolle von Inhalten verändert sich somit bereits: Es geht nicht mehr nur darum, Traffic zu generieren, sondern auch darum, Systemen zu helfen, ein Hotel zu verstehen.

Bei korrekter Optimierung können diese Inhalte zur Konversion beitragen, selbst wenn der Reisende die Website des Hotels nie besucht.

Reisende vergleichen nicht mehr systematisch lange Hotellisten.
In vielen Fällen bitten sie bereits einen KI-Assistenten, ihnen eine begrenzte Anzahl von Optionen vorzuschlagen, die ihren Kriterien entsprechen.

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Um diese Empfehlungen zu erstellen, können KI-Systeme bereits Informationen aus verschiedenen Quellen sammeln und miteinander abgleichen, darunter:

• Standort
• Preis
• Verfügbarkeit
• Einrichtungen
• Bewertungen
• Benutzereinstellungen
• Daten von verschiedenen Plattformen

Ein Teil des Vergleichsprozesses ist bereits automatisiert und wird von KI-Systemen dokumentiert.
Das Risiko für ein Hotel besteht nicht mehr nur darin, auf einer Liste einen schlechten Platz einzunehmen, sondern darin, gar nicht erst in die vorgestellten Optionen aufgenommen zu werden.
Je früher KI-Systeme Zugang zu genauen und gut strukturierten Informationen über eine Unterkunft haben, desto schneller können sie diese erfassen, vorab auswählen und für relevante Reisewünsche empfehlen.

OTAs behalten ihre dominante Position dank ihrer Größe, ihres Vertrauens und ihrer Vertriebsfähigkeiten.
Sie agieren jedoch bereits in einem Umfeld, in dem KI-Assistenten zunehmend als Schnittstelle fungieren.
Reisende verlassen sich nicht mehr ausschließlich auf OTAs, um Hotels zu entdecken.
Sie nutzen bereits vermittelnde Tools, um ihre Suche zu strukturieren und zu verfeinern.
Die Vertriebslandschaft beschränkt sich daher nicht mehr einfach auf Google gegen Booking, sondern umfasst ein breiteres Spektrum an Schnittstellen, die bereits nebeneinander bestehen.
Direktbuchungen bleiben stark von einem konstanten Faktor abhängig: dem Preis.

KI beschränkt sich nicht mehr nur auf die Analyse von Hoteldaten. Es wird zunehmend eingesetzt, um Daten in Empfehlungen umzuwandeln.

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Der Ablauf ist relativ einfach:

1. Information: Die KI fasst Daten zusammen und hebt hervor, was für den Hotelier wichtig ist
2. Empfehlung: Die KI schlägt vor, welche Maßnahme zu ergreifen ist. Beispielsweise die Empfehlung eines Preises auf der Grundlage der Nachfrage, der bisherigen Entwicklung und der Preise der Wettbewerber.
3. Ausführung: Im nächsten Schritt führt die KI diese Maßnahmen selbst durch, beispielsweise die Anpassung von Preisen oder die Bestandsverwaltung.

Der Übergang zur vollständigen KI-gesteuerten Ausführung verläuft eher vorsichtig. Einer KI die Kontrolle über Preise und Lagerbestände zu übertragen, unterscheidet sich grundlegend davon, sie zu beauftragen, Daten zu analysieren oder Empfehlungen auszusprechen.

Für Hoteliers lautet die entscheidende Frage daher nicht einfach wie viel KI sie einsetzen sollen, sondern wo die Grenze zwischen Empfehlung und eigenständigem Handeln zu ziehen ist.