Visibilité IA dans l'hôtellerie 2025

La nouvelle réalité : l'IA remplace la recherche

Pendant deux décennies, chercher un hôtel signifiait un mot-clé, une liste de liens bleus et une réservation. La découverte pilotée par l'IA n'a pas de liens bleus — l'assistant recommande votre établissement ou non. Pour cartographier ce nouveau paysage, Nokumo Research a mené une seule étude en deux volets. Cette étude comporte deux volets : (A) une analyse des réponses d'assistants IA à 450 requêtes d'hôtellerie et (B) un audit technique de 1 337 sites web d'établissements. Les deux volets sont liés : 76 sites audités ont été cités par au moins un modèle. Le volet A a testé 450 requêtes sur quatre modèles d'IA (GPT-5, Gemini 2.5, Perplexity et Mistral), donnant 3 600 réponses, 20 370 citations d'URL et 13 859 mentions de marque ; le volet B a audité 1 337 sites web d'établissements sur 30 935 pages dans cinq marchés — l'Allemagne, l'Autriche, la Suisse, la Slovénie et la Croatie. Les données des deux volets ont été collectées de mai à août 2025.

Booking.com — le champion incontesté

Un domaine domine tous les autres. Booking.com apparaît dans 95,3 % de toutes les requêtes testées et capte 14,5 % de toutes les citations — une sur sept. Les trois principaux domaines (Booking.com, TripAdvisor, Airbnb) représentent 19,5 % des citations, et seuls 86 domaines sur 4 043 sont cités dans les cinq pays. Pour chaque URL d'hôtel indépendant citée par l'IA, elle cite environ deux URL d'OTA.

Quatre modèles d'IA, quatre personnalités

Les modèles diffèrent suffisamment pour être statistiquement distincts (χ² = 494,63, p < 0,001). GPT-5 est le plus généreux en citations avec 10,6 URL par réponse et offre les meilleurs résultats en réservation directe. Perplexity est le plus prévisible et s'appuie sur les avis et les sources UGC. Gemini 2.5 est le plus dépendant des OTA — significatif compte tenu de son rôle au sein de la recherche Google. Mistral ne produit aucune citation d'URL mais nomme tout de même 2,5 marques par réponse.

Ce que demandent les voyageurs, qui l'IA recommande

L'intention est déterminante. Les requêtes luxe, bien-être et affaires mènent le plus souvent vers des sites d'hôtels directs ; les requêtes ville économique, famille et événements sont captées par les OTA. Les requêtes événements et festivals sont le piège des OTA — 39,4 % de dépendance aux OTA, la plus élevée de toutes les intentions — les hôtels proches d'un lieu d'événement devraient donc publier des pages dédiées à l'événement avec des CTA de réservation directe.

L'effet de la langue

Chaque requête a été posée en anglais, en allemand et en croate. La langue change la réponse. Les requêtes en croate produisent la plus forte dépendance aux OTA sur presque tous les marchés — jusqu'à dix points de pourcentage de plus — probablement parce que les données d'entraînement en croate sont plus pauvres en fournisseurs locaux, de sorte que les modèles se replient sur les OTA indexées au niveau mondial. Pour les établissements de la zone DACH, les requêtes en allemand offrent les meilleurs résultats de réservation directe.

1 337 sites web au microscope

L'audit technique a révélé un secteur fonctionnant à moins de 40 % de son potentiel numérique, avec un score moyen de 38,1 / 100. 77,1 % des établissements n'ont pas de moteur de réservation, seuls 39,2 % utilisent un balisage schema et à peine 7 % implémentent le schéma Hotel/LodgingBusiness. Le plus décisif : seuls 5,7 % des établissements audités ont été détectés dans une quelconque réponse de modèle d'IA.

Ce que font différemment les établissements cités par l'IA

Sur 1 337 établissements, seuls 76 (5,7 %) ont été cités par un modèle quelconque — et ce ne sont pas les sites les plus tape-à-l'œil, mais les plus clairs. La qualité de l'URL est de loin le plus grand facteur de différenciation (d de Cohen = 0,60), suivie des signaux de confiance (0,50) et de la qualité du contenu (0,36). Le schéma en vaut la peine, mais montre le plus petit effet mesuré. Un site bien rédigé de 10 pages bat un site tape-à-l'œil de 50.

Stratégie de contenu : ce que veut l'IA vs. ce qui existe

Le corpus est dominé par les informations de base sur l'établissement (61,1 % des pages), tandis que les catégories sur lesquelles l'IA interroge réellement sont absentes. Zéro pour cent des sites audités avaient une page dédiée aux chambres, à la restauration ou aux équipements. Le plus grand manque de contenu concerne le budget et le rapport qualité-prix — 74,8 % des établissements n'en ont aucun — suivi du positionnement de luxe et des événements. Même un simple site de cinq pages avec un contenu riche en entités surpasse 60 % du corpus.

Le manuel : que faire maintenant

Les actions qui font la différence, dans l'ordre. Aujourd'hui : complétez et tenez à jour vos fiches Booking.com et TripAdvisor et inscrivez-vous auprès de votre DMO nationale et régionale. Cette semaine : affinez un positionnement spécifique et factuel et créez des pages par intention pour le luxe, le bien-être ou les affaires. Ce mois-ci : ajoutez le schéma Hotel/LodgingBusiness et assurez-vous que robots.txt autorise GPTBot, Google-Extended, ClaudeBot et PerplexityBot. En continu : développez une autorité externe par la couverture éditoriale et retestez 10–20 requêtes représentatives chaque trimestre.

Lien avec la publication préliminaire

Les résultats préliminaires de cette étude ont été présentés aux VRM Days Croatia (Zagreb, 22 octobre 2025) et relayés par la presse en novembre 2025. Le chiffre de 88 % rapporté par la presse en novembre 2025 provenait de la publication préliminaire. Il reposait sur l'échantillon d'aperçu non nettoyé d'environ 1 500 sites web, dont environ 12 % disposaient de données structurées liées à l'hébergement. Il s'agissait d'un chiffre d'accroche médiatique, qui ne fait pas partie de l'analyse de ce rapport. Les chiffres de schéma de ce rapport (39,2 % des sites utilisent un balisage schema quelconque ; 7 % utilisent le schéma Hotel ou LodgingBusiness) proviennent de l'échantillon nettoyé de 1 337 sites web et ne sont pas comparables au chiffre de l'aperçu. Ce rapport remplace les chiffres préliminaires.

Couverture et présentations

Couverture presse de cette étude, des résultats préliminaires présentés aux VRM Days Croatia (22 octobre 2025) au rapport complet (23 mars 2026).

• HrTurizam · 2025-11-03 · Résultats préliminaires (nov. 2025)

  AI ne vidi vaš hotel: Nokumovo istraživanje otkriva da 88% smještajnih webova u regiji uopće nije spremno za umjetnu inteligenciju

• Večernji list · 2025-11-09 · Résultats préliminaires (nov. 2025)

  Čak 88% hotela i drugog smještaja nevidljivo umjetnoj inteligenciji

• fvw | TravelTalk · 2026-03-26 · Rapport complet (mars 2026)

  Studie zur KI-Visibilität: Wie Ferienhäuser sichtbar bleiben bei ChatGPT & Co

Archives presse complètes

Méthodologie et divulgation sur l'IA

Cette étude Nokumo Research comporte deux volets : (A) une analyse des réponses d'assistants IA à 450 requêtes d'hôtellerie et (B) un audit technique de 1 337 sites web d'établissements. Les deux volets sont liés : 76 sites audités ont été cités par au moins un modèle. Collecte des données : de mai à août 2025 (audit des sites web et requêtes d'IA ; GPT-5 a été ajouté à la fin de la collecte). Analyse approfondie et rédaction du rapport : après le travail de terrain, jusqu'en février 2026. Première diffusion publique : résultats préliminaires le 22 octobre 2025 ; rapport complet le 23 mars 2026. 450 requêtes (150 requêtes de base dans chacune des 3 langues : anglais, allemand, croate) ont été soumises à 4 modèles d'IA, 2 passages par requête et par modèle : 3 600 réponses (20 370 citations d'URL, 13 859 mentions de marque). Environ 1 500 sites web ont été explorés. Environ 160 ont été exclus comme bruit ou données peu fiables. 1 337 sites web (30 935 pages) ont été analysés. La conception de la recherche, l'analyse et les conclusions sont d'origine humaine et vérifiées de façon indépendante ; les outils d'IA n'ont servi qu'à l'assistance éditoriale et à la recherche de sources. © 2026 Nokumo Services d.o.o. (Infranet Group). Libre de partage avec attribution (CC BY 4.0, avec logo).