Come l'IA consiglia gli hotel? Abbiamo testato 450 query su 4 modelli

I modelli IA correlano la visibilità di una struttura con sei attributi misurabili: il markup schema.org (Hotel, LodgingBusiness) offre l'incremento maggiore, pari a 6,2×, seguito dal contenuto in lingua inglese (4,1×), da un booking engine diretto sul dominio della struttura (3,3×), da un punteggio medio recensioni superiore a 4,5 (2,8×), da contenuto FAQ strutturato (2,1×) e dal superamento dei Core Web Vitals (1,9×). Le strutture con tutti e sei gli attributi hanno molte più probabilità di essere consigliate rispetto a quelle che non ne hanno nessuno.

Gli OTA hanno tutti e sei gli attributi di visibilità implementati su scala per ogni struttura che elencano — markup schema, contenuto in inglese, infrastruttura di prenotazione diretta, recensioni aggregate, contenuto FAQ e pagine a caricamento rapido. Le strutture individuali non ne hanno quasi nessuno, quindi i modelli IA considerano di default l'inserzione OTA come la fonte più completa e affidabile, anche quando la stessa struttura possiede un proprio sito web.

La visibilità IA misura la frequenza con cui una struttura viene mostrata quando a un modello IA viene posta una domanda naturale come "dove dovrei soggiornare a Spalato ad agosto?" In uno studio su 450 query condotto su ChatGPT, Google Gemini, Perplexity e Mistral Large, il 94,3% dei 1.337 siti web di strutture ricettive verificati non ha ricevuto alcuna raccomandazione IA — il che significa che solo una struttura su diciotto, circa, in una destinazione viene menzionata.

Sì — il contenuto FAQ strutturato è stato uno dei sei predittori più forti della visibilità IA in questo studio, con un incremento di 2,1× nella probabilità di raccomandazione. I modelli IA favoriscono il contenuto FAQ perché rispecchia il modo in cui i viaggiatori formulano le proprie domande, rendendo più facile per il modello associare direttamente la pagina di una struttura a una query, invece di dedurre la risposta da un testo non strutturato.

Lo studio ha testato quattro modelli — ChatGPT (GPT-4o), Google Gemini, Perplexity e Mistral Large — su Croazia, Slovenia, Austria, Germania e Svizzera. In totale sono state eseguite 450 query di viaggio in linguaggio naturale ed è stato verificato se e quanto spesso 1.337 siti web di strutture ricettive comparissero nelle raccomandazioni dei modelli.

Le strutture che compaiono nelle raccomandazioni IA condividono un profilo comune: markup schema implementato, un booking engine integrato sul proprio dominio, contenuto scritto nella lingua della query, punteggi recensioni visibili nei dati strutturati e tempi di caricamento sotto i due secondi. Nessuno di questi interventi è costoso — la maggior parte è gratuita — quindi il divario tra strutture visibili e invisibili è un divario di alfabetizzazione tecnica, non di budget.