Hvordan store sprogmodeller vælger, hvilke hoteller de foreslår til rejsende.
En LLM-anbefaling opstår, når en stor sprogmodel — som ChatGPT, Claude eller Gemini — foreslår et specifikt hotel som svar på en rejsendes forespørgsel. Disse anbefalinger genereres ved at syntetisere information fra modellens træningsdata og i mange tilfælde realtids-websøgeresultater. I modsætning til traditionelle søgeresultater præsenteres LLM-anbefalinger som kuraterede, samtalebaserede forslag med forklaringer på, hvorfor hver ejendom anbefales.
LLM-anbefalinger repræsenterer et fundamentalt skift i, hvordan rejsende opdager hoteller. Når en AI-assistent anbefaler din ejendom, bærer det en implicit anbefaling, som rejsende stoler dybt på. Hoteller, der konsekvent optræder i LLM-anbefalinger, drager fordel af leads af højere kvalitet, da disse rejsende allerede har modtaget en personlig begrundelse for, hvorfor din ejendom passer til deres behov.
Overvåg dit hotels fremtræden i LLM-svar ved regelmæssigt at teste relevante rejseforespørgsler på tværs af ChatGPT, Claude, Gemini og Perplexity. Spor ikke kun, om du optræder, men hvor præcist og positivt dit hotel beskrives. Opally automatiserer denne proces på tværs af tusindvis af forespørgselsvariationer.
LLM-anbefalinger bærer implicit tillid og driver bookingintention af høj kvalitet.
AI-modeller syntetiserer data fra flere kilder for at danne anbefalinger.
Kvaliteten og konsistensen af din online tilstedeværelse påvirker direkte LLM-omtaler.
Hver AI-platform vægter forskellige datakilder, hvilket kræver en multiplatformstrategi.
Overvågning af LLM-anbefalinger på tværs af platforme afslører optimeringsmuligheder.
