Insights réels de notre recherche sur les recommandations IA voyage
10 études de cas trouvées
Sur plus de 2 000 hôtels et 30 000 mentions IA, cette étude montre comment les avis et notes Google influencent modestement, mais de façon stratégique, la probabilité qu’un hôtel apparaisse dans ChatGPT, Gemini ou Perplexity — et ce que les hôteliers peuvent en faire.
Gemini cite régulièrement les OTAs (37-45%) de manière consistante à travers les différents modèles. Booking est le plus cité (80%), avec Expedia et les autres loin derrière.
Les données 2025 de Hotelrank montrent que les versions mini et nano de GPT-5 amplifient systématiquement la visibilité des OTA, contrairement au comportement de base du modèle GPT-5.
Les modèles d’IA inventent régulièrement des liens directs — voire des domaines entiers. Qui n'ont jamais existé. Une opportunité ?
Analyse des recommandations GPT-4o vs GPT-5 pour les resorts 4* family-friendly en France — avec le déclin de Booking.com, encore.
Analyse des recommandations hôtelières de ChatGPT, Google Gemini, Perplexity et Meta Llama 3.3 — avec gagnants surprenants et absences notables.
De 17% de liens OTA avec GPT-4 à seulement 1% avec GPT-5 — un changement radical dans la recherche voyage par IA.
Analyse approfondie des liens OTAs (Booking.com, hotels.com) versus les liens directs des hôtels dans les résultats de recherche IA d'OpenAI, et impact pour l'hôtellerie.
Analyse des recommandations de ChatGPT, Google Gemini, Perplexity et Meta Llama 3.3 pour les hôtels 4 étoiles à Montmartre.
Analyse des recommandations de ChatGPT, Google Gemini, Perplexity et Meta Llama 3.3 pour les hôtels-boutiques du Marais à Paris.
