Les avis et notes Google influencent-ils la visibilité des hôtels dans l'IA ? (Nov 2025)

Au cours des derniers mois, nous avons mesuré la fréquence à laquelle les hôtels apparaissent dans les réponses générées par l'IA sur ChatGPT, Gemini et Perplexity. Avec des milliers de citations d'IA désormais associées à de vrais établissements, une question naturelle a émergé :

Les hôtels avec le plus d'avis Google — ou de meilleures notes Google — apparaissent-ils plus souvent dans les réponses de l'IA ?

Dans le monde du SaaS, il a été démontré que le nombre d'avis G2 est corrélé avec davantage de citations par les IAs, même si l'effet est faible. Je voulais voir si un schéma similaire se vérifiait dans l'hôtellerie.

Nous avons donc analysé plus de 2000 hôtels avec des mentions d'IA mesurables dans notre ensemble de données, nettoyé les valeurs aberrantes, et effectué des régressions.

Voici ce que nous avons trouvé.

1. Nombre d'avis : Plus d'avis → Plus de mentions par l'IA (mais modestement)

🟩 Les hôtels avec plus de 2 000 avis apparaissent ~6× plus souvent dans les réponses IA.

Au niveau des buckets, la visibilité augmente clairement avec le volume d'avis.

Mais lorsqu'on examine de plus près la régression — en contrôlant la note et la position dans le classement — l'effet devient beaucoup plus faible.

Résultat de régression (nombre d'avis uniquement)

• R² = 0,05
• Une augmentation de 10 % des avis Google → +2,23 %
• Le nombre d'avis n'explique qu'environ 5 % de la variance

Cela fait écho à la recherche de Kevin Indig

"Les catégories avec 10 % de revues en plus ont 2 % de citations en plus".

Le signal est faible, mais réel.

La plupart des hôtels reçoivent peu de mentions par l'IA car les systèmes d'IA n'en listent que 3-5 !

Dans les destinations à forte visibilité (Paris, Londres, New York), des milliers de requêtes IA sont exécutées chaque mois.

Une petite amélioration de visibilité peut faire passer un hôtel de :

❌ jamais recommandé

à

✅ occasionnellement recommandé

2. Notes : Meilleures notes → Visibilité accrue (plus que le nombre

Nous avons répété l'analyse en regroupant cette fois les hôtels par note moyenne Google plutôt que par nombre d'avis

🟩 Les hôtels notés 4,5★+ reçoivent 4 à 5× plus de mentions par l'IA

On observe également un changement notable au niveau de la frontière 4.0 — en phase avec le reste.

Régression complète (contrôle des avis et du classement)

log(Mentions) = β₀
+ β₁ * Note
+ β₂ * log(Avis)
+ β₃ * log(Classement)

Résultats :

• β₁ (Note) = 0,601 (p < 0,001)→ +1 point de note ≈ +60% de mentions IA → +0,5 point de note ≈+35 % de mentions IA
• β₂ (Avis) = 0,253 (p < 0,001)→ +10 % d'avis ≈ +2,5% de
• β₃ (Position du classement) = –0,142 (p <0,001) → HΓ΄tels mieux classés = plus
• R² ≈ 0,06

Les notes importent un peu plus que le nombre d'avis — mais là encore, modestement.

3. Pourquoi ces effets sont-ils faibles ? (Et pourquoi c'est important)

Comme G2 pour les logiciels, Google Reviews pour les hôtels fournit des données structurées :

• Récence des avis
• Popularité
• Proxy de qualité (note)
• Placement de catégorie
• Vérification inter-web

Mais les modèles d'IA exploitent de nombreux signaux en dehors de cet ensemble de données :

• Autorité de marque
• Mentions dans la presse
• Présence OTA
• Preuve sociale
• Pertinence de l'emplacement
• Importance historique sur le web
• Composition des corpus d'entraînement

Donc même si les avis n'expliquent que 5 à 6 % de la variance de visibilité, cela reste important.

Dans un système où le gagnant rafle la mise, les hôtels qui sont sortent tôt dans les résultats accumulent de la visibilité.

Un avantage de 2 à 5% en mentions à travers des centaines de requêtes, c'est :

• Plus de visibilité
• Taux d'inclusion plus élevés
• Réservations in fine (directes si possible)

La recherche IA ne se comporte pas comme Google Search.

Elle se comporte comme un moteur de recommandation.

Les petits écarts en haut de l'entonnoir comptent.

4. Pourquoi les avis Google pourraient influencer les modèles d'IA

Les modèles d'IA ont besoin d'ancrages de confiance.

Ils recherchent :

• Signaux de consommateurs vérifiés
• Échantillons de grande taille
• Schéma standardisé
• Mise en forme cohérente
• Autorité de domaine élevée

Les avis Google leur donnent :

1. Volume (millions d'avis)
2. Date (récence)
3. Structure (notes + texte + métadonnées)
4. Couverture (à l'échelle mondiale)

Ah et au passage, OpenAI « scrape » (ou travaille avec) Google de toute façon et utilise les identifiants Google Maps (le place_id) donc... autant être bien positionné là-dessus.

Ce n'est pas que les modèles d'IA classent les hôtels.

C'est que les avis fournissent un signal de pertinence dense.

5. Méthodologie

Nous avons analysé :

• 2 142 hôtels avec ≥1 mention mesurable d'IA
• De tous les classements (hôtels de 2 à 5 étoiles)
• Dans différents endroits du monde
• Sur ChatGPT, Gemini et Perplexity
• Fenêtre d'observation de 2 mois
• 30 000+ mentions
• Google Maps data
• Régression avec transformations logarithmiques
• Valeurs aberrantes supprimées (1er–99e percentile)

Les variable de contrôles comprenaient :

• Note Google
• Nombre d'avis
• Position moyenne du classement dans les résultats de l'IA

6. Limitations

Comme dans la recherche G2, nos résultats doivent être interprétés avec prudence :

• Un R² faible signifie que la majeure partie de la variance
• Variables omises: force de la marque, etc.
• Non-linéarités possibles
• Les modèles d'IA se mettent à jour rapidement
• Notre ensemble de données couvre les hôtels ayant au moins une mention (les hôtels avec zéro mention sont exclus) issus de nos propres recherches. Il ne s'agit pas d'une étude exhaustive de « tous » les hôtels du monde :)

Ce sont des associations, et non des preuves de causalité.

7. Ce que les hôtels devraient faire sur la base de cette recherche

A. Renforcez votre présence Google

• Demandez davantage d'avis (récents). Proposez des avantages.
• Répondez. Professionnellement. Ceci est un contenu pour les IA !
• Corriger les problèmes de notation
• Nettoyer les anciennes annonces ou les annonces incorrectes
• Ajouter des photos, des descriptions, du contenu

B. Renforcez votre « base de référence de la visibilité de l'IA »

• Optimisez votre site web en utilisant le contenu de vos avis !
• Propulsez les mentions de votre marque sur le web
• Améliorer les profils OTA (signal indirect)
• Construire l'autorité via les RP et le contenu sur les plateformes référencées par l'IA (Youtube, Reddit, Wikipedia, ...)

C. Suivez votre visibilité IA au fil du temps

Les modèles d'IA changent fréquemment.

Les hôtels qui suivent les changements rapidement acquièrent un avantage, car la visibilité s'accumule.

Nous pouvons vous aider :)

Conclusion

À travers plus de 2 000 hôtels, nous constatons :

• Plus d'avis Google → (modestement) plus de mentions IA
• Notes plus élevées → corrélation (modeste) avec les mentions des IAs
• Le pouvoir prédictif est faible (≈5–6 %), mais stratégiquement important

La visibilité dans la recherche par IA devient en soi un canal de distribution.

De légères améliorations des signaux fondamentaux — avis, notes, autorité — peuvent significativement influencer qu'un hôtel devienne :

(1) invisible → (2) recommandé occasionnellement → (3) fréquemment recommandé

Dans le paysage naissant de la planification de voyages pilotée par l'IA, ces petits avantages se cumulent rapidement.