[Nov 25] Biais OTA dans les modèles Gemini de Google

Méthodologie

Cette étude repose sur l’analyse propriétaire de Hotelank.ai, basée sur plus de 10 000 requêtes formulées pour refléter des scénarios réels de recherche d’hôtels. En fait, ce sont d'ailleurs les mêmes requêtes que sur notre analyse des modeles GPT-5 de ChatGPT, pour que ce soit comparable et comparable dans le temps.

Afin de couvrir une variété de comportements utilisateurs, nous avons défini un panel cohérent de personas types :

• Couples
• Voyageurs âgés
• Familles avec enfants
• Voyageurs d’affaires en groupe
• Groupes de loisirs
• Voyageurs haut de gamme
• Voyageurs d’affaires en solo
• Voyageurs solo en loisir
  

Chaque persona a été utilisé pour interroger les IA sur des destinations et contextes variés (week-end romantique, séjour famille avec piscine, hôtel boutique près d’un centre de congrès, etc.). Nous avons considéré les hôtels 3, 4 et 5 étoiles (même si le standing n'est pas homogène partout).

Voici la liste des villes :

• New York
• Los Angeles
• Miami
• Paris
• Londres
• Rome
• Barcelone
• Amsterdam
• Berlin
• Dubai
• Bangkok
• Tokyo
• Shanghai
• Hong Kong
• Singapour
• Sydney
• Melbourne
• Le Cap
• Le Caire
• Istanbul
• Athènes
• Mexico City
• Rio de Janeiro
• Buenos Aires
• Toronto

Protocole de comparaison des modèles

Nous avons soumis les mêmes prompts à un ensemble sélectionné de trois variantes de modèles Gemini, incluant :

• Gemini 2.5 Flash
• Gemini 2.5 Flash Lite
• Gemini 2.5 Flash Preview 09-2025

Gemini 2.5 Flash correspond à la version déployée dans l'interface de Gemini. Les autres modèles sont régulièrement utilisés lors de calls APIs par des services tiers, comme les Agents IA de Travel.

Pour chaque réponse générée par l’IA, nous avons extrait et classé :

• L’ensemble des liens hôteliers, répartis en :
  • OTA (Online Travel Agencies) — ex. : Booking.com, Expedia, Hotels.com
  • Sites web d’hôtels en direct
• Modèle (nom)
• Contexte du prompt (persona, ville)

Voici nos résultats.

Pas de grandes différences selon les modèles : Google aime plus les OTAs que ChatGPT

Là où GPT-5 donne presque exclusivement des liens directs (>95%), comme on l'a montré dans notre autre article, ce n'est PAS le cas pour Gemini.

Tous les modèles Gemini donnent pas mal d'OTAs, entre 37 et 47%.

Il faudrait tester avec la version Flash Pro pour voir si un "raisonnement" plus poussé du modèle amènerait un taux bien plus faible d'OTA.

Plus le nombre d'étoiles est haut, moins il y a d'OTAs

Comme ChatGPT, on retrouve un biais important dans les réponses des modèles selon les standings de l'hôtel :

• Recours massif aux OTAs (de 58% à 76%) pour les 3*
  • En comparaison, GPT-5 n'en propose que 12%.
• Le phénomène persiste, dans une moindre mesure (de 35-55%), pour les 4*
• Et disparaît quasiment pour les 5* (moins de 10%)
  • À noter que certains 5* ne sont pas sur les OTAs (ou moins d'OTAs).

En France, en 2024, sur les hôtels classés, les 3* représentaient 48,6% et les 4* 19,33% (source : Insee).

Cela pose donc un enjeu pour une majorité d'hôtels (et cela est a priori vrai aussi pour les 2*).

La typologie (et donc le budget) influence aussi le taux d'OTAs

D'une manière similaire, les hôtels les plus économiques — hostels, budget hotels — affichent les taux les plus élevés de liens OTA, dépassant souvent 65%.

À l’inverse, les hôtels de luxe, les resorts,les boutique hotels et les Hotel & Spa sont nettement moins cités via des OTA.

Cela souligne aussi un enjeu "d'équité algorithmique" : les établissements les moins chers — généralement les plus dépendants de la désintermédiation — sont ceux les plus enfermés dans le monopole des OTAs.

Le Luxe et les pros en groupe ont moins d'OTA

Le loisir affiche les plus hauts taux d'OTA ... mais aussi les solo business, ce qui est différent de ChatGPT.

Il semble donc aussi y avoir un biais sur les segments de clientèle, ce qui peut poser un enjeu stratégique selon les hôtels.

Booking, toujours la référence

Même si Booking.com est probablement l'OTA le plus connu, le constat est écrasant : 80% des liens OTAs sont des liens Booking.

Mais les autres OTAs, notamment Expedia, se défendent mieux que dans ChatGPT. Avec les Apps dans ChatGPT, et les pubs dans Google, quelle sera la suite ?

Conclusions

• Gemini donne de manière consistante des liens OTAs, entre 37-47%
• Plus le standing de l'hôtel est élevé, moins il donne d'OTAs
• Plus le budget est élevé, moins il donne d'OTAs, mais de manière moins claire que ChatGPT

Aller plus loin

Comment expliquer ces biais ?

Voici quelques hypothèses :

• Un biais via Google Hotels, la plateforme de Google, et Google Ads, ainsi que Google Maps. On paie donc on apparait.
  • Si on paie, on a probablement une meilleure visibilité
• Il faudrait tester avec un “raisonnement” plus poussé si Gemini pousse moins d'OTAs, comme avec GPT-5.
• Une présence digitale (et d'image de marque) moins forte sur les standings plus bas