Wie große Sprachmodelle entscheiden, welche Hotels sie Reisenden vorschlagen.
Eine LLM-Empfehlung entsteht, wenn ein großes Sprachmodell — wie ChatGPT, Claude oder Gemini — ein bestimmtes Hotel als Antwort auf die Anfrage eines Reisenden vorschlägt. Diese Empfehlungen werden durch die Synthese von Informationen aus den Trainingsdaten des Modells und in vielen Fällen aus Echtzeit-Websuchergebnissen generiert. Im Gegensatz zu traditionellen Suchergebnissen werden LLM-Empfehlungen als kuratierte, konversationelle Vorschläge mit Erklärungen präsentiert, warum jede Unterkunft empfohlen wird.
LLM-Empfehlungen stellen einen grundlegenden Wandel dar, wie Reisende Hotels entdecken. Wenn ein KI-Assistent Ihre Unterkunft empfiehlt, trägt dies eine implizite Befürwortung, der Reisende zutiefst vertrauen. Hotels, die konsequent in LLM-Empfehlungen erscheinen, profitieren von qualitativ hochwertigeren Leads, da diese Reisenden bereits eine personalisierte Begründung erhalten haben, warum Ihre Unterkunft zu ihren Bedürfnissen passt.
Überwachen Sie das Erscheinen Ihres Hotels in LLM-Antworten, indem Sie regelmäßig relevante Reiseanfragen bei ChatGPT, Claude, Gemini und Perplexity testen. Verfolgen Sie nicht nur, ob Sie erscheinen, sondern auch wie genau und positiv Ihr Hotel beschrieben wird. Opally automatisiert diesen Prozess über Tausende von Anfragevariationen.
LLM-Empfehlungen tragen implizites Vertrauen und erzeugen hochwertige Buchungsabsicht.
KI-Modelle synthetisieren Daten aus mehreren Quellen für Empfehlungen.
Qualität und Konsistenz Ihrer Online-Präsenz beeinflussen LLM-Erwähnungen direkt.
Jede KI-Plattform gewichtet unterschiedliche Datenquellen, was eine Multi-Plattform-Strategie erfordert.
Die Überwachung von LLM-Empfehlungen plattformübergreifend zeigt Optimierungsmöglichkeiten auf.
