Гости уже спрашивают ИИ, а не поиск

Гости уже спрашивают ИИ, а не поиск. 
Почему в ответах всплывают малые отели.

В аналитике большинства отелей есть источник трафика, которого никто не видит. Он не выделен в отчетах, растворяется в ссылочных заходах и не обсуждается на планерках. При этом он уже приводит гостей и уже приносит оплаченные бронирования.

Речь про рекомендации искусственного интеллекта.

Гость все чаще формулирует запрос не как строку в поиске, а как вопрос живому человеку: где остановиться в горах, чтобы было тихо и с нормальной едой, или какой отель в центре подойдет паре на выходные, но без шума под окнами. В ответ он получает не список из десяти ссылок, а короткую рекомендацию с двумя или тремя названиями, после чего идет прямо на сайт понравившегося объекта.

Что показывают цифры

Один из моих проектов — бутик-отель пять звезд в центре Москвы, и это не безликое размещение с завтраком, а объект с внятной концепцией. Скандинавский минимализм в интерьерах, экологичные материалы, отдельная продуманная история вокруг качества сна: от матрасов и света до тишины в номерах.

Гость выбирает такой отель не по цене за ночь, а по совпадению с собственным представлением о том, каким должен быть городской отдых. Ровно поэтому объект и оказался удачным полигоном для работы с поиском через искусственный интеллект.

Несколько месяцев подряд мы системно занимались сайтом. Переработали структуру и навигацию, переписали тексты, собрали очень подробный раздел вопросов и ответов, добавили узкотематические статьи под конкретные запросы гостей.

Логика здесь простая, хотя на первый взгляд неочевидная.

Языковая модель не оценивает красоту сайта и не считает посещаемость, она ищет текст, который может процитировать в ответ на вопрос конкретного человека.

Общие слова про уют и удобное расположение не годятся ни для какого ответа, а вот детали работают: чем именно этот отель отличается от соседнего, что означает концепция идеального сна на практике, какие материалы использованы в отделке, что происходит вокруг отеля пешком за десять минут, кому здесь будет хорошо, а кому нет. Чем подробнее и честнее описан объект и его идея, тем больше поводов у модели рекомендовать его в ответ на живой человеческий запрос.

Никаких специальных технологий для искусственного интеллекта мы при этом не использовали, как и услуг контент-заводов, штампующих тексты сотнями страниц.

И это принципиальный момент.

Механический подход здесь дает обратный эффект: массовый автоматический контент модели распознают и не любят, а главное, он не содержит того, ради чего гость выбирает конкретный отель. Работа заключалась не в объеме символов, а в понимании продукта и аудитории, то есть в обычной маркетинговой работе, просто выполненной внимательно и с учетом того, как теперь устроен путь гостя к бронированию.

Результат на дистанции выглядит так.

Визитов из ChatGPT оказалось в четыре раза больше, чем с платного размещения в известном lifestyle-журнале “Собака” (там был QR-код) с максимально целевой аудиторией. Отказы составили 15,5 процента, то есть трафик пришел на уровне лучших каналов сайта, глубина просмотра превысила две с половиной страницы, а среднее время визита составило три с половиной минуты.

За этими визитами стоят подтвержденные оплаченные бронирования, и пришли они уже из разных источников, из ChatGPT и из Perplexity.

Конверсия визита в оплаченную бронь по последнему периоду составила около 1,35 процента, что для канала, за который отель не платит ничего, выглядит более чем достойно. Иначе говоря, базовая адаптация сайта под поиск через искусственный интеллект уже окупилась и начала приносить прибыль.

В абсолютных величинах цифры пока скромные, но у них другая природа. Платное размещение стоит денег и заканчивается вместе с бюджетом, а работа над сайтом накапливается и продолжает приводить гостей месяцами.

Три вещи, которые стоит проверить

Начните с того, есть ли этот трафик в вашей аналитике. Выделите источники chatgpt.com, perplexity.ai и подобные, посмотрите цифры за последние полгода. У большинства отелей такие визиты уже есть, но они не выделены, а значит их невозможно ни оценить, ни развивать.

Дальше посмотрите, отвечает ли ваш сайт на настоящие вопросы гостя. Возьмите двадцать вопросов, которые чаще всего задают на ресепшене и в переписке, и проверьте, есть ли на каждый развернутый ответ нормальным человеческим языком.

Здесь стоит сразу оговориться: задача выглядит простой только со стороны. Написать сто страниц про уют может кто угодно, а вот понять, что именно ваш гость хочет услышать перед тем, как оставить у вас деньги, и сказать это его языком, может далеко не каждый исполнитель.

В том проекте, о котором я рассказываю, отдельным этапом стала работа с голосом гостя.

С помощью искусственного интеллекта я разобрал весь массив отзывов об отеле, вытащил из них повторяющиеся потребности, ожидания, страхи и возражения, и дальше вся работа с текстами строилась вокруг этой картины, а не вокруг фантазий о том, что важно постояльцу.

Продвижение в среде искусственного интеллекта требует умения работать с самим искусственным интеллектом, но не в режиме генерации текста по кнопке, а в режиме аналитики, где машина обрабатывает данные, а решения принимает человек, понимающий рынок и премиальную аудиторию.

И третье, если у вас портфель объектов: задайте ИИ-ассистенту пять запросов, по которым к вам обычно приезжают гости, и посмотрите, какие объекты всплывают в ответах, а какие нет. Нередко оказывается, что портфель конкурирует сам с собой, а выигрывает тот объект, у которого сайт содержательнее.

Кому не стоит доверять эту работу

Вокруг темы уже выросла индустрия сказочных обещаний. На рынке появились компании, продающие гарантированное попадание в топ рекомендаций искусственного интеллекта, и мне такое письмо приходило совсем недавно: обещали вывести сайт в лидеры за 45 дней или не брать денег вовсе.

Разберем, почему это сказка.

Никаких позиций в ответах генеративных моделей не существует, там нет выдачи, которую можно измерить и зафиксировать. Ответ на один и тот же вопрос меняется в зависимости от формулировки, истории общения, региона и версии модели, а сама модель обновляется без предупреждения.

Гарантировать результат в системе, где нет измеримой позиции и нет доступа к алгоритму, невозможно в принципе, и любой, кто это обещает, либо не понимает, о чем говорит, либо рассчитывает показать заказчику удачный скриншот удачного запроса и выставить счет.

Отдельная примета этой публики: продажа гарантий без единого вопроса о вашем продукте, вашей аудитории и вашей текущей загрузке.

Реальная работа устроена иначе, и она заметно ближе к тому, что вы и так знаете о маркетинге.

Сначала нужно понять продукт и его отличия, разобраться, кто именно к вам едет и почему, услышать голос гостя в отзывах и переписке.

Затем привести сайт в состояние, когда он подробно и конкретно отвечает на вопросы этого гостя, а не транслирует общие слова.

Затем позаботиться о том, чтобы отель существовал во внешней среде: упоминания на авторитетных ресурсах, отзывы, корректные данные о самом объекте. И только после этого имеет смысл смотреть на цифры и понимать, что сработало.

Это системная работа маркетолога, который понимает отельный бизнес и вашего гостя, а не механическая процедура, которую технический подрядчик прогоняет по шаблону сразу для сотни клиентов из разных отраслей.

Разница видна сразу: у одних на выходе получается сайт, который отвечает на живые вопросы и приводит гостей, у других набор страниц, написанных для алгоритма и не нужных ни одному человеку.

Почему в этой истории выигрывают малые

Если собрать все вместе, преимущество независимого отеля здесь не случайное и не временное.

Начнем с главного. Искусственный интеллект отвечает на запрос о сценарии, а не о категории. Гость спрашивает не про отель в центре Москвы, а про место, где можно выспаться и не слышать город, восстановиться после тяжелого месяца, провести выходные вдвоем без чужих компаний за стеной. На такой вопрос отвечает объект с концепцией и характером, потому что у него есть чем ответить. Отель, который умеет описать себя только через количество номеров и удобное расположение, в этот разговор просто не попадает.

Дальше вопрос знания продукта. У независимого объекта тексты пишет человек, который живет внутри бизнеса и знает, чем этот отель отличается от соседнего. В сети между продуктом и текстом стоят несколько согласующих, ни один из которых не разговаривал с гостем на ресепшене.

И скорость. Малый отель переписывает сайт за месяц, крупная структура согласовывает изменения кварталами, а среда меняется быстрее, чем проходит согласование.

Что делать управляющей компании

Все перечисленное не приговор, а описание точки, из которой стоит начинать.

Первое: перестаньте описывать объекты портфеля одинаково. Единый шаблон удобен для управления и разрушителен для видимости, потому что стирает ровно те отличия, которые ищет и цитирует искусственный интеллект. У каждого объекта должен быть собственный содержательный слой поверх общего стандарта.

Второе: дайте объектам право говорить своим голосом. Управляющие и линейный персонал знают реальные вопросы гостей, а маркетинг в центре о них узнает последним. Соберите эти вопросы и постройте контент вокруг них, а не вокруг бренд-формулировок.

Третье: пересмотрите скорость правок. Если изменение текста на сайте занимает три месяца, вы проиграете в канале, который обновляется каждые несколько недель.

И четвертое: заведите разбивку источников в аналитике и смотрите на нее ежемесячно. Канал, который не измеряется, не существует для бюджета, а он уже приводит гостей и приносит оплаченные брони, и этот поток будет расти.

Отдельная стратегия под искусственный интеллект, если говорить честно, не требуется. Требуется насыщенный, плотно упакованный сайт, который внятно и подробно рассказывает о вашем отеле и отвечает на вопросы гостей с разными потребностями.