20.3% 飯店獲 AI 推薦率為零,「穩定推薦」者僅 17.2%
Key facts
- 20.3% 飯店獲 AI 推薦率為零,「穩定推薦」者僅 17.2%
- Terrace Roots 針對日本 8 大主要城市的 64 間飯店進行 AI 推薦狀況調查。結果顯示 20.3% 的飯店完全未被 AI 推薦,強調了飯店若要擺脫對 OTA 的依賴,進行「AI 優化」已刻不容緩。
- Source: PR Times
- Date: 2026年6月2日
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Terrace Roots 針對日本 8 大主要城市的 64 間飯店進行 AI 推薦狀況調查。結果顯示 20.3% 的飯店完全未被 AI 推薦,強調了飯店若要擺脫對 OTA 的依賴,進行「AI 優化」已刻不容緩。
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- 20.3% 飯店獲 AI 推薦率為零,「穩定推薦」者僅 17.2% (2026年6月2日), PR Times
- Source
- PR Times
- Date
- 2026年6月2日
Terrace Roots 針對日本 8 大主要城市的 64 間飯店進行 AI 推薦狀況調查。結果顯示 20.3% 的飯店完全未被 AI 推薦,強調了飯店若要擺脫對 OTA 的依賴,進行「AI 優化」已刻不容緩。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年6月2日 19:30
- 🔍 收集: 2026年6月2日 10:50
- 🤖 AI分析完成: 2026年6月2日 10:52(收集後1分鐘)
## 即便是老牌豪華飯店也看不見:AI 時代的住宿搜尋結構與「脫離 OTA 依賴」的轉折點
專注於旅遊業 GEO(生成式引擎優化:Generative Engine Optimization)諮詢的 Terrace Roots 公司,於 2026 年 5 月針對東京、橫濱、名古屋、大阪、京都、札幌、仙台、福岡等日本 8 大主要城市的 64 間指標性飯店(含豪華飯店、設計飯店、高端商務飯店),進行了關於生成式 AI(ChatGPT、Perplexity、Google AI Mode)推薦曝光度的獨家調查。
透過在各城市測試 6 種不同查詢條件,總計執行 1,152 次判斷的結果顯示:在三種 AI 服務中皆從未被推薦過的「AI 推薦為零飯店」佔總數的 20.3%(13 間);推薦率達 40% 以上、能穩定被提及的飯店僅佔 17.2%。換言之,82.8% 的指標性飯店實質上處於 AI 推薦圈之外。
### 背景:住宿決策起點從「搜尋」轉向「AI 諮詢」
2025 年至 2026 年間,旅遊業對生成式 AI 的應用迅速加速。美國調查公司 Phocuswright 指出,過去 12 個月內,有 56% 的旅客在旅遊規劃、預訂或當地體驗中使用了生成式 AI。而在日本國內,據「宿研」於 2026 年 2 月發表的調查顯示,在生成式 AI 使用者中,有 38.6% 的人表示「若未使用 AI,我原本會選擇定番且知名的住宿」。這顯示 AI 正將旅客的選擇範圍推向「定番」之外,未能被 AI 推薦的飯店正逐漸喪失集客競爭力。
### 調查的四大結構性發現
1. **20.3% 的飯店 AI 推薦為零**:穩定推薦的比例僅為 17.2%,64 間飯店中有 53 間呈現事實上的埋沒狀態。
2. **與品牌知名度脫節**:部分老牌豪華飯店的推薦率僅 11.1%,證明傳統品牌力與 AI 推薦率並非正相關。
3. **平台間的差距**:Google AI Mode 的「推薦為零」比例最高,達到 46.9%,顯示 SEO 排行優勢並不直接等同於 AI 推薦優勢。
4. **地方城市的嚴重性**:在部分地方城市,推薦為零的比例高達 62.5%,顯示不同地區的飯店在 AI 搜尋中的「易被發現程度」存在巨大鴻溝。
### 經營影響:擺脫 OTA 依賴之道
這項調查結果不僅僅是行銷層面的問題。面對飯店業普遍依賴的 OTA(線上旅遊公司)高額佣金(通常為 15-30%),獲得 AI 推薦將直接連動到盈利結構的優化,是擺脫對第三方預訂平台依賴的關鍵路徑。
專注於旅遊業 GEO(生成式引擎優化:Generative Engine Optimization)諮詢的 Terrace Roots 公司,於 2026 年 5 月針對東京、橫濱、名古屋、大阪、京都、札幌、仙台、福岡等日本 8 大主要城市的 64 間指標性飯店(含豪華飯店、設計飯店、高端商務飯店),進行了關於生成式 AI(ChatGPT、Perplexity、Google AI Mode)推薦曝光度的獨家調查。
透過在各城市測試 6 種不同查詢條件,總計執行 1,152 次判斷的結果顯示:在三種 AI 服務中皆從未被推薦過的「AI 推薦為零飯店」佔總數的 20.3%(13 間);推薦率達 40% 以上、能穩定被提及的飯店僅佔 17.2%。換言之,82.8% 的指標性飯店實質上處於 AI 推薦圈之外。
### 背景:住宿決策起點從「搜尋」轉向「AI 諮詢」
2025 年至 2026 年間,旅遊業對生成式 AI 的應用迅速加速。美國調查公司 Phocuswright 指出,過去 12 個月內,有 56% 的旅客在旅遊規劃、預訂或當地體驗中使用了生成式 AI。而在日本國內,據「宿研」於 2026 年 2 月發表的調查顯示,在生成式 AI 使用者中,有 38.6% 的人表示「若未使用 AI,我原本會選擇定番且知名的住宿」。這顯示 AI 正將旅客的選擇範圍推向「定番」之外,未能被 AI 推薦的飯店正逐漸喪失集客競爭力。
### 調查的四大結構性發現
1. **20.3% 的飯店 AI 推薦為零**:穩定推薦的比例僅為 17.2%,64 間飯店中有 53 間呈現事實上的埋沒狀態。
2. **與品牌知名度脫節**:部分老牌豪華飯店的推薦率僅 11.1%,證明傳統品牌力與 AI 推薦率並非正相關。
3. **平台間的差距**:Google AI Mode 的「推薦為零」比例最高,達到 46.9%,顯示 SEO 排行優勢並不直接等同於 AI 推薦優勢。
4. **地方城市的嚴重性**:在部分地方城市,推薦為零的比例高達 62.5%,顯示不同地區的飯店在 AI 搜尋中的「易被發現程度」存在巨大鴻溝。
### 經營影響:擺脫 OTA 依賴之道
這項調查結果不僅僅是行銷層面的問題。面對飯店業普遍依賴的 OTA(線上旅遊公司)高額佣金(通常為 15-30%),獲得 AI 推薦將直接連動到盈利結構的優化,是擺脫對第三方預訂平台依賴的關鍵路徑。
常見問題
AI推薦ゼロホテルとはどのような状態か
ChatGPT、Perplexity、Google AI Modeの3つの生成AIサービス全てにおいて、一度も名前が推薦されなかった宿泊施設を指します。本調査では全体の20.3%にあたる13施設が該当しました。
調査対象となった都市はどこか
東京、横浜、名古屋、大阪、京都、札幌、仙台、福岡の日本国内主要8都市です。
プラットフォーム別に見た推薦ゼロ施設の傾向は
Google AI Modeでの推薦ゼロ比率が46.9%で最も高く、ChatGPT(40.6%)、Perplexity(35.9%)を上回る結果となりました。
AIに推薦されることとブランド力には相関があるか
本調査では、著名な老舗ラグジュアリーホテルであってもAIの推薦率が極めて低いケースが確認されており、従来のブランド知名度とAIによる推薦のされやすさは必ずしも一致しないことが示されました。
AIへの推薦対策がなぜ経営上の重要課題なのか
生成AIが宿泊検討の起点となる中、AIに推薦されないことは集客導線の喪失を意味します。OTAへの依存度を下げ、自社集客による高利益構造化を実現する上で、AI検索への対応(GEO)が不可欠となっています。