20.3% 飯店獲 AI 推薦率為零，「穩定推薦」者僅 17.2%

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。