AI 正成为中国旅游市场中新的决策层

中国的旅游市场，正在步入一个由人工智能驱动的新阶段。变化不仅体现在旅客开始用聊天机器人询问酒店推荐，更深刻的是，AI在旅行过程中的位置正在向更前端转移：从一个旅客已经知道自己想要什么之后才使用的工具，转变为一个帮助决定去哪里、如何规划、比较哪些选项、以及预订什么的决策助手。

对中国旅客，尤其是出境游的旅客来说，这一点意义重大，因为旅行规划已经变得越来越复杂。一趟旅行可能涉及签证要求、航班、酒店、当地交通、餐厅预订、购物、移动支付、翻译、景点预约，还有来自多个平台的内容信息。过去，旅客需要在OTA、小红书、抖音、微信、地图应用、点评平台、航空公司网站、酒店官网以及各类目的地内容之间来回切换。而AI正开始将这种碎片化的旅程，压缩成一种更具对话性的体验。

不过，AI还没有完全取代预订平台。目前的格局更加微妙：旅客借助AI来探索、规划、筛选候选方案、降低不确定性，但很多人到了实际付款之前，仍然会回到老牌的OTA平台上，去核实价格、空房情况、用户评价、取消政策以及预订条件。换句话说，AI正在成为旅游灵感和行程规划的新入口，而OTA依然是值得信赖的交易与服务层。

从搜索框到对话

传统的旅行搜索模式依赖于结构化筛选条件：目的地、日期、价格、酒店星级、距离市中心的距离，或者航班时间。当旅客已经清楚自己想要什么时，这种方式是有效的。但很多真实的旅行问题并不是结构化的。

一位中国旅客可能会问：“我想带父母出去放松五天，不要太累，可以去哪里？”“东京哪个酒店区域对老年旅客比较方便？”“你能为两个大人和一个孩子规划一个新加坡行程吗？要好吃的多、走路不太多、预算在一万五千元以内。”“如果我想来一场治愈之旅，人少一点，还能拍出好看的照片，应该去哪里？”

这些不是关键词搜索，而是充满意图的问题。AI之所以有用，是因为它可以在一次对话中理解约束条件、情绪、偏好以及各种取舍。它能够将一个模糊的旅行愿望转化为一个可用的计划：目的地选项、酒店区域、每日路线、交通建议、景点顺序、美食推荐以及预估预算。

这对于中国出境游尤其有价值。国际旅行比国内旅行带来更多不便：语言障碍、不熟悉的交通系统、不同的预订规则，以及对当地习俗的不确定性。AI帮助旅客在做决定之前建立起信心。

AI 旅行规划：从好奇变为习惯

在中国，使用AI规划旅行已经不再仅仅是一种技术趋势，它正在成为消费者行为的一部分。

根据最近一项关于AI与旅游的研究，超过70%的受访用户已经养成了一定程度上使用AI旅行工具的习惯，其中27%的人表示经常使用，45%的人表示偶尔使用。只有28%的人表示从未使用过。

关于AI旅行的讨论也在加速。从2024年下半年开始，社交媒体上关于“AI+旅游”的关注度稳步上升，在2025年的假期期间出现了明显的峰值。同一研究还显示，2025年社交媒体上AI旅游相关讨论的数量同比增长了243%。这应该被理解为一个市场关注和消费者讨论的信号，而不是直接的预订或收入指标。

同一项研究还表明，AI在出行前尤其活跃。出发前使用AI旅行工具的比例占到了57%，而旅途中使用的比例为43%。这证实了AI当前最大的作用并不是取代旅行体验本身，而是帮助旅客在出行前和旅途中做出更好的决策。

出行前的使用场景也颇具启发性。在出发前的AI旅行讨论中，“获取灵感”是最大的类别，其次是智能推荐、行程规划、价格监控和信息辅助。这说明AI的价值甚至在正式制定行程之前就已经开始了：它帮助旅客发现去哪里、比较不同选项，然后将这些偏好转化为一个更结构化的计划。

这就是为什么AI在旅行中的角色应当被理解为一个决策层。它位于灵感与交易之间。它帮助旅客从“我可能想去某个地方”过渡到“这些是符合我需求的目的地、路线、酒店和体验”。

中国 OTA 逐渐将 AI 转化为旅行操作系统层

中国的主流旅行平台并没有把 AI 当作一个花哨的新功能，而是将其嵌入到用户的整个旅行流程之中。

携程的AI产品“问道”就体现了这一转变。根据携程发布的2025年旅行决策数据，AI规划的使用量以及AI问答产品的深度使用都出现了强劲增长。重要的不仅仅是增长率，更是问题的性质。旅客们正在用AI进行复杂的、多条件的规划，这些规划涉及儿童、年迈的父母、宠物、情感需求、季节性偏好以及预算限制。

同程旅行的DeepTrip则展示了另一个方向：AI作为内容与交易之间的桥梁。DeepTrip 2.0支持智能行程规划、模糊航班搜索、多语言交互以及与旅行服务的整合。这表明AI旅行产品正在从“给我生成一个行程”进化成能够帮助用户比较、调整、并更接近预订环节的工具。

马蜂窝的AI旅行助手也展示了AI如何重塑旅行中内容密集的一面。该平台报告称，其AI助手从2025年10月上线到当年年底，生成了超过131.5万篇深度旅行指南，覆盖55个国家和416多个城市。此外，该平台还提到了通过AI实现的餐厅预订、酒店比价节省以及跨境翻译的使用。这些都指向了AI在旅行全生命周期中更广泛的作用：行前规划、行中协助，以及抵达后的目的地互动。

去哪儿、飞猪、美团以及各大内容平台也都在朝着同一个方向努力。更广泛的平台竞争，已经不仅仅是拥有一个AI聊天机器人，而是看谁能将AI与可信内容、实时库存、定价、用户画像、地图、客服以及支付系统真正连接起来。

这种连接至关重要。在旅行领域，光有一个好的答案是不够的。这个答案必须是可预订的、最新的、并且是可服务的。

AI首先改变的是行程规划

AI在短期内最显著的影响体现在行程规划上。这正是用户痛点最高的地方，也是AI能够立即创造价值的领域。

中国旅客已经不再满足于那些泛泛的“曼谷三日游”或“日本五日游”模板。他们想要的行程，能够反映出自己和谁一起出行、精力状况如何、想要什么样的体验、以及希望避开什么。AI让这一切变得更容易，因为它允许旅客用自然语言来描述自己的旅行需求。

举个例子：带孩子的家庭旅客可以要求一个适合儿童、步行距离短、餐厅靠近酒店的行程；银发旅客可以要求节奏慢一点、换乘少一点、酒店靠近交通枢纽；年轻旅客可以要求推荐小众咖啡馆、夜市、适合拍照的街道，以及“不那么商业化”的街区；商务旅客则可以询问如何在会议间隙安排半天的休闲路线。

这样一来，旅行规划就从“查找信息”变成了“构建决策”。AI所做的不仅仅是检索内容，而是在把各种选择组织成一条连贯的旅程。

这对目的地来说有着重要的启示。过去，目的地营销往往侧重于提升知名度：美丽的视觉画面、核心景点、季节性活动、网红内容，以及宽泛的品牌宣传。而在AI时代，目的地还需要做到机器可读、行程就绪。AI工具需要准确、结构化的信息，包括开放时间、交通接驳、票务规则、是否适合家庭、无障碍设施、餐饮选择、当地体验，以及附近酒店的情况。

一个在视觉上很有吸引力、但线上信息结构混乱的目的地，可能会在AI生成的行程中失去可见性。而一个拥有清晰、更新及时、多语言、结构化内容的目的地，当旅客询问特定类型的旅行时，则会更频繁地出现。

AI 旅行工具正裂变为五类

中国的AI旅行规划市场已经呈现出不同类型工具的分化趋势。

第一类是通用大模型，比如DeepSeek、豆包、Kimi、ChatGPT、Gemini等基于模型的助手。它们越来越多地被用于获取旅行灵感、草拟行程、翻译以及比较目的地。

第二类是OTA集成的AI助手。这些工具嵌入在交易平台内部，能够将行程规划与航班、酒店、门票、套餐等实时库存连接起来。这类工具的优势在于，它可以更顺畅地从提供建议过渡到实际预订。

第三类是内容平台上的AI。这类工具利用用户生成内容和社交媒体内容，生成具有初始热度或参考价值的旅行灵感、路线以及基于生活方式的推荐。这在中国尤其值得关注，因为旅行灵感很大程度上来自小红书、抖音以及各类创作者的分享。

第四类是第三方独立行程应用。它们专注于行程构建、路线排序、地图展示、链接解析以及多人协作规划。

第五类是目的地或景区级别的AI助手，通常由当地旅游局、景区或平台合作伙伴开发。这类工具能够提供更本地化的信息，比如景区内的游览路线、票务信息、实时人流、交通接驳以及当地文化推荐。

这种多元分散的局面对营销人员来说非常重要。AI旅行搜索不会只集中在一个地方，而是会出现在各类大模型、OTA、内容平台、独立应用以及目的地级界面之中。

目的地层面的AI：从信息服务迈向行程执行

AI在目的地层面的应用也越来越明显。景区和当地旅游部门正开始借助AI助手，帮助游客规划路线、了解当地文化、预订门票，并在景区内实现导览。

例如，黄山推出了AI旅行助手，贵州有“黄小西”AI旅行助手，马蜂窝也与西江千户苗寨合作推出了“AI游西江”。这些例子表明，AI不仅能提供通用的旅行灵感，还能延伸到现场路线规划、本地推荐、票务支持以及目的地服务的整合。

对目的地营销人员而言，这是一个重要信号。未来，一个目的地能否被游客看到，不仅取决于广告投放或社交媒体内容，还取决于它的信息是否能够在行程规划阶段和旅行途中，被AI系统准确理解、有效整理并灵活调用。

酒店搜索：迈向场景导向的新范式

酒店搜索的方式也正在被重塑。在传统的模式下，旅客通过价格、星级、位置和评价来筛选结果。而在AI模式下，酒店发现变得与具体场景紧密相关。

旅客可能不会再问“给我看看首尔的五星级酒店”，而是会问：“我和妈妈一起去首尔，希望地铁出行方便，喜欢安静的街区，还打算逛逛博物馆和咖啡馆，应该住在哪里？”这就改变了推荐的基本逻辑——酒店不再仅仅作为一个独立的住宿场所被评估，而是作为整个行程中的一环来被考量。

对酒店来说，这是一个重大的转变。未来的曝光度，不仅取决于OTA排名、价格竞争力和用户评分，还要看AI系统能否理解酒店与特定旅客场景之间的契合度。

酒店需要提供结构化的、具体的信息：到地铁站的距离、机场接送选项、中文服务、家庭房、连通房、早餐风格、无障碍设施、周边餐厅、洗衣设施、支付方式，以及对老年旅客或儿童的友好程度。对于AI而言，泛泛的品牌描述远不如具体的、场景化的数据有用。

这也将改变酒店的营销内容。酒店可能不再仅仅宣传“市中心豪华酒店”，而是需要准备能够回答AI时代实际问题的内容，例如：“适合首次到访大阪的中国家庭入住的最佳酒店”、“曼谷购物且方便去机场的住宿推荐”，或者“主要景点附近有中文服务人员的酒店”。

AI尚未成为最终的预订主导者

尽管AI被快速采用，但信任仍然是关键。旅客可能会用AI来做规划，但在支付之前，他们仍然想要核实一下。

这完全可以理解。旅行预订涉及真金白银、取消政策、动态价格、库存变化以及服务预期。如果AI推荐了一家已经满房的酒店、一班已经涨价的航班，或者一个已经关闭的景点，最终承担损失的是旅客本人。这就是为什么OTA依然重要：它们提供实时库存、经过验证的评价、预订政策、客户支持、支付基础设施以及售后服务。

从实际角度看，AI应被视为一个决策辅助层，而非交易平台的完全替代品。它帮助用户缩小选择范围、建立信心。而OTA、酒店官网、航空公司网站或官方景点平台，仍然承担着核实信息和完成交易的角色。

对品牌而言，这意味着归因将变得更加困难。旅客可能通过AI发现一家酒店，在OTA上比较价格，去小红书上看评价，最后在酒店的直订渠道完成预订。AI的影响力是真实存在的，但在“最后一次点击”的分析模型中却可能完全看不到。

酒店内部也在使用AI，不仅限于客服

AI对中国旅游业的影响并不仅限于旅客层面。酒店和旅游公司也正在利用AI来改善服务、营销、定价、运营和管理。

最近一项关于酒店数字化的研究显示，中国酒店从业者对AI持高度积极且务实的态度。超过80%的受访酒店行业人士对AI等新兴技术表示积极或乐观，但行业的关注点已从“拥有AI”转向“AI能解决什么业务问题”。

酒店行业的AI应用已经在三个领域显现。

第一个领域是客户服务。AI管家、智能问答、语音助手、翻译、服务请求处理以及智能客房交互，可以提升响应速度并减少重复性工作。

第二个领域是营销与个性化。AI正被用于撰写活动文案、制作短视频内容、提供个性化推荐、监控用户评价、分析客户行为以及进行私域运营。

第三个领域是运营与决策。AI可以支持需求预测、动态定价、收益管理、门店运营、内部问答、SOP（标准作业程序）优化、财务报告以及重复任务的自动化。

然而，酒店行业对AI的采用并非自然而然就能实现。行业从业者指出，AI的应用很大程度上依赖于两个基础：数据和知识。在替代重复性工作方面，AI已经展现出实际价值，但在复杂的决策支持方面，仍然需要更强大的数据治理、针对特定场景的模型训练，以及与商业智能系统的安全集成。这意味着，只有当酒店能够将AI与干净的数据、运营流程以及明确定义的业务问题连接起来时，AI才能创造出最大的价值。

这也正是酒店行业采用AI具有战略重要性的原因所在。AI不仅仅是面向客人的前端服务工具，它正在成为酒店集团操作系统的一部分。

为什么在线预订仍然重要

酒店数字化报告中的一个重要信号是：到2026年，在线预订量已重新成为受访酒店最重要的数字化目标，仅以微弱优势领先于数字化宾客体验。这表明行业正变得更加商业务实。经过几年的数字化转型，酒店不仅关注技术是否改善了体验，更关注它能否转化需求、提升直订量、增强会员参与度并支撑收入。

这对AI旅游营销来说意义重大。AI可能会影响旅客的发现环节，但旅游品牌仍然需要清晰的转化路径。一家酒店或许能进入AI生成的候选名单，但如果预订流程不清晰、价格不一致或库存不可用，这个机会就会溜走。

AI并没有削弱强大分销能力的必要性，而是提高了对它的要求。

用户群体比"年轻科技用户"更广泛

有一种误解，认为用AI规划旅行主要是Z世代的行为。但数据显示，实际情况要更广泛。

年轻用户确实更愿意尝试AI，尤其是在寻找灵感、小众体验和社交内容方面。不过，AI同样吸引年长旅客和高价值旅客，因为它能减轻规划负担。一些调查显示，41至55岁年龄段的旅客中，经常使用AI旅行工具的比例也不低。这其实很好理解：对于家庭旅客、银发旅客和频繁出行的人来说，AI的用处不在于它时髦，而在于它能节省时间、搞定复杂的事情。

这一点对出境游尤其重要。许多高价值的中国出境旅客，并不一定在找最便宜的选择。他们更看重安心、舒适、效率和与自身的关联性。AI能帮他们在预订之前，搞清楚什么样的选择是适合自己的。

对旅游品牌来说，此次机会不只是做一个看起来很年轻的AI营销活动，而是要针对不同类型的旅客，设计AI能读懂的内容：比如家庭旅客、老年旅客、高端旅客、自由行旅客、商务加休闲的旅客，还有那些可能第一次出境、需要更多指引的低线城市旅客。

AI正在改变旅游营销的规则

AI的崛起带来了一种新的可见性挑战。在搜索营销时代，品牌们争夺的是排名、关键词、用户评价和广告位。而在AI驱动的发现模式中，品牌们还要竞争一个东西：能否被纳入AI生成的推荐结果。

这就引出了“生成式引擎优化”，也就是GEO。旅游品牌需要理解AI系统是如何筛选、总结和排序各种选项的。目标不再仅仅是在搜索结果页上排得靠前，而是当旅客描述一个具体需求时，能够被AI准确理解并加以推荐。

对目的地来说，这意味着要发布结构化的、及时更新的、多语言的内容，并且清楚地说明这个目的地适合什么样的人。对酒店来说，这意味着要让自己的实际卖点在各处保持一致且清晰可见—包括官网、OTA、地图、社交平台以及评价生态。对景点来说，这意味着要确保AI能够获取关于门票、开放时间、人流规律、无障碍设施、语言服务以及周边交通的准确信息。

真实感同样重要。中国旅客对过度美化或看起来虚假的内容非常敏感。AI生成的图片或视频，如果没有明确标注，很容易引发不信任感。品牌应当用AI来提升个性化和效率，但不应模糊真实体验与合成内容之间的界限。透明度，本身就可以成为一种信任优势。

旅游营销人员的下一步行动

对于旅游营销人员来说，AI的崛起正在改变目的地、酒店和体验营销的实际工作方式。目标不再仅仅是让品牌在搜索引擎上排名靠前，或者在社交平台上表现亮眼。品牌还需要变得易于被AI系统理解、信任、总结和推荐。

1. 审视AI当前如何描述你的品牌

首先，向主流AI工具提问，问一些中国旅客可能会问的问题：“带年迈父母去东京，应该住在哪里？”“带小孩的新加坡三日游，有什么好的行程？”“哪些酒店购物和坐地铁都方便？”“第一次去，有哪些人少又值得去的景点？”

然后检查你的目的地、酒店、景点或产品是否出现在答案中。更重要的是，检查描述是否准确。如果AI给出的信息过时、定位模糊，或者完全遗漏了你的品牌，那就是一个可见性问题。

2. 围绕旅客场景构建内容，而不仅仅是关键词

AI旅行规划是由自然语言意图驱动的。营销人员应该针对具体的旅行情境来创建内容：家庭旅行、老年旅客、首次到访者、高端购物之旅、美食主题行程、人少清静的旅行、短途中转、商务休闲混合出行，以及多城市旅程。

与其只发布“首尔必去景点”或“曼谷最佳酒店”，品牌更应该创作回答场景化问题的内容，例如“曼谷适合中国家庭的酒店住哪里”、“首次到访首尔的中国游客最适合住在哪个区域”，或者“带儿童轻松出行的新加坡三日行程”。

3. 使产品信息结构化且机器可读

AI需要清晰的事实依据。酒店应发布关于房型、家庭房、连通房、早餐、中文服务、机场接送、支付方式、附近地铁站、无障碍设施、购物便利度、取消政策，以及到主要景点距离的详细信息。

目的地和景点应在官网、OTA、地图、社交平台和媒体资料包中，持续更新开放时间、票务规则、交通连接、人流规律、推荐路线、无障碍设施、语言支持以及季节性体验等信息。

4. 强化验证与预订路径

AI可能影响旅客的发现环节，但旅客在支付前仍然需要可信的验证。营销人员应确保由AI激发出的兴趣能够顺畅地转化为预订或咨询。

这意味着要保持价格一致、房态清晰、OTA信息更新及时、落地页适配移动端、提供中文预订支持、取消政策透明，以及客服响应到位。赢得AI推荐的价值，只有在旅客能够轻松核实并完成预订时才能真正体现。

5. 将UGC和评价生态视为AI的输入

AI系统越来越受到公开内容、社交平台、用户评价、地图以及用户生成旅行指南的影响。营销人员不应将UGC与AI可见性割裂开来。

应鼓励真实的旅客评价、创作者内容、小红书/抖音风格的经验分享帖、行程中提及品牌的内容，以及详细的住客反馈。内容越具体、越真实，对AI生成旅行推荐就越有用。

6. 创建AI就绪的中文内容层

对于出境游目的地和国际酒店而言，中文内容不应只是英文资料的简单翻译，而应反映中国旅客真正关心的事项：移动支付、饮食偏好、购物、交通便利性、家庭出游、安全性、中文服务、适合拍照打卡的机会，以及性价比对比。

这些内容应分布在品牌官网、OTA、微信、小红书、抖音、地图应用、合作媒体以及销售资料中，以便AI系统能够从多个来源找到一致的信号。

7. 在创意制作中谨慎使用AI

AI可以帮助生成活动创意、内容变体、行程草稿、客服脚本以及个性化推荐。但旅游是一个体验型行业，真实性至关重要。营销人员应明确区分真实视觉素材和AI生成的视觉素材，尤其是在展示酒店、景点、美食、客房或目的地体验时。

AI应当用来提升个性化和效率，而不是取代信任。

8. 衡量超越“最后一次点击”的预订影响力

AI可能在最终预订发生之前很久就已经塑造了旅客的候选名单。传统的最后一次点击归因模型会漏掉很大一部分这种影响力。

营销人员应开始追踪新的指标：品牌是否出现在AI生成的推荐中，被描述的准确度如何，在哪些旅客场景下被提及，受AI影响的用户之后是否主动搜索该品牌，以及在进行AI可见性优化后，OTA或直销渠道的转化率是否有所提升。

实际的目标很简单：在AI辅助的旅行规划中，成为那个可被发现、可被理解、值得信赖且方便预订的品牌。

下一阶段：从规划助手到旅行代理

AI在中国旅游业的下一阶段将朝着“代理化”方向发展。如今，许多AI工具只是生成建议；而未来，更多的AI将直接执行任务：比较不同的航班、预订酒店、更改订单、办理入住时提供翻译、推荐附近餐厅、根据天气调整行程，以及与当地供应商进行协调。

这需要的不仅是强大的语言模型。旅行是一个实时变化的、充满运营细节的领域。价格在变，库存也在变；天气在变，排队情况也在变；航班延误会影响酒店入住时间。一个真正有用的旅行AI，必须能够连接实时数据、预订系统、地图、客服、支付体系以及当地合作伙伴。

这正是中国旅游平台的优势所在。它们已经紧贴交易数据、供应商库存、用户行为、用户评价、地图以及服务基础设施。未来的赢家，不会只是那些聊天机器人界面做得最好的公司，而是那些能够将AI与实际旅行执行真正连接起来的公司。

结论：AI不会取代旅行，但将重构旅程的规划

AI并没有消除旅行中那些情感化、人性化和体验化的特质。恰恰相反，它正在让旅行规划变得更加个性化。中国旅客使用AI，是因为AI能帮助他们从信息过载中走出来，获得可以付诸行动的信心。

最大的变化，并不是AI能生成一份旅行行程。更大的变化在于，AI正在成为旅客与旅游业之间一个新的决策界面。它影响着旅客去哪里看、比较什么、把哪些酒店列入候选名单、哪些目的地让人觉得合适，以及哪些体验让人觉得不虚此行。

对于中国旅游业来说，这一影响将是深远的。OTA依然重要，但它们的角色会不断演变。酒店和目的地需要变得更“AI可读”。内容营销将从宽泛的灵感激发转向结构化的相关性。而旅游品牌不仅要为搜索排名而竞争，还要为AI生成答案中的推荐位次而竞争。

在这个新环境中胜出的品牌，将是那些把三件事结合起来的品牌：可信的数据、本土化的中国旅客洞察，以及AI能够自信地转化为推荐的内容。

AI不是旅行规划的终点，而是一个更具对话性、更具场景感、更加个性化的旅行旅程的开端。