2026-04-30 20:56:34
“五一”假期,AI生成旅游攻略成主流,但不同大模型信源引用分化明顯。豆包依賴自身內(nèi)容矩陣,走內(nèi)循環(huán);千問(wèn)等采用“OTA+內(nèi)容媒體”雙軌結(jié)構(gòu),DeepSeek則多元化整合信源。AI介入旅游決策,雖重塑了游客消費(fèi)決策,但信息真實(shí)性成痛點(diǎn),超六成用戶不敢直接下單。專家認(rèn)為“生態(tài)化信源”模式或是主流,能提升AI回答的穩(wěn)定性。
每經(jīng)記者|宋欣悅 特約記者 溫沐夏 每經(jīng)編輯|張益銘
這個(gè)“五一”假期,“讓豆包、點(diǎn)點(diǎn)等大模型做份旅游攻略”成為大眾出行前的主流操作。從目的地選擇、行程規(guī)劃到食宿推薦,AI(人工智能)徹底改變了傳統(tǒng)旅游決策模式。
但你有沒(méi)有想過(guò),我們隨手用大模型生成的旅行攻略,背后真正支撐的信源,到底來(lái)自哪里?QuestMobile數(shù)據(jù)顯示,豆包高度依賴自身內(nèi)容矩陣,在目的地推薦類、攻略類問(wèn)題上對(duì)抖音和今日頭條內(nèi)容的引用率分別高達(dá)97.7%和84.5%。而千問(wèn)、DeepSeek等采用“OTA(在線旅游平臺(tái))+內(nèi)容媒體”雙軌信源結(jié)構(gòu)。

“不同AI平臺(tái)背靠的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)不同,導(dǎo)致其訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算法偏好存在天然差異,這直接決定了它們對(duì)信源的口味。”QuestMobile研究總監(jiān)陳燕向《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者(以下簡(jiǎn)稱每經(jīng)記者)表示,主流大模型旅游信源引用出現(xiàn)明顯分化,朝“生態(tài)閉環(huán)”與“開放整合”兩種發(fā)展路徑博弈。
AI與文旅深度融合,各方爭(zhēng)相入局做“帶你玩”的角色,在重塑游客消費(fèi)決策的同時(shí),又將如何重構(gòu)旅游行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局?
據(jù)QuestMobile監(jiān)測(cè),OTA平臺(tái)是AI旅游問(wèn)答的核心公信力信源,其中攜程引用率領(lǐng)跑,在豆包、千問(wèn)、DeepSeek的整體引用率分別達(dá)到82.6%、75.9%和64.0%。
不過(guò),每經(jīng)記者注意到,大模型們?cè)谙蛴脩敉扑]“旅游目的地、攻略”時(shí),引用的信源截然不同。豆包幾乎實(shí)現(xiàn)流量自閉環(huán),在推薦類問(wèn)題上對(duì)抖音的引用率高達(dá)96.9%,攻略類問(wèn)題則達(dá)到98.5%。


這意味著,當(dāng)用戶詢問(wèn)“‘五一’去哪里玩更合適”“這座城市怎么玩”,豆包幾乎都會(huì)把你引向抖音內(nèi)容矩陣之中。這種設(shè)計(jì)形成了一條完整緊湊的回路,用戶提出需求,豆包AI理解問(wèn)題,調(diào)用抖音內(nèi)容庫(kù),生成整合答案,最后再把用戶送回抖音相關(guān)場(chǎng)景。整個(gè)鏈路大部分都在字節(jié)自己的生態(tài)里運(yùn)行,路徑短、效率高,AI可以充分理解用戶在抖音上的偏好,推薦內(nèi)容高度貼合興趣。
而千問(wèn)等則采用“OTA+內(nèi)容媒體”雙軌信源結(jié)構(gòu)。除此之外,DeepSeek偏向多元化信源整合,兼顧專業(yè)旅游平臺(tái)、垂直消費(fèi)社區(qū)與綜合資訊,信息更為全面。
“平臺(tái)基因決定AI的‘原生口味’,算法機(jī)制決定信源的篩選標(biāo)準(zhǔn),問(wèn)題場(chǎng)景則決定調(diào)用哪一類信源?!标愌嘞蛎拷?jīng)記者進(jìn)一步表示,我們最新AI感知數(shù)據(jù)顯示,基于“目的地推薦類和目的地攻略類”的問(wèn)題,4月13日至17日這周豆包App(應(yīng)用程序)的信源TOP2都是字節(jié)系的抖音、今日頭條,引用率分別達(dá)到97.7%、84.5%;而另外兩個(gè)AI應(yīng)用平臺(tái)“千問(wèn)App”和“DeepSeek App”的首要信源都是攜程,引用率分別是76%和64%。
在陳燕看來(lái),不同大模型的“解題思路”不同,所以引用信源分化?!氨热缒康牡赝扑]類問(wèn)題,更依賴泛內(nèi)容平臺(tái),因?yàn)檫@些平臺(tái)擁有大量時(shí)效性強(qiáng)的熱點(diǎn)話題,更適合生成發(fā)散性建議;而攻略類問(wèn)題,則需要準(zhǔn)確的交通、住宿、路線等數(shù)據(jù)支撐,因此更依賴結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和垂直平臺(tái)?!?/p>
“優(yōu)先引用自身生態(tài)內(nèi)容,意味著AI輸出的風(fēng)格與信源生態(tài)保持了內(nèi)在一致性,既滿足了用戶對(duì)內(nèi)容調(diào)性的偏好,又通過(guò)風(fēng)格的統(tǒng)一降低了跨平臺(tái)的理解門檻。但這種生態(tài)閉環(huán)也帶來(lái)了視角單一化的問(wèn)題。”陳燕向每經(jīng)記者指出,對(duì)用戶而言,其接收到的旅游信息將局限于該生態(tài)的審美和商業(yè)邏輯中?!芭e個(gè)例子,比如AI平臺(tái)推薦‘網(wǎng)紅出片地’,但如果忽略了垂直平臺(tái)顯示的‘擁擠預(yù)警’或‘性價(jià)比’的交叉驗(yàn)證,會(huì)導(dǎo)致用戶陷入‘信息繭房’,面臨決策偏差?!?/p>
浙江省旅游景區(qū)協(xié)會(huì)數(shù)字化專委會(huì)副主任、杭州優(yōu)數(shù)云旅CEO(首席執(zhí)行官)李洋在接受每經(jīng)記者采訪時(shí)直言,豆包在文旅領(lǐng)域形成了典型的“閉環(huán)生態(tài)”,“信息激發(fā)靈感但不夠客觀,用戶仍需去其他平臺(tái)交叉驗(yàn)證,決策鏈路并未實(shí)質(zhì)縮短。千問(wèn)雖在B端(企業(yè)端)企業(yè)應(yīng)用上優(yōu)勢(shì)明顯,但在C端(消費(fèi)者端)旅游消費(fèi)決策所需的核心數(shù)據(jù)(興趣、價(jià)格、口碑、事件)上缺乏優(yōu)勢(shì),數(shù)據(jù)源不夠豐富”。
過(guò)去的文旅景點(diǎn),誰(shuí)在用戶的搜索頁(yè)面上排得靠前,誰(shuí)就更容易贏得客流。因此各家拼的是SEO(搜索引擎優(yōu)化)、競(jìng)價(jià)排名和各種廣告位。而在AI介入之后,這條路徑被大幅壓縮。
現(xiàn)在的用戶更習(xí)慣直接向大模型發(fā)問(wèn),甚至不去小紅書上查看海量的攻略帖。對(duì)于文旅商家而言,吸引用戶的邏輯也從過(guò)去爭(zhēng)奪搜索引擎流量入口,轉(zhuǎn)向爭(zhēng)取成為各大模型高頻引用信源。
“在旅游這個(gè)場(chǎng)景下,我認(rèn)為未來(lái)伴隨履約能力的深度耦合,OTA很有可能成為預(yù)訂承接和交易的最終出口?!标愌嘞蛎拷?jīng)記者表示,豆包們應(yīng)該提供從“目的地推薦”到“規(guī)劃+預(yù)定具體行程”的完整服務(wù)能力。
盡管AI看似無(wú)所不知,但信息的真實(shí)性仍是當(dāng)前制約文旅行業(yè)發(fā)展的一大痛點(diǎn)。
《2026年上半年AI旅游應(yīng)用趨勢(shì)洞察報(bào)告》顯示,只有15.2%的用戶會(huì)高度信任AI推薦的旅行方案,并直接完成購(gòu)買;而有66.2%的用戶,在拿到AI給出的建議之后,依舊會(huì)回到傳統(tǒng)App中進(jìn)行二次核實(shí)。
李洋指出,信任鴻溝是當(dāng)前最大障礙。“深入研究用戶出行與消費(fèi)決策的心理動(dòng)因(價(jià)格敏感、興趣導(dǎo)向等),將多信息源對(duì)比提煉出來(lái),像人類助理一樣提供明確的‘結(jié)論+依據(jù)+建議’,幫助用戶快速下定決策。只有精準(zhǔn)描繪用戶畫像、揭示決策對(duì)比因子,才能真正縮短從靈感到下單的鏈路?!?/p>
未來(lái)什么樣的信源體系,才能讓AI旅游攻略等更可信?“旅游涉及線下履約,‘事實(shí)數(shù)據(jù)’是用戶的終極需求。所以我們認(rèn)為,‘生態(tài)化信源’模式會(huì)是主流,但不會(huì)是唯一形態(tài)。”陳燕告訴每經(jīng)記者,生態(tài)化信源模式能更好地控制流量分發(fā),實(shí)現(xiàn)廣告或交易的內(nèi)生化變現(xiàn),是商業(yè)閉環(huán)的剛需。此外,自有生態(tài)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)統(tǒng)一,清洗成本低,數(shù)據(jù)質(zhì)量可控,能提升AI回答的穩(wěn)定性和響應(yīng)速度。
封面圖片來(lái)源:每經(jīng)媒資庫(kù)
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