Beeinflussen Gästebewertungen KI-Hotelempfehlungen? Was neue Forschungsergebnisse zeigen (2026)

Ja. Eine Studie aus dem Jahr 2026 mit zwölf KI-Modellen ergab, dass eine Top-Gästebewertung die Wahrscheinlichkeit einer Hotelempfehlung um 31,6 Prozentpunkte erhöhte. Anzahl und Aktualität der Bewertungen spielten ebenfalls eine Rolle, jedoch in deutlich geringerem Maße. Antworten auf Bewertungen hatten keinen direkten Einfluss. Der Preis war der einzige Faktor, der genauso stark wie die Bewertung selbst war.

Zusamenfassend:

• Eine Bewertung von 4,7 statt 3,9 erhöhte die Wahrscheinlichkeit einer Weiterempfehlung des Hotels um 31,6 Prozentpunkte.
• 2.100 Bewertungen statt 45 brachten 8,3 Punkte. Eine aktuelle Bewertung statt einer elf Monate alten brachte 1,6 Punkte.
• Das Beantworten von Rezensionen hatte keinen messbaren direkten Einfluss auf die Entscheidung der KI.
• Der Preis hatte etwa ein ähnlich hohes Gewicht wie die Bewertung, allerdings in die entgegengesetzte Richtung.
• Die Studie untersuchte, wie KI den Ruf eines Hotels gewichtet, nicht wie sie Hotels online findet.

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Beeinflussen Gästebewertungen die Hotelempfehlungen von KI?

Das tun sie, hauptsächlich durch Ihre Bewertung. In der Studie „Wessen Hotel empfiehlt die KI?“ von Baig, Gillani und Ali, veröffentlicht in Information Technology & Tourism, wurde ein Hotel mit einer Bewertung von 4,7 um 31,6 Prozentpunkte häufiger empfohlen als ein ansonsten vergleichbares Hotel mit einer Bewertung von 3,9. Selbst ein Anstieg von 3,9 auf 4,3 brachte 10,1 Punkte mehr. Dies galt für alle zwölf getesteten Modelle.

Wie testete die Studie KI-gestützte Hotelempfehlungen?

Die Forscher gaben KI-Modellen jeweils fünf Hotels und baten sie, eines für einen Reisenden auszuwählen. Die Hotels waren fiktive Profile. Für jedes Profil wurden sieben Merkmale zufällig festgelegt: Gästebewertung, Anzahl der Bewertungen, Aktualität der letzten Bewertung, ob das Hotel auf Bewertungen antwortet, ob es zu einer Hotelkette gehört oder unabhängig ist, Preis und Umweltzertifizierung. Auch die Reihenfolge der Hotels in der Liste variierte.

Jedes Modell traf 3.024 Entscheidungen, basierend auf drei verschiedenen Reisendentypen und neun Fragetypen. Die zwölf Modelle umfassten Versionen von ChatGPT (GPT-4o mini), Gemini und Claude sowie vier offene Modelle. Da jedes Signal unabhängig variierte, zeigt die Studie, wie stark jedes einzelne die Entscheidung der KI beeinflusste.

Welche Bewertungssignale sind für KI am wichtigsten?

• Bewertung 4,7 statt 3,9: +31,6 Prozentpunkte
• Bewertung 4,3 statt 3,9: +10,1 Punkte
• 2.100 Bewertungen statt 45: +8,3 Punkte
• 420 Bewertungen statt 45: +2,3 Punkte
• Aktuellste Bewertung (statt 11 Monate alt): +1,6 Punkte
• Das Hotel antwortet auf Bewertungen: +0,1 Punkte (keine messbare Auswirkung)

Die Bewertung ist mit Abstand das stärkste Indiz für eine positive Bewertung. Die Anzahl der Bewertungen ist hilfreich, aber hauptsächlich bei hohen Zahlen. Die Aktualität spielt eine untergeordnete Rolle.

Welche anderen Faktoren beeinflussen die Hotelauswahl durch die KI?

• Preis: 249 Dollar statt 129 Dollar pro Nacht verringerten die Chancen um 30,0 Punkte, was in etwa dem Anstieg durch eine Top-Bewertung entspricht.
• Öko-Zertifizierung: Das Green Key-Label brachte 11,6 Punkte ein, wobei große Unterschiede zwischen den Modellen bestanden.
• Kette oder unabhängig: Ketten wurden mit 1,8 Prozentpunkten geringerer Wahrscheinlichkeit gewählt, ein kleiner Unterschied.
• Die Platzierung in der Liste: Im Durchschnitt kostete ein fünfter statt eines ersten Platzes 3,7 Punkte. Ein Modell zeigte eine deutlich stärkere Bevorzugung des ersten Platzes.

Verbessern Rezensionen die Sichtbarkeit Ihrer KI?

Nicht direkt. In der Studie hatte es keinen messbaren Einfluss darauf, welches Hotel die KI auswählte, ob ein Hotel auf Bewertungen antwortete oder nicht.

Unsere Einschätzung: Das bedeutet nicht, dass Antworten für die KI-Sichtbarkeit irrelevant sind. Untersuchungen zu Hotelbewertungen zeigen, dass Antworten die nachfolgenden Bewertungen beeinflussen. In einer Studie von Proserpio und Zervas stellten sie fest, dass Hotels, die begannen, auf Bewertungen zu antworten, 0,12 Sterne hinzugewannen, 12 % mehr Bewertungen erhielten und weniger negative Bewertungen bekamen. Antworten könnten sich über Ihre Bewertung auswirken: Sie verbessern Ihre Bewertungen, und Ihre Bewertung beeinflusst dann die KI-Empfehlungen. Wir sehen zwei plausible Wege, wie dies geschieht:

1. Positives Feedback wird bestärkt. Wenn Gäste sehen, dass jede Bewertung persönlich beantwortet wird, fühlen sie sich gehört. Das motiviert zufriedene Gäste, ebenfalls eine Bewertung abzugeben.
2. Weniger öffentliche Beschwerden. Die meisten Menschen meiden öffentliche Konflikte. Wenn ein Hotel auf jede Bewertung sichtbar antwortet, kontaktieren unzufriedene Gäste das Hotel möglicherweise eher direkt, anstatt eine negative Bewertung zu veröffentlichen.

Eine Studie, die Antworten, Bewertungen und KI-Empfehlungen gemeinsam testet, wäre der nächste Schritt, und wir wären sehr gespannt darauf, ihn zu sehen.

Was sind die Grenzen der Studie?

• Fiktive Hotels, keine Websuche. Die Hotelprofile waren in die Frage integriert. In der Realität muss die KI Ihr Hotel zunächst online finden und Ihre Bewertung irgendwo nachlesen. Die Studie zeigt, wie die KI eine Reputation gewichtet, sobald ihr die Fakten vorliegen, nicht wie sie diese ermittelt.
• Keine Fotos, Testberichte oder Angaben zu den Ausstattungsmerkmalen. Tatsächliche Entscheidungen basieren auf mehr Faktoren, daher können die genauen Zahlen in der Praxis abweichen.
• Englische, US-amerikanische Eingabeaufforderungen. Die Ergebnisse können in anderen Sprachen und Märkten abweichen.
• Modelle ändern sich. Die Gewichtungen können sich mit jeder Modellaktualisierung verschieben.

Eine Studie mit realen KI-Antworten bestätigt dies. In Stiplos Analyse von 27.360 KI-Reiseantworten in Barcelonawar die Anzahl der Google-Bewertungen der wichtigste Faktor für eine Weiterempfehlung. Unser Leitfaden zu GEO für Hotels erklärt, wie KI-Plattformen Hotelinformationen finden und auswerten.

Was sollten Hotels tun?

1. Betrachten Sie Ihre Bewertung als Hebel zur Verbesserung der KI-Sichtbarkeit. Beheben Sie die Probleme, die in Ihren Rezensionen immer wieder auftauchen; das ist es, was die Bewertung beeinflusst.
2. Sorgen Sie dafür, dass weiterhin neue Rezensionen eingehen, insbesondere über Google. Sowohl die Anzahl als auch die Aktualität der Rezensionen sind wichtig.
3. Antworten Sie auf jede Rezension. Nicht weil KI Ihre Antworten liest, sondern weil Antworten die nachfolgenden Rezensionen beeinflussen können.
4. Prüfen Sie, was KI über Sie sagt. Stellen Sie die Fragen, die Ihre Gäste stellen, und sehen Sie, welche Hotels stattdessen empfohlen werden und warum. Unser Artikel zum Thema KI-gestützte Sichtbarkeitsanalyse erklärt Ihnen, wie das funktioniert.

Die Reputationsmanagement-Software von MARA hilft Ihnen, auf jede Bewertung zu antworten und zu sehen, welche Themen Ihre Bewertung beeinflussen. Der KI-Sichtbarkeits-Tracker zeigt Ihnen, wie oft KI-Plattformen Ihr Hotel empfehlen.

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