让 AI 在推荐酒店时，
说出你的名字
客人不再翻榜单，而是直接问 AI："西单附近安静、能开发票、有停车场的酒店"。 AI 只会给三五个名字。这个答案池不是黑箱——它可以被监测，也可以被经营。
搜索入口正在换轨，
而大多数酒店还没上车
过去十年，酒店为"在 OTA 列表里排第几"花钱。未来三年，要争的是"在 AI 的答案里排第几"。
答案只有三五个位置
搜索引擎给十条结果，AI 只给三五个推荐。没有"第二页"，没被提到就等于不存在。这个位置的竞争，比 OTA 排名更残酷也更便宜。
AI 说的话，客人更信
客人把 AI 的回答当成"中立建议"，而不是广告。被推荐一次的说服力，抵得上十条硬广——而且这条路径上，没有佣金。
错的信息会被放大
地址少写一个字、电话是旧号、房型还在写三年前的名字。这些在大众点评上只是瑕疵，在 AI 嘴里会变成"这家酒店可能已停业"。
六个平台，每天问一遍
我们用真实客人的问法，在主流 AI 平台上重复提问，记录答案里有没有你、排第几、说对了哪些信息、说错了哪些。
豆包
字节系，移动端使用频次高
DeepSeek
长尾问题与深度查询占比高
腾讯元宝
微信生态内可直接触达
通义千问
与高德、飞猪场景联动
Kimi
商旅与长文档型查询
文心一言
搜索场景入口稳定
平台做四件事
推荐率监测与趋势
逐日记录每个 AI 平台在多少比例的问题里提到了你，形成趋势曲线。改了什么、改完有没有用，一眼看得出来——而不是靠感觉。
NAP 一致性体检
把酒店名称、地址、电话、房型、设施在 AI 眼中的表述与实际信息逐项比对，列出所有矛盾点，并排优先级：哪些会直接害你丢单，哪些只是不好看。
竞对可见度对比
同一个问题，AI 提了谁、没提谁。把周边 3–5 家直接竞对放在一起看，你就知道差距是在内容上、在权威来源上，还是在信息完整度上。
诊断报告与修正清单
不给你一堆指标，给你一份"这周改这三处"的清单：改哪里的房源描述、补哪个平台的信息、加哪类问答内容、找哪类权威来源引用。
四步，从体检到持续优化
建立基线
确定监测门店、周边竞对、问题集。跑第一轮，得到"现在 AI 眼里的你"。
出诊断报告
推荐率、错误信息清单、与竞对的差距，以及按影响排序的修正动作。
改造内容
房型描述、卖点结构、问答内容、权威来源同步。我们给模板和清单，落地由酒店或我们代执行。
持续监测复盘
每日监测、每周对比、每月出趋势报告。哪次改动真的把推荐率拉起来了，看数据说话。
以上为报告结构示意，实际内容按门店生成。
什么样的酒店，现在就该做
客源靠"搜索决策"的酒店
· 商务、就医、考试、演出、亲子等目的地型客源
· 位置在商圈 / 医院 / 车站 / 景区附近，客人会"搜附近"
· 单体店或中小连锁，没有市场部做内容
· 想降低 OTA 佣金占比，但不想硬碰渠道关系
这些情况先把别的做好
· 客源几乎全部来自协议单位或旅行团，散客占比极低
· 点评分长期偏低、硬件问题未解决——先修产品，再谈曝光
· 期望"交钱第二周就冲上 AI 榜首"
· 门店信息本身还没理顺，连地址电话都有多个版本