รายงาน Skift ชี้ AI แนะนำเที่ยวซ้ำรอยเดิม แค่ปรับคำพูด
Skift Research ทดสอบ ChatGPT, Gemini และ Claude พบ AI ปรับคำแนะนำตามกลุ่มเป้าหมาย แต่ยังคงแนะนำสถานที่ท่องเที่ยวยอดฮิตเดิมๆ
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
- AI ปรับวิธีนำเสนอตามตัวตนผู้ใช้ แต่ปลายทางสถานที่ยังคงเดิม
- 5 เมืองยอดฮิตครองส่วนแบ่ง 38% จาก AI ใกล้เคียงกับสถิติจริง
- ผู้บริโภค 63% จาก 1,015 คนนิยมตัวเลือก 10 รายการคัดสรรจาก AI
- องค์กรท่องเที่ยวต้องปรับกลยุทธ์เน้นข้อมูลโครงสร้างให้ AI เข้าถึงง่าย
ปัญญาประดิษฐ์หรือ AI กำลังพัฒนาความสามารถในการสื่อสารให้เข้ากับนักเดินทางแต่ละคนมากขึ้น ในรายงานฉบับใหม่จาก Skift Research ที่มีชื่อว่า The Mystery of the Disappearing Destination: How AI Is Transforming Travel Discovery ได้ทำการทดสอบโมเดลภาษาขนาดใหญ่อยู่ 3 ตัว ได้แก่ ChatGPT, Gemini และ Claude ด้วยการป้อนชุดคำสั่งซ้ำๆ ผ่านบุคลิกของนักเดินทางที่มีความหลากหลาย ทั้งด้านข้อมูลประชากร ความสนใจ ผู้ร่วมเดินทาง และงบประมาณ
ผลการทดสอบปรากฏว่าโมเดลภาษาเหล่านี้สามารถปรับเปลี่ยนการนำเสนอได้อย่างแนบเนียน ตัวอย่างเช่น นักเดินทางที่เดินทางพร้อมบุตรหลานจะได้รับรายละเอียดเกี่ยวกับกิจกรรมที่เหมาะกับครอบครัว ในขณะที่ผู้ที่มีงบประมาณจำกัดจะได้รับคำแนะนำเกี่ยวกับเที่ยวบินราคาประหยัด อย่างไรก็ตาม สถานที่ท่องเที่ยวที่ถูกแนะนำกลับไม่ได้เปลี่ยนแปลงไปตามความหลากหลายเหล่านั้นมากนัก
การวิเคราะห์พบว่าคำแนะนำสถานที่ท่องเที่ยวของ AI มีความกระจุกตัวสูงแทบจะไม่ต่างจากตัวเลขนักท่องเที่ยวต่างชาติทั่วโลกในความเป็นจริง ซึ่งมักจะเดินทางไปกระจุกตัวอยู่ตามจุดหมายปลายทางยอดนิยมที่มีชื่อเสียงอยู่แล้ว โดยสถานที่ท่องเที่ยว 5 อันดับแรกกินส่วนแบ่งถึง 38% จากคำแนะนำทั้งหมดของ AI ใกล้เคียงกับสัดส่วน 40% ของนักท่องเที่ยวต่างชาติทั่วโลกในปี 2024 และเมื่อขยายดูที่ 10 อันดับแรก AI มีสัดส่วนอยู่ที่ 48% เทียบกับ 56% ของการเดินทางจริง
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
แม้ว่าตัวเลือกสถานที่ท่องเที่ยวจะไม่ค่อยแตกต่างกัน แต่ AI ก็ยังคงช่วยจำกัดขอบเขตข้อมูลให้แคบลงในแบบที่เครื่องมือค้นหาทั่วไปทำไม่ได้ หน้าผลลัพธ์ของเสิร์ชเอนจินมักแสดงลิงก์นับร้อยรายการ ในขณะที่คำตอบจาก AI จะสรุปตัวเลือกจำนวนน้อยพร้อมเหตุผลประกอบ ซึ่งผลสำรวจจาก Skift Research และ McKinsey ที่สอบถามกลุ่มตัวอย่างนักเดินทางชาวอเมริกัน 1,015 คน ระบุว่า 63% ชื่นชอบรายการคัดสรรสั้นๆ 10 ตัวเลือก มากกว่าแคตตาล็อกที่มีตัวเลือกถึง 500 รายการซึ่งมีสัดส่วน 30% หรือแผนการเดินทางที่ AI จัดให้แบบเดี่ยวๆ ซึ่งมีผู้เลือกเพียง 7% เท่านั้น
ปรากฏการณ์นี้สะท้อนว่า AI ทำหน้าที่เป็นตัวกรองข้อมูลชั้นดีมากกว่าจะเป็นผู้บุกเบิกเส้นทางท่องเที่ยวใหม่ๆ สำหรับธุรกิจท่องเที่ยวและองค์การส่งเสริมการท่องเที่ยวระดับท้องถิ่น (DMO) นี่คือโจทย์สำคัญว่าการปรากฏตัวบน AI ถือเป็นปัญหาเรื่องการกระจายข้อมูล มากกว่าแค่เรื่องการทำแคมเปญสร้างแบรนด์ การทำเนื้อหาให้ระบบ AI สามารถอ่านและประมวลผลได้ง่ายจึงเป็นสิ่งจำเป็น
ข้อเสนอแนะสำหรับองค์การส่งเสริมการท่องเที่ยวขนาดเล็กคือการปรับโครงสร้างข้อมูลท้องถิ่นให้มีความชัดเจน และร่วมมือกับแพลตฟอร์มหรือผู้ให้บริการที่ป้อนข้อมูลป้อนเข้าสู่ระบบ AI แทนที่จะพึ่งพาแค่การโฆษณาประชาสัมพันธ์แบบเดิม เพื่อให้มั่นใจว่าสถานที่ท่องเที่ยวรองๆ จะมีโอกาสถูกหยิบยกมาแนะนำมากขึ้นในอนาคต
ที่มา: Skift
พบข้อมูลผิดพลาดในบทความนี้? แจ้งปัญหาบทความนี้
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น