AI引领OTA平台新变革，成争夺用户关键入口

徽声在线记者 | 佘晓晨
徽声在线编辑 | 文姝琪

在数字化浪潮席卷之下，AI正逐步成为OTA（在线旅游预订）平台吸引用户、提升竞争力的关键新入口。

近期，飞猪平台创新性地推出了旅行AI产品——“飞猪帮帮”。这款产品相较于飞猪之前的AI功能有了显著升级，它不仅具备生成旅行攻略、解答用户疑问等基础能力，还深度整合了订单退改、酒店升房、值机选座、预订接送机、填写入境卡以及开票报销等一系列实用功能，为用户提供了全方位、一站式的旅行服务体验。

事实上，飞猪并非唯一一家在AI领域发力的OTA平台。在过去的一段时间里，携程、同程、美团等业界巨头也纷纷推出了各自的AI旅行助手或相关产品。这些平台的实践路径大多相似，例如同程旅行就将自主研发的“程心AI”与DeepSeek技术巧妙融合，推出了“AI+实时预订”服务，支持用户进行智能化的行程规划以及机票、酒店的预订。除了面向C端用户的AI交互服务外，提供给B端商家的AI工具以及利用AI替代平台客服等创新应用，也正在成为各家公司竞相探索的新领域。

飞猪在AI应用方面的探索其实早已起步。去年4月，飞猪就推出了旅行AI产品“问一问”，该产品基于Multi-Agent（多智能体）架构，主要承担旅行规划、商品推荐等任务。而此次推出的“飞猪帮帮”则实现了重大突破，它将AI Agent的能力从单纯的信息交互层面延伸至服务履约层面，使得AI能够直接调用平台已有的商品、订单和服务体系，为用户提供更加便捷、高效的服务。

对于OTA平台而言，AI的应用绝非简单的“赶风潮”，而是背后用户入口和服务模式深刻变革的体现。

在当前的市场环境下，OTA行业“三大平台”的格局已经相对稳固。携程在中高端市场占据较大份额，美团则在下沉市场展现出强大的竞争力，而飞猪则依托阿里体系的庞大资源，拥有独特的协同优势。从平台运营的角度来看，如何在复杂的旅游消费流程中巧妙运用AI技术，已经成为影响平台争夺用户能力的关键因素。

过去，用户在使用OTA平台时，通常会先搜索酒店、机票等旅游信息，经过对比后再完成交易。而在AI Agent模式下，用户只需直接描述自己的需求，AI就能自动完成筛选、比对和下单等流程，从而大大节省了用户的时间和决策成本。从本质上讲，AI已经成为了各大平台在价格之外提供的又一差异化服务。

平台之所以在这个时间点加速AI的实践应用，除了技术发展的推动外，还有市场需求的拉动。飞猪相关业务负责人在接受徽声在线采访时表示，从行业视角来看，随着性能优异的模型调用成本不断下降，AI应用爆发的黄金期已经临近；从需求角度来看，旅游消费规模正在稳步增长，但消费结构也在发生变化，出行频次上升、旅行半径分散。以今年暑期为例，避暑、非遗、文博等细分主题和场景的热度尤为突出，用户的诉求已经从简单的“去哪里玩”转变为具体而互不相同的条件。

该负责人进一步解释称，这类个性化需求长期被传统的搜索与货架产品形态所过滤，而AI技术则具备了跨越“能聊”到“能订”、“能办事”的强大能力。飞猪统计的数据显示，“帮帮”产品目前的结果可用率评分较上一代提升了超过70%，这充分证明了AI技术在旅行服务领域的巨大潜力。

与其他OTA平台相比，飞猪的AI探索还拥有一定的生态背景优势。作为阿里体系内的旅行平台，飞猪连接了电商、支付、会员等丰富生态资源。在技术层面，“帮帮”产品是基于阿里旗下的千问大模型搭建自有训练环境与数据管线进行后训练得到的面向旅行域的自有模型，并再部署提供服务。随着阿里千问技术的不断发展，飞猪作为体系内的应用也必然要加速布局以抢占市场先机。

然而，对于OTA平台而言，AI的落地并非一帆风顺，其难点还不只是技术和需求问题。

仅仅从信息推荐层面融入AI对于平台来说收效甚微，并且还面临着各种大模型产品的激烈竞争。在通用大模型能力越来越强的背景下，用户已经在这些产品中进行信息交互，未来也可能直接通过AI助手完成旅行规划和预订。本周，一则“豆包推荐酒店要收费”的消息就引发了市场的广泛关注，尽管官方已经辟谣，但这依然进一步印证了大模型应用对于酒旅商家和OTA行业的深远影响。

因此，对于OTA平台来说，只有用AI深度连接自身的供应链和交易系统，才能真正提升转化效率，对订单产生实质性影响。但相对于其他商品而言，旅游产品的消费更加复杂，涉及实时价格、库存、退改规则以及线下履约等多个环节，这无疑加大了AI融入的难度。

对于现阶段AI产品的商业规划，飞猪的预期相对谨慎。上述负责人在接受徽声在线采访时表示，目前“飞猪帮帮”仍在灰度测试阶段，平台主要聚焦在提升用户体验上。飞猪CTO陈烨也在媒体沟通会上表示，目前“飞猪帮帮”最关心的指标是用户互动情况，更具体来说就是“Token用得越多越好”，因为用户用得越多，交易指标、效率指标自然而然会随之提升。至于付费规划方面，陈烨表示，在相当长的一段时间内都不会过于关注商业化问题。