Hotel invisibili sul web? «Colpa di una serie di fattori incompatibili con l’intelligenza artificiale», fa notare Antonio Picozzi, ceo di dAirect, startup specializzata in Ai per il settore hospitality, che ha raccolto oltre 2,5 milioni di euro complessivi tra investimenti e finanziamenti e ha sviluppato una tecnologia in grado di analizzare e ottimizzare la presenza delle strutture ricettive nei sistemi di intelligenza artificiale generativa.
Dopo pochi mesi di attività dAirect è attiva con circa 200 strutture ricettive, collabora con gruppi come Voihotels, Mokinba e Italian Hotel Group, genera circa 500.000 euro di ricavi ricorrenti annuali e punta a 1 milione entro il 2026.
LA VISIBILITÀ DEGLI HOTEL
La visibilità degli hotel non dipende più solo da Google e dalle Ota, ma sempre più dalle risposte generate da ChatGpt, Gemini e altri sistemi di intelligenza artificiale utilizzati per pianificare viaggi e soggiorni.
In questo scenario molte strutture risultano escluse dalle risposte. Il problema non è la domanda, ma la capacità dei contenuti di essere trovati, interpretati e ritenuti affidabili dai sistemi Ai.
Per anni gli hotel hanno lavorato per essere trovati. Oggi devono essere scelti. «L’intelligenza artificiale cerca fonti affidabili, non si accontenta dei risultati – spiega Picozzi – La nuova sfida diventa costruire una presenza digitale così chiara, coerente e autorevole da diventare la risposta che l’Ai decide di offrire agli utenti. Gli hotel non scompaiono per un’unica ragione: contenuti generici, dati non strutturati, incoerenze tra canali e scarsa qualità informativa. Se un sistema Ai non riesce a interpretare una struttura in modo chiaro, semplicemente non la utilizza come fonte».
Ecco in sintesi, allora, i 10 errori più frequenti che impediscono agli hotel di comparire nelle risposte delle Ai:
1. Siti non strutturati per la lettura automatica dei contenuti
Informazioni presenti ma non interpretabili correttamente dalle Ai
2. Contenuti generici e privi di segnali informativi utili
Testi basati su cliché e descrizioni standard.
3. Assenza di dati strutturati
Camere, servizi e caratteristiche non machine-readable.
4. Incoerenza tra sito, Ota e altri canali digitali
Dati discordanti tra piattaforme.
5. Google Business Profile incompleto o non aggiornato
Fonte primaria spesso trascurata.
6. Recensioni non valorizzate come asset semantico
Feedback non trasformato in informazione strutturata.
7. Contenuti sul territorio deboli o assenti
Scarso presidio informativo sulla destinazione.
8. Immagini prive di contesto informativo
Asset visivi non leggibili dalle macchine.
9. Mancanza di contenuti conversazionali
Assenza di risposte a domande reali degli utenti.
10. Nessun monitoraggio della visibilità nelle AI
Mancata misurazione della presenza nei sistemi generativi.