一般来说,酒店OTA运营者都希望自己的酒店在智能排序中能够靠前,已获得优先展示酒店的机会。那么,影响酒店智能排序的因素,通常有哪些?下面就就行一下汇总

一、用户因素

1)用户的浏览情况:

以用户近期的浏览行为为基础,分析浏览的酒店星级、价位以及用户有所倾向的商圈位置、交通枢纽等,并向用户推荐符合条件的酒店;

2) 用户距离:

在用户许可的情况下,系统会判断用户当前的位置,并计算用户距离热门商圈、交通枢纽、热门景点等位置之间的直线距离,由近到远向用户进行酒店推荐;

3) 用户预订习惯:

用户历史预订用户每次预订都会被记录, 通过预订酒店的位置、价格、出行日期等信息,向用户推荐与其过往预订相同的同类型酒店;

4) 用户出行目的:

用户每一次出行都有出行目的(商务/休闲),根据出行目的,推荐相关同类型酒店给用户。

二、酒店因素

1)酒店价格:

不同星级、位置的酒店在价格上有着明显差异;用户在预订酒店时心理价位也千差万别,酒店对于房价的控制也直接影响会被推荐给什么样的客人;

2) 酒店位置:

这里指的酒店位置,包含酒店当前位置与市中心的距离、酒店与热门门商圈的距离、酒店与机场火车站的距离,以及酒店与同商圈内其他热门门酒店的距离;

3) 酒店产量:

酒店历史间夜量也是能否推荐给用户的标准。酒店间夜量高,也能直接反映出酒店当前的受欢迎程度;

4) 酒店点评:

酒店点评分越高,被推荐的概率就越大。