Come gli hotel possono farsi trovare dagli assistenti AI

Il settore dell’ospitalità sta attraversando una trasformazione silenziosa ma profonda. Sempre più viaggiatori, anziché digitare ricerche su Google o scorrere le pagine delle OTA, preferiscono chiedere direttamente a ChatGPT, Gemini o Claude: “Consigliami un hotel romantico sul lago di Garda” oppure “Dove posso trovare un B&B pet-friendly vicino alle Cinque Terre?”. Questo cambiamento nelle abitudini di ricerca rappresenta una sfida concreta per le strutture ricettive, soprattutto quelle indipendenti.

Il problema è semplice da capire: gli assistenti AI non “conoscono” la maggior parte degli hotel. Non perché siano strutture di scarsa qualità, ma perché mancano i dati strutturati necessari affinché questi sistemi possano raccogliere, interpretare e restituire informazioni accurate. Il risultato? Quando un potenziale ospite chiede un suggerimento, l’intelligenza artificiale tende a proporre grandi catene internazionali o strutture già molto presenti online, lasciando nell’ombra realtà altrettanto valide ma meno visibili nel nuovo ecosistema digitale.

Perché gli hotel indipendenti restano invisibili

La questione non riguarda la qualità del servizio o la bellezza delle camere. È una questione tecnica, legata al modo in cui i modelli di linguaggio acquisiscono e organizzano le informazioni. Per essere “raccomandabile” da un assistente AI, un hotel deve presentare i propri dati in formati specifici, comprensibili dalle macchine oltre che dagli esseri umani.

Pensiamo a cosa succede nella pratica. Un piccolo albergo a conduzione familiare può avere recensioni eccellenti su TripAdvisor, foto splendide su Instagram e un sito web curato. Eppure, se quelle informazioni non sono codificate con il markup Schema.org, se non esiste un file llm.txt che guidi i crawler degli assistenti AI, quel patrimonio di contenuti resta in gran parte inaccessibile ai nuovi sistemi di ricerca. È come avere un negozio bellissimo in un vicolo senza insegna: chi non lo conosce già, difficilmente lo troverà.

Dati strutturati e standard emergenti

La buona notizia è che esistono soluzioni concrete. Il markup Schema.org, ad esempio, permette di descrivere un hotel attraverso centinaia di attributi standardizzati: dalla tipologia di camere ai servizi offerti, dalle politiche di cancellazione alla posizione geografica. Quando queste informazioni sono presenti nel codice di un sito, diventano immediatamente leggibili sia dai motori di ricerca tradizionali sia dagli assistenti AI di nuova generazione.

Un altro strumento in rapida diffusione è il protocollo llm.txt, uno standard emergente pensato specificamente per comunicare con i crawler delle intelligenze artificiali. Si tratta di un file di testo, simile nel concetto al robots.txt usato per i motori di ricerca, ma ottimizzato per fornire agli AI le informazioni essenziali su una struttura ricettiva in modo immediato e machine-readable.

Come evidenziato da diverse analisi del settore travel tech, entro il 2027 gli assistenti AI potrebbero diventare il canale principale attraverso cui i viaggiatori scoprono nuove destinazioni e alloggi. Prepararsi ora significa conquistare un vantaggio competitivo significativo.

Le piattaforme che facilitano la transizione

Non tutti gli albergatori hanno le competenze tecniche per implementare autonomamente questi standard. Per questo stanno nascendo servizi specializzati che si occupano dell’ottimizzazione AI per conto delle strutture. Il principio è quello di tradurre le informazioni già presenti – descrizioni, servizi, caratteristiche distintive – in formati comprensibili agli assistenti virtuali.

Tra le realtà che operano in questo ambito c’è AI Hotels Directory, piattaforma dedicata alla visibilità degli hotel per gli assistenti AI, che crea profili strutturati con oltre cento data point per ciascuna struttura, implementa il protocollo llm.txt e genera contenuti multilingua ottimizzati. L’obiettivo dichiarato è permettere anche ai piccoli B&B di essere raccomandati da ChatGPT o Claude, senza dover investire in competenze tecniche interne.

Il modello di questi servizi si basa su abbonamenti mensili accessibili, pensati per strutture che vogliono ridurre la dipendenza dalle grandi OTA e aumentare le prenotazioni dirette. È un approccio che riflette un cambiamento più ampio nel settore: la consapevolezza che la visibilità online non passa più soltanto da Google e Booking, ma da un ecosistema sempre più frammentato e intelligente.

Strategie pratiche per gli albergatori

Indipendentemente dalla scelta di affidarsi a piattaforme esterne, ci sono alcune azioni che ogni struttura può intraprendere fin da subito. La prima è verificare che il proprio sito web contenga dati strutturati di base: nome, indirizzo, contatti, tipologia di struttura. Strumenti gratuiti come il Rich Results Test di Google permettono di controllare rapidamente lo stato attuale.

La seconda strategia riguarda i contenuti testuali. Le descrizioni delle camere e dei servizi dovrebbero essere chiare, complete e prive di ambiguità. Gli assistenti AI elaborano il linguaggio naturale, ma faticano con formulazioni vaghe o troppo creative. “Camera doppia con vista mare, aria condizionata e Wi-Fi gratuito” funziona meglio di “Rifugio romantico dove perdersi tra le onde”.

Infine, vale la pena monitorare periodicamente come la propria struttura viene descritta dagli assistenti AI. Basta porre qualche domanda a ChatGPT o Claude per capire se l’hotel compare nelle risposte e, in caso affermativo, se le informazioni sono accurate. Eventuali errori o lacune possono guidare gli interventi successivi.

Uno sguardo al futuro dell’ospitalità

Il passaggio dalla ricerca tradizionale agli assistenti AI non avverrà dall’oggi al domani, ma i segnali indicano una direzione chiara. Le strutture che sapranno adattarsi per prime avranno maggiori possibilità di intercettare una nuova generazione di viaggiatori, abituata a delegare alle macchine la selezione delle opzioni migliori.

Per gli hotel indipendenti, questa evoluzione rappresenta tanto una sfida quanto un’opportunità. Se nel mondo delle OTA la competizione si gioca spesso sul prezzo e sulla quantità di recensioni, nell’ecosistema AI contano di più la qualità e la struttura delle informazioni. Un piccolo albergo con dati ben organizzati può emergere accanto a catene molto più grandi, a patto di parlare il linguaggio giusto. E quel linguaggio, oggi, è fatto di markup, protocolli e contenuti pensati per le macchine oltre che per le persone.