Les avis des clients influencent-ils les recommandations d'hôtels par l'IA ? Que révèlent de nouvelles recherches (2026) ?

Oui. Selon une étude de 2026 portant sur 12 modèles d'IA, une excellente note client augmente de 31,6 points de pourcentage les chances qu'un hôtel soit recommandé. Le nombre et la date de publication des avis ont également une importance, mais bien moindre. Les réponses aux avis n'ont aucun effet direct. Seul le prix s'avère aussi déterminant que la note.

En bref:

• Une note de 4,7 au lieu de 3,9 a augmenté de 31,6 points de pourcentage les chances qu'un hôtel soit recommandé.
• 2 100 avis au lieu de 45 ont ajouté 8,3 points. Un avis récent au lieu d'un avis vieux de 11 mois a ajouté 1,6 point.
• Répondre aux avis n'a eu aucun effet direct mesurable sur le choix de l'IA.
• Le prix avait à peu près autant de poids que la note, mais dans l'autre sens.
• L'étude a testé la manière dont l'IA évalue la réputation d'un hôtel, et non la manière dont elle trouve les hôtels en ligne.

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Les avis des clients influencent-ils les recommandations d'hôtels par l'IA ?

Oui, principalement grâce à votre évaluation. Dans l'étude « Quel hôtel l'IA recommande-t-elle ? » de Baig, Gillani et Ali, publiée dans Information Technology & Tourism, un hôtel noté 4,7 avait 31,6 points de pourcentage de chances supplémentaires d'être recommandé par rapport à un hôtel similaire noté 3,9. Même une simple augmentation de la note, de 3,9 à 4,3, ajoutait 10,1 points. Ce résultat s'est vérifié pour les douze modèles testés.

Comment l'étude a-t-elle testé les recommandations d'hôtels basées sur l'IA ?

Les chercheurs ont soumis des modèles d'IA à cinq hôtels simultanément, en leur demandant d'en sélectionner un pour un voyageur. Les hôtels correspondaient à des profils fictifs. Pour chaque profil, sept signaux étaient définis aléatoirement : la note des clients, le nombre d'avis, la date du dernier avis, la réactivité de l'hôtel aux avis, le statut (chaîne ou indépendant), le prix et la certification environnementale. L'ordre des hôtels dans la liste variait également.

Chaque modèle a effectué 3 024 choix, répartis entre trois types de voyageurs et neuf formulations de questions. Les douze modèles comprenaient des versions de ChatGPT (GPT-4o mini), Gemini et Claude, ainsi que quatre modèles ouverts. Chaque signal variant indépendamment, l’étude permet de déterminer l’influence de chacun sur le choix de l’IA.

Quels signaux d'évaluation sont les plus importants pour l'IA ?

• Note de 4,7 au lieu de 3,9 : +31,6 points de pourcentage
• Note de 4,3 au lieu de 3,9 : +10,1 points
• 2 100 avis au lieu de 45 : +8,3 points
• 420 avis au lieu de 45 : +2,3 points
• Dernière évaluation récente (au lieu de 11 mois) : +1,6 point
• Réponses de l'hôtel aux avis : +0,1 point (aucun effet mesurable)

La note est de loin le meilleur indicateur de la qualité d'un avis. Le nombre d'avis est utile, surtout s'il est élevé. La date d'avis récent compte un peu.

Quels autres éléments influencent le choix des hôtels par l'IA ?

• Prix : 249 $ au lieu de 129 $ par nuit a diminué les chances de 30,0 points, soit à peu près autant qu’une note maximale les a augmentées.
• Certification écologique : le label Clé Verte a ajouté 11,6 points, avec de grandes différences entre les modèles.
• Chaîne ou indépendant : les chaînes avaient 1,8 point de moins de chances d’être choisies, une faible différence.
• Position dans la liste : figurer en cinquième position au lieu de première a coûté en moyenne 3,7 points. Un modèle a révélé un biais beaucoup plus marqué en faveur de la première place.

Les réponses aux avis contribuent-elles à améliorer la visibilité de votre IA ?

Pas directement. Dans l'étude, le fait qu'un hôtel réponde aux avis n'a eu aucune incidence mesurable sur le choix de l'hôtel par l'IA.

Notre avis : cela ne signifie pas que les réponses n’ont aucune importance pour la visibilité de l’IA. Des recherches sur les avis d’hôtels montrent que répondre influence les avis suivants. Dans une étude menée sur TripAdvisor, Proserpio et Zervas ont constaté que les hôtels qui répondaient aux avis gagnaient 0,12 étoile, recevaient 12 % d’avis supplémentaires et moins d’avis négatifs. Les réponses peuvent agir via votre note : elles améliorent vos avis, et votre note détermine ensuite les recommandations de l’IA. Nous envisageons deux mécanismes plausibles :

1. Les commentaires positifs sont renforcés. Lorsque les clients constatent que chaque avis reçoit une réponse personnalisée, ils se sentent écoutés. Cela les encourage à leur tour à laisser un avis.
2. Moins de plaintes publiques. La plupart des gens évitent les conflits publics. Si un hôtel répond publiquement à chaque avis, les clients insatisfaits seront plus enclins à contacter directement l'établissement plutôt que de publier un commentaire négatif.

Une étude testant conjointement les réponses, les évaluations et les recommandations de l'IA constituerait la prochaine étape, et nous serions ravis de la voir réalisée.

Quelles sont les limites de l'étude ?

• Hôtels fictifs, aucune recherche en ligne. Les profils des hôtels étaient intégrés à la question. En réalité, l'IA doit d'abord trouver votre hôtel en ligne et consulter votre évaluation. L'étude montre comment l'IA évalue la réputation d'un hôtel une fois qu'elle dispose des informations, et non comment elle les trouve.
• Pas de photos, de textes d'avis ni d'informations sur les équipements. Les décisions finales reposent sur d'autres éléments, les chiffres exacts peuvent donc différer en pratique.
• Messages en anglais (style américain). Les résultats peuvent varier selon les langues et les marchés.
• Les modèles évoluent. Les pondérations peuvent varier à chaque mise à jour du modèle.

Une étude portant sur de véritables réponses d'IA confirme cette tendance. Dans l'analyse réalisée par Stiplo sur 27 360 réponses d'IA concernant des voyages à Barcelone, le nombre d'avis Google s'est révélé être le facteur le plus fortement corrélé à la recommandation. Notre guide sur la géolocalisation pour les hôtels explique comment les plateformes d'IA trouvent et analysent les informations relatives aux hôtels.

Que doivent faire les hôtels ?

1. Considérez votre note comme un levier de visibilité pour l'IA. Corrigez les problèmes récurrents dans vos avis ; c'est ce qui fera évoluer votre note.
2. Continuez à publier de nouveaux avis, surtout sur Google. La quantité et la date de publication sont toutes deux importantes.
3. Répondez à chaque avis. Non pas parce que l'IA lit vos réponses, mais parce que vos réponses peuvent influencer les avis suivants.
4. Découvrez ce que l'IA dit de vous. Posez-vous les questions que vos clients se posent et analysez les hôtels qu'ils recommandent et pourquoi. Notre article sur le suivi de la visibilité par IA vous explique comment procéder.

Le logiciel de gestion de la réputation de MARA vous aide à répondre à chaque avis et à identifier les sujets qui influencent votre note. L' outil de suivi de la visibilité IA indique la fréquence à laquelle les plateformes d'IA recommandent votre hôtel.

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