ChatGPTのような生成AIを、ホテル公式サイトの改善に使ってみたい。けれども、何を任せてよくて、何を任せてはいけないのかが分からない。私たちmicadoはホテル・旅館のとの運用を支援していますが、最近はこの相談が増えています。生成AIは、使う場面を絞れば、公式サイトの改善の手間を大きく減らせる道具です。
この記事では、公式サイトの改善に絞って、生成AIに任せる仕事と人に残す判断の分け方、の数字をChatGPTに読ませる手順、ページの文章の見直しへの使い方を、順に整理します。
公式サイトの改善で、生成AIは何を手伝えますか？
公式サイトの改善は、数字を集め、何が起きているかを読み、原因の見当をつけ、ページを直し、結果を確かめる、という流れで進みます。生成AIが得意なのは、このうち「読む」と「見当をつける」の下ごしらえと、文章の下書きです。反対に、何を直すかを決めることと、直したあとに数字が動いたかを確かめることは、施設の事情を知る人にしかできません。この線を引かずに使い始めると、生成AIの答えをそのまま施策にしてしまい、施設に合わない変更が増えます。皆さまの施設では、この流れのどこにいちばん時間がかかっているでしょうか？
数字の要約と、原因の候補出しを任せます
公式サイトの数字を見る時間が取れないのは、多くの施設に共通する悩みです。料金の調整や口コミへの返信に追われる中で、の画面と長く向き合うのは現実的ではありません。そこで、から書き出した表をChatGPTに渡し、前の期間から大きく動いた項目を要約させます。数字の並びから変化を拾う作業は、生成AIが短い時間でこなせる仕事です。
もう1つ任せやすいのが、原因の候補出しです。たとえば、スマートフォンからの予約の割合が低いと分かったとき、1人で考えると、料金が高いからではないか、と同じ見方に寄りがちです。生成AIに、ページの見せ方、プランの中身、表示の速さといった観点を指定して候補を挙げさせると、見落としていた視点が混ざります。私たちも、確かめる項目の抜け漏れを防ぐ目的で、こうした使い方をしています。候補は多めに出させ、あとから人が絞るほうが使いやすくなります。
何を直すかを決めることは、人に残ります
生成AIが出す原因の候補は、一般的な可能性の一覧であって、その施設で本当に起きていることではありません。生成AIは、施設の客室の広さや、繁忙期の予約の入り方、よく泊まる顧客の顔ぶれを知りません。そのため、候補の中には施設に当てはまらないものも必ず混ざります。候補の中からどれを先に確かめるかは、現場を知る人が決めます。
確かめ方も同じです。候補に挙がった原因が本当かどうかは、実際にページを開いて見る、予約エンジンの管理画面の数字と照らし合わせる、変えたあとの数字を比べる、といった手順でしか分かりません。生成AIは、考えるための材料を早くそろえてくれる道具だと位置づけると、使いすぎも使わなさすぎも防げます。宿泊業界でAIが何を変えたのかという全体の話は、AIは宿泊業界の何を変えたのかの記事で扱っています。
の数字を、ChatGPTにどう読ませますか？
の数字をChatGPTに読ませるときに結果を左右するのは、渡す表の選び方と頼み方です。何も考えずに表を渡して「分析して」と頼むと、どの施設にも当てはまる一般論が返ってきます。施設の前提と、知りたいことを先に伝えるのがこつです。毎月の報告に使う表の形を決めておくと、同じ頼み方で前の月と比べられるので、変化を拾いやすくなります。皆さまの施設では、毎月の公式サイトの数字を、どんな形で報告しているでしょうか？
個人情報を含まない集計表だけを渡します
渡すのは、のレポートから書き出した集計表です。たとえば、流入の経路ごとの人数と予約の件数が並ぶ表や、ページごとの表示回数が並ぶ表です。のレポートは集計された数字なので、そのままでも扱いやすい形になっています。表を渡すときは、列の名前と期間が分かる状態にしておきます。何の数字なのかが伝わらないと、生成AIは列の意味を推測で補ってしまうからです。
一方で、予約台帳や顧客の名簿のように、氏名やメールアドレス、電話番号を含むデータは渡しません。どのデータを外部のサービスに入れてよいかは、会社の決まりや、使っている生成AIのサービスの設定によって変わります。使い始める前に、社内で入れてよいデータの範囲を決めておくと、担当者が迷わずに済みます。決めた範囲は、担当者が替わっても分かるように、短い文書にして残しておきます。外部の制作会社や支援会社と表を共有するときも、同じ範囲で考えます。
頼み方に、目的と比べる期間と施設の前提を入れます
頼み方には、3つの情報を入れます。1つは目的です。たとえば、の予約が減った理由の見当をつけたい、と書きます。もう1つは比べる期間です。季節の波がある宿泊施設では、前年の同じ月と比べるように指定します。最後が施設の前提で、客室数、主な顧客層、その月にあった出来事、たとえば料金の変更や改装、近くのイベントなどを書き添えます。
このように頼むと、返ってくる答えが施設の状況に近づきます。さらに、答えの最後に、その見立てを確かめるには何の数字を見ればよいかも挙げさせると、次の作業がはっきりします。返ってきた要約は、元の表と見比べて、数字の読み違いがないかを必ず確かめます。生成AIは表の数字を取り違えることがあるからです。とくに、割合と件数が並ぶ表や、合計の行を含む表では、取り違えが起きやすくなります。期間の比べ方そのものは、GA4の期間比較の記事で詳しく扱っています。
その課題、”自社の数字”を見れば打ち手が見えてきます。同じエリアの施設はもう動き始めています——気づかないうちの取りこぼしを止めませんか? 予約データを入れるだけで改善点が見えるLevitt Lite、その場で相談できるmicado AI、記事もツールもすべて無料。▶ **mintに無料で会員登録する**
ページの文章の見直しには、どう使いますか？
公式サイトの改善でもう1つ生成AIが役に立つのが、ページの文章の見直しです。プランの説明や客室の紹介が短く、何が違うのかが伝わらないページは少なくありません。生成AIに下書きを作らせると、書き直しの手間が減ります。ただし、そのまま載せると困ることも起きます。皆さまの施設のプラン説明は、泊まる人が読んで違いが分かる文章になっているでしょうか？
プラン説明は、泊まる人の場面から書き直させます
プラン説明を書き直すときは、誰が、どんな目的で泊まるかを指定します。たとえば、出張で泊まるビジネスパーソン、記念日に泊まる夫婦、小さな子ども連れの家族、といった具合です。そのうえで、施設に実際にある設備や料理、周辺の情報を箇条書きで渡し、それだけを使って書くように頼みます。
こうすると、泊まる人がどんな時間を過ごせるかが伝わる文章の下書きが、短い時間でいくつも出てきます。複数の案を並べて、施設の言葉づかいに合うものを選び、手を入れて仕上げます。見せ方を変えたら、そのページの見られ方や予約の割合が変わったかを確かめます。公式サイトの中で、どのページがどんな役割を持つかは、宿泊予約に繋がる戦略的コンテンツの記事で整理しています。
事実と違う言葉が混ざっていないかを確かめます
生成AIの下書きには、施設にない設備や、根拠のない表現が混ざることがあります。たとえば、使っていない寝具のブランド名や、実際には出していない料理、言い切れない「最高の」「必ず」といった言葉です。これをそのまま載せると、泊まった顧客の期待と実際がずれ、口コミの評価を下げる原因になります。
ですから、下書きは必ず、施設のことをよく知る人が事実を確かめてから載せます。料金や特典、キャンセルの条件のように、間違うと問題になる情報は、とくに注意して照らし合わせます。公式サイトの文章との掲載内容がずれていないかも、あわせて確かめておくと安心です。情報がそろっていると、検索やAIの答えの中でも施設が正しく説明されやすくなります。この考え方は、AI時代に指名される公式サイトの記事で扱っています。
ここは率直にお伝えします
には、過去のデータから今後の購入の可能性などを予測する指標もあります。ただ、Googleの公式ヘルプによると、使うには、過去28日のうち7日間で、条件に当てはまると当てはまらないがそれぞれ1,000人以上必要です。多くのホテル・旅館の公式サイトでは、この条件に届きません。生成AIを使う前に大切なのは、予約の完了がで正しく数えられていることです。計測がずれたままでは、生成AIの要約も原因の候補もずれてしまいます。予約の完了の数え方は、GA4と予約エンジンの計測連携の記事で確かめられます。生成AIは道具の1つです。正しい数字と、施設をよく知る人の判断があってはじめて、改善の手間を減らす役に立ちます。
まとめ
ホテル公式サイトの改善で生成AIが役に立つのは、数字の要約と原因の候補出し、そしてページの文章の下書きです。何を直すかを決めることと、直したあとに数字が動いたかを確かめることは、人に残ります。
の数字を読ませるときは、個人情報を含まない集計表だけを渡し、目的と比べる期間と施設の前提を添えて頼みます。文章の下書きは、施設にない設備や言い切れない表現が混ざっていないかを確かめてから載せます。使う場面を絞れば、生成AIは担当者が判断に使う時間を生み出してくれます。
読んで「なるほど」で終わらせていませんか?
施策は思いついても「どの順で・いつやるか」で止まっていませんか。いま売上を伸ばしている施設と、そうでない施設の差は、「どこで取りこぼしているか」に気づき、「いつ・何をすべきか」を数字で判断できているか。違いはそこだけです。
同じエリア・同じ規模の施設は、すでにデータを見ながら最適なタイミングで手を打ち始めています。一方で「分析する仕組みがない」「何から手をつければいいか分からない」と判断を後回しにしている間も、機会損失は静かに積み上がっていきます。
まずは”自社で実際に何が起きているか”を見るところから。それが、最適なタイミングで最適な一手を選べる施設への第一歩です。
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生成AIを使ってみたいけれど、何から任せればよいか決まっていない段階でも構いません。いまの公式サイトとの状況をお聞かせいただければ、生成AIに渡してよい数字の範囲から、毎月の改善の流れのどこで使うかまで、一緒に整理するところから始められます。
