AI가 숙소를 고르면 작은 펜션은 무엇을 보여줘야 할까?

AI가 숙소를 대신 고른다고 해서 큰 호텔 체인만 선택하는 것은 아니다. 다만 체인 호텔을 조금 더 고르는 경향은 있었고, 동네를 같게 맞추면 그 차이는 줄었다. 작은 숙소가 먼저 챙길 것은 브랜드보다 후기 점수와 가격처럼 AI가 바로 비교할 수 있는 정보다.

AI가 호텔을 고르면 무엇부터 볼까?

런던정경대 경영학과 연구진은 뉴욕의 실제 호텔 179곳을 대상으로 AI가 숙소를 고르는 실험을 했다. 부킹닷컴·익스피디아·카약·트립어드바이저에서 실제 호텔 정보를 모아 3,600건의 예약 문제를 만들었다.

호텔마다 별점, 동네, 체인 소속, 편의시설, 가격, 객실 종류, 무료 취소, 조식, 후기 점수, 후기 수를 보여 줬다. 고객이 조건을 모두 만족하는 숙소 가운데 무엇을 고를지는 AI가 결정하게 했다.

체인 호텔이 정말 더 유리할까?

어느 정도는 그렇다. 가격과 품질 조건을 같게 맞춘 뒤에도 체인 호텔을 더 고르는 경향이 남았다. 23개 AI 가운데 11개는 힐튼·메리어트·IHG·하얏트·윈덤의 다섯 체인을 모두 독립 호텔보다 더 자주 골랐다.

그런데 동네까지 같게 맞추자 다섯 체인을 모두 더 고른 AI는 11개에서 7개로 줄었다. 즉 체인이라는 이유만이 아니라 좋은 위치에 있다는 정보가 함께 작용했다.

어떤 AI가 체인을 얼마나 더 고르는지도 달랐다. 같은 회사가 만든 AI끼리도 차이가 컸고, 연구진은 이 현상이 AI 자체의 선호인지 학습 데이터에 쌓인 브랜드 인상 때문인지는 행동만으로 구분하기 어렵다고 적었다.

브랜드가 없으면 후기 점수를 보여줘야 할까?

이 실험에서 가장 크게 움직인 것은 후기 점수였다. 연구진은 1박 250달러를 기준으로 후기 점수 1점을 높이기 위해 AI가 더 낼 수 있는 금액을 계산했다.

계산이 안정적으로 된 AI 20개의 값은 68~1,071달러였고 가운데 값은 269달러였다. 기존 연구에서 사람은 같은 1점에 약 2~22달러를 매겼다.

실제 예약 자료를 이용한 모형에서도 사람의 값은 플랫폼 평점 1점당 약 30달러였다. 평점 4.5 초과 호텔이 4 미만 호텔보다 받은 웃돈 전체도 1박 99달러였다.

다만 사람과 AI의 금액을 그대로 비교해서는 안 된다. 연구마다 재는 방식이 달랐기 때문에 연구진도 이 수치를 정확한 값이 아니라 있을 법한 범위로 봤다.

그럼 홈페이지에 무엇을 적어야 할까?

가격은 고객이 바로 볼 수 있게 적는 편이 낫다. 이 실험에서 AI는 가격을 직접 비교했고, 무료 취소와 조식 포함 여부도 읽었다. 「문의 주세요」처럼 정보가 빠져 있으면 AI가 다른 숙소와 같은 방식으로 비교하기 어렵다.

후기 점수와 후기 수도 숫자로 보여 주는 것이 중요하다. 브랜드가 없는 펜션이나 모텔이라도 고객이 확인할 수 있는 후기 점수와 가격이 또렷하면 AI가 비교할 재료가 생긴다.

위치도 구체적으로 적을 필요가 있다. 체인이 더 선택되는 차이 가운데 일부가 동네에서 나왔기 때문에 역·해변·관광지까지 걸리는 시간처럼 위치를 확인할 수 있는 정보를 보여 주는 것이 같은 방향의 대응이다.

이 내용은 한국 펜션이나 모텔을 직접 시험한 결과는 아니다. 뉴욕 호텔을 대상으로 한 연구를 작은 숙소에 옮겨 본 해석이므로 실제 한국 숙소에서도 같은 결과가 나오는지는 따로 확인해야 한다.

홈페이지를 잘 만들어도 목록 순서에 밀릴 수 있을까?

그럴 수 있다. 28개 AI 가운데 5개는 숙소의 항목을 거의 보지 않고 첫 번째에 놓인 호텔을 골랐다. 이 AI에서는 첫 칸을 고른 비율이 88.2~100%였다.

목록 순서가 중요한 AI를 사용하면 숙소가 홈페이지에 정보를 잘 적어도 결과에 영향을 주기 어렵다. 반대로 항목을 읽는 AI는 다섯 곳 가운데 첫 번째 숙소를 고른 비율이 2~10%에 그쳤다.

가격을 보는 방식도 AI마다 달랐다. 어떤 AI는 가격이 내려갈수록 일정하게 반응했고, 어떤 AI는 할인율이나 특정 가격대에서 더 크게 움직였다. 몇몇 AI는 가장 싼 방보다 조금 비싼 방을 더 골랐는데, 너무 싼 가격을 품질이 낮다는 신호로 읽는 것으로 보인다.

고객이 AI 추천만 보고 바로 예약할까?

현재는 그렇다고 단정하기 어렵다. 부킹닷컴 조사에서 한국 응답자의 69%가 여행에 AI를 써 본 적이 있다고 답했고, 숙소 검색에 AI를 활용한다는 응답은 26%였다. 한국에서 숙소 자동 예약을 AI에 맡겨도 괜찮다는 응답은 44%였다.

하지만 마우어의 미국 여가 여행자 1,000명 조사에서는 AI 추천을 그대로 예약한 비율이 5%였다. 추천을 받은 뒤 구글에서 다시 찾아본 비율은 약 60%, 공식 홈페이지를 방문한 비율은 약 50%였다.

지금의 흐름에서는 AI가 숙소 후보를 좁혀 주고 고객이 마지막으로 숙소 페이지를 확인하는 경우가 많다. 그래서 작은 숙소의 홈페이지에는 AI가 읽을 수 있는 정보뿐 아니라 고객이 직접 확인할 수 있는 가격, 후기, 취소 조건, 조식, 위치 정보도 분명하게 적어 두는 것이 중요하다.

작은 숙소가 지금 챙길 것은 무엇일까?

첫째는 후기 점수와 후기 수다. 이 연구에서 AI가 가장 크게 반응한 정보였기 때문이다. 둘째는 가격이다. 1박 가격과 조건을 숫자로 분명하게 보여 주는 것이 좋다.

셋째는 무료 취소와 조식 포함 여부처럼 숙소마다 비교할 수 있는 조건이다. 넷째는 위치다. 역이나 관광지까지 얼마나 걸리는지처럼 고객이 실제로 판단할 수 있는 정보를 적어야 한다.

다만 브랜드가 없다는 이유만으로 AI에서 불리하다고 단정할 필요는 없다. 체인을 더 고르는 AI가 있었지만 동네를 맞추자 그 수가 줄었고, AI마다 판단 방식도 달랐다.

이번 연구에는 분명한 한계도 있다. 뉴욕 호텔 한 곳의 시장만 대상으로 했고, 검색 도구를 쓰거나 여러 차례 대화하는 에이전트는 시험하지 않았다. 같은 문제에서도 질문 방식에 따라 AI가 후기 점수에 매긴 값이 크게 달라졌다.

따라서 작은 펜션이나 모텔이 해야 할 일은 「브랜드를 만들어야 한다」가 아니다. AI가 숙소를 비교할 때 읽을 수 있도록 후기 점수, 가격, 취소, 조식, 위치 같은 정보를 홈페이지에 또렷하게 적는 것부터 시작할 수 있다.

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자료 출처

• PriceBench: A Diagnostic Benchmark for Price, Quality, and Brand Preferences in LLM Booking Agents(런던정경대 경영학과·arXiv 2609.31468·2026년 9월 제출·AI 28개, 호텔 179곳, 문제 3,600건)
• PriceBench 과제·코드·AI 28개 응답 공개 저장소(런던정경대, 2026.9)
• 한국인 10명 중 7명…AI 활용해 여행 검색하고 예약까지(이데일리, 부킹닷컴 조사 2025.4~2026.1, 33~34개국, 한국 800~1,006명씩)
• 한국인 10명 중 7명 「여행 계획부터 예약까지 AI로 준비」(경북도민일보, 부킹닷컴 2026 글로벌 여행 트렌드 조사)
• AI Is Guiding Travel Plans, But Travelers Still Want to Book Themselves(Asian Hospitality, 마우어 백서·미국 여가 여행자 1,000명, 18~64세)
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