AI에게 숙소를 물으면 무엇을 보고 고를까?

펜션이나 호텔을 AI에게 추천해 달라고 하면 무엇이 가장 크게 작용할까. 이 실험에서는 평점과 가격이었다. 평점은 추천 확률을 31.6%포인트 움직였고, 비싼 가격은 30.0%포인트 낮췄다.

AI는 숙소를 어떻게 골랐을까?

연구진은 AI에게 가상의 숙소 카드 다섯 장을 보여주고 어디에 묵을지 선택하게 했다. 카드에는 평점, 후기 수, 후기의 최신성, 사장님 답글 여부, 체인 소속, 가격, 친환경 인증, 목록 순서가 들어갔다.

각 항목은 무작위로 바꿨다. 이렇게 하면 특정 항목 하나가 AI의 선택을 얼마나 움직였는지 따로 확인할 수 있다.

AI는 12종이 사용됐다. 오픈AI 1종, 구글 3종, 앤트로픽 4종, 공개 모델 4종이다. 여행자 유형은 3가지였고 질문 문장은 9가지였다. AI 한 종류마다 3,024번 선택을 진행했다.

결과를 보면 숙소 정보를 단순히 많이 보여주는 것과 실제 추천에 영향을 주는 것은 다를 수 있다. 어떤 정보가 있는지도 중요하지만, 그 정보가 AI의 선택을 얼마나 움직이는지가 더 중요하다.

그럼 AI가 가장 중요하게 보는 것은 뭘까?

가장 큰 영향을 준 것은 평점이었다. 최고 평점과 최저 평점을 비교했을 때 추천 확률이 31.6%포인트 달라졌다.

두 번째로 큰 영향을 준 것은 가격이었다. 비싼 가격은 추천 확률을 30.0%포인트 낮췄다.

두 항목의 영향은 전체 영향의 약 70%였다. 다른 항목보다 차이가 컸다.

친환경 인증은 11.6%포인트, 후기 수는 8.3%포인트의 영향을 보였다. 목록 순서도 3.7%포인트의 영향을 보였다.

반면 체인 소속은 −1.8%포인트, 후기 최신성은 1.6%포인트였다. 사장님 답글은 0.1%포인트에 그쳤다.

숙박업 사장님 입장에서 보면 여기서 중요한 점이 있다. 고객에게 좋은 숙소라는 사실을 보여주는 정보가 많더라도, AI가 실제 선택에서 크게 반영하는 항목은 따로 있을 수 있다는 것이다.

사장님 답글은 안 써도 될까?

이 실험만 놓고 보면 AI 추천에 미치는 영향은 거의 없었다. 사장님 답글이 있는 숙소와 없는 숙소의 추천 확률 차이는 0.1%포인트였다.

그렇다고 답글이 필요 없다는 뜻은 아니다. 답글은 사람 고객에게는 의미가 있다. 연구진도 사람을 대상으로 한 기존 연구에서 사장님 답글이 예약에 일정한 영향을 준다고 정리했다.

따라서 AI와 사람 고객을 나눠서 볼 필요가 있다. AI 추천에서 답글의 영향은 작았지만, 사람 고객에게는 답글이 다른 역할을 할 수 있다.

숙박업에서 흔히 하는 모든 행동이 AI 추천에도 똑같이 반영된다고 생각하면 안 된다. AI가 실제로 크게 반영하는 항목과 고객에게 보여주기 위해 필요한 항목을 구분해서 볼 필요가 있다.

목록에서 첫 번째에 나오면 정말 유리할까?

그렇다. 실험에서는 숙소의 내용과 상관없는 목록 순서도 추천에 영향을 줬다.

첫째 칸에 있는 것의 값어치는 1박 약 12달러로 계산됐다. 평점 한 단계의 영향과 비교하면 약 10분의 1이었다.

숙소의 정보가 같더라도 목록에서 어느 위치에 놓였는지가 선택에 영향을 준 것이다. 특히 어떤 AI에서는 이 순서 효과가 평균보다 열 배 넘게 컸다.

여기서 한 가지 더 눈여겨볼 부분이 있다. AI가 숙소를 고른 뒤 설명한 이유와 실제 선택을 움직인 항목이 잘 맞지 않았다.

AI가 말로 설명하는 이유만 보고 무엇이 추천에 영향을 줬는지 판단하면 안 된다는 뜻이다. 실제 선택 결과와 설명은 구분해서 볼 필요가 있다.

그럼 펜션·호텔 사장님은 무엇부터 챙겨야 할까?

가장 먼저 볼 것은 평점이다. 이 실험에서 평점은 추천 확률을 31.6%포인트 움직였다.

그다음은 가격이다. 비싼 가격은 추천 확률을 30.0%포인트 낮췄다. 따라서 가격을 단순히 숨기는 것보다 고객이 가격 조건을 이해할 수 있도록 정보를 제공하는 것이 중요하다.

친환경 인증처럼 객관적으로 확인할 수 있는 정보가 있다면 글로 적어두는 것도 의미가 있다. 친환경 인증은 추천 확률을 11.6%포인트 높였다.

후기 수도 영향을 줬다. 후기 수가 추천 확률에 미친 영향은 8.3%포인트였다.

사장님 답글은 AI 추천만 놓고 보면 우선순위가 낮았다. 다만 사람 고객에게는 의미가 있을 수 있으므로 AI 영향이 작다는 이유만으로 답글을 하지 않을 필요는 없다.

다만 이 결과를 숙박업 현장에 그대로 적용할 때는 한 가지 조건이 있다.

이 실험은 가상의 숙소 카드를 대상으로 했다. 실제 고객이 AI에게 펜션이나 호텔을 물어볼 때는 AI가 인터넷에서 어떤 정보를 읽을 수 있는지가 먼저 중요하다.

평점과 가격이 아무리 중요해도 AI가 그 정보를 찾지 못하면 이 실험의 결과가 그대로 적용되기 어렵다. 숙소의 평점과 가격 같은 핵심 정보가 홈페이지나 AI가 읽을 수 있는 곳에 적혀 있어야 한다.

결국 숙박업 사장님이 볼 순서는 단순하다. 평점을 관리하고, 가격과 조건을 명확하게 보여주고, 인증이나 후기 수처럼 객관적인 정보를 빠뜨리지 않는 것이다.

AI가 숙소를 추천하는 시대에는 고객에게 좋은 정보를 제공하는 것만큼 그 정보가 AI에게 읽히는지도 중요해지고 있다.

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자료 출처

• Baig·Gillani·Ali 「Whose hotel does the AI recommend?」 arXiv 2606.16344(2026년 6월, AI 12종·1종당 3,024번)
• 같은 논문 전문(HTML) — 항목별 영향·비중(표 7)
• Ibrahim·Zaki 「Understanding AI Provider Recommendations in Local Service Markets」 arXiv 2609.18341 — 리뷰 3~5배
• 「Invisible to the Machine」 arXiv 2608.07069 — 발리 4,776곳 중 85.6% 미추천
• 중소기업중앙회 「2026 온라인 플랫폼 입점 거래 실태조사」(파이낸셜뉴스, 2026년 9월 15일)