Cómo Airbnb utiliza la Inteligencia Artificial para clasificar sus anuncios y aumentar sus ingresos

 

Como anfitrión de Airbnb, probablemente te hayas preguntado cómo se clasifica tu anuncio en los resultados de búsqueda en Airbnb. Es posible que se te hayan pasado por la cabeza estas preguntas:

• “¿Sobre qué base clasifica Airbnb los anuncios?”,
• “¿Todos los buscadores de Airbnb ven las mismas clasificaciones?”,
• “¿Qué sucede cuando no hay suficiente oferta en un área?”

Además, es posible que hayas notado cómo el mapa de búsqueda en Airbnb se ajusta automáticamente, acercándose o alejándose, cuando cambias de categoría de Airbnb, por ejemplo, de “cabañas” a “piscinas increíbles”. Estas observaciones llevan a una pregunta más amplia: ¿Qué sucede realmente detrás de escena de la función de búsqueda de Airbnb?

 

Airbnb desarrolla continuamente nuevas tecnologías para mejorar la experiencia de búsqueda de huéspedes, aumentar las reservas para los anfitriones y, en última instancia, mejorar los resultados de Airbnb.

 

Te ayudamos a ver cómo Airbnb está aprovechando la Inteligencia Artificial para modificar la clasificación de tus anuncios.

Se han publicado artículos técnicos recientes elaborados por el equipo de Airbnb. Y se han encontrado ejemplos de Airbnb aprovechando la IA (inteligencia artificial) que queremos explicar en términos generales. 

La Compañia Airbnb ha estado ocupada comprando empresas relacionadas con la Inteligencia Artificial,  mientras que su director ejecutivo, Brian Chesky, ha analizado cómo Airbnb está aprovechando la IA en muchas partes del negocio. Por ejemplo, ve a Airbnb utilizando la IA generativa para convertirse en “el mejor agente de viajes “.

Dos innovaciones destacadas son Journey Ranker y Low Inventory State (LIS) , que están diseñados para personalizar los resultados de búsqueda para cada usuario, mejorando la coincidencia entre huespedes y listados y aumentando las tasas de conversión.

Journey Ranker afina la forma en que se presentan los listados a los huéspedes en función de varios factores, asegurando que cada buscador vea resultados adaptados a sus preferencias y comportamientos.

Por otro lado, LIS interviene para optimizar los resultados de búsqueda cuando la disponibilidad en un área particular es baja , ajustando los parámetros de búsqueda o incluso la vista del mapa para garantizar que los huéspedes siempre puedan encontrar un lugar donde quedarse.

 

El secreto detrás de la clasificación de su listado de Airbnb: comprender el Journey Ranker”

Los anfitriones a menudo se preguntan cómo determina Airbnb la clasificación de sus anuncios en los resultados de búsqueda, y la respuesta se encuentra, entre otras cosas, en el intrincado funcionamiento del Journey Ranker.

Este sofisticado sistema es el núcleo de la estrategia de Airbnb para personalizar los resultados de búsqueda, garantizando que cada huésped vea listados adaptados a sus preferencias y comportamiento de búsqueda únicos.

 

Tu anuncio no puede ser el número 1 en el ranking de Airbnb porque cada uno ve algo diferente

Esta personalización es fundamental para mejorar la probabilidad de que un partido conduzca a una amonestación, haciendo obsoleto el concepto de una clasificación estática de “número uno”. En esencia, la clasificación de los anuncios en Airbnb varía significativamente de un usuario a otro, dependiendo de sus interacciones y preferencias individuales.

Este enfoque personalizado mejora la experiencia de los huéspedes y aumenta la probabilidad de reservas para los anfitriones, lo que hace que todo el ecosistema de Airbnb sea más eficiente y efectivo.

A continuación, presentamos un vistazo más de cerca a cómo Journey Ranker afina el proceso de relacionar a los huéspedes con los listados, con el objetivo final de mejorar las tasas de conversión y crear un sistema de clasificación dinámico y específico para el usuario:

 

Comprender el comportamiento de búsqueda de huespedes:

Journey Ranker reconoce que los huéspedes a menudo se toman su tiempo buscando, comparando diferentes listados durante semanas o incluso meses. Esto significa que es fundamental que un anuncio se destaque desde el principio. Al analizar cómo los huéspedes interactúan con la plataforma desde el comienzo de su búsqueda, Journey Ranker puede ajustar qué listados se destacan al principio de la fase de exploración de un huésped.

 

Preferencias de equilibrio:

Este sistema no se limita a mostrar listados aleatorios a los huéspedes. En cambio, analiza las acciones que realizan los huéspedes (como en qué anuncios hacen clic o solicitan reservar) y los detalles específicos de sus búsquedas .

Este método garantiza que los huéspedes vean anuncios que realmente coincidan con lo que buscan y que los anfitriones obtengan huéspedes que estén realmente interesados en su anuncio.

Guiando hacia el éxito:

Journey Ranker presta atención tanto a las acciones positivas (como las solicitudes de reserva) como a las acciones negativas (como las cancelaciones) . Esta atención al detalle significa que se ajusta constantemente para guiar a los huéspedes a realizar una reserva con mayor facilidad, reduciendo los obstáculos en el camino.

Adaptarse al comportamiento de los huéspedes:

A medida que los huéspedes reducen su búsqueda, su comportamiento proporciona información valiosa. Journey Ranker utiliza esta información para refinar los resultados de búsqueda, garantizando que los listados se adapten para encontrar a los huéspedes en el punto correcto de su proceso de toma de decisiones.

Garantizar que ningún viajero se vaya con las manos vacías: la magia del LIS (estado de inventario bajo) de Airbnb

Encontrar la estadía perfecta en Airbnb a veces puede parecer como buscar una aguja en un pajar, especialmente cuando los requerimientos específicos o el momento generan sorprendentemente pocas opciones. A pesar del extenso catálogo de Airbnb de más de 7 millones de anuncios, los usuarios pueden encontrarse en un estado de inventario bajo (LIS ), enfrentando pocas opciones , por ejemplo:

• Filtros muy específicos (por ejemplo, frente a la playa, con piscina, que admite mascotas y un helipuerto),
• Búsquedas tardías en temporada alta,
• Búsquedas en zonas remotas o menos pobladas.

Esta escasez no sólo es un inconveniente para los usuarios; Es una oportunidad perdida para Airbnb . Airbnb ideó el mecanismo LIS (Low Inventory State) para abordar este problema, actuando como un detective inteligente para evitar que los usuarios lleguen a un callejón sin salida en su búsqueda.

 

Cómo el LIS de Airbnb mantiene su búsqueda llena de opciones

LIS primero identifica posibles escenarios de escasez de suministro analizando los criterios de búsqueda del usuario, el momento y la ubicación deseada. Este paso preventivo es crucial para detectar cuándo las opciones pueden volverse demasiado limitadas.

En la industria se han observado varias tácticas para aumentar los resultados de búsqueda que este estado de inventario bajo podría desencadenar en la aplicación de Airbnb y su sitio web. Si bien el documento no se refiere explícitamente a estas tácticas, creemos que estas opciones de Combinación Flexible ilustran bien cómo Airbnb puede adaptarse cuando no hay mucha oferta que mostrar:

• Mostrar fechas alternativas : cuando las fechas de estadía preferidas ofrecen opciones mínimas, Airbnb sugiere otras fechas con mejor disponibilidad. Es similar a descubrir que un concierto con entradas agotadas tiene asientos disponibles en una noche alternativa, lo que le permite disfrutar de la experiencia en un momento diferente.
• Alejar el mapa : si su área de búsqueda es demasiado restringida, Airbnb amplía automáticamente el alcance geográfico para revelar joyas ocultas cercanas. Esta expansión es como ampliar la búsqueda de una cafetería cercana en una aplicación de mapas y descubrir más opciones a solo una cuadra de distancia.
• Mostrar anuncios que se ajustan parcialmente a los criterios : cuando una gran cantidad de filtros no le deja otra opción, Airbnb relaja ligeramente los criterios para presentar anuncios que se ajustan estrechamente a sus preferencias. Esta flexibilidad puede generar sorpresas agradables, como disfrutar de un helado con chispas de chocolate cuando su sabor de chocolate favorito está agotado.

Así es como funcionan en términos más simples:

• Journey Ranker utiliza lo que se conoce como aprendizaje profundo , un tipo de IA que puede procesar y aprender de una gran cantidad de datos. Analiza lo que hacen los huéspedes en Airbnb (por ejemplo, en qué anuncios hacen clic o ignoran) y utiliza esa información para determinar qué es lo que probablemente quiera ver cada huésped. Es como si un sitio web supiera qué películas te gustan basándose en lo que has visto antes y luego te sugiriera nuevas películas que se ajusten a tus gustos.
• LIS (estado de inventario bajo) utiliza modelos predictivos, otra técnica de inteligencia artificial, para predecir cuándo podría no haber suficientes listados disponibles para lo que buscan los huéspedes. Es como si una aplicación meteorológica predijera lluvia basándose en los patrones climáticos actuales y le dijera que trajera un paraguas. La versión de Airbnb predice cuándo los huéspedes podrían no encontrar suficientes lugares para quedarse e intenta ayudar ofreciendo sugerencias, como buscar diferentes fechas o lugares.

Como siempre tu amigo e ingreso

 Emprendedor hasta la Final Alex Diaz!!!!

ARTÍCULOS RELACIONADOS

• LA REALIDAD DE LA INDUSTRIA DEL ALQUILER A CORTO PLAZO EN EL MUNDO ACTUAL
• ALEX DICE… LA REALIDAD DE LA INDUSTRIA DEL ALQUILER A CORTO PLAZO EN EL MUNDO ACTUAL
• Las tendencias de viajes de Airbnb para 2021 apuntan a una demanda renovada de alquileres vacacionales
• Prepare sus alquileres para viajeros mayores
• Los pros y los contras del SEO y cómo afecta al marketing familiar en la era de los viajes nacionales
•