TripAdvisor come Tinder: scelta automatica delle migliori foto delle strutture alberghiere

TripAdvisor ha lanciato una nuova funzionalità per la foto principale delle strutture che utilizza la tecnologia di machine learning per auto selezionare immagini ad alta performance degli alloggi sul...

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TripAdvisor ha lanciato una nuova funzionalità per la foto principale delle strutture che utilizza la tecnologia di machine learning per auto selezionare immagini ad alta performance degli alloggi sul sito. Una tecnologia mutuata da app di matching come Tinder dove il software visualizza in automatico la foto che ottiene il migliore gradimento.
D'altronde le abbiamo viste tutti: selfie sfuocati di ospiti nel corridoio dell’hotel, close-up del rubinetto del bagno in un B&B o la foto di una strada indefinita fuori da una pensione che potrebbe essere ovunque. Questi sono solo alcuni esempi di fotografie che potrebbero automaticamente essere mostrate come immagine principale di un hotel, B&B o resort su TripAdvisor quando un proprietario non sceglie direttamente la foto principale. Se da un lato molte di queste immagini dei viaggiatori nella gallery di una struttura sono sicuramente d’aiuto ad altri viaggiatori, dall’altro non sono sempre le più rappresentative di una struttura né tantomeno sono le foto che un proprietario sceglierebbe per mostrare al meglio il suo alloggio.
La foto principale è il modo migliore per una struttura di fare una prima impressione forte e di impatto sui viaggiatori: se un’immagine riesce a portare ospiti potenziali alla pagina della struttura su TripAdvisor significa che gli ospiti potenziali sono più propensi a scegliere quel luogo per il loro soggiorno.
TripAdvisor ha quindi lanciato una nuova funzione di auto-selezione per la foto principale degli alloggi che utilizza tecnologia avanzata di machine learning per valutare e selezionare la miglior foto principale disponibile, prendendo in considerazione sia le foto professionali sia quelle dei viaggiatori. Lo strumento di auto-selezione analizza una serie di caratteristiche delle foto che, tramite test sugli utenti, hanno dimostrato di influenzare l’impatto sul coinvolgimento, dalla risoluzione delle immagini alla nitidezza, dall’esposizione alla presenza o meno di persone. La tecnologia di machine learning ha mostrato di selezionare fotografie che portano a un maggior coinvolgimento dei viaggiatori aiutando così le strutture a esser più sicure di fare il giusto passo avanti su TripAdvisor.
I proprietari di alloggi hanno sempre avuto la possibilità di selezionare la foto principale su TripAdvisor dopo aver completato la registrazione gratuita della struttura al Centro Gestione. Possono scegliere tra le loro foto caricate come gestori e le foto postate dai viaggiatori. I proprietari di alloggi che ancora preferiscono selezionare manualmente la foto principale della loro struttura possono rinunciare alla nuova funzionalità di auto-selezione in qualunque momento e continuare a scegliere la loro foto principale attraverso il Centro Gestione.
“Sappiamo che le foto di qualità sono fondamentali per attrarre nuovi ospiti” ha affermato Martin Verdon-Roe, Vice President B2B Hotel Product & Marketing TripAdvisor. “Secondo una ricerca, il 79% dei viaggiatori di TripAdvisor ha affermato che le foto sono importanti nella scelta di prenotazione di un alloggio* e, a seguito di test più recenti con i nostri partner sul sito, abbiamo notato che una selezione ottimizzata di fotografie aumenta la percentuale di click degli utenti**. Questa nuova, interessante funzionalità capitalizza la nostra forza nel machine learning con informazioni sulle foto di milioni di viaggiatori e professionisti su TripAdvisor per aiutare le strutture a fare la migliore prima impressione sui nostri viaggiatori globali”.

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