Cómo Airbnb utiliza la IA para clasificar tus anuncios y aumentar sus ingresos

Como anfitrión de Airbnb, probablemente te has preguntado cómo se clasifica tu anuncio en los resultados de búsqueda de Airbnb. Quizás te has hecho estas preguntas:

• “¿En qué se basa Airbnb para clasificar los anuncios?”
• “¿Todos los usuarios ven los mismos resultados de búsqueda?”
• “¿Qué pasa cuando no hay suficiente oferta en una zona?”

Además, puede que hayas notado cómo el mapa de búsqueda de Airbnb se ajusta automáticamente, acercándose o alejándose, cuando cambias de Categorías en Airbnb, por ejemplo, de “cabañas” a “piscinas asombrosas”. Estas observaciones llevan a una pregunta más grande: ¿Qué está sucediendo realmente detrás de la funcionalidad de búsqueda de Airbnb?

Airbnb está desarrollando continuamente nuevas tecnologías para mejorar la experiencia de búsqueda de los huéspedes, aumentar las reservas de los anfitriones y, en última instancia, impulsar los beneficios de Airbnb.

Te ayudamos a ver cómo Airbnb aprovecha la IA para modificar cómo se clasifican tus anuncios

En Rental Scale-Up, hemos buscado para ti documentos técnicos recientes producidos por el equipo de Airbnb. Hemos encontrado ejemplos de cómo Airbnb utiliza la IA (inteligencia artificial) que queremos explicar en términos accesibles. 

Airbnb ha estado adquiriendo empresas relacionadas con la IA, mientras que su CEO Brian Chesky ha comentado cómo Airbnb utiliza la IA en muchas áreas de la empresa. Por ejemplo, él ve a Airbnb usando la IA generativa para convertirse en “el agente de viajes definitivo”.

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

El Journey Ranker ajusta cómo se presentan los anuncios a los huéspedes en función de varios factores, asegurando que cada usuario vea resultados adaptados a sus preferencias y comportamientos.

Por otro lado, LIS entra en acción para optimizar los resultados de búsqueda cuando la disponibilidad en una zona es baja, ajustando los parámetros de búsqueda o incluso la vista del mapa para asegurar que los huéspedes siempre encuentren un lugar donde quedarse.

El secreto detrás de la clasificación de tu anuncio en Airbnb: Entendiendo el Journey Ranker

Los anfitriones suelen preguntarse 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 está en el corazón de la estrategia de Airbnb para personalizar los resultados de búsqueda, asegurando que cada huésped vea anuncios adaptados a sus preferencias únicas y comportamiento de búsqueda.

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

Esta personalización es clave para aumentar la probabilidad de una coincidencia que lleve a una reserva, haciendo que el concepto de una clasificación estática “número uno” quede obsoleto. 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, haciendo que todo el ecosistema de Airbnb sea más eficiente y efectivo.

Aquí tienes una mirada más cercana a cómo el Journey Ranker ajusta el proceso de emparejamiento entre huéspedes y anuncios, con el objetivo de mejorar las tasas de conversión y crear un sistema de clasificación dinámico y específico para cada usuario:

Entendiendo el comportamiento de búsqueda del huésped:

El Journey Ranker reconoce que los huéspedes suelen tomarse su tiempo buscando, comparando diferentes anuncios durante semanas o incluso meses. Esto significa que es crucial destacar un anuncio desde el principio. Al analizar cómo interactúan los huéspedes con la plataforma desde el inicio de su búsqueda, el Journey Ranker puede ajustar qué anuncios se destacan en las primeras fases exploratorias de un huésped.

Equilibrando preferencias:

Este sistema no muestra anuncios al azar a los huéspedes. Más bien, 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 asegura que los huéspedes vean anuncios que realmente se ajusten a lo que buscan, y que los anfitriones reciban huéspedes realmente interesados en su alojamiento.

Guiando hacia el éxito:

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

Adaptándose al comportamiento del huésped:

A medida que los huéspedes afinan su búsqueda, su comportamiento aporta información valiosa. El Journey Ranker utiliza esta información para refinar los resultados de búsqueda, asegurando que los anuncios se adapten a cada fase del proceso de decisión de los huéspedes.

Asegurando que ningún viajero se quede sin opciones: La magia de LIS (Low Inventory State) de Airbnb

Encontrar el Airbnb perfecto a veces puede sentirse como buscar una aguja en un pajar, especialmente cuando la demanda específica o el momento conduce a opciones sorprendentemente limitadas. A pesar del extenso catálogo de Airbnb de más de 7 millones de anuncios, los usuarios pueden encontrarse en un estado de baja disponibilidad (LIS), enfrentándose a opciones limitadas debido, por ejemplo, a:

• Filtros muy específicos (por ejemplo, frente al mar, con piscina, que acepte mascotas, y además helipuerto),
• Búsquedas tardías en temporadas altas,
• Búsquedas en zonas remotas o poco pobladas.

Esta escasez no solo es incómoda para los usuarios; también es una oportunidad perdida para Airbnb. Airbnb ha ideado el mecanismo LIS (Low Inventory State) para solucionarlo, actuando como un detective inteligente para evitar que los usuarios lleguen a un callejón sin salida en su búsqueda.

Cómo mantiene el LIS de Airbnb tu búsqueda llena de opciones

LIS primero identifica posibles escenarios de baja oferta analizando los criterios de búsqueda del usuario, las fechas y la ubicación deseada. Este paso preventivo es crucial para señalar cuándo las opciones pueden volverse demasiado reducidas.

En Rental Scale-Up, hemos observado varias tácticas para aumentar los resultados de búsqueda que este estado de baja disponibilidad podría activar en la app y la web de Airbnb. Aunque el documento no menciona explícitamente estas tácticas, creemos que estas opciones de búsqueda flexible ilustran bien cómo Airbnb puede adaptarse cuando hay poca oferta que mostrar:

• Mostrar fechas alternativas: Cuando tus fechas de estancia preferidas ofrecen pocas opciones, Airbnb sugiere otras fechas con mejor disponibilidad. Es como descubrir que un concierto está agotado pero hay entradas para otra noche, lo que te permite disfrutar la experiencia en otro momento.
• Alejar el mapa automáticamente: Si tu área de búsqueda es demasiado limitada, Airbnb amplía automáticamente el área geográfica para mostrarte opciones cercanas ocultas. Esta ampliación es como aumentar el radio de búsqueda de una cafetería y descubrir más opciones a solo unas calles de distancia.
• Mostrar anuncios que se ajustan parcialmente a tus criterios: Cuando hay demasiados filtros y te quedas sin opciones, Airbnb relaja ligeramente los criterios para presentar anuncios que se parezcan a tus preferencias. Esta flexibilidad puede sorprenderte gratamente, como disfrutar un helado de chips de chocolate cuando tu sabor favorito está agotado.

Las herramientas inteligentes de Airbnb: ayudando a huéspedes y anfitriones a ganar (y aumentar los ingresos de Airbnb)

La invención e implementación de tecnologías como el Journey Ranker y el Low Inventory State (LIS) son fundamentales para Airbnb por varias razones, impactando la experiencia de búsqueda de los viajeros, la experiencia de los anfitriones y los resultados económicos de Airbnb:

Experiencia de búsqueda del viajero

• Personalización: El Journey Ranker asegura que los viajeros vean anuncios que coinciden estrechamente con sus preferencias y comportamiento, haciendo que el proceso de búsqueda sea más eficiente y satisfactorio. Al presentar opciones más relevantes, los viajeros pueden encontrar lo que buscan más rápido, obteniendo así una mejor experiencia general.
• Evitar saturación: Sin un ranking inteligente y gestión de inventario, los usuarios podrían sentirse abrumados por listados irrelevantes o desanimados por tener tan pocas opciones. Tecnologías como LIS evitan esto, ajustando los parámetros de búsqueda para asegurar una buena variedad de opciones, incluso en escenarios difíciles de búsqueda.

Experiencia del anfitrión

• Mayor visibilidad: Tanto el Journey Ranker como el LIS ayudan a aumentar la visibilidad de los anuncios de los anfitriones. Al emparejar inteligentemente los anuncios con los viajeros adecuados, los anfitriones tienen más posibilidades de que sus propiedades sean vistas y reservadas por huéspedes realmente interesados en lo que ofrecen.
• Ocupación optimizada: Sugerir fechas alternativas o ampliar áreas de búsqueda ayuda a rellenar huecos en la agenda de reservas, especialmente en temporadas bajas o en zonas menos buscadas. Esto conduce a mejores tasas de ocupación y potencialmente mayores ganancias para los anfitriones.

Resultados económicos de Airbnb

• Mayores tasas de conversión: Al hacer que el proceso de búsqueda y reserva sea más personalizado y eficiente, estas tecnologías ayudan a mejorar las tasas de conversión. Cuando los viajeros encuentran lo que buscan más fácilmente, es más probable que reserven, lo que beneficia directamente a los ingresos de Airbnb.
• Mayor retención de usuarios: Una experiencia de usuario positiva es clave para retener a viajeros y anfitriones en la plataforma. Al mejorar continuamente el proceso de búsqueda y reserva, Airbnb garantiza que tanto huéspedes como anfitriones permanezcan comprometidos y satisfechos, reduciendo las bajas y fomentando la lealtad.
• Información basada en datos: Los datos recopilados gracias al funcionamiento de Journey Ranker y LIS brindan a Airbnb información valiosa sobre el comportamiento, preferencias y tendencias de los usuarios. Esta información puede utilizarse para perfeccionar aún más sus algoritmos, desarrollar nuevas funcionalidades y tomar decisiones estratégicas de negocio que impulsen el crecimiento.

¿Son el Journey Ranker y el LIS ejemplos de cómo Airbnb usa la IA para ayudar a las personas a encontrar alojamiento?

Sí, tanto el Journey Ranker como el Low Inventory State (LIS) son ejemplos de Airbnb utilizando metodologías de IA (inteligencia artificial). 

Así es como funcionan en términos más sencillos:

• Journey Ranker utiliza lo que se conoce como aprendizaje profundo, un tipo de IA capaz de procesar y aprender de grandes volúmenes de datos. Analiza lo que hacen los huéspedes en Airbnb—como en qué anuncios hacen clic o ignoran—y usa esa información para determinar qué quiere ver cada huésped. Es como si una web aprendiera qué películas te gustan en base a las que has visto antes y sugeriera otras que se ajustan a tus gustos.
• El LIS (Low Inventory State) utiliza el modelado predictivo, otra técnica de IA, para predecir cuándo puede que no haya suficientes anuncios disponibles para lo que buscan los huéspedes. Es como si una aplicación del clima predijera lluvia basándose en los patrones actuales y te recomendara llevar paraguas. En el caso de Airbnb, predice cuándo los huéspedes pueden no encontrar suficientes lugares donde quedarse y trata de ayudar ofreciendo sugerencias, como cambiar fechas o lugares.