Comment Airbnb utilise l’IA pour classer vos annonces et augmenter ses revenus

En tant qu’hôte Airbnb, vous vous êtes probablement déjà demandé comment votre annonce est classée dans les résultats de recherche sur Airbnb. Ces questions vous sont peut-être venues à l’esprit :

• « Sur quels critères Airbnb classe-t-il les annonces ? »
• « Est-ce que tous les utilisateurs voient les mêmes classements sur Airbnb ? »
• « Que se passe-t-il lorsqu’il n’y a pas assez d’offres dans une zone ? »

De plus, vous aurez peut-être remarqué comment la carte de recherche sur Airbnb s’ajuste automatiquement, effectuant un zoom avant ou arrière, lorsque vous changez de catégorie Airbnb, par exemple, de « cabanes » à « piscines incroyables ». Ces observations mènent à une question plus vaste : Que se passe-t-il réellement dans les coulisses de la fonctionnalité de recherche d’Airbnb ?

Airbnb développe continuellement de nouvelles technologies pour améliorer l’expérience de recherche des voyageurs, augmenter les réservations pour les hôtes et, au final, accroître ses bénéfices.

Nous vous aidons à comprendre comment Airbnb exploite l’IA pour ajuster le classement de vos annonces

Chez Rental Scale-Up, nous avons consulté pour vous les dernières publications techniques produites par l’équipe Airbnb. Nous avons trouvé des exemples d’utilisation de l’IA par Airbnb (intelligence artificielle) que nous voulons vous expliquer simplement. 

Airbnb a été très actif dans l’acquisition d’entreprises liées à l’IA, tandis que son PDG Brian Chesky a évoqué comment Airbnb utilise l’IA dans de nombreuses parties de l’entreprise. Par exemple, il imagine Airbnb utilisant l’IA Générative pour devenir « l’agent de voyage ultime ».

Deux innovations marquantes sont le Journey Ranker et le Low Inventory State (LIS), qui visent à personnaliser les résultats de recherche pour chaque utilisateur, à améliorer la correspondance entre les voyageurs et les annonces et à accroître les taux de conversion.

Le Journey Ranker affine la manière dont les annonces sont présentées aux voyageurs selon plusieurs facteurs, veillant à ce que chaque utilisateur voie des résultats adaptés à ses préférences et à ses comportements.

À l’inverse, LIS intervient pour optimiser les résultats de recherche lorsqu’il y a peu de disponibilité dans une zone, ajustant les paramètres de recherche, voire la vue cartographique, pour s’assurer que les voyageurs trouvent toujours un logement.

Le secret derrière le classement de votre annonce Airbnb : comprendre le Journey Ranker

Les hôtes se demandent souvent comment Airbnb détermine le classement de leur annonce dans les résultats de recherche, et la réponse réside, entre autres, dans le fonctionnement complexe du Journey Ranker.

Ce système sophistiqué est au cœur de la stratégie d’Airbnb pour personnaliser les résultats de recherche, garantissant que chaque voyageur voit des annonces correspondant à ses préférences et comportements de recherche uniques.

Votre annonce ne peut pas être numéro 1 dans le classement Airbnb car chaque utilisateur voit un résultat différent

Cette personnalisation est essentielle pour augmenter la probabilité d’un « match » menant à une réservation, rendant le concept même de classement « numéro un » statique obsolète. En fait, le classement des annonces sur Airbnb varie considérablement d’un utilisateur à l’autre, selon leurs interactions et préférences individuelles.

Cette approche personnalisée améliore l’expérience pour les voyageurs et augmente les chances de réservations pour les hôtes, rendant tout l’écosystème Airbnb plus efficace.

Voici un aperçu plus détaillé sur la façon dont le Journey Ranker affine le processus d’appariement entre voyageurs et annonces, avec pour objectif final d’améliorer le taux de conversion et d’instaurer un système de classement dynamique et propre à chaque utilisateur :

Comprendre le comportement de recherche des voyageurs :

Le Journey Ranker part du principe que les utilisateurs prennent souvent le temps de comparer différentes annonces sur plusieurs semaines, voire des mois. Cela signifie qu’il est crucial pour une annonce de se démarquer dès le début. En analysant les interactions des utilisateurs dès le début de leur recherche, le Journey Ranker peut ajuster les annonces mises en avant dès la phase exploratoire d’un voyageur.

Équilibrer les préférences :

Le système ne propose pas simplement un affichage aléatoire d’annonces aux voyageurs. Il prend en compte les actions de l’utilisateur (telles que les annonces consultées ou celles pour lesquelles il effectue une demande de réservation) ainsi que les critères précis de leur recherche.

Cette méthode garantit que les voyageurs voient des annonces qui correspondent réellement à leur besoin, et que les hôtes reçoivent des clients réellement intéressés par leur hébergement.

Accompagner vers la réussite :

Le Journey Ranker prend en compte aussi bien les actions positives (comme les demandes de réservation) que négatives (les annulations, par exemple). Cette attention au détail permet d’ajuster constamment le parcours de l’utilisateur pour le guider plus facilement vers une réservation, en réduisant les obstacles au passage.

S’adapter au comportement du voyageur :

À mesure que les voyageurs affinent leur recherche, leur comportement fournit des informations précieuses. Le Journey Ranker utilise ces données pour affiner les résultats de recherche, afin de proposer des annonces en phase avec l’étape du processus de décision de l’utilisateur.

S’assurer qu’aucun voyageur ne reparte les mains vides : la magie du LIS (Low Inventory State) d’Airbnb

Débusquer la location Airbnb idéale peut parfois ressembler à chercher une aiguille dans une meule de foin, surtout lorsque les critères ou la période de recherche sont très spécifiques et limitent soudainement les choix. Malgré le vaste catalogue de plus de 7 millions d’annonces disponibles sur Airbnb, il peut arriver que l’utilisateur se retrouve en situation de Low Inventory State (LIS), confronté à un choix restreint, notamment dans les cas suivants :

• Filtres très spécifiques (par exemple : face à la mer, avec piscine, acceptant les animaux, et avec une hélisurface),
• Recherches tardives pendant les hautes saisons,
• Recherches dans des zones reculées ou peu peuplées.

Cette rareté n’est pas qu’un simple inconvénient pour l’utilisateur ; c’est aussi une occasion manquée pour Airbnb. Airbnb a donc imaginé le mécanisme LIS (Low Inventory State) pour répondre à cette problématique, agissant comme un détective astucieux pour éviter aux utilisateurs de se trouver face à une impasse lors de leur recherche.

Comment le LIS d’Airbnb garde votre recherche pleine de possibilités

Le LIS commence par détecter d’éventuels scénarios de pénurie d’offres en analysant les critères de recherche, les dates et la localisation souhaitée par l’utilisateur. Cette étape préventive est incontournable pour signaler à temps un trop faible nombre d’options disponibles.

Chez Rental Scale-Up, nous avons observé plusieurs tactiques qui permettent d’augmenter le nombre de résultats de recherche et que cet état de faible inventaire pourrait déclencher sur l’application ou le site web Airbnb. Bien que le document ne cite pas littéralement ces tactiques, nous pensons que ces options de Correspondance Flexible illustrent bien l’adaptabilité d’Airbnb lorsqu’il n’y a que peu d’offres à afficher :

• Proposer des dates alternatives : Quand vos dates de séjour préférées n’offrent que très peu d’options, Airbnb suggère d’autres dates affichant une meilleure disponibilité. C’est comme découvrir qu’un concert affiché complet propose finalement des places une autre soirée, vous permettant de vivre l’expérience à un autre moment.
• Dézoomer la carte : Si votre zone de recherche est trop restreinte, Airbnb élargit automatiquement le périmètre géographique pour dévoiler des pépites à proximité. C’est comme agrandir la recherche d’un café sur une appli de cartographie, et trouver plus d’options juste à côté.
• Afficher des annonces qui correspondent partiellement aux critères : Lorsque l’abondance de filtres ne laisse plus d’options, Airbnb assouplit légèrement les critères pour présenter des annonces proches de vos préférences. Cette flexibilité réserve parfois de bonnes surprises, comme savourer une glace aux pépites de chocolat alors que la saveur chocolat classique est épuisée.

Les outils intelligents d’Airbnb : faire gagner voyageurs et hôtes (et augmenter les revenus d’Airbnb)

L’invention et la mise en place de technologies telles que le Journey Ranker et le Low Inventory State (LIS) sont essentielles pour Airbnb à plusieurs égards, impactant l’expérience de recherche du voyageur, celle de l’hôte ainsi que la rentabilité d’Airbnb :

Expérience de recherche du voyageur

• Personnalisation : Le Journey Ranker s’assure que les voyageurs consultent des annonces qui correspondent à leurs préférences et comportements, rendant la recherche plus efficace et agréable. En présentant des options plus pertinentes, les voyageurs trouvent ce qu’ils cherchent plus rapidement, pour une meilleure expérience globale.
• Éviter la saturation : Sans classement intelligent ni gestion de l’inventaire, les utilisateurs risqueraient d’être submergés par des annonces non pertinentes ou découragés par trop peu d’options. Des technologies comme LIS préviennent cela en ajustant les critères de recherche pour offrir un choix équilibré, même dans des cas de recherche difficiles.

Expérience des hôtes

• Visibilité accrue : Les deux outils, Journey Ranker et LIS, contribuent à rendre les annonces des hôtes plus visibles. En mettant intelligemment les annonces en relation avec les bons voyageurs, les hôtes ont plus de chances que leur logement soit vu et réservé par des personnes réellement intéressées.
• Optimisation du taux d’occupation : En suggérant des dates alternatives ou en élargissant le périmètre de recherche, LSI permet de combler les périodes creuses, notamment en basse saison ou dans des zones peu recherchées. Cela accroît le remplissage et donc le potentiel de revenus pour les hôtes.

Rentabilité d’Airbnb

• Taux de conversion améliorés : En rendant la recherche et la réservation plus personnalisées et efficaces, ces technologies augmentent les taux de conversion. Quand les voyageurs trouvent plus facilement ce qu’ils recherchent, ils réservent davantage, ce qui profite directement aux revenus d’Airbnb.
• Meilleure rétention des utilisateurs : Une expérience positive est clé pour fidéliser voyageurs et hôtes sur la plateforme. En perfectionnant en continu la recherche et la réservation, Airbnb s’assure que tous restent actifs et satisfaits, ce qui limite l’attrition et favorise la loyauté.
• Décisions fondées sur les données : Les données recueillies grâce à Journey Ranker et LIS fournissent à Airbnb des informations précieuses sur les comportements, préférences et tendances des utilisateurs. Ces éléments permettent d’affiner leurs algorithmes, de développer de nouvelles fonctionnalités et d’éclairer les décisions stratégiques favorisant la croissance.

Le Journey Ranker et LIS sont-ils des exemples concrets de l’utilisation de l’IA par Airbnb pour aider à trouver des logements ?

Oui, le Journey Ranker comme le Low Inventory State (LIS) sont des exemples concrets d’usage de l’IA (Intelligence Artificielle) par Airbnb. 

Voici comment ils fonctionnent, en termes simples :

• Journey Ranker utilise ce qu’on appelle le deep learning, un type d’IA capable d’analyser et d’apprendre à partir d’un grand volume de données. Il examine le comportement des voyageurs sur Airbnb (quelles annonces ils consultent, ignorent, etc.) et se sert de ces données pour déterminer ce que chaque utilisateur souhaite probablement voir. C’est un peu comme une plateforme qui devine quels films vous plairont à partir de ce que vous avez déjà regardé, puis vous propose des suggestions sur-mesure.
• Le LIS (Low Inventory State) repose sur la modélisation prédictive, une autre méthode d’IA, afin de prédire lorsqu’il risque de ne pas y avoir assez d’annonces pour ce que recherchent les voyageurs. C’est un peu comme une appli météo qui prévoit la pluie sur la base des tendances et vous conseille d’emporter un parapluie. La version Airbnb anticipe quand les voyageurs pourraient ne pas trouver suffisamment d’hébergements et tente d’aider en suggérant d’autres dates ou lieux.