Le contexte de l’étude
- Qui : Tharro, société fondée par Cosmin Costean (ex-Booking.com et TUI)
- Quoi : Étude sur la visibilité hôtelière dans les réponses générées par l’IA (source Tharro)
- Où : Algarve, Majorque, Rhodes
- Quand : Publiée le 23 juin 2026
- Pourquoi : Mesurer l’écart entre positionnement SEO et recommandation par l’IA
Mention ou citation : une distinction que le secteur ignore à ses risques
Avant d’entrer dans les chiffres, Tharro pose une distinction que la plupart des discussions sectorielles sur l’IA tendent à confondre. Une mention, c’est le fait qu’un hôtel soit nommé dans une réponse IA – la recommandation elle-même, celle qu’un voyageur lit et sur laquelle il agit. Une citation, c’est le lien source que l’assistant indique en référence. Les deux ne vont pas de pair : un hôtel peut être recommandé sans que son propre site ne soit jamais cité.
695 requêtes, deux moteurs, un corpus de près de 10 000 recommandations
La méthodologie repose sur la construction de clusters de recherches non marquées – « family hotels in Mallorca », « where to stay in Rhodes », « hotels in Albufeira » – reproduisant exactement les requêtes qu’un voyageur soumet à un assistant IA. Ces 695 prompts ont été soumis simultanément à ChatGPT et à Google AI Mode, puis croisés avec 293 925 résultats classés sur Google et Bing pour les mêmes recherches. Le corpus final représente près de 10 000 recommandations hôtelières, 3 626 établissements distincts et 14 129 citations réparties sur 1 604 domaines – un volume suffisant pour que les tendances observées ne relèvent pas du bruit statistique.
Le SEO aide. Mais il ne suffit plus, et il ne garantit rien.
Premier enseignement : le positionnement Google conserve une influence sur les recommandations IA, mais bien moindre que l’industrie ne le suppose. Un hôtel dont le site figure dans le top 3 est recommandé par l’IA dans environ 66 % des cas. Ce taux descend à 61 % pour le top 10, 45 % entre les positions 11 et 20, et chute à 24 % au-delà de la 30e position.
La corrélation existe donc – mais deux observations en nuancent fortement la portée. D’une part, même parmi les hôtels les mieux positionnés, quatre sur dix sont ignorés par l’IA. D’autre part – et c’est là la découverte la plus déstabilisante – entre 48 % et 56 % des hôtels recommandés par l’IA n’apparaissent tout simplement pas dans les résultats organiques Google pour la même requête. À Albufeira, une douzaine d’établissements figuraient sur les deux premières pages de Google avec leur propre site : l’IA n’en a retenu que deux. Le tableau de bord SEO et le tableau de bord IA ne mesurent pas la même chose. Ce sont deux compétitions distinctes.
Ce constat valide l’approche pionnière d’EVT Hotels & Resorts, premier groupe hôtelier d’Australie et de Nouvelle-Zélande à avoir structuré une infrastructure de données spécifiquement pensée pour les moteurs IA – une démarche que son directeur technique Andrew Turner décrit lui-même comme radicalement distincte du référencement naturel traditionnel.
Le site de l’hôtel, mauvais levier de citation
Lorsqu’un hôtel bien référencé est recommandé par l’IA, son propre site n’est cité comme source que dans 20 % des cas – et seulement 37 % pour les établissements en top 10. Sur l’ensemble des recommandations de l’étude, le domaine propre de l’hôtel représente moins de 10 % des citations totales.
Où vont les citations (ie les sources) ? Vers les intermédiaires : OTA comme Booking.com et Expedia, plateformes d’avis comme Tripadvisor, et guides éditoriaux régionaux. L’IA ne consulte pas le site de l’hôtel pour savoir quoi recommander – elle consulte les sources tierces qui en parlent. Soigner son site web reste pertinent pour le voyageur qui navigue. Mais ce n’est pas ce qui ouvre les portes des réponses IA.
Pour les hôteliers indépendants, la leçon est particulièrement inconfortable : des années d’efforts pour réduire la dépendance aux OTA et développer la réservation directe ne produisent aucun effet sur la visibilité IA. L’IA ne renverse pas l’équation OTA – elle la prolonge et la renforce, comme le soulignait déjà l’analyse Hotel Intelligence sur la réservation directe.
ChatGPT et Google AI Mode : deux marchés qui s’ignorent
L’étude révèle un écart structurel entre les deux principaux moteurs IA que le secteur tend à traiter comme une seule et même surface. ChatGPT a référencé 3 151 hôtels distincts sur le périmètre étudié. Google AI Mode en a référencé 1 286. Le chevauchement entre les deux listes ? 18 % seulement, soit 691 établissements communs.
Les deux systèmes ne puisent pas dans les mêmes sources. Google AI Mode fonctionne à la manière d’un carrousel Maps, fondé sur la notoriété locale et la proximité géographique. ChatGPT, lui, agrège des listes éditoriales et des guides de voyage. Figurer dans les réponses de l’un ne dit donc rien de la présence dans les réponses de l’autre. Ce sont deux canaux à mesurer et à travailler séparément – une fragmentation que Mews et son acquisition de DataChat ou que le Hilton AI Planner illustrent chacun à leur manière : les grands acteurs ont déjà intégré cette dualité dans leur stratégie. La tendance vers ce que Choice Hotels International appelle le « commerce agentique » – où des agents IA recherchent, comparent et réservent à la place du voyageur – rend cette fragmentation encore plus stratégique.
La note client ne sert à rien. Le volume, oui.
L’hypothèse la plus intuitive – une excellente note suffit à être recommandé – est invalidée par les données. Le volume d’avis et la catégorie en étoiles arrivent en tête des facteurs corrélés à la fréquence de recommandation, devant le prix. La note client arrive en dernière position. Un hôtel noté 4,8 n’est pas davantage recommandé qu’un établissement noté en dessous de 4,3. Les hôtels les plus cités représentent environ trois quarts du segment quatre et cinq étoiles, avec une médiane d’environ 600 avis. L’ancienneté et la notoriété l’emportent sur l’excellence récente.
Ce résultat entre en résonance directe avec les enseignements de l’étude Food Hotel Tech 2025 : les hôteliers utilisent déjà massivement l’IA pour gérer leurs avis en ligne – mais davantage pour y répondre que pour en développer le volume. C’est précisément l’inverse de ce que l’étude Tharro recommande.
Quatre priorités concrètes pour les hôteliers
L’étude débouche sur un programme d’action en quatre points. Mesurer les deux surfaces séparément, en testant directement ChatGPT et Google AI Mode avec les requêtes non marquées de sa destination – et en lisant les réponses comme un voyageur le ferait. Investir sa présence sur les sources que l’IA lit : OTA, plateformes d’avis, guides éditoriaux régionaux, en s’assurant que les descriptions y sont complètes, précises et à jour. Développer le volume d’avis plutôt que d’optimiser la note – ce qui implique de solliciter activement les clients sur plusieurs plateformes. Traiter enfin chaque moteur IA comme un canal distinct, avec ses propres règles de visibilité et ses propres sources d’alimentation.
L’étude complète de Tharro est en cours de publication. Elle constituera à ce jour l’un des corpus les plus documentés sur la relation entre référencement traditionnel et visibilité IA dans l’hôtellerie – et un signal d’alarme que le secteur ne peut plus différer.
At a Glance
When AI Chooses Your Hotel Instead of Google: Key Findings from Tharro’s Study (June 2026)
Study scope: 695 unbranded hotel searches across Algarve, Mallorca and Rhodes, tested on ChatGPT and Google AI Mode; matched against 293,925 Google and Bing ranked results; nearly 10,000 hotel recommendations analysed
Core finding: 48–56% of AI-recommended hotels do not appear in Google’s organic results for the same query — SEO rankings and AI visibility are two separate competitions
Citation gap: hotels’ own websites account for less than 10% of AI citations; OTAs, review platforms and editorial guides dominate
ChatGPT vs Google AI Mode: only 18% overlap between the two engines’ hotel lists — each must be tracked and worked as a distinct channel
What AI weights: review volume and star category matter most; guest rating has minimal impact — hotels rated 4.8+ are recommended no more often than those rated below 4.3
Author: Cosmin Costean, founder of Tharro (formerly Booking.com and TUI); full study publishing this week
