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優惠票價不漏接！Google優化旗下旅遊App，全面導入機器學習創造利基

取自：數位時代

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AI 研究室 | 智庫

by 高敬原 2017.12.15

圖片來源：shutterstock

交通、住宿、景點門票，是出門旅行最讓人煩惱的事，趕在旅遊旺季前，Google優化旗下多款旅遊搜尋工具，包括個人行程規劃工具Google Trips、航班查詢服務Google Flights等，導入機器學習技術，結合Google Maps，透過自身優勢包圍用戶需求。

旅遊旺季即將到來，現在多數用戶都會使用各式各樣的旅遊App來比價或預定，趕在聖誕假期前，Google優化包括Google Trips、Google Flights以及旅館搜索等旅遊工具，導入新的演算法與機器學習技術，讓整體搜尋體驗更友善，除了可以追蹤最基礎的價格變化，還結合了Google Maps資料讓人潮資訊一覽無遺，透過Google的全套服務包圍消費者。

導入機器學習，分析歷史資料做價格預測
Google Trips、Google Flights以及旅館搜索，目的在幫助消費者找到更好的價格，過去只能做到價格變化追蹤，這種「價格追蹤工具」跟其他許多像Hopper、skyscanner這類旅遊App、網站功能重疊性很高，在這波的更新中，Google想要做出功能差異性，讓更多用戶可以更輕鬆的一次掌握完整資訊。

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導入機器學習的Google Flights，可以分析歷史價格資料預測未來走勢。
Google導入機器學習（Machine Learning ）技術分析歷史價格資料。舉例來說，Google Flights會在最佳的訂購時機出現時通知用戶，輸入目的地搜尋後，會在畫面上貼心提示「價格不會再低了」、「價格低於正常水準」，告訴你在出發前後價格還有沒有在波動的可能，等根據過往資料所預測出來的趨勢結果，讓用戶在規劃行程時有更完整的背景資料。

結合Google Maps資料，掌握人潮流量
這次也同步優化了Google飯店搜尋功能，系統結合了Google Maps資料，搜尋飯店資訊後，除了可以看到房價的變化，還能一併了解當地是否在旅行期間有舉辦大型活動導致人潮較為擁擠，在搜尋飯店的同時一併告訴用戶當地是否為旅遊旺季，省去重複切換工具搜尋的麻煩，在一次搜尋動作中一起掌握需要的資訊。

Google飯店搜尋功能，系統結合了Google Maps資料，能一併查看當地的人潮資訊。
過去Google飯店搜尋功能，被認為跟其他功能相比遜色許多，從這波的優化可以看出Google正試圖幫自己在旅遊市場，找到一個屬於自己的獨特位置。

根據統計，有69%的旅客為了找不到好的交通及住宿價格而煩惱，比例甚至高於面對理財投資和裝修住宅的抉擇。

偵測用戶位置，票價優惠不漏接
同時，去年九月剛推出的個人行程規劃工具Google Trips，這波更新中加入了景點門票優惠資訊。結合Google本身強大的搜尋功能，Google Trips會主動偵測用戶所在的位置，搜尋周遭景點、展覽資訊，將票務功能整併在行程安排功能中，提供用戶更完整的資訊。

Google Trips會主動偵測用戶所在的位置，提供周遭票務的折扣資訊。
從交通、住宿到景點門票，三種旅遊最頭痛的事一次解決，過去這些功能也能在各種不同的第三方App、網站服務中被滿足，Google的優勢除了在於擁有用戶完整、龐大的資料，可以根據過往的習慣比其他競爭者更快看見用戶需求，同時也省去跳轉不同平台的時間，一次在Google提供的旅遊工具中被滿足。

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