นักท่องเที่ยวหาโรงแรมผ่าน AI จริงแค่ไหน: จากชาร์ต Google ปี 2012 ถึง AI referral traffic ปี 2026

ผลสำรวจบอกว่านักท่องเที่ยวกว่าครึ่งใช้ AI แล้ว แต่ AI referral traffic ที่เข้าเว็บโรงแรมจริงยังไม่ถึง 1% บทความนี้อ่านตัวเลขสองชุดนี้คู่กัน อธิบายว่าทำไมไม่ตรงกัน และวิธีวัดจากข้อมูลของโรงแรมตัวเอง

มี infographic ชิ้นหนึ่งถูกแชร์ผ่าน Facebook กลับมาให้เห็นอีกครั้งค่ะ เป็นชาร์ตจาก Google ที่แสดงว่านักท่องเที่ยวสาย leisure กับสาย business ใช้แหล่งข้อมูลออนไลน์อะไรในการวางแผนเดินทาง ฝั่ง leisure มี search engine เป็นอันดับหนึ่งที่ 62% ส่วนฝั่ง business มี เว็บไซต์โรงแรมเป็นอันดับหนึ่งที่ 69%

ข้อมูลชุดนี้เก็บเมื่อปี 2012 ก่อนที่ ChatGPT/Gemini จะเกิดขึ้น ตอนนั้นคำว่า search engine หมายถึงหน้าผลการค้นหาที่เป็นรายการลิงก์ให้คลิกต่อ

thethinkwise เคยเขียนเรื่อง AI search ไว้แล้วสามตอน ตั้งแต่ พฤติกรรมนักท่องเที่ยวที่เปลี่ยนไปและผลต่อต้นทุนห้องพัก การทำ GEO และ NAP ให้ AI เลือกโรงแรม ไปจนถึง การเตรียมทีมรับจองรับลูกค้าที่ AI ส่งมา บทความนี้จึงไม่พูดซ้ำเรื่อง “ต้องทำอะไร” แต่ตอบอีกคำถามหนึ่งที่เจ้าของโรงแรมถามบ่อย: เรื่องนี้ใหญ่จริงแค่ไหน และวัดที่โรงแรมเราได้อย่างไร

จุดตั้งต้น: ชาร์ตปี 2012

ที่มา: Google / Ipsos MediaCT, The Traveler’s Road to Decision, July 2012 · ฐาน: ผู้ใช้อินเทอร์เน็ตวางแผนทริป Leisure 2,989 คน · Business 1,167 คน · เลื่อนตารางแนวนอนได้บนมือถือ

• Leisure เริ่มจากการค้นหาแบบกว้าง — ยังไม่รู้ว่าจะไปไหน พักที่ไหน จึงเริ่มที่ search engine แล้วค่อยแตกไปเว็บโรงแรม สายการบิน และ OTA
• Business ตรงไปที่ supplier — รู้ปลายทางอยู่แล้ว จึงเข้าเว็บโรงแรมและสายการบินโดยตรงมากกว่าเริ่มที่ search engine
• Social network อยู่ท้ายตาราง — ทั้งสองกลุ่มใช้ไม่ถึงหนึ่งในสี่

ชาร์ตนี้มีประโยชน์ในฐานะ baseline ค่ะ เพราะเป็นภาพของยุคที่ “การค้นหา” กับ “การคลิกเข้าเว็บ” เป็นเรื่องเดียวกัน ลูกค้าค้นหาที่ไหน ก็คลิกต่อจากที่นั่น และนับได้ใน analytics ปี 2026 สองอย่างนี้เริ่มแยกออกจากกัน

ตัวเลขชุดที่หนึ่ง: ผลสำรวจบอกว่า AI โตเร็วมาก

รายงานที่เทียบกับชาร์ต 2012 ได้ใกล้ที่สุดคือ The AI Surge ของ Phocuswright พบว่า 56% ของนักท่องเที่ยว leisure ใน US ใช้ AI วางแผน จอง หรือช่วยระหว่างทริปอย่างน้อยหนึ่งทริปในรอบ 12 เดือน เพิ่มจาก 33% ในครึ่งแรกปี 2025 ส่วน gen AI platform อย่าง ChatGPT/Gemini ถูกใช้หาข้อมูลทริป 33% เพิ่มขึ้นราว 5 เท่าจากปี 2024 ขณะที่ รายงานฉบับก่อนหน้า พบว่า general search ยังเป็นเครื่องมืออันดับหนึ่ง แต่สัดส่วนลดลงเรื่อย ๆ

ฝั่ง APAC ตัวเลขสูงกว่าในหลายรายงาน Booking.com พบ 64% ใช้ AI ทั้งตอนวางแผนและระหว่างทริป Visa พบ 49% ใช้ AI หาจุดหมายและไอเดียเที่ยว และ Agoda พบ 63% มีแนวโน้มจะใช้ AI วางแผนทริปถัดไป

ที่มา: ตามรายงานแต่ละฉบับ (ลิงก์ท้ายบทความ) · แต่ละรายงานนิยามคำว่า “ใช้ AI” ต่างกัน · เลื่อนตารางแนวนอนได้บนมือถือ

ตัวเลขชุดที่สอง: traffic จริงยังไม่ถึง 1%

ผลสำรวจวัดจากสิ่งที่ลูกค้า “ตอบ” แต่มีอีกชุดข้อมูลที่นับจาก visit จริงบนเว็บโรงแรม และเล่าเรื่องต่างออกไปค่ะ

ที่มา: Lighthouse และ Adobe ผ่าน Hospitality Net, Net Affinity AI Assistant Traffic Barometer (July 2026) · ลิงก์ท้ายบทความ

ข้อควรระวังสองข้อ ข้อแรก Adobe ขายเครื่องมือติดตาม AI traffic จึงมีส่วนได้เสียกับเทรนด์นี้ ข้อสอง Net Affinity ระบุเองว่า volume ยังเล็ก การจองไม่กี่รายการก็ทำให้เปอร์เซ็นต์ขยับได้มาก และชุดข้อมูลนี้ไม่รวม Google AI Overviews และ AI Mode

ทำไม 56% กับ 1% ถึงไม่ขัดแย้งกัน

ผลสำรวจวัดว่าลูกค้า “ใช้” AI แต่ analytics วัดได้แค่ลูกค้าที่ “คลิก” มาจาก AI

ช่องว่างระหว่างตัวเลขสองชุดนี้อธิบายได้สามข้อ โดยแต่ละข้อตั้งอยู่บนข้อมูลจากรายงานข้างต้น

1. AI ถูกใช้หนักในช่วงหาไอเดีย ไม่ใช่ช่วงเลือกโรงแรม — การใช้งานที่พบบ่อยที่สุดในผลสำรวจ Visa คือการหาจุดหมายและไอเดียเที่ยว ลูกค้าส่วนหนึ่งจึงอาจใช้ AI เลือกจุดหมาย แล้วไปหาที่พักผ่านช่องทางเดิม
2. คนที่เห็นคำตอบ AI ครึ่งหนึ่งยังคลิกต่อ — Phocuswright พบว่าครึ่งหนึ่งของคนที่เห็นคำตอบ AI ใน search engine ยังคลิกไปยังเว็บต้นทาง เพราะการจองท่องเที่ยวเดิมพันสูงและต้องตรวจสอบก่อน แต่ปลายทางที่คลิกไปอาจเป็น OTA ไม่ใช่เว็บโรงแรม
3. บางส่วนนับไม่ได้ตั้งแต่ต้น — referral จาก Google AI Overviews และ AI Mode ไม่ได้อยู่ในชุดข้อมูลของ Net Affinity

อ่านชาร์ต 2012 ใหม่: แต่ละช่องทางเปลี่ยนบทบาทอย่างไร

Phocuswright พบว่าสิ่งที่ทำให้นักท่องเที่ยว ลงมือทำตามคำแนะนำของ AI มากที่สุดคือ การเปรียบเทียบราคา (44%) รีวิวที่ถูกสรุปแล้ว (33%) และแบรนด์ที่รู้จัก (32%) นำมาเทียบกับชาร์ตปี 2012 จะเห็นว่า AI กำลังรับหน้าที่ของหลายช่องทางไปทำแทน

[thethinkwise view] การตีความจากรายงานในบทความนี้ ไม่ใช่ผลสำรวจ · เลื่อนตารางแนวนอนได้บนมือถือ

เรื่อง social มีข้อมูลรองรับบางส่วน งานวิจัยของ Mindtrip และคณะ พบว่า Millennials 69% และ Gen Z 63% ใช้ AI assistant วางแผนทริปบ่อยพอ ๆ กับ social media

ช่องว่างที่ยังไม่มีใครตอบ: business traveler

ในชาร์ตปี 2012 ความต่างระหว่าง leisure กับ business คือประเด็นหลัก แต่รายงานที่ thethinkwise พบในรอบนี้ ยังไม่มีชิ้นไหนแยกสองกลุ่มด้วยวิธีเดียวกัน รายงาน The AI Surge เองก็เน้นนักท่องเที่ยว leisure ใน US โรงแรมที่มี corporate หรือ business transient เป็นสัดส่วนสำคัญ จึงยังไม่ควรสรุปว่ากลุ่มนี้เปลี่ยนตาม leisure ข้อมูลที่เชื่อถือได้ที่สุดตอนนี้คือข้อมูลของโรงแรมเองค่ะ

วัดที่โรงแรมตัวเอง: 4 ตัวเลขที่ควรมี

ก่อนตัดสินใจลงทุนเพิ่มด้าน AI search ควรรู้ก่อนว่าเรื่องนี้ใหญ่แค่ไหนสำหรับโรงแรมเรา ไม่ใช่สำหรับค่าเฉลี่ยในรายงาน

1. สัดส่วน AI referral — Hospitality Net แนะนำให้กรอง analytics ย้อนหลัง 12 เดือน หา referral จาก chatgpt.com, perplexity.ai, gemini.google.com และ copilot.microsoft.com แล้วดูว่าคิดเป็นกี่ % ของ visit ทั้งหมด เทียบกับระดับ “ไม่ถึง 1%” ของ Lighthouse และ Adobe
2. Conversion เทียบ Google organic — ถ้า AI referral ของเราแปลงเป็นการจองได้ใกล้เคียงหรือดีกว่า organic แปลว่า traffic น้อยแต่คุณภาพดี ตรงกับที่ Adobe พบ
3. AI ตัวไหนส่งลูกค้ามา — เทียบกับสัดส่วน ChatGPT 97% ของ Net Affinity ถ้าโรงแรมเราต่างจากนี้มาก อาจสะท้อนตลาดลูกค้าที่ต่างกัน (thethinkwise view)
4. ลูกค้าที่โทรหรือทักมาเพราะ AI (thethinkwise view) — เพิ่มตัวเลือก “AI เช่น ChatGPT/Gemini” ในคำถาม “รู้จักโรงแรมจากที่ไหน” ของทีมรับจอง เพราะลูกค้ากลุ่มนี้ไม่ปรากฏใน analytics ทีมรับจองที่พร้อมรับ lead กลุ่มนี้อธิบายไว้ใน AI Search – ทีมรับจองพร้อมหรือยัง

เมื่อได้ตัวเลขทั้งสี่แล้ว ส่วนที่ต้องลงมือทำ เช่น NAP, schema และ FAQ อ่านต่อได้ใน GEO + NAP: ทำไม AI ถึงเลือกโรงแรมคุณ และการคิดงบ GEO เทียบค่าคอมมิชชั่น OTA อยู่ใน AI เปลี่ยนพฤติกรรมนักท่องเที่ยว โรงแรมต้องไปต่อ ค่ะ

สรุป

1. พฤติกรรมเปลี่ยนจริงและเร็ว — ใน US กว่าครึ่งของนักท่องเที่ยว leisure ใช้ AI แล้ว และ APAC สูงกว่าในหลายรายงาน
2. traffic ที่วัดได้ยังเล็ก — AI referral ยังไม่ถึง 1% ของ visit เว็บโรงแรม แต่โตเร็วและ conversion ดี
3. ตัวเลขที่วัดได้คือขั้นต่ำ — ส่วนที่ไปจบที่ OTA โทรศัพท์ หรือ LINE ไม่ปรากฏเป็น AI referral

ซีรีส์ AI Search ของ thethinkwise

• AI เปลี่ยนพฤติกรรมนักท่องเที่ยว โรงแรมต้องไปต่อ — ต้นทุนห้องพัก OTA เทียบจองตรง และ checklist เตรียมโรงแรมให้ AI แนะนำ
• GEO + NAP: ทำไม AI ถึงเลือกโรงแรมคุณ — จาก SEO สู่ GEO และกรอบตรวจ NAP 4 ชั้น
• AI Search – ทีมรับจองพร้อมหรือยัง — วางทีมรับจองให้ปิดการขาย lead ที่ AI ส่งมา
• บทความนี้ — ตัวเลขผลสำรวจเทียบ traffic จริง และวิธีวัดที่โรงแรมตัวเอง

แหล่งข้อมูล

• Google / Ipsos MediaCT — The Traveler’s Road to Decision (2012), Think with Google
• Phocuswright — The AI Surge: Travel’s Fastest Behavioral Shift in a Decade (2026)
• Phocuswright — The AI Surge: 5 takeaways for travel leaders (2026)
• Phocuswright — Search Slips, AI Surges: Travel’s New Front Door? (2025)
• Travel Daily News — สรุปผลวิจัย Phocuswright และความเห็นผู้วิจัย (2026)
• Hotel-Online — Mindtrip, Sabre, Sojern, MMGY Travel Intelligence research (2026)
• American Travel Sentiment Study, Wave 109 (July 2026)
• Global Rescue — Traveler Sentiment and Safety Survey (August 2026)
• Skift — Booking.com Travel Trends, APAC (April 2026)
• Marketech APAC — Visa Global Travel Intentions 2026
• Branding in Asia — Visa Global Travel Intentions 2026
• The Korea Herald — Agoda 2026 Travel Outlook
• Hospitality Net — The numbers behind AI’s rise as a booking channel (Lighthouse data)
• Hospitality Net — The AI guest is still rare (Adobe data)
• Net Affinity — AI Assistant Traffic Barometer for Hotels (July 2026)
• Travel Extra — Net Affinity / Smarthotel AI referral data (2026)