Ezt sok magyar turista nem tudja: így vezetheti félre őket az AI nyaralás közben

A mesterséges intelligencia 2026-ra észrevétlenül a mindennapjaink szerves részévé vált; a munkától kezdve a szórakozásig szinte minden területen nap mint nap támaszkodunk rá. Van azonban az AI-forradalomnak egy ritkábban tárgyalt, ám annál fontosabb szegmense: az utazás és a turizmus. Egy idegen városban, a nyaralás alatt felértékelődik a szerepe egy könnyedén elérhető személyi asszisztensnek, ami a nap 24 órájában azonnal képes programokat vagy éttermeket ajánlani.

Nemrég egyébként a Pénzcentrum CashTag című műsorában is pontosan erről kérdeztük az utca emberét: vajon használják-e a technológiát a kiruccanásaik során? Kis mintás felmérésünkből az derült ki, hogy az utazók többség valamilyen formában bizony már most is beépíti az AI-t az utazás tervezésébe és lebonyolításába.

Abba azonban már kevesen gondolnak bele, hogy az AI döntően a hagyományos Google-találatok és az interneten fellelhető adatok alapján dolgozik – ezeket a forrásokat pedig ma már manipulálni is lehet. Hamis szálláshely- és étteremértékelések, fiktívnek tűnő Reddit-posztok és a generatív modellekre szabott SEO-trükkök torzítják a képet. Ráadásul a Google keresőmotorja is sok esetben automatikusan a Gemini válaszait dobja fel elsőként a felhasználóknak a keresések alkalmával.

A cikk apropóját kollégánk egyik idei utazása adta. Egy népszerű európai fővárosban több napon át feltűnően kevés külföldi turista jött vele szembe – ezt leginkább arra alapozta, hogy az ország anyanyelve elsöprő mértékben dominálta a járókelők közötti beszélgetéseket –. Ehhez képest éles váltás volt, amikor egy olcsó étteremben túlnyomó részt angol nyelvű kiszolgálás volt a jellemző (a nagy arányú külföldi jelenlét miatt). A hely külön érdekessége, hogy nem véletlenszerű választás eredménye volt: egy AI-asszisztens ajánlotta, amikor étteremjavaslatot kért tőle. Ez vetette fel a kérdést: vajon hány utazó kötött még ki ugyanott, ugyanezen okból?

A javaslat egyébként bevált, a hely korrekt volt, illetve még olcsóbb is, mint ahogy arra kollégánk előzetesen számított. Ennek ellenére felmerül a kérdés: mi történik akkor, ha az AI javaslata totálisan félresiklik? És ami még inkább érdekes lehet: milyen okok állhatnak az esetleges hibák hátterében?

Mostani cikkünkben a jelenség technikai hátterét igyekszünk körbejárni, de megszólaltatunk turisztikai és vendéglátóipari szereplőket is arról, hogy ők használják-e a mesterséges intelligenciát, ha igen, akkor mire, és hogy látnak-e versenyelőnyt- vagy hátrányt az AI-alapú optimalizációban, amely talán a legfontosabb területen, a vendégek elérésében lehet nagy segítség az ágazati szereplők számára.

Kinek a szállodáját ajánlja a mesterséges intelligencia?

Kezdésként azt szeretnénk áttekinteni, hogy miként választanak szállást a legújabb digitális asszisztensek. Egy 2026-ban publikált tanulmány rámutatott arra, hogy a legnépszerűbb mesterségesintelligencia-programok szállodaajánlási rendszere nagyon is kiszámítható mintákat követ, amikor a hotelek online megítélését és adatait mérlegeli. A vizsgálat adatai szerint az AI-asszisztensek döntését messze a korábbi vendégértékelések pontszáma és a szállás ára határozza meg a leginkább. Egy kiemelkedő vendégértékelés például csaknem 32 százalékponttal növeli a hotel ajánlásának valószínűségét, miközben a magas ár nagyjából 30 százalékponttal csökkenti azt.

A kutatók egyéb kifejezetten érdekes tényezőkre is bukkantak. A környezetbarát működést igazoló öko-tanúsítvány megléte például komoly fegyvertény, hiszen 11,6 százalékponttal javítja a szálloda esélyeit, miközben a rengeteg összegyűjtött korábbi vélemény további 8,3 százalékpontos pluszt jelent a kiválasztásnál. Ráadásul az algoritmusok hajlamosak a részrehajlásra is: a keresési lista legelső helyén szereplő szálloda – a valós szolgáltatásaitól függetlenül – akkora helyzeti előnyben van, mintha éjszakánként 12 dollárral olcsóbb lenne a versenytársainál.

Az elemzés arra is rávilágított, hogy a mesterséges intelligencia igyekszik alkalmazkodni az utazók típusához. Egy környezettudatos pár esetében a zöld minősítés értéke olyannyira felértékelődik, hogy egy éjszakára vetítve több mint 65 dollárnyi árelőnyt is képes ellensúlyozni, miközben a nagy szállodaláncokat némileg háttérbe szorítja a független hotelekkel szemben. A legmeglepőbb felfedezés mégis az, hogy a programok által adott szöveges indoklások sokszor nem fedik a valóságot: a magyarázatukban előszeretettel emelik ki a jól csengő márkaneveket, miközben a háttérben a döntést valójában a listahelyezés és a vélemények puszta mennyisége határozta meg.

Honnan gyűjtik az adatokat a digitális asszisztensek?

Ahhoz, hogy megértsük, miért éppen a korábban említett szempontokat súlyozzák a programok, érdemes megvizsgálni magát a módszertant is, amellyel a szakértők a ChatGPT, a Perplexity és a Gemini működését térképezték fel. A Cloudbeds iparági elemzése rávilágított arra, hogy a Google-keresések kora leáldozóban van: az utazók ma már nem görgetnek végig oldalas találati listákat, hanem azonnali, kész válaszokat várnak a mesterséges intelligenciától. Ahhoz azonban, hogy az algoritmusok kiválasszák a tökéletes szállást, hatalmas mennyiségű online adatra van szükségük.

A vizsgálat szerint a gépi asszisztensek nem a semmiből találnak ki ajánlásokat, hanem meglévő internetes forrásokra támaszkodnak, amelyek több mint felét, egészen pontosan 55,3 százalékát a nagy szállásfoglaló oldalak és gyűjtőportálok – mint a Tripadvisor, a Booking.com vagy az Expedia – teszik ki.

Az igazán nagy meglepetést azonban a hagyományos turisztikai oldalakon túli digitális lábnyom jelenti. Az AI által leggyakrabban ajánlott szállodák 98 százaléka ugyanis aktívan jelen van a YouTube-on, 97 százalékuk felbukkan különböző utazási blogokban, és 95 százalékukról a Reddit fórumain is beszélgetnek a felhasználók.

Ez egyértelműen bizonyítja, hogy az algoritmusok rendkívül nagyra értékelik a széles körű, internetes jelenlétet és a szálláshelyek körüli organikus online zsongást. Bár a nagyobb költségvetéssel dolgozó, ismert szállodaláncok a kiterjedtebb marketingjük miatt eleve előnyből indulnak – az ajánlott hotelek közel 72 százaléka a nagy márkák közül került ki –, a kisebb, független szálláshelyek is versenyben maradhatnak, ha a foglalási rendszereken túl a közösségi platformokon és a digitális történetmesélésben is láthatóvá válnak.

Miért nem teljesen megbízható utazástervezéskor a mesterséges intelligencia?

Egy, a generatív AI-alapú utazástervezők működését vizsgáló, szintén 2026-os kutatás rávilágított, hogy a rendszerek működését komoly technikai és információs torzítások befolyásolják, amelyek közvetlenül módosítják a felhasználókhoz eljutó adatokat.

A legjelentősebb probléma a pozitivitási torzítás, amely az elemzett útitervek 67,9%-ában érhető tetten. Ez a jelenség egyfajta strukturális elhallgatásként működik: az AI szisztematikusan kiszűri vagy elhallgatja a logisztikai nehézségeket, a rejtett költségeket és a biztonsági kockázatokat, amivel egy teljesen idealizált, a valóságnak nem megfelelő képet fest az adott úticélról.

Ezt a problémát tovább súlyosbítja a 63,5%-os gyakorisággal előforduló kontextuális torzítás, amelyet a szakértők időgép-effektusnak is neveznek. Az AI adatfeldolgozási korlátai miatt a generált tervek jelentős része elavult információkon alapul: az algoritmusok hajlamosak már véglegesen bezárt helyeket, megszűnt szolgáltatásokat vagy az adott évszakban a szezonalitás miatt teljesen elérhetetlen programokat javasolni. Emiatt a tisztán technikai jellegű információhiány miatt a felhasználók könnyen kaphatnak megvalósíthatatlan logisztikai terveket.

Az információ minőségét döntően befolyásolja az is, hogy a felhasználó milyen nyelven kommunikál az AI-jal. A kutatás szerint 52,8%-os eséllyel lép fel nyelvi torzítás, ami azt jelenti, hogy a nem angol nyelvű lekérdezésekre az AI lényegesen felszínesebb, szegényesebb és rosszabb minőségű terveket generál, mivel a mögöttes adatbázisok és a nyelvi modellek finomhangolása nem egyenletes.

Ezt tetézi az úgynevezett pozíciós torzítás is (46,7%), amely egy tisztán mechanikus működési hiba: az AI hajlamos a prompt elején megadott szempontokat aránytalanul felülértékelni, miközben a szöveg végére írt fontos részleteket vagy feltételeket egyszerűen figyelmen kívül hagyja.

A technikai torzítások ráadásul képesek felerősíteni egymást. Ha a nyelvi korlátok találkoznak a reprezentációs torzítással – vagyis azzal a jelenséggel, hogy az AI eleve a legnépszerűbb, legtöbbször keresett helyszíneket részesíti előnyben a ritkább helyi kincsekkel szemben –, a kevésbé frekventált úticélok láthatósága további 28%-kal csökken. Mivel az AI képtelen a valós idejű adatok hibátlan szinkronizációjára, a felhasználók jelenleg kénytelenek többforrásos ellenőrzést alkalmazni, és manuálisan utánajárni a nyitvatartásoknak és a valós áraknak.

Ami az egész iparágra kihat: hogyan verhető át az AI?

A generatív mesterséges intelligenciák – legyen szó a ChatGPT-ről, a Geminiről vagy más asszisztensekről – nem saját tapasztalat alapján ajánlanak éttermeket vagy szállodákat. A válaszaikat az interneten elérhető információkra, illetve egyes esetekben valós idejű webes keresések eredményeire építik. Ez azt is jelenti, hogy ha valaki képes mesterségesen alakítani az online információs környezetet, közvetve az AI ajánlásait is befolyásolhatja. Ennek egyik legismertebb eszköze a hamis értékelések tömeges előállítása. A vendéglátásban régóta ismert probléma, hogy egyes szállodák vagy éttermek fizetett értékelésekkel próbálják javítani online megítélésüket.

Már egy, még a mesterséges intelligencia előtti időkből származó, az American Economic Review-ban megjelent kutatás is kimutatta, hogy a könnyebben manipulálható értékelési platformokon nagyobb arányban fordulnak elő mesterségesen generált pozitív vélemények.

Emiatt talán nem meglepetés, hogy ennek a jelentősége az AI megjelenése után különösen felértékelődött. A generatív modellek ugyanis a sok, egymást megerősítő pozitív jelzésből könnyen arra következtethetnek, hogy egy adott hely valóban kiemelkedő minőségű. A jelenséget tovább erősíti, hogy ma már a hamis szállodai értékelések előállításában is egyre gyakrabban használnak nagy nyelvi modelleket, amelyek képesek emberinek ható szövegeket generálni.

A manipuláció másik formája az úgynevezett astroturfing, amikor vállalkozások vagy marketingügynökségek hétköznapi felhasználónak álcázott profilokkal jelennek meg fórumokon és közösségi oldalakon. Ezek a profilok látszólag spontán beszélgetésekben ajánlanak egy-egy hotelt vagy éttermet, valójában azonban fizetett promóciót végeznek. Mivel a nyelvi modellek számára az ilyen fórumok – különösen a Reddit – értékes forrásai az autentikusnak tűnő felhasználói tapasztalatoknak, a tömegesen létrehozott, összehangolt bejegyzések torzíthatják azt a képet, amelyből az AI dolgozik.

A The Guardian cikke is megjegyzi, hogy a szakirodalom ezt tágabb értelemben az úgynevezett data poisoning, vagyis az AI-t befolyásoló adatkörnyezet tudatos „szennyezése” kategóriájába sorolja. Emellett egy új marketingterület is kialakulóban van, amelyet Generative Engine Optimizationnak (GEO) neveznek. Míg a hagyományos SEO célja az volt, hogy egy weboldal minél előrébb kerüljön a Google találatai között, a GEO már arra törekszik, hogy az adott tartalom a generatív AI-rendszerek válaszaiban is megjelenjen.

A legfrissebb kutatások szerint a nyelvi modellek hotelajánlásait nemcsak a vendégértékelések és az ár befolyásolják jelentősen, hanem olyan látszólag jelentéktelen tényezők is, mint hogy egy hotel milyen pozícióban szerepel egy felsorolásban. Ez arra utal, hogy az AI-ajánlások mögött is kialakulóban van egy új láthatósági verseny, amelyben a vállalkozások már nemcsak a keresőmotorokat, hanem magukat az AI-rendszereket is igyekeznek optimalizálni.

Mit mondanak a turisztikai szereplők a témáról?

A mesterséges intelligencia térnyerése nemcsak az utazók döntéseit alakítja át, hanem azt is, hogy a szálláshelyek és vendéglátóhelyek hogyan kerülnek egyáltalán a potenciális vendégek látóterébe. A kérdés ma már nem csupán az, hogy egy hotel hol szerepel a Google találatai között, hanem az is, hogy egy AI-asszisztens megemlíti-e, amikor a felhasználó gyors, személyre szabott ajánlást kér.

Hermann Szabolcs, a SabeeApp alapítója szerint ez alapvető változást jelent a szállásadók számára. Mint lapunknak elmondta, míg egy hagyományos keresés hosszú linklistát ad, addig egy AI-asszisztens jellemzően három-öt szálláshelyből álló, összeállított választ mutat.

Így a keresési eredmény nem egy ranglista, amin fel lehet kapaszkodni, hanem egy rövid lista, amire fel kell kerülni

 – fogalmazott Hermann Szabolcs. A szakértő szerint emiatt a korábbi keresőoptimalizálási logika nem ültethető át egy az egyben az AI-korszakba. Egy friss, közel 20 ezer AI-lekérdezést vizsgáló kutatásra hivatkozva arról beszélt, hogy a ChatGPT, a Gemini, a Perplexity és a Grok által ajánlott szállodák jelentős része nem feltétlenül szerepel a Google organikus találatainak élmezőnyében. Vagyis az AI nem egyszerűen lemásolja a klasszikus keresőmotorok sorrendjét, hanem részben újraosztja a lapokat.

Ez azonban nem jelenti azt, hogy a kisebb, független szálláshelyek automatikusan előnybe kerülnének. Hermann Szabolcs szerint a nagy nemzetközi utazási márkák és online utazási irodák továbbra is komoly helyzeti előnyben vannak. Az olyan platformok, mint a Booking.com vagy az Expedia, erős digitális jelenléttel, jelentős adatvagyonnal és nemzetközi ismertséggel rendelkeznek, ami az AI-rendszerekben is előnyt jelenthet.

A független szálláshelyek számára ugyanakkor nem reménytelen a helyzet. A szakértő szerint az AI-korszakban különösen felértékelődik a saját weboldal, a pontos és strukturált információ, valamint az, hogy egy szálláshely több, a modellek által is használt forrásban következetesen jelen legyen.

Egy jól strukturált, tényekben gazdag saját weboldal az AI-korszakban többet ér, nem kevesebbet

– hangsúlyozta a SabeeApp alapítója. Hermann Szabolcs szerint ezért egyre fontosabbá válik az úgynevezett GEO, vagyis a generatív motorokra való optimalizálás. Ez azt jelenti, hogy a vállalkozások már nemcsak arra figyelnek, hogyan szerepelnek a Google találati listáján, hanem arra is, hogy az AI-rendszerek könnyen értelmezhető, megbízható forrásként találják meg őket. Ide tartozhatnak a strukturált adatok, a pontos szolgáltatásleírások, a friss ár- és nyitvatartási információk, a GYIK-jellegű tartalmak, valamint a vendégértékelések tudatos kezelése.

Magyarországon ez a gondolkodás a szakértő szerint még korai szakaszban jár. Bár a hazai szállásadók körében erős az érdeklődés az AI-eszközök iránt, a fókusz egyelőre inkább a vendégkommunikáción, a chatbotokon és az árazáson van, nem pedig azon, hogy egy szálláshely hogyan jelenik meg a generatív mesterséges intelligenciák válaszaiban.

A láthatósági verseny mellett ugyanakkor komoly kockázatok is megjelentek. Hermann Szabolcs szerint az AI-rendszerek csak annyira megbízhatóak, amennyire azok az adatok, amelyekből dolgoznak. Márpedig az online környezet manipulálható: hamis értékelésekkel, álcázott fórumbejegyzésekkel, koordinált tartalmakkal vagy mesterségesen felépített digitális jelenléttel.

A szakértő szerint fontos különbséget tenni a legitim online jelenlétmenedzsment és a manipulatív gyakorlatok között. Előbbihez tartozik az értékelések kérése és megválaszolása, a pontos adatok fenntartása a különböző platformokon, illetve a saját weboldal rendbetétele. Utóbbi viszont már a hamis értékelések, mesterségesen generált vélemények és álcázott ajánlások világa.

Hermann Szabolcs arra is felhívta a figyelmet, hogy a hamis értékelések problémája az AI-val új szintre léphet. Egy hagyományos keresésnél az utazó több véleményt és forrást tud összevetni, egy AI-asszisztens viszont gyakran kész, magabiztos választ ad, amelyből nem mindig derül ki, pontosan mire épül az ajánlás.

Egy hamis értékelés egy weboldalon egyetlen adatpont, amelyet egy tapasztalt utazó képes súlyozni; ugyanez a hamis értékelés egy AI-asszisztensen átmosva forrás nélküli, magabiztos ajánlássá válik

A következő években a felfedezés, az összehasonlítás és akár maga a foglalás is egyre inkább az AI-val folytatott beszélgetésbe költözhet. A független szereplőknek ezért nem érdemes passzívan várniuk: azok a szálláshelyek lehetnek versenyben, amelyek tudatosan kezelik a digitális lábnyomukat, pontos adatokat tartanak fenn, és olyan információkat tesznek elérhetővé magukról, amelyeket az AI-rendszerek is könnyen értelmezni tudnak.

A Costesnél már mérik, mennyi vendéget hoz az AI

A vendéglátásban már vannak olyan szereplők, amelyek nemcsak feltételezik, hanem mérik is, hogy az AI-ajánlások megjelentek a vendégszerzésben. Tóth Gergely, a Costes Csoport operatív igazgatója lapunknak azt mondta: náluk ez már konkrét adat, nem puszta megérzés:

A weboldal-forgalmunk brandtől függően 5-6 százaléka AI-alapú keresőmotorokból, például ChatGPT-ből vagy Claude-ból érkezik – ez néhány éve még nem is létező kategória volt az analitikánkban

A Csoportnál ezért már tudatosan foglalkoznak azzal, hogyan jelennek meg az éttermeik a mesterséges intelligencia válaszaiban. Tóth Gergely szerint két szintet kell figyelni. Az egyik a valós idejű online jelenlét: amikor egy AI ténylegesen rákeres valamire, nagyrészt ugyanabból a nyilvános adatvagyonból dolgozik, mint a klasszikus keresőoptimalizálás. Ilyen például a Google Business-profil, a friss vendégvélemények, a pontos nyitvatartás, a naprakész menü és az egységes online információk.

A másik szint az, amit a modellek korábbi forrásokból „tudnak” egy adott étteremről. Ide tartoznak a sajtómegjelenések, gasztrokritikák, étteremkalauzok, Michelin- vagy Gault&Millau-információk, illetve minden olyan tartalom, amely alapján az AI megbízható, említésre érdemes szereplőként azonosíthat egy vendéglátóhelyet.

Nem a kulcsszavak és linkek számítanak, hanem hogy egy AI-válaszban téged idézzenek vagy ajánljanak megbízható forrásként. Mi ezt tudatosan figyeljük és beépítjük a marketingstratégiába

– fogalmazott Tóth Gergely. A szakember szerint az AI-ajánlás egyszerre jelent lehetőséget és kockázatot. Lehetőség, mert egy jó ajánlás a vendég szemében sokszor hitelesebbnek tűnhet, mint egy fizetett hirdetés: inkább személyes, szinte baráti tanácsként jelenik meg. A kockázat viszont az, hogy a modellek gyakran elavult vagy pontatlan adatokra támaszkodnak.

Ez a gyakorlatban azt jelentheti, hogy egy AI bezárt éttermet ajánl, régi árakat vagy már nem elérhető menüket ír le, esetleg összekever hasonló nevű helyeket. Egy ilyen tévedés reputációs kárt is okozhat egy vendéglátóhelynek, miközben az étterem sokszor nem is tud róla, hogy pontatlan információ jelent meg róla egy AI-válaszban.

Tóth Gergely szerint ugyanakkor bármennyire fontossá válik az AI-láthatóság, hosszú távon az algoritmusok nem írhatják felül a valódi vendégélményt.

Én abban bízom, hogy hosszú távon mégis az lesz a döntő, hogy az étterem milyen élményt nyújt a vendégnek – azt egyetlen algoritmus sem tudja helyettesíteni

 – fogalmazott. Az utazók számára mindebből az következik, hogy az AI-ajánlásokat érdemes kiindulópontként kezelni, nem végső igazságként. Szállásfoglalás vagy étteremválasztás előtt továbbra is célszerű több forrásból ellenőrizni a nyitvatartást, az árakat, a friss értékeléseket és a foglalási feltételeket. A turisztikai és vendéglátóipari szereplők számára pedig az üzenet egyértelmű: az AI-korszakban a pontos, friss és jól értelmezhető digitális jelenlét már nem csupán marketingkérdés, hanem versenyképességi tényező.