生成式 AI 正逐步融入旅遊搜尋、資訊整理與行程規劃等流程，但「使用 AI」與「將旅遊決策授權給 AI」仍然是兩個不同的議題。本分析主要引用 YouGov 於 2024 年及 2025 年針對美國旅客的調查數據，並輔以 Booking.com 的 《The Global AI Sentiment Report》 以及 Accenture 的 《The Travel Industry's New Trip》 作為業界背景參考。首先必須界定研究範圍：現有的 YouGov 數據衡量的是消費者對 AI 旅遊規劃的舒適度，以及他們曾經使用或考慮使用的 AI 功能；這項調查並未直接詢問用戶是否願意讓 AI 自動預訂酒店、購買機票或完成付款。因此，本報告聚焦於資訊輔助與交易執行之間的潛在「信任-授權落差」，而非計算一個假設性的 AI 自動預訂接受率。
研究背景
旅遊正成為生成式 AI 進入複雜消費者決策過程的最早場景之一。Booking.com 的 2025 年全球 AI 調查顯示，消費者已開始將 AI 納入旅遊規劃，但在 AI 信任度、獨立決策和控制權方面仍保留相當大的疑慮。Accenture 的 2024 年旅遊業研究也指出，旅遊消費歷程——從靈感發現、資訊搜尋、規劃到預訂——天然地橫跨多個網站、平台和決策步驟，這使得生成式 AI 有機會整合資訊並簡化流程。問題在於，技術上能覆蓋更多流程，並不代表消費者就會自動授予更多權限。YouGov 的 2024–2025 年美國旅客調查提供了一個寶貴的觀察窗口：隨著 AI 旅遊工具激增，消費者態度並未呈現簡單的線性上升趨勢。
AI 旅遊工具增加，未相應提升整體舒適度
美國旅客對使用 AI 進行旅遊規劃的整體舒適度，在 2024 年至 2025 年間略有下降。根據 YouGov 於 2025 年 8 月發布的調查結果，2024 年有 32% 的美國旅客對使用 AI 規劃旅遊感到舒適，這一比例在 2025 年降至 30%。與此同時，2025 年有 40% 的受訪者明確表示對此感到不舒適。YouGov 分別於 2024 年 4 月及 2025 年 7 月進行了這兩輪調查，對象為過去 24 個月內曾旅遊或未來 12 個月內計劃旅遊的美國消費者。
這種變化需要區分兩個變量。一個是 AI 旅遊工具是否變得更容易取得；另一個是用戶是否因此建立了更高層次的信任。前者主要反映產品供應和功能覆蓋範圍，而後者則受到資訊準確性、掌控感、用戶體驗和決策風險等因素的影響。從 32% 到 30% 的變化幅度雖小，但結合 40% 的不舒適比例，可以清楚看到美國市場仍然存在顯著分歧，而非隨著 AI 功能日益普及而自然地走向廣泛接受。
Booking.com 和 Accenture 的行業研究揭示了類似的結構性現象：AI 在旅遊搜尋、規劃和服務流程中扮演著更重要的角色，但消費者仍然會區分哪些任務適合 AI 輔助，哪些任務需要人為判斷。換言之，工具滲透率與信任水平不能直接劃上等號。
年輕人未必更願意將旅遊規劃授權給 AI
各年齡層的變化比整體數據更為明顯。根據 YouGov 的 2024–2025 年調查，18–24 歲美國旅客對 AI 旅遊規劃感到舒適的比例從 47% 下降至 34%，減少了 13 個百分點。25–34 歲年齡層則從 47% 下降至 38%。相反，35–44 歲年齡層從 37% 上升至 41%，55 歲以上從 16% 上升至 20%。
這表明「年輕用戶與 AI 互動更多，因此會對旅遊 AI 保持較高接受度」的簡單假設，並未得到 2025 年美國旅遊市場數據的支持。年輕用戶可能仍是 AI 產品的高頻使用者，但高頻使用與持續信任並不相同。隨著用戶體驗的累積，消費者可能從「嘗試新工具的意願」轉向評估「這個工具能否可靠地解決實際旅遊問題」。
另一方面，中年群體舒適度的提升，不能直接解讀為年齡導致了信任增長。目前的數據僅表明，不同年齡層在兩次調查之間出現了不同方向的態度轉變。其實際驅動因素究竟是產品體驗、準確性、使用頻率、旅遊複雜度還是其他變量，仍需進一步研究才能確定。
| 年齡層 | 2024 年舒適度 | 2025 年舒適度 | 變化 |
|---|---|---|---|
| 18–24 歲 | 47% | 34% | 下降 13 個百分點 |
| 25–34 歲 | 47% | 38% | 下降 9 個百分點 |
| 35–44 歲 | 37% | 41% | 上升 4 個百分點 |
| 55 歲以上 | 16% | 20% | 上升 4 個百分點 |
資料來源：YouGov，美國旅客調查，2024 年 4 月及 2025 年 7 月。
消費者偏好 AI 處理資訊，而非交出整個旅遊決策權
從具體功能來看，目前消費者對旅遊 AI 的接受度主要集中在資訊處理和決策輔助角色。根據 YouGov 的 2025 年調查，28% 的美國旅客曾使用或會考慮使用 AI 分析評論和評分，26% 會考慮使用 AI 根據興趣或偏好提供個人化旅遊推薦，另有 26% 曾使用或會考慮使用語言翻譯工具。此外，23% 的受訪者明確表示在規劃旅遊時不希望使用任何 AI 工具。
雖然評論摘要、推薦和翻譯是不同的功能，但它們有一個共同特點：AI 主要幫助用戶降低資訊處理成本，而最終選擇權仍然牢牢掌握在用戶手中。AI 可以摘要大量酒店評論、根據偏好縮窄目的地選項或處理不熟悉的語言，但消費者仍然可以審視輸出結果、比較選項，並決定是否採納建議。
這為觀察「信任-授權落差」提供了基礎。如果用戶願意讓 AI 分析 200 條評論，並不一定代表他們也會讓 AI 根據該分析直接購買不可退款的機票。在前一種情況下，錯誤通常留有重新評估和修正的空間；後者則可能直接涉及金錢、時間、取消政策和責任歸屬。
| AI 旅遊使用情境 | 曾使用或會考慮使用的比例（2025 年） | 主要角色 |
|---|---|---|
| 分析評論及評分 | 28% | 整理資訊，輔助比較 |
| 個人化旅遊推薦 | 26% | 縮窄目的地及產品選擇 |
| 語言翻譯 | 26% | 降低跨語言溝通成本 |
| 不希望旅遊規劃使用 AI | 23% | 維持傳統規劃方式 |
資料來源：YouGov，美國旅客調查，2025 年 7 月。重要的是，這些數字並未衡量用戶授權自動預訂酒店、付款或購買機票的意願，因此不能據此聲稱消費者拒絕 AI 自主預訂。
旅遊 AI 的下一個變量：用戶願意授予多大的權限
綜合上述數據，旅遊 AI 面臨的挑戰不僅在於功能能力。2025 年，只有 30% 的美國旅客對 AI 旅遊規劃感到舒適，40% 感到不舒適，但評論分析、個人化推薦和翻譯等特定輔助功能的使用或考慮使用率卻在 26%–28% 之間。用戶並非單純地「接受」或「拒絕」AI；他們正在不同任務之間劃分不同的界線。
在搜尋、整理、比較和推薦階段，用戶可以隨時驗證資訊並忽略 AI 建議，保持清晰的掌控感。隨著旅遊 AI 延伸到預訂決策、付款、取消、更改和行程管理，任務的性質改變了。錯誤不再只是錯誤的答案；它們可能導致實際預訂、金錢損失、錯過航班或隨之而來的客戶服務問題。因此，授予授權的門檻可能會有很大差異。
因此，當前公開數據所能支持的結論是：消費者對 AI 旅遊規劃仍抱有相當大的疑慮，而他們較願意接受的資訊處理功能，主要集中在決策輔助角色。至於從行程規劃轉向自主交易時，授權意願具體下降多少，目前仍缺乏具體數據來直接計算這一落差。這個數據缺口本身，正值得旅遊平台、AI 產品和品牌持續關注。
旅遊 AI 的下一階段，不僅是回答「它能為用戶做什麼」，更是「用戶願意讓它做到哪一步」。
趨勢觀察 / 行業啟示
首先，旅遊 AI 的競爭維度正從「能否生成行程」延伸到「能參與到哪個決策層級」。生成行程、摘要評論和推薦目的地正成為越來越普遍的能力。隨著這些資訊層功能普及，真正影響用戶體驗的變量將轉向執行權限、資訊驗證，以及用戶在任何時候收回控制權的能力。
其次，AI 信任度不能簡單地從年齡推斷。在 2024–2025 年的美國數據中，18–34 歲年齡層的舒適度下降，而 35–44 歲和 55 歲以上則有所上升。這表明人口統計特徵可以作為一個觀察維度，但不足以直接預測用戶對 AI 的授權程度。對於旅遊企業而言，僅根據「年輕人喜歡 AI」來劃分用戶群，可能無法解釋真實的旅遊決策行為。
第三，旅遊歷程的不同階段可能呈現不同的授權門檻。靈感發現、翻譯和評論摘要等任務通常具有較高的可逆性，用戶可以查閱其他來源。然而，一旦進入機票和酒店預訂、付款、訂單修改、取消和更改等環節，金錢成本、時間投入和責任考量都會增加。未來衡量旅遊 AI 使用情況時，應考慮細分「資訊信任」、「推薦採納」、「預訂授權」和「交易授權」等不同層級，而非依賴單一的整體 AI 接受度指標。
現階段更嚴謹的行業評估仍然是：AI 已進入旅遊規劃流程，消費者對某些輔助功能表現出明確需求，但規劃與自主交易之間是否存在更大的授權落差——以及其確切規模——仍需要針對交易行為的調查數據來驗證。
研究啟示
對於在海外專注 GEO 的旅遊品牌而言，僅監測品牌是否被 AI 提及已經不夠，更重要的是觀察品牌出現在旅遊決策歷程的哪個階段。旅遊用戶歷程可分為「靈感發現 → 資訊比較 → 行程規劃 → 產品篩選 → 預訂決策 → 交易執行 → 行程管理」。品牌應觀察 ChatGPT、Gemini、Google AI Mode、Perplexity 和 Google AI Overview 等 AI 平台如何在這些階段呈現品牌名稱、酒店或旅遊產品、價格條件、取消政策、第三方評論和目的地資訊。
例如，一個品牌可能經常出現在「東京哪裡住」的 AI 答案中，但在更接近預訂決策的查詢中（如「可免費取消的親子酒店」）卻很少出現。或者，AI 可能識別出品牌的產品資訊，但未能一致地呈現取消條款、定價規則或服務範圍。從成效監測和數據分析的角度來看，這些差異比單純計算品牌提及次數更能準確反映品牌在 AI 旅遊決策鏈中的位置。
旅遊 AI 是否會進一步承擔交易執行功能，仍有待觀察。對品牌而言，更務實的問題是持續評估消費者在哪些階段開始依賴 AI，以及他們自己的資訊能否在這些階段被準確地識別、比較和呈現。
隨著旅遊搜尋從傳統結果延伸至 AI 推薦和答案介面，品牌不僅需要監測搜尋排名，還需要關注是否進入消費者實際使用的 AI 決策場景。使用 aipogeo 只需 1 分鐘即可檢查您的品牌在 6 大 AI 引擎中的真實能見度，並進一步觀察您的品牌在不同平台上的呈現方式。
相關問題
2025 年美國消費者是否願意使用 AI 規劃旅遊？
根據 YouGov 2025 年的調查，30% 的美國旅客對使用 AI 規劃旅遊感到舒適，而 40% 感到不舒適。數據顯示市場明顯分歧，AI 工具的增加不能直接詮釋為廣泛接受。
年輕人是否比年長族群更願意使用 AI 旅遊工具？
情況並非如此簡單。YouGov 數據顯示，2024 年至 2025 年間，18–24 歲和 25–34 歲年齡層的舒適度有所下降，而 35–44 歲和 55 歲以上族群則有所上升。年齡與 AI 信任度之間並非簡單的線性關係。
消費者目前最願意讓 AI 處理哪些旅遊任務？
在 2025 年美國調查中，評論和評分分析的接受度為 28%，個人化旅遊推薦和語言翻譯均為 26%。這些功能主要幫助消費者整理資訊並輔助決策。
用戶願意使用 AI 規劃行程，是否意味著他們會讓 AI 自動完成預訂？
不能，無法做出這種推斷。現有的 YouGov 數據並未直接調查自動預訂酒店、購買機票或付款的接受率。它只能確認用戶對使用 AI 進行規劃和某些輔助功能的態度；無法計算自主交易授權率。
ChatGPT、Gemini 和 Perplexity 在旅遊決策中可能扮演什麼角色？
不同的 AI 產品可以參與目的地搜尋、資訊比較、行程規劃和推薦，但其具體呈現方式會因產品功能和查詢性質而異。對品牌而言，更合適的做法是在用戶決策階段持續觀察它們，而非假設任何單一平台扮演固定角色。
旅遊品牌應如何監測他們在 AI 旅遊搜尋和推薦中的能見度？
品牌可以根據靈感發現、資訊比較、行程規劃、產品篩選、預訂決策、交易執行和行程管理等階段細分查詢場景。然後，監測品牌名稱、產品詳細資訊、價格、政策資訊和第三方評論在不同 AI 平台上的呈現情況，並追蹤其隨時間的變化。