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Cómo escoger la foto principal de tu hotel en TripAdvisor sin subjetividad

Un nuevo sistema de aprendizaje automático selecciona la imagen que más clicks proporcionará 2 agosto, 2018
  • Los hoteleros pueden escoger entre la opción manual o la automática para seleccionar la foto principal
  • La selección automática ha mejorado ahora con una nueva tecnología de "machine learning" testada con usuarios
  • La foto principal es clave para causar una buena primera impresión a los potenciales clientes y generar engagement

La fotografía principal de tu establecimiento que aparece en la web de TripAdvisor puede decir mucho de ti... Para bien o para mal. Y de esa imagen pueden depender muchos clics. ¿Pero cómo escoger la foto más adecuada? La web ofrece dos posibilidades: selección manual o automática. La primera puede suponer mucha presión y tiempo para los hoteleros. La segunda opción ha mejorado ahora con una tecnología de aprendizaje automático o "machine learning".

"Cuando hablamos de fotos en TripAdvisor, podemos encontrar de todo: un selfie ligeramente borroso de dos huéspedes del hotel en un pasillo, un primer plano de los grifos del baño, o incluso una imagen de una calle… y todas ellas podrían acabar figurando como fotos principales en el perfil del establecimiento si un propietario no elige su foto preferida", explica Blanca Zayas, portavoz de Tripadvisor para España.

No es un asunto menor: la foto principal es clave para causar una buena primera impresión a los potenciales clientes.

Imagen tripadvisor fotos
Esta es la imagen real que mostraba como foto principal un pequeño hotel rural situado en el sur del Reino Unido, el cual admite mascotas.

Por ello, TripAdvisor ha lanzado una nueva función de selección automática de fotos principales para alojamientos que utiliza tecnología de aprendizaje automático y que tiene en cuenta tanto las fotos subidas por el propio establecimiento como las imágenes tomadas por los viajeros.

Esta tecnología comparadora de imágenes analiza la nitidez y orientación de la imagen, así como el contenido de una fotografía: si aparecen personas, servicios, habitaciones...

La tecnología machine learning selecciona aquellas fotografías que impulsan el engagement o tasas de clics del usuario

"Se ha demostrado que la tecnología de aprendizaje automático o machine learning selecciona aquellas fotografías que impulsan el engagement (tasas de clics) de los viajeros, lo que ayuda a las empresas a sentirse seguras de estar mostrando lo mejor de sí mismas en TripAdvisor", explica la compañía.

¿Qué tipo de imágenes selecciona la máquina?

Según explica Tripadvisor, con la nueva tecnología de machine learning "las imágenes seleccionadas automáticamente tienen una alta resolución y no son borrosas y, además, son fotos donde aparecen dormitorios y piscinas en lugar de viajeros o cuartos de baño".

Y es que este nuevo sistema, añade la empresa, "utiliza datos para eliminar la subjetividad a la hora de elegir de forma manual una foto".

"Sabemos que las buenas fotos son claves para atraer nuevos clientes", dice Martin Verdon-Roe, vicepresidente de B2B Hotel Product & Marketing de TripAdvisor.

Imagen tripadvisor fotos
La foto principal del mismo hotel rural, con la imagen seleccionada gracias a la tecnología de machine learning.

"El 79% de los viajeros de TripAdvisor afirma que las fotos son importantes al elegir y reservar un alojamiento, y en las pruebas realizadas podemos ver que la selección optimizada de fotos aumenta las tasas de clics del usuario", añade el directivo.

En cualquier caso, aclara la empresa, "los propietarios de alojamientos que aún prefieran seleccionar manualmente su foto principal podrán desactivar esta nueva función de selección automática en cualquier momento y continuar eligiendo su propia foto principal a través del Centro de Gestión".


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