關于酒店“雙向點評”的諸多細節，我們找攜程聊了聊

圖源：花瓣

攜程推出“雙向點評”后，瞬間就讓整個酒店行業炸了鍋。

有酒店商家覺得，終于能夠整治“惡意差評”了；但也有商家覺得，能否實際落地還需要觀察。

還有很多消費者的反應很大：如何維護自己給出合理差評的權益？這種雙向點評背后的運行邏輯、技術支撐究竟是怎么回事？

為此，在國慶節前夕，我們與攜程集團副總裁、大中華區酒店業務總經理許一心聊了聊，試圖全面、深入剖析“雙向點評”的前世今生。以及在這項機制背后，攜程平臺對于完善用戶多維度評價體系的探索。

01“雙向點評”要解決什么問題

在攜程推出“雙向點評”之后，《酒管財經》私域群便有很多人討論：作為住客，以后是不是不敢再給酒店差評了？作為商家，是不是可以點評所有消費者了？

我們先說答案：顯然不是。

“雙向點評”其實是業內一種更加通俗易懂的叫法。在攜程的官方口徑表述中，稱之為“報告不當行為”。

從這個叫法便能看出，酒店方面如遇住客以差評要挾或索要不正當利益，酒店可通過EBK訂單頁面上的“報告不當行為”按鈕進行記錄，對于部分性質惡劣的客人，還可以做拉黑處理，以維護酒店合法權益。

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酒店報告不當行為提交成功后，平臺會明確告知后續的治理舉措，形成報告-審核-反饋閉環。

也就是說，不同于住客對酒店可以做出好評和差評，酒店方對客人進行點評，只是集中在差評方面。其對住客進行點評的前提是：認為“客人存在不當行為”。

攜程推出這一機制，具有深刻的行業背景。

攜程集團副總裁、大中華區酒店業務總經理許一心表示，此舉主要是為了解決酒店商家在日常經營中最為頭疼的三類問題：

第一，讓酒店有底氣拒絕“差評”要挾。

在此之前，酒店遇到惡意差評，往往陷入“破財消災”或“承受不公評價”的兩難。

現在，平臺鼓勵并支持酒店對可疑不當行為進行主動反饋，平臺會對反饋進行記錄，并在確認高風險賬號后進行相應處理。例如惡意點評不計入酒店點評總分等。

平臺釋放出這個信號，其實是在保護酒店商家的合理權益。

第二，優化申訴流程。

以往酒店申訴一條惡意差評需耗時3個工作日。

當下，攜程通過引入AI 大模型，攜程將審核周期縮短至 1 個工作日，并確保一經確認，該點評不計入酒店總分，大幅降低商家時間與人力成本。

第三，清晰感知反饋結果。

每條報告一經核實通過，酒店將收到相關提示。攜程還將通過定期披露治理數據（如干預用戶量、覆蓋酒店數）和建立“報告-審核-反饋”閉環，讓酒店清晰感知治理進展，提升對平臺的信任感。

但是，在這個過程中，便有很多消費者向《酒管財經》發出疑問：酒店商家和平臺如何確定用戶差評為“惡意差評”？自己正常反饋的“差評”是否會貼上“惡意差評”的標簽？

許一心表示，對于正常合規用戶的真實評價權，平臺會通過完備的機制充分保障。

酒店商家進行申訴反饋后，攜程會先結合系統特征與商家報告內容，通過AI 大模型對點評內容分析。一旦識別高頻風險信號，涉及惡意點評將被降權，申訴自動通過。

同時，若點評內容判斷存在爭議，攜程設有完善的用戶申訴通道。任何用戶如果認為自己的評價存在誤判，都可以通過客服提出申訴，屆時會有人工團隊進行重新評估。如確認是誤傷，攜程將恢復評價的正常權重和展示。

也就是說，這一機制將通過“系統精準識別+人工嚴謹復核”雙重體系，守護每一位真實用戶的表達權，同樣也維護酒店商戶的合法權益。

02AI如何精準識別“惡意差評”

在攜程推出“雙向點評”之后，依然有一種聲音表達出擔憂，即通過AI審核如何做到精準識別？

因為酒店行業的本質是服務業，盡管很多流程已經實現標準化，但是由于人的不可控性以及個體的感知敏感度不同，住客在預訂、住前、住中、住后等多個場景都有可能出現服務不到位的情景，進而出現所謂的“差評”。

AI審核如何能夠在相對復雜的酒店服務場景中，做出更加準確的決策？

許一心透露，在治理惡意點評時，AI模型扮演著“智能風控大腦”的角色，其核心邏輯并非依賴單一指標，而是通過多模態、多維度的大數據分析進行綜合研判與快速響應。

展開來說：

多維度數據評判——當處理酒店報告時，AI 大模型會結合酒店報告的具體內容，與平臺內多維度數據進行關聯分析與綜合評估，這些數據維度包括但不限于訂單特征以及相關的申訴特征等。

復雜模式識別——AI 的價值在于它能從海量數據中學習和識別非正常的、潛在的惡意行為模式。

例如，系統會關注某些集中、高頻的異常點評模式，并將其與報告內容結合分析，從而形成綜合風險評估。

系統持續優化——系統會持續根據新的數據和案例進行自我迭代，以提升判斷的準確性。

也就是說，AI會將異常信號串聯起來，從而觸發相應的治理機制。

《酒管財經》獲得的信息，攜程將在10月22日完成此次點評升級，通過“AI 識別-申訴處理-結果追蹤-治理披露”全路徑，搭建用戶信用體系，幫助酒店有效應對不實評價，聚焦服務質量提升。

當前，攜程已在網頁端呈現用戶點評次數，在保護用戶隱私和數據安全的前提下，持續推進平臺健康生態的治理與打造。

AI工具生成的酒店詳情頁簡介 圖源：攜程酒店程長營

其實，如果大家長期關注OTA平臺的發展，便可知道大模型以及AI技術早已應用到平臺的多個層面。

比如攜程AI 商家助手，可以幫助酒店員工處理80%的日常用戶咨詢。同時，攜程推出的 AI 圖生視頻工具還可根據酒店照片自動生成簡介視頻，還升級融入酒店周邊景區、美食等信息，增強酒店周邊吸引力，從而提高下單轉化率。

03平臺還需摒棄“唯點評分”論

如果追溯攜程的點評打分功能，原本是幫助消費者打通一條對酒店進行綜合評估的高效路徑。但是，伴隨著這一功能影響力增加，以及外部環境發生改變，點評分數規則亟需進行優化和調整。

除了上文的“惡意差評”，在實際運營過程中，很多酒店還存在“唯高分論”的傾向——

原本，點評分在4.8分及以上的酒店會獲得攜程平臺的“超贊”酒店。但是，很多酒店過分追求這一數值，出現刷單刷屏的動作。甚至，很多酒店出現“高分焦慮”，已經影響酒店的日常運營。

這顯然不是點評的初衷，也不是攜程平臺的“點評分”的價值所在。

圖源：攜程

正因為此，攜程將“超棒”酒店的評分標準從4.8 分下調至 4.7 分。

因為在實際用戶體驗中，點評分在4.7 分及以上的酒店已經樹立了良好的服務口碑。調整“超棒”標準至 4.7 分，有助于讓更多優質的酒店被用戶“看見”，減少商戶經營壓力。

這一改變對于酒店方面影響很大。

很多酒店可以騰出更多精力關注酒店服務，即通過提升硬件設施、優化服務質量、豐富住客體驗等實實在在的舉措來贏得好評，從而獲得長期穩定的高分。

還有一種傾向是“唯點評分論”。

對于酒店的評估和評價體系，分數只是一個維度。對于酒店和消費者來說，需要通過更多維度來豐富自身的評估體系。而作為平臺來說，更需要探索和引入更多看得見的評估維度抓手。

《酒管財經》注意到，在各個平臺上，出現越來越多的酒店細分榜單，參考的數據維度也更加多元。

比如高德地圖基于用戶真實到店行為作出的掃街榜，抖音平臺基于豐富視頻的體驗式內容以及高贊的用戶交互行為推出的酒店心動榜單等。

許一心表示，攜程平臺已經通過“酒店標簽”（如“商務出行”、“親子度假”、“設計酒店”等）、“特色榜單”（如“口碑榜”、“特價酒店榜”等）以及細分評分（如位置、衛生、服務等）來多角度展現酒店特點。

圖源：攜程

未來，平臺還將從“用戶真實體驗場景”出發，爭取用更豐富的內容和產品把酒店服務場景、設施體驗、環境特色等亮點展現給用戶，力求更精準地匹配用戶多樣化的需求，引導行業進行更健康、更多元的品質競爭。

不難看出，未來的酒店點評機制會越來越完善、立體、真實。

這對于酒店商家是一個福音，畢竟，這將直接影響生意轉化。

對于普通消費者來說，這也會減少信息差，幫助他們更加高效地做出準確且合理的出行選擇。