AI如何結合旅宿產業？這幾天聽到最有趣的 AI x Business 實際案例之一：疫情期間，Airbnb 透過機器學習來封鎖派對，以下分享相關內容，希望對大家有所幫助！好奇旅館業行銷可以怎麼做的朋友，歡迎參考這篇文章：旅館業行銷怎麼做？透過實際案例分析各種旅館業操作手法！
疫情期間，Airbnb成為了未經授權的派對媒合平台。當酒店和酒吧關閉時，不幸的是，不到1％或0.1％的用戶尋找可以舉辦這些派對的地方 – 他們開始租用Airbnb。
因此，我們意識到這給我們的房東和房客社區帶來了很多痛苦，而這個平台是建立在信任基礎上的。因此，最初我們不得不使用一些非常粗暴的措施。
禁止派對設定
我們首先實行了全球禁止派對的規定，表示Airbnb不允許任何形式的派對。其次，我們開始查找一些模式，發現年齡在25歲以下的人預訂一個整套房子，只住一晚或兩晚，距離他們家不到50英里左右——這些似乎都是導致派對的信號。
發現帳號重複可能性
當派對發生時，我們通常會發現……該帳戶是昨天創建的。然後，我們實施了一個粗暴的規則叫做“25歲以下”，並把它實施了起來。現在，我們必須小心，因為這些規則在全球範圍內並不完全適用。但在北美地區這有效，我們立即看到未經授權的派對數量減少了。
人們開始迴避規則
但隨著時間的推移，就像對規則的運用一樣，我們發現人們開始為了繞過這些規則而想方設法。他們會讓一個年長的朋友幫他們預訂，而且不是住一晚，而是住三晚，等等。對善良用戶的影響非常大，所以我們說，“我們可能需要轉向機器學習。我們需要變得更聰明。”於是我們在澳大利亞進行了第一次試驗，將地點分段，比較了採用我們新的派對模型的地點與其他地點。我們是否看到了減少？
實際成果產生
這就像在大海裡尋找一針一樣困難，但我們在採用派對模型的地區確實看到了派對數量減少了35％，而不採用的地區則沒有減少。當我們在北美進行實驗時，我們發現它的效果和啟發式方法一樣有效，對善良用戶的影響更小。
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