从搜索到办事，飞猪帮帮正在改变OTA的产品逻辑

（图片来自飞猪官方微博）

95后钱宁最近准备安排一次7天6晚的越南旅行。

按照以往的旅行方式，她需要翻阅大量攻略，确定去哪些城市，再根据每天的行程位置匹配酒店、景点和交通。

这一次，她没有按照过去的路径逐项搜索，而是把完整需求直接交给了飞猪帮帮。

在输入出发地、目的地、旅行时长后，系统返回了一份结构化的路线概览：每天去哪里、如何移动、住在哪里，以及沿途有哪些景点可以安排。相关景点和酒店是带价格带预订按钮的入口，行程确认后可以进一步生成路书，也可以直接跟AI agent说“我没问题，你帮我买”。

过去，消费者需要先把一个完整的旅行需求拆解成机票、酒店、景点、交通等不同问题，再分别交给不同的功能模块处理。现在，AI开始尝试倒过来完成这一步：用户先描述自己想要怎样的一次旅行，agent负责理解需求、组织信息，并将其进一步转化为可以执行的方案，调用平台的资源来执行。

8月10日，飞猪宣布推出飞猪帮帮，全面升级面向消费者的AI服务能力。目前飞猪帮帮的服务范围已经从传统的旅行问答和行程规划，延伸至预订交易、行中服务和行后事务，覆盖做攻略、订机酒、退订改签等多个场景。

和常见的chatbot不一样，这些能力被嵌入飞猪App的首页、搜索框、行程页等多个频道。用户既可以直接与飞猪帮帮对话，也可以在原有产品界面中调用AI完成筛选和操作。

飞猪这次动的地方，可能比一个AI入口更靠下。

过去二十多年，OTA的产品逻辑建立在搜索、筛选、比较和交易之上：平台提供海量供给，消费者负责提出问题、寻找答案，并一步步完成选择。

而当AI开始理解一段完整的自然语言需求，并像人一样打开真实的旅游供给、库存与交易系统之后，一个更深层的问题也随之出现：

未来的OTA，究竟还是让消费者自己搜索和组合旅行，还是开始由AI理解消费者想完成什么，再替他们把这趟旅行组织起来？

飞猪正在试图用agent回答的，正是这个问题。

01

飞猪帮帮改变了什么：从交互方式到服务能力

传统OTA的核心优势，是把高度复杂的旅游消费过程标准化。

目的地、价格、位置、房型……平台通过搜索、排序和推荐，让消费者能够在库存中完成筛选和决策。这套产品逻辑非常成熟，也经过了长时间的商业验证。

但问题在于，旅行需求很少是结构化的。用户头脑中的“一次理想旅行”，往往由许多模糊的、感性的、彼此牵连的条件构成。比如有人希望找一个适合孩子、夏天相对凉快、同时又拥有大型游乐园的海滨城市；有人希望找一家能够看到某个具体城市地标的酒店；也有人只是知道自己想在演唱会结束后多停留两天，却并没有形成具体的交通、住宿和游览计划。

供给侧同样存在类似问题。同一价位的酒店，靠近海边、靠近交通枢纽、靠近一家当地知名餐馆，哪个更合适？不放进具体的需求场景中，很难给出答案。传统标签和排序方式，只能覆盖最通用的维度，难以还原一个商品在具体行程中的真实价值。

飞猪帮帮此次升级首先解决的，就是先读懂这些尚未被转化成标准搜索条件的需求。

从产品能力来看，飞猪将帮帮的核心功能概括为“帮我想”“帮我订”“帮我办”三部分。

“帮我想”对应的是决策的起点。在飞猪帮帮的对话框中，用户可以从一个模糊想法出发，也可以把过去收藏的图文攻略、视频等非结构化内容交给AI，让它提取时间、地点和游玩顺序，再转化为结构化行程。

对于演唱会、会议等存在固定时间节点的旅行，AI还可以以这些节点为约束，重新安排前后的交通、住宿和游玩环节。

这实际上把OTA服务的起点向前移动了一步。传统模式通常从消费者已经知道“我要去哪里”之后开始，而AI试图介入的是消费者还没有完全想清楚“我要怎么去、去哪儿”的阶段。

例如在亲子游场景中，用户只提出孩子七岁、想去海边、要有游乐园、孩子怕热、希望找相对凉快的海外城市。这组条件在传统搜索框中几乎无法输入，但飞猪帮帮能够结合目的地气候、乐园分布和亲子友好度等信息，给出大连、青岛、威海等选项。当用户进一步追问“有没有适合孩子的游乐园城市推荐”，系统又能快速定位到广州长隆。这类需求过去大量流失在搜索框之外，因为用户无法用平台的语言表达自己。

“帮我订”则往下一层连接了需求与真实商品。AI开始承担商品匹配工作。当用户提出希望入住能看到某一特定景观的房间时，传统筛选条件难以直接满足。

飞猪的产品逻辑是将这种自然语言描述，转换为与房型、位置、朝向、楼层及用户评论等相关的多维度信息，再在真实房源中进行匹配。同时，AI还可以识别已规划行程中尚未预订的环节，或者处理多人出行时连座、统一航班等组合需求。

更重要的是，飞猪把这一逻辑继续延伸到了交易之后。旅行真正消耗消费者精力的部分，往往发生在支付完成之后。这些需求被归入“帮我办”。比如，AI可以根据已有信息辅助完成值机或入境卡预填，也可以在改签和退票时先查询适用规则、测算差价，再形成变更方案。涉及费用支付和订单状态变化的事项，则在执行前获得用户确认。

由此，AI在OTA中的角色开始从搜索辅助工具向服务执行者移动。这个变化看似细微，却可能触及OTA产品逻辑的底层。

02

创新者的窘境：为什么这场变革不是由行业第一发起？

飞猪帮帮的这次升级，引出了一个更深层的问题。

为什么这种接近产品范式调整的变化，没有首先由行业领先者完成？

这也是“创新者的窘境”至今仍然具有解释力的地方。

克莱顿·克里斯坦森所讨论的一个经典现象是：优秀的大公司往往并不是因为管理失误而错过新技术，有时候恰恰是因为它们太擅长服务已有客户、计算投资回报和配置资源。

在成熟市场中，企业天然倾向于把资源投入能够提高转化率、增加收入或者降低成本的项目。这是一种非常合理的商业选择。

但当一种新技术可能改变原有产品甚至商业模式时，领先者面对的问题就变得复杂：它既要发展新能力，又很难主动破坏已经被验证有效的旧体系。

将这一框架放回OTA行业，可以看到一些有代表性的路径。

在国际市场，Trip.com早在2023年已经推出TripGenie，将AI用于目的地建议、行程规划和预订；Booking.com的AI Trip Planner同样较早进入市场，并在2024年收购了AI旅行规划创业公司Layla，试图通过外部创新补足内部能力。Expedia在2026年的产品方向则进一步推进自然语言行程规划、AI驱动的决策与预订工具，并与多家生成式AI公司建立合作。

在国内，观察过去一年多来携程、去哪儿等平台的动作，可以发现一个高度一致的规律：它们的AI尝试，几乎都围绕着已有产品的效率提升展开，而非重塑产品本身。

（图片来自携程官方网站）

与此同时，头部平台也在通过投资和收购来布局AI旅行赛道。公开信息显示，携程除了推出自研大模型“携程问道”外，还投资了聚焦旅游场景的AI初创团队；去哪儿也在探索与外部AI公司合作，将智能行程规划能力接入现有产品。这些动作的共同特征，是先保留原有搜索和交易框架，再逐步叠加AI能力，核心的“搜索—比价—预订”路径并未发生结构性变化。

这背后存在明确的商业原因。

OTA今天最核心的资产，是庞大的真实供给、用户流量、交易系统以及成熟的商业化机制。搜索和排序之所以重要，并不仅仅因为它们帮助用户找到商品，也因为它们构成平台分发商品、获取收入和服务商家的重要基础。

一旦AI开始成为主要入口，用户看到的可能不再是几百甚至几千个商品，而是由Agent基于复杂需求筛选后的少量方案。对于消费者而言，这是效率提高；但对于平台而言，这意味着原有的流量组织方式和商业化机制会被重新定义。

而飞猪此次选择的方向稍有不同。它并不是在一个成功的交易机器上附加AI，而是直接把AI做成产品本身。

更准确的说法是：飞猪开始尝试把AI的能力用agent的方式放到传统OTA产品结构的更深一层，进入搜索、规划、预订、订单和行程管理等不同页面，同时承担理解用户需求、组织信息和调用产品能力的任务。

在AI时代，这样的革新有机会建立一个与原有竞争逻辑不同的入口。

这里，一个重要的问题被抛出来了。在飞猪帮帮发布现场，有人犀利地问：飞猪帮帮会给用户推荐更符合他需求的商品？还是推荐佣金更高的商品？

这位提问者大概率是受到前几天豆包宣布向酒店收取12%服务费（佣金）的触动。

这是个真问题。当传统OTA或者电商平台的搜索-货架底层逻辑出现了缺口，那商业模式会不会跟着变？毕竟，对飞猪帮帮来说，前面已经有豆包打样了。

但飞猪方面的回答让人意外，没有模糊和拉扯，明确表态：短期、中长期都不会考虑商业化问题，飞猪帮帮的北极星指标只有一个——用户粘性，或者说token量。

在外人看来，这背后可能是两层考虑，一是不同于豆包，飞猪本身就是OTA，有它稳定的商业模式，无需再另辟一条；二是飞猪的AI愿景可能比它现在透露的更大，出行、酒旅、餐饮、玩乐、文娱往往不分家，如果跑通了酒旅AI，那么其他涉及物理世界的消费AI是否也接近了？何必捡芝麻丢西瓜。

一个潜在的证据是，飞猪帮帮在商业上的表态果决，但在产品上的表态却一直在自降身态。飞猪帮帮产品负责人说，虽然正式发布，但这并不意味着飞猪帮帮已经完美无缺，从内部来看它仍然是个中间态版本，按周迭代的速度会持续下去，接下来还会上线行中带外卖等能力。

对AI尤其是关涉真实物理世界的旅行AI而言，从需求理解到真实执行之间仍有巨大鸿沟。但问题的关键不在于当下的完善程度，而在于方向本身：它是继续在旧赛道上修补，还是在旧赛道旁边尝试开出一条新路。

03

行业的下一站：从搜索框到Agent的迁移

从行业角度看，飞猪帮帮的升级并非孤立事件。

过去两年，全球旅游科技领域的投资和并购热度持续升温，方向高度集中在AI旅行规划、智能体服务和个性化推荐上。多家头部平台和投资机构都在密集布局旅游AI创业公司，国内也有头部OTA投资或接触专注于AI行程规划的初创团队的消息。这种资本层面的活跃，通常被视为一种行业趋势的先声。

一个值得关注的概念是“意图经济”。在传统的注意力经济中，平台通过广告和推荐争夺用户的时间；而在意图经济中，谁能更准确地理解用户想要完成什么，谁就能成为服务的入口。旅游是意图经济最典型的场景之一——用户的需求往往明确但复杂，一旦被准确捕捉并转化为行动，商业价值巨大。

Agent模式正是意图经济的落地形态：它不依赖用户主动搜索，而是主动理解目标、拆解任务、调用资源。

回到飞猪，传统OTA与消费者的关系，通常从一次搜索开始，以一次交易完成为止。

而一个真正成熟的旅行Agent，如果能够贯穿灵感、规划、预订、履约和售后，那么这种关系的时间周期会明显拉长。

飞猪此次更新的“行程”频道，已经在反映这样的变化。

原本更多用于管理订单的页面，现在被扩展为“灵感”“行程”和“回忆”三个模块。灵感对应旅行前的发现，行程负责已经开始或者即将开始的旅行，回忆则延续到旅行结束之后。它实际上在尝试把一次旅行作为一个连续的产品来运营。

这也是Agent模式可能带来的真正行业价值。

只负责回答问题的AI，本质上还是客服效率工具。能理解用户目标、并调用不同供给与服务的AI，才有机会成为平台新的服务入口。到那时，OTA的竞争除了库存、价格和流量，还会多出一层：平台能否准确理解用户，能否把需求映射到真实供给，能否处理复杂的组合需求，以及能否在旅行发生变化时继续参与服务。

对于整个在线旅游行业来说，飞猪帮帮最值得观察的，并不是它增加了多少AI功能，而是它试图把AI放在什么位置。

当AI开始从局部工具逐渐演变成贯穿产品体系的能力层时，OTA的竞争逻辑也可能随之改写。飞猪帮帮的这次升级，真正值得行业关注的，正是这一点。

本文来自微信公众号“奇点湃”