17.12.2019

Wie booking.com Machine Learning zur Reiseplanung einsetzt

Die Travel-Website booking.com kann getrost als Benchmark für junge Startups der Branche bezeichnet werden. Eine Expertin erläutert, wie das Unternehmen Machine Learning einsetzt, um die Reisenden individuell zu adressieren.
/artikel/booking-com
Reise buche mobil mit booking.com
(c) Adobe Stock / kite_rin

Die niederländische Travel-Website booking.com kann getrost als eine der europäischen Tech-Erfolgsgeschichten bezeichnet werden: 1996 ging der Dienst unter der Adresse bookings.nl online, im Juli 2005 erfolgte der Exit an die damalige Priceline Goup für 133 Millionen US-Dollar. Priceline heißt inzwischen Bookings Holdings, und zum Portfolio gehören neben booking.com auch andere Größen der Travel-Branche, wie Agoda, Kayak und OpenTable.

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Auf Booking.com selbst sind derzeit über 29 Millionen Unterkünfte gelistet, pro Tag werden über 1,5 Millionen Nächtigungen gebucht. Und das Unternehmen setzt nun auch auf KI zum Vorantreiben des eigenen Geschäfts, wie Noa Barbiro, Group Product Manager Data Science bei Booking.com Tel Aviv, im Rahmen des WeAreDevelopers Congress Vienna erläutert.

Wie User bei booking.com individuell angesprochen werden

Das zeigt sich zum Beispiel beim Blick auf das Front-End. So erhält der User zu einem Reiseziel etwa Empfehlungen dazu, welche Sehenswürdigkeiten er besuchen sollte („Topic Modelling“) und wann er seine Reise antreten sollte – basierend auf den Metriken, welche die aktuelle Buchungsauslastung zeigen.

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Das „Bestseller“-Label wird auf booking.com an jene Unterkünfte vergeben, die vom System automatisch als Hotels mit besonders hoher Nachfrage identifiziert wurden. Auch der angezeigte Content für den jeweiligen User – etwa das Foto zum jeweiligen Hotel und die vorausgewählte Zimmerkategorie – werden vom System automatisch individuell angepasst.

Empfohlene Reiseziele via AI

„Wir haben Machine Learning aber fast überall im Einsatz. Nicht nur bei der Personalisierung des Front End, sondern auch im Backend“, sagt Barbiro. Das zeigt sich etwa in den empfohlenen Reisedestinationen, welche dem User individuell auf der mobilen Website angezeigt oder im Newsletter ausgespielt werden.

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Auch das „Road Trip Problem“ wird in diesem Kontext adressiert: Basierend auf vorherigen Buchungen bei einem Urlaub mit mehreren Teildestinationen errechnet das System, welches Ziel der Reisende vermutlich als nächstes ansteuern wird – und schlägt ihm dann entsprechend gleich Unterkünfte vor.

Analyse der Urlaubsbilder für Empfehlungen

Und auch die Bildanalyse findet verstärkt Anwendung bei booking.com. Denn heutzutage findet sich auf der Website deutlich mehr Fotos als in den Anfangsjahren, die von den Hoteliers selbst oder auch von den Gästen bereitgestellt werden – und diese enthalten wichtige Informationen, die über Buchung oder Nicht-Buchung entscheiden können. Auch hier kommt Machine Learning zum Einsatz. So kann eine Software erkennen, ob die Unterkunft zum Beispiel eine Terrasse mit Aussicht auf die City-Skyline oder einen Pool hat. Passend zu den jeweiligen Bildern werden somit auch Informationen in Textform bereitgestellt.

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Machine Learning bietet somit viele Möglichkeiten für Travel-Websites, wie die booking.com-Expertin ausführt – es ist jedoch nicht der einzige Faktor auf dem Weg zum Erfolg: Ebenso wichtig ist die Personalisierung der Nutzererfahrung, was neben dem Machine Learning auch durch Aspekte wie die Perfoemance des Backends und das Design des Frontends beeinflusst wird.

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vl. Shalev Hulio (Co-Founder und CEO) und Sebastian Kurz, (Co-Founder and President) | (c) DREAM/eclipse media
vl. Shalev Hulio (Co-Founder und CEO) und Sebastian Kurz, (Co-Founder and President) | (c) DREAM/eclipse media

Anfang 2025 war Dream mit einer 100 Millionen US-Dollar schweren Finanzierungsrunde zum Unicorn geworden (brutkasten berichtete). Nun holte sich das Scaleup erneut frisches Kapital. Mit einem Investment von 260 Millionen US-Dollar erreicht es in seiner Series-C-Kapitalrunde eine Bewertung von drei Milliarden US-Dollar. Die Runde wurde von den Investmentfonds Bicycle Capital und Group 11 angeführt, gemeinsam mit Beteiligung von Bain Capital, Tru Arrow Partners, Antler „und weiteren globalen Investoren“.

„Wir sind noch ein junges Unternehmen, aber wir sind sehr dankbar, dass sich alles in die richtige Richtung entwickelt und wir schnell wachsen. Wir arbeiten weiter hart daran, dass es sich auch in den nächsten Jahren weiter so positiv entwickelt“, kommentiert Co-Founder und Ex-Bundeskanzler Sebastian Kurz, der als President von Dream fungiert.

Auch Co-Founder mit bekannter Vorgeschichte

Nicht nur sein Name ist ein klingender. Auch Mitgründer und CEO Shalev Hulio erlangte bereits zuvor internationale Bekanntheit. Als Co-Founder und Ex-CEO des Unternehmens NSO hatte er mit dessen Spionagesoftware Pegasus, die an Staaten vertrieben wurde, weltweit für Kontroversen gesorgt. Mit Dream wechselte Hulio vom Cyber-Offensiv- in den Cybersecurity-Bereich. Die Zielgruppe hat aber eine große Überschneidung: Staaten und Betreiber kritischer Infrastruktur. In diesem Bereich ist freilich auch der Ex-Kanzler bestens vernetzt.

Digitale Souveränität als neues Verkaufsargument

Im Produkt setzt Dream mit seinem „Cyber Language Model“ voll auf Künstliche Intelligenz, im Narrativ mittlerweile auch auf Digitale Souveränität, die zuletzt vor allem in Europa zum großen Thema wurde. „Die entscheidende Frage für Staaten ist nicht mehr, ob sie Künstliche Intelligenz einsetzen werden, sondern ob sie diese auch besitzen, betreiben und vollständig kontrollieren. Andernfalls begeben sie sich in eine kritische Abhängigkeit von anderen Staaten, wie beispielsweise China oder den USA“, sagt Kurz.

Und Hulio legt nach: „Wer die Kontrolle über seine KI verliert, verliert langfristig auch einen Teil seiner staatlichen Souveränität. So wie es undenkbar wäre, die Kontrolle über Verteidigung, kritische Infrastruktur oder die Innere Sicherheit aus der Hand zu geben, wird es künftig undenkbar sein, keine vollständige Kontrolle über die eigenen KI-Systeme zu haben.“ Dass KI-Modelle, auf denen zentrale Elemente staatlichen Handelns abgestützt sind, über Nacht abgestellt werden können, sei keine theoretische Debatte, wie man zuletzt bei „Fable“ von Anthropic gesehen habe, argumentiert man beim Unternehmen.

Cybersecurity: KI als Herausforderung und Lösung

Und wie will Dream das konkret lösen? Die KI-Systeme des Scaleups arbeiten laut Unternehmen „in einer völlig souveränen und sicheren Umgebung“. Dort biete man unter anderem einen umfassenden Cyber-Abwehr-Schirm, strukturiere sensible Daten als Entscheidungsbasis und decke noch unbekannte Cybersecurity-Schwachstellen („Zero Days“) auf. „Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz hat sich Cybersicherheit grundlegend verändert. Herkömmliche Systeme können keinen ausreichenden Schutz mehr bieten. Nur durch den konsequenten Einsatz von KI auch in der Cyber-Abwehr ist ein Schutz auch in der Zukunft möglich“, sagt Hulio.

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Wie booking.com Machine Learning zur Reiseplanung einsetzt

Die niederländische Travel-Website booking.com kann getrost als eine der europäischen Tech-Erfolgsgeschichten bezeichnet werden: 1996 ging der Dienst unter der Adresse bookings.nl online, im Juli 2005 erfolgte der Exit an die damalige Priceline Goup für 133 Millionen US-Dollar. Priceline heißt inzwischen Bookings Holdings, und zum Portfolio gehören neben booking.com auch andere Größen der Travel-Branche, wie Agoda, Kayak und OpenTable. Das „Bestseller“-Label wird auf booking.com an jene Unterkünfte vergeben, die vom System automatisch als Hotels mit besonders hoher Nachfrage identifiziert wurden. Auch der angezeigte Content für den jeweiligen User – etwa das Foto zum jeweiligen Hotel und die vorausgewählte Zimmerkategorie – werden vom System automatisch individuell angepasst.

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