灵感搜索打开了国际机票智能运算的一扇窗？

【环球旅讯】（特约评论员 万旋）前不久，Google正式上线Google Flights，主打“灵魂搜索”，主要是针对旅客不确定的模糊出行需求，比如“10月准备去一个阳光明媚的海岛”，给到旅行者最佳的解决方案，从细节功能上看，主要包括：

1）从某地去世界各目的地的最低票价信息；

2）用户可依照旅行兴趣选择各适合目的地，比如“冒险旅行”、“文化”或者“生态旅游”；

3）临近始发地的其他出发地去某地的更低价格对比选择，比如洛杉矶去亚洲，系统会展示临近的柏克班等地去亚洲的价格，供用户选择；

4）某地去某地多日期出行价格比较，也就是我们常说的价格日历、价格走势功能。

不难看出对比传统OTA提供的已知时间、目的地的机票搜索功能，Google Flights上升了一个层次，着重激发旅行者的出行灵感，显得更为智能。开玩笑的说，Google Flights是“你只需要一个向往远方的灵魂，我们帮你最划算的满足它”。

做为一名机票行业的从业者，我非常高兴看到新的技术产品带来更棒的用户体验，尤其是像Google这样的优秀公司，深刻影响着世界各行业未来的发展方向。

毫无疑问，机票搜索技术肯定会变得更为智能，以“灵魂搜索”为代表的国际机票智能运算技术在吊足大家胃口的同时，我们大概还是需要去冷静的剖析一下，为什么说“灵魂搜索”们会是未来国际机票智能运算技术发展的趋势？什么类型的用户在什么样的场景下需要什么样的智能产品？如何实现并且技术上所需要解决哪些关键问题？

一、有需求没被满足即是发展的趋势所在

首先来看，用户真正的需求是什么？毫无疑问，永远是降低机票的购买成本，让整体行程更为划算。

有人说，OTA已经把机票价格打压得很低了，全行业1%的平均毛利，还能怎么低？事实果真如此吗？

让我们回归到原点，影响机票的采购价格主要因素有两点：运价与供应链，经过互联网数十年的发展以及航司直销的不懈努力，供应链环节不断被压缩，并且随着一批整合境外供应资源的项目逐步成熟，底价平放，靠航段奖励、汇率差赚钱的方式比比皆是，可以说现阶段从供应链入手的新机会已经不大了。

消费者在各大OTA也好，旅行社也好，买张机票的价格差距真没多少。

那么再来看看运价部分，估计还有非机票从业者对运价的概念还不是很清楚，我这边先简单的解释一下，运价可以理解为航司制定的不含税机票销售基础价格，即通常所说的Fare。关于Fare有几个需要知道的基本原理：

1）多等级票价。这是航司收益管理的基础部分，意为航司会将同一航班的同一舱等（头等、公务、超经、经济）分为不同等级的价格进行销售，即专业上所说的舱位，以不同的英文字母表示，像Y、Z、N舱之类的。

如MU5520，经济舱有150个位子，大概会分成15~20档运价售卖，最低档运价可能3000元，最高档运价可能23000元，每档运价会对应相应的购买、使用限制条件，比如3000元的特价机票限制条件可能是不能退不能改的、离起飞前3个月以上才能购买且在目的停留时间不超过2周之类的，而23000元档的运价对应的限制条件就会比较宽松很多，还能更多的累积积分，但在机上服务方面，3000元和23000元的机票并无明显差别。

此外，每档运价都会对应有限的座位数，即通常所说的舱位余座数，当某档运价的位子卖光时，后续的客人只能买到更高档运价的机票，也是为什么大家在飞机上与坐在身边的朋友买票价格不一样的主要原因，因为大家购买的时间点不同。

2）同一目的地不同时间点的基础运价不同，这点好理解，淡季机票便宜，旺季机票贵。不同出行时间购买机票的价格也不一样。

3）联运规则。简单点讲联运规则就是机票的优惠大礼包套餐价规则，好比女生常买的化妆品套餐，爽肤水+洗面奶+润肤霜是一个价，单买是另一个价。

换做机票，同一航司单买两个单程是一个价，往返一道买是另一个价。此外，比化妆品大礼包更为灵活、复杂的是，不同航司在不同航线也可以有限制的组合优惠运价，尤其涉及欧、美、澳等地的多程复杂行程，不同运价的拼接更为复杂，同一行程、不同的算法都会导致价格的较大差距。

4）不同目的地，不同始发地的价格不一样，比如说，去京都，直飞大阪往返可能2400元，但直飞名古屋可能1900元，即使算上小交通成本，也是很划算的。不同始发地，去某地的价格也不一致。

此外，最颠覆大家理解的是，机票价格的制定从表面上看，和行程距离并没有多大关系，比如从上海坐阿联酋航空直飞迪拜是7000元，再加上一段，经迪拜去马德里是5000元。

通过以上4点基础原理的梳理，不难看出，影响运价的主要因素，简单点说还是“时间”、“地点”而已，其中的每一个变量发生变化，最后的结果都会不同，并且可能造成巨大差距。

当前OTA机票搜索系统主要解决的是已知时间，从哪到哪，现在买多少钱的问题。在这个基础上，消费者自然比较的是找谁买更便宜，这也是当前国内OTA不断优化供应链，甚至亏本搞补贴的原因。

但稍微分析一下就不难发现，其实大多数用户真正的需求并不是非得8.15-8.20 从上海到大阪往返，再从大阪去京都玩。而是8月初-8月中旬出发均可，想去京都待3天，怎么便宜怎么走。

假使用现有OTA提供的搜索功能，消费者很难获得最优解，多数是手足无措后的乱选一通。Google Flights推出的“灵魂搜索”在一定程度上帮助用户更高效的满足出行需求。

另外，需要提到的一点，看到不少报道说“灵魂搜索”主要是注重灵感激发环节，通过大而全的数据，激发用户的出行欲望。对于此，我个人认为这种需求不可控，旅客的出行目的地选择有很多因素照成，非常复杂、模糊，可能是朋友的推荐，可能是受到哪篇文章或者攻略的启发，或是电影…….对供应方来说，可控的需求应该是用户确定大致的目的地或者行程后的多方案高效对比，这是机票智能运算技术首要解决的问题。

二、用户与场景

从用户划分上来看，简单点说无非是C端、B端，总体来说，就散客票而言，不管C端、B端的需求都差不多，但对个别细节的专业度要求会有不同。主要的需求会体现在不同种类行程的差别上。

1、短线点到点行程，客户通常只会选择直飞的行程，比如北上广到东京之类的

1）不确定具体出发日期，是8月14号去便宜还是8月17号去便宜，这里就会比较依赖于价格日历这个功能。

价格日历这项功能其实并不稀奇，国内、国际各大主流OTA都有。但其中也存在一个比较突出的问题，假如以所有行程方案最低价为排列依据，那么日历上显示的最低价出行日期很可能是一个时刻、转机点非常糟糕的方案，对于用户而言是没有参考意义的，而真正符合用户出行时刻要求的航班方案却在价格日历中被隐藏，无法进行有效调用。

所以，能够准确的推荐出符合用户行程要求的航班组合的多出行日期参考价是下一步需要优化的。

如下图：上海到普吉，9月初出发，4天往返，价格日历显示9月4日出发比9月7日出发便宜，但实际最优直飞方案9月7日要比9月4日便宜。

价格日历


9月4日实际直飞


9月7日实际直飞
 

2）多始发地、目的地，这里主要是指原定始发地与目的地周边城市机场的出行方案价格对比，比如杭州到东京，可以对比上海到东京的方案价格，又如，从上海去京都，可以到大阪也可以到名古屋等等。

如下图：9月7日-9月11日上海直飞名古屋要比大阪便宜72美金

2、长线点到点行程，如去欧美澳非单点目的地，北上广深以及香港去欧美澳大城市一般都有直飞航班，但一些内陆城市普遍就要通过大的出港城市转机，假如不幸身在内陆城市，或者目的地比较小众，即使有航班也不见得每天都飞，并且很可能需要两程转机。

对比短线点到点行程，长线出行的客户选择转机方案的比较多，这样对智能运算技术实现的难度提升不少。

1）不确定具体出发日期，这点上与短线的基础要求差不多，用户需要的是合适航班组合的最便宜出行日期，对于长线转机行程，需要考虑的维度比较多，总体行程绕路程度、转机点的停留时间、是否需要办理过境签、行李是否直挂等等。

对于此，要达到绝对意义上的最低价出行日期筛选非常困难，但可以就某航司的某航班组合进行对比，毕竟在一段时间内，航司制定的航班时刻是固定的，并且基础运价变化也不大。

2）多始发地、目的地，假如身在珠三角、长三角、京津唐区域的二三线城市，与短线简单行程一样，临近城市的多方案对比基本能满足需求，但对于中西部内陆城市的乘客而言，就没那么幸运，比如身在江西南昌，北上广深甚至成都、武汉、重庆、西安出港的方案都会考虑，这里就要涉及国内内陆段运价拼接的问题，对技术团队的运价计算功力是一个非常大的考验。

3、缺口、多段等复杂行程，去欧美澳观光游的旅行者，很多都会选择多国、多城市，为了不走回头路，这样就会选择不同入、出境城市，比如上海到悉尼，墨尔本回上海，或者难度更大的多段行程，如上海到悉尼，悉尼到布里斯班，布里斯班到凯恩斯，凯恩斯到墨尔本，墨尔本回上海……。但这里首先要提的是，国内具备复杂行程基础运算能力的没几家，所以更别提复杂行程的智能模糊运算这种升级版了。不过，对于技术能力比较强的团队，还是有操作的空间的，只不过在产品上一步到位的难度很大，可能初级版本只适合有一定专业知识的人员才能很好操作。

此外，以上的分析主要是针对什么时候出发？从哪到哪？途径哪？这三个维度的变量，至于精确的知道“什么时候买？”这个变量非常难解决，这里面会涉及价格预测与航司运力、舱位调整规则的精确分析，从美国Options away以及Flyr两家公司在此方向上的尝试也可以看到，他们对于能够预测的区域有明确的限制，比如受限于北美与欧洲境内，并且采取概率对赌的方式来弥补预测精准性不足的问题，至于实际运营成果如何？就不得而知了。

三、落地落地，成为可用的产品

其实，Google Flights的“灵魂搜索”产品是基于GDS与ITA software的底层技术支持，各大境外主流GDS好几年前就凭借自身庞大的沉淀数据进行再利用，开发“灵魂搜索”的底层数据功能。

但我们也要注意的是，每家境外GDS的数据优劣不同，包括在大陆用户展示端，中国、港澳等地航司数据缺失问题，整合各GDS本身就难度不小，并且即使完成初步整合，也未必在产品上能达到预期效果。数据调用的方式、二次功能的再开发等等都是难点。

此外，不是每家公司都能获取GDS的合作资格，尤其对于非大型OTA的小公司，没流量、没预订，要想得到GDS的深度支持，基本是难上加难了。所以，新的创新型技术公司得走自己独特的技术路径，拿最差的原材料去炒最好的菜。但在此之前，还必须考虑明白几个关键的问题：

1、高流量成本与查订比限制

有朋友可能会说“你前面的所说的那些各种方案组合，全算一遍不就得了？毕竟现在计算机的计算能力对于这点运算量还是能达到的”。

这里还是需要先给行业外的朋友普及一下这块的基本知识，首先，航空领域的数据量一点也不小，据说最大的GDS——Amadeus服务器的容量仅次于FBI。

其次，机票这东西和别的商品不一样，比如你去商场买西瓜，可以使劲看各种西瓜卖多少钱，那怕看1W次不买，商场也拿你没办法。但这在机票这事上行不通，每次调用航班价格信息都需要支付流量费用，也就是说看“西瓜”价格要付钱。

并且有查订比限制，看“西瓜”价格一定次数后必须要买，不买还不行。对比机票的低毛利与各面向C端的OTA千分之一的查定比，各大GDS设置的高流量费用以及百分之一的查定比限制，显然不适合选择穷尽式运算，如何选择相对低流量成本的数据调用方式以及面向的主要用户群类型是首先需要解决的问题。

2、运价计算的能力

前面已经和大家提到了运价计算的各种可能性，这里面最难的是联运规则的梳理，而联运规则的问题不光复杂，并且神秘。经过航司、ATPCO、GDS的层层封装，让人很难获知源头的规律，尤其在复杂行程计算方面，不同航司航班的组合，不同的拆分方式出来的价格结果都不一样，更不用提复杂的NUC值叠加奖励扣点的问题了，简直令人抓狂。

3、对机票业务的理解

不懂业务的技术不是好技术，C端的产品需求和票代、旅行社的产品需求还是有诸多不同，C端由于专业性不足，会无目的散漫查询，但对数据的精准性要求相对不高。

而B端，因自身属于专业人员，对数据的精准性要求非常高。此外，对于旅行社，机票做为整体行程中最不容易控制的环节，当经营欧美澳多点目的地散客定制游、小团业务时，对哪点入、哪点出，哪些时间点最便宜，舱位余座数数量都对数据精准性有苛刻要求，假使出现错误，会直接影响到整体行程的价格，从而照成产品竞争力不足甚至亏损的状况。

以上提到的是国际机票智能运算技术开拓中的一些知识点，同时我们也要看到，对于国际机票，不能简简单单与其他旅游产品分割开来，机票的合理选择对整体行程的影响极大。基于此，国际机票智能运算技术的发展不光是能降低旅客的采购机票的成本，还要看到这块技术发展对最终旅行智能行程规划技术的底层补充作用。

国际机票是一片汪洋大海，寻求真正意义上的“最优解”可能是每一家机票技术型公司终生的使命，通过Google Flights的大胆尝试，或许给每一位机票从业者打开了一扇窗。本人受限于自身知识不足，可能在文中很多方面表述不准确，但希望抛砖引玉，能够给大家有一些启发，少走弯路、少踩坑。