报告概述
本报告基于对全球359名目的地营销专业人士的调查，深入分析了2026年目的地营销组织（DMO）面临的关键变化。报告覆盖了预算策略、媒体渠道重置、全漏斗营销、数据利用、个性化进展、AI对可见性的影响以及合作营销等主题。通过区域对比和成功案例，报告旨在帮助DMO在资源受限和快速变化的环境中制定更有效的策略，证明营销的经济价值。
报告的核心结论
DMO面临预算压力和证明ROI的紧迫性
报告显示，2026年61%的DMO将预算视为最大挑战，同时超过七成的利益相关者要求经济影响和转化数据。北美DMO特别关注经济影响指标，而欧洲DMO虽预算增加但资金稳定性较低。DMO需从品牌建设转向直接可量化的成果，如酒店预订和游客支出。
AI正从根本上改变游客发现和计划旅行的方式
超过半数DMO对生成式AI的影响表示担忧或已制定应对策略。AI工具如ChatGPT和Google AI Overviews直接回答旅行问题，减少了传统网站流量。DMO正通过创建结构化内容、优化AI可读性以及监测AI提及来调整策略，以保持在搜索结果中的可见性。
个性化营销进展缓慢，内容需求成主要障碍
尽管DMO普遍重视个性化，但2026年只有9%达到高级阶段，多数仍停留在基本或中等水平。内容创作成为三大挑战之一，因为个性化需要大量针对不同受众的素材。预算限制和团队能力不足是主要原因，DMO转而利用AI辅助内容生成和模块化策略。
合作营销潜力巨大但协调复杂
80%的DMO参与合作营销，主要动机是扩大受众和分摊成本。然而，27%的DMO因管理多合作伙伴的复杂性而退出，尤其在协调时间表、预算和创意方面。成功案例表明，清晰的共同目标和长期合作是关键，但许多DMO仍面临合作伙伴投资不足等问题。
报告回答的关键问题
目的地营销面临哪些主要挑战？
报告指出2026年DMO面临三大挑战：预算限制（61%）、证明ROI（51%）和内容创作量（51%）。此外，数据整合困难（43%）和日益复杂的媒体环境也增加了压力。这些挑战迫使DMO更注重绩效营销和实时优化。
AI如何影响目的地营销策略？
AI通过生成式搜索改变游客发现目的地的方式，使得DMO的网站流量可能下降。报告显示，51%的DMO对AI影响非常担忧或已制定响应策略。DMO正调整内容格式，使其易于AI摘要，例如使用结构化数据、回答常见问题以及优化本地列表，以确保在AI结果中被引用。
如何衡量目的地营销的经济影响？
经济影响成为关键指标，79%的北美DMO将其视为首要指标。常见衡量方式包括酒店预订、游客支出和转化率。DMO使用历史数据、旅行意图数据和行为分向来精准定位，同时通过归因模型尝试追踪营销对实际到访和收入的贡献，但仍有49%认为归因是最大难题。
个性化营销在目的地营销中进展如何？
2026年个性化进展缓慢，45%的DMO认为其个性化水平仅为中等，22%为基础水平。主要障碍包括数据整合困难、缺乏第一方数据以及内容创作能力不足。DMO开始使用AI辅助个性化，但受限于基础设施，许多仍依赖广泛的定向而非深度定制。
合作营销对DMO有何价值？
合作营销能扩大受众覆盖（70%）、增加整体投资（64%）和分摊成本（63%）。成功的关键在于设定共同KPI、明确角色分工和长期协作。例如伦敦的Gateway活动通过多方资源整合实现更大影响力，但协调复杂性导致27%的DMO选择放弃。
报告中的代表性数据
增加数字广告预算的DMO比例
2025-2026，全球DMO中表示增加数字广告预算的比例，2026年略有下降，反映预算压力增大。
认为内容是主要营销挑战的DMO比例
2026，全球DMO中，内容创作量成为预算和ROI之后的第三大挑战。
使用AI辅助内容创作的DMO比例
2026，AI在目的地营销中最常见的应用是内容创作，较2025年的63%略有上升。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 完整市场数据与趋势图表：包含各地区DMO预算变化、数字渠道投入占比、媒体平台的详细使用趋势，以及全漏斗策略实施障碍的量化分析。
- 区域对比分析：深入比较北美、欧洲、中东/亚洲/非洲等区域在资金稳定性、策略重心和AI应对方式上的差异，帮助理解不同市场特征。
- 成功案例研究：包括VISIT FLORIDA、Richmond Region Tourism、Bermuda Tourism Authority、Travel South USA等机构的实际策略，提供可借鉴的预算分配、数据优化和合作营销方法。
- AI应对策略详细框架：列出DMO优化内容以实现AI可见性的具体行动，如结构化数据标记、问答内容创建、监测AI提及等，附带执行优先级建议。
- 合作营销操作指南：分析合作营销的动机、障碍和成功要素，包含合作伙伴协调流程、KPI设定和效果评估模板。
- 附录补充数据：提供关于联网电视广告重要性、程序化广告投资、全漏斗策略影响等补充图表，以及完整的调查响应数据。
- 数据驱动方法详解：展示DMO如何利用人口统计、行为数据和旅行意图数据进行精准定向，以及克服数据饱和与整合难点的策略。
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