La inteligencia artificial comienza a modificar la forma en que los viajeros descubren hoteles, comparan alternativas y deciden dónde alojarse. Sin embargo, no todos los establecimientos están logrando ingresar en ese nuevo circuito de recomendaciones.
Un estudio realizado por Stiplo sobre la oferta hotelera de Barcelona detectó que 143 de los 659 alojamientos registrados en la ciudad nunca aparecieron en 27.360 respuestas generadas por ChatGPT, Perplexity, Google AI y Gemini. La cifra representa el 21,7% de la oferta analizada.
El dato plantea un nuevo desafío para la hotelería: ya no alcanza con aparecer en Google, contar con presencia en las principales OTAs o tener una web actualizada. Los hoteles también necesitan ser identificados, comprendidos y considerados por los sistemas que utilizan inteligencia artificial para responder las consultas de los viajeros.
Los hoteles independientes son los más afectados
La investigación encontró una diferencia significativa entre las cadenas y los establecimientos independientes. Mientras que el 4% de los hoteles pertenecientes a cadenas nunca apareció en las respuestas, la invisibilidad alcanzó al 32,4% de los independientes.
Esto significa que un hotel independiente tiene ocho veces más probabilidades de quedar fuera de una recomendación generada por IA.
Las cadenas representan el 37,6% del registro hotelero estudiado, pero concentran el 62,2% de las apariciones. La diferencia no estaría necesariamente relacionada con una mejor valoración de sus servicios, sino con una mayor presencia digital, más menciones, mayor volumen de reseñas y una estructura de contenidos más fácil de interpretar.
La IA recomienda al hotel, pero deriva hacia otro canal
El problema no termina cuando un establecimiento consigue ser mencionado. También importa hacia dónde se dirige al usuario cuando desea ampliar información o avanzar con una reserva.
Según el estudio, la web oficial del hotel recomendado apareció entre las fuentes solamente en el 7,3% de las respuestas. En cambio, el 48,1% incluyó enlaces hacia una OTA o un agregador.
Booking.com fue el dominio comercial con mayor presencia, mientras que Reddit apareció como el sitio individual más citado. Las guías editoriales y los artículos con selecciones de hoteles también ocuparon un lugar central entre las fuentes utilizadas por los asistentes.
Para la hotelería, este comportamiento introduce una nueva capa de intermediación. El hotel puede ser visible dentro de una respuesta, pero perder el control del recorrido comercial si la inteligencia artificial conduce al viajero hacia una plataforma externa.
Qué factores mejoran la visibilidad
El volumen de reseñas en Google fue el factor con mayor correlación respecto de la aparición en respuestas generadas por IA. También influyeron la visibilidad en buscadores, la autoridad del dominio y la existencia de páginas capaces de responder preguntas concretas de los huéspedes.
Los hoteles con contenidos accesibles sobre ubicación, servicios, experiencias, características de las habitaciones o necesidades específicas aparecieron en el 87% de las consultas, frente al 72% de aquellos que no contaban con esa información.
En cambio, recursos técnicos como llms.txt, determinados datos estructurados o la configuración de rastreadores de IA no mostraron, de manera aislada, una incidencia significativa en los resultados. Los autores aclaran que el estudio identifica asociaciones y no necesariamente relaciones causales.
Una oportunidad para competir desde los nichos
La investigación también ofrece una señal positiva para los establecimientos más pequeños. Las búsquedas vinculadas con necesidades específicas, ubicación o tipo de experiencia mostraron una oferta mucho más diversa que las consultas genéricas sobre “los mejores hoteles”.
Esto abre una oportunidad para alojamientos que puedan construir una identidad clara alrededor de segmentos como familias, viajes deportivos, gastronomía, bienestar, turismo corporativo o cercanía con determinados atractivos.
La nueva competencia no consiste únicamente en ocupar los primeros lugares de una búsqueda. Consiste en lograr que la inteligencia artificial comprenda qué ofrece cada hotel, para qué viajero resulta relevante y por qué debería recomendarlo.
