Cómo las marcas de viajes pueden conseguir recomendaciones de la IA: estrategias y señales clave
Resumen ejecutivo: un sector en plena transformación
El ecosistema de búsqueda de viajes está atravesando una transformación radical y sin precedentes. Las inteligencias artificiales conversacionales —como ChatGPT, Gemini, Perplexity y el propio AI Overview de Google— están redefiniendo la manera en que los viajeros descubren, evalúan y reservan destinos, hoteles, aerolíneas y experiencias turísticas. En este nuevo panorama, las marcas del sector turístico ya no compiten únicamente por posiciones en los resultados tradicionales de búsqueda, sino también por aparecer como recomendaciones directas generadas por sistemas de inteligencia artificial.
La pregunta central que enfrentan hoy los profesionales del marketing turístico es clara y urgente: ¿qué señales deben fortalecer para que la IA los recomiende? Responder a esta pregunta ya no es opcional. Es una cuestión de supervivencia competitiva en el mercado digital de los próximos años.
El cambio en el comportamiento del viajero digital
Según datos de Statista y varios informes del sector turístico, más del 70% de los viajeros comienzan su proceso de planificación de viaje en línea. Sin embargo, el canal específico ha cambiado drásticamente en los últimos dos años. Si hasta 2022 Google era el punto de partida casi universal, hoy una porción creciente de usuarios —especialmente los pertenecientes a la generación millennial y la Generación Z— recurre directamente a herramientas de IA conversacional para hacer preguntas como: “¿Cuál es el mejor hotel boutique en Lisboa con buenas reseñas y precio razonable?” o “¿Qué aerolínea tiene menos cancelaciones en rutas transatlánticas?”
Este cambio de comportamiento tiene consecuencias directas y profundas para las marcas. Cuando la inteligencia artificial responde estas preguntas, no muestra diez enlaces azules: ofrece una o pocas recomendaciones concretas. Esto hace que la visibilidad sea exponencialmente más valiosa, pero también considerablemente más difícil de conseguir para quienes no han trabajado sus señales digitales de manera estratégica y coherente.
Estamos ante un escenario donde ganar la recomendación de la IA equivale, en muchos casos, a ganar la reserva. Y perderla significa, sencillamente, no existir para ese usuario en ese momento de intención de compra tan valioso.
Las señales clave que la IA utiliza para recomendar marcas de viajes
TripAdvisor: el pilar de credibilidad histórica
TripAdvisor sigue siendo una de las fuentes de datos más consultadas por los modelos de lenguaje a gran escala (LLMs) a la hora de construir recomendaciones sobre viajes. Con más de 1.000 millones de reseñas y opiniones acumuladas a lo largo de dos décadas de existencia, la plataforma representa uno de los corpus más ricos en información estructurada sobre experiencias de viaje reales disponibles en la web.
Los sistemas de inteligencia artificial rastrean y procesan aspectos muy específicos dentro de TripAdvisor, entre los que destacan la puntuación global del establecimiento o servicio, el volumen de reseñas (un hotel con 5.000 opiniones genera más confianza estadística que uno con 50), la recencia de los comentarios (las reseñas recientes tienen más peso que las antiguas) y la calidad del lenguaje y el nivel de detalle de las opiniones, ya que las reseñas más elaboradas y específicas aportan mayor señal semántica al modelo.
Además, los distintivos de premios como el “Travelers’ Choice” o el “Best of the Best” de TripAdvisor actúan como señales estructuradas de calidad que los sistemas de IA pueden procesar con facilidad. Para las marcas de viajes, mantener un perfil activo y actualizado en esta plataforma, responder a las reseñas negativas con profesionalidad y solicitar activamente retroalimentación a los clientes satisfechos son prácticas que impactan directamente en su visibilidad dentro de los sistemas de inteligencia artificial.
Google Business Profile: el ecosistema de Google como fuente primaria
Google Business Profile —anteriormente conocido como Google My Business— es otra fuente de datos fundamental para las marcas del sector turístico. Dado que Google es tanto un motor de búsqueda tradicional como un desarrollador de inteligencia artificial (Gemini y AI Overviews en Search), la coherencia y riqueza del perfil en esta plataforma tiene un peso doble: impacta tanto en el SEO convencional como en las respuestas generadas directamente por inteligencia artificial.
Los factores más relevantes dentro de Google Business Profile para el sector viajes incluyen la información NAP (Nombre, Dirección y Teléfono) consistente y siempre actualizada, así como las categorías precisas del establecimiento. Clasificar correctamente un negocio como “hotel boutique”, “hostel”, “resort de lujo” o “posada rural” permite a la IA entender el contexto adecuado y redirigir consultas relevantes hacia ese perfil.
Las fotos actualizadas y de alta calidad también juegan un papel determinante. Los perfiles con más de cien fotografías generan, según datos del propio Google, hasta un 520% más de llamadas telefónicas y un 2.717% más de solicitudes de cómo llegar en comparación con aquellos perfiles sin imágenes. Asimismo, la sección de preguntas y respuestas del perfil es indexada y analizada activamente por los modelos de IA, lo que la convierte en un espacio estratégico para anticipar las dudas frecuentes de los viajeros potenciales.
Por último, las publicaciones regulares y las reseñas de Google completan el ecosistema. Las actualizaciones periódicas del perfil indican que el negocio está activo, lo cual es un indicador de relevancia para los algoritmos. Y con millones de usuarios aportando valoraciones a diario, Google Reviews constituye una fuente de datos masiva e imprescindible para los algoritmos de IA generativa.
Las OTAs: intermediarios con enorme peso en datos
Plataformas como Booking.com, Expedia, Airbnb, Hotels.com o Kayak recopilan datos estructurados de millones de propiedades y experiencias en formatos estandarizados que los sistemas de inteligencia artificial pueden procesar con relativa facilidad y alta precisión. Una presencia bien optimizada en estas agencias de viaje en línea no solo genera reservas directas, sino que también fortalece la “huella digital” de una marca en el ecosistema que los LLMs consultan habitualmente para construir sus respuestas.
Los elementos clave dentro de las OTAs que impactan en las recomendaciones de la IA incluyen las fichas completas y detalladas, con descripciones exhaustivas de servicios, comodidades, políticas de cancelación y características únicas del establecimiento. También resulta fundamental mantener un precio competitivo y consistente entre plataformas, ya que las discrepancias pueden generar señales contradictorias que confunden a los algoritmos de IA y perjudican la reputación digital de la marca.
El índice de respuesta del propietario es otro factor que las plataformas como Booking.com miden y muestran públicamente, convirtiéndolo en un indicador de fiabilidad que los modelos de IA pueden interpretar. Finalmente, la posición en los rankings internos de la OTA para determinadas búsquedas es en sí misma una señal que los modelos de inteligencia artificial pueden tomar como indicador de relevancia y popularidad dentro del sector.
Las reseñas como motor semántico de la inteligencia artificial
Más allá de la puntuación numérica, los sistemas de IA procesan el texto completo de las reseñas mediante técnicas avanzadas de procesamiento del lenguaje natural (NLP). Esto significa que las palabras específicas que los huéspedes o viajeros utilizan para describir su experiencia contribuyen activamente a que la inteligencia artificial comprenda qué tipo de perfil encaja mejor con esa marca o establecimiento.
Por ejemplo, si cientos de reseñas mencionan términos como “ideal para familias con niños”, “tranquilo y alejado del ruido” o “excelente para trabajo remoto”, la IA incorpora esas etiquetas semánticas al perfil de la marca, aunque no estén escritas explícitamente en la ficha oficial del establecimiento. Este fenómeno tiene una implicación estratégica muy clara: gestionar activamente el lenguaje en las reseñas —no manipularlas, sino incentivar a los clientes satisfechos a ser descriptivos y específicos en sus comentarios— puede mejorar significativamente cómo los sistemas de IA clasifican y recomiendan una marca en sus respuestas.
Un cliente que simplemente escribe “muy bueno” aporta mucho menos valor semántico que uno que detalla: “El hotel es perfecto para parejas que buscan tranquilidad, la terraza con vistas al mar es espectacular y el desayuno incluye opciones vegetarianas”. Ambos comentarios son positivos, pero solo el segundo alimenta de manera eficaz los modelos de IA con información procesable y relevante.
Contenido propio y autoridad temática: la base estructural
Además de las señales externas provenientes de plataformas de reseñas y OTAs, el contenido propio de la marca desempeña un papel crucial en cómo la IA la percibe y la recomienda. Los modelos de lenguaje a gran escala son entrenados con enormes volúmenes de texto disponible en internet, lo que significa que un sitio web con contenido rico, actualizado y temáticamente coherente tiene más probabilidades de ser citado o recomendado que uno con información escasa o desactualizada.
Las marcas de viajes deben trabajar en la creación de contenido estructurado y específico que responda a las preguntas reales que los viajeros hacen a los sistemas de IA. Artículos de blog detallados, guías de destino, comparativas de servicios, preguntas frecuentes bien desarrolladas y páginas de aterrizaje optimizadas para intenciones de búsqueda conversacionales son elementos que aumentan la autoridad temática de una marca en el ecosistema digital.
El uso de datos estructurados o schema markup en el sitio web también facilita que los motores de IA identifiquen y procesen correctamente la información de la marca, incluyendo horarios, precios, valoraciones agregadas y características específicas del servicio. Esta capa técnica de optimización, aunque invisible para el usuario final, es fundamental para comunicarse eficazmente con los algoritmos de inteligencia artificial.
Consistencia de marca en todos los canales digitales
Uno de los factores que los sistemas de IA valoran con mayor peso a la hora de recomendar una marca es la consistencia de la información a través de todos los canales digitales. Una marca que presenta información contradictoria —diferentes nombres comerciales en distintas plataformas, horarios desactualizados, precios que no coinciden o descripciones que varían significativamente entre canales— genera señales de confusión que los algoritmos de IA penalizan de forma implícita.
La coherencia no se limita a los datos básicos. También incluye el tono de comunicación, los valores de marca expresados en los contenidos y la consistencia visual en las fotografías publicadas en diferentes plataformas. Las marcas que presentan una identidad clara, reconocible y coherente en todos sus puntos de contacto digitales tienen una ventaja competitiva real frente a aquellas cuya presencia online resulta fragmentada o inconsistente.
Conclusión: el futuro de la visibilidad turística está en la IA
El cambio que está experimentando el sector de los viajes en cuanto a cómo los usuarios descubren y eligen sus opciones no es una tendencia pasajera. Es una transformación estructural que va a profundizarse en los próximos años a medida que los sistemas de inteligencia artificial se integren de manera aún más profunda en el proceso de planificación y reserva de viajes.
Las marcas que comiencen hoy a trabajar las señales clave —presencia activa y optimizada en TripAdvisor, Google Business Profile y las principales OTAs; gestión estratégica de reseñas y lenguaje semántico; contenido propio de autoridad y consistencia digital en todos los canales— estarán construyendo una ventaja competitiva sostenible y difícil de replicar a corto plazo.
La pregunta ya no es si la inteligencia artificial va a cambiar el marketing turístico. La pregunta es qué marcas estarán posicionadas para liderar ese cambio y cuáles quedarán invisible en el nuevo ecosistema digital. La respuesta depende, en gran medida, de las decisiones estratégicas que se tomen hoy.
