Cómo arma la IA la lista corta de hoteles (y en qué pregunta se cae el tuyo)

El huésped que busca hotel con inteligencia artificial ya no escribe «hotel en Santa Teresa». Escribe lo que quiere, con todas sus condiciones: en Estados Unidos, una búsqueda en el modo IA de Google (la función del buscador en la que una inteligencia artificial responde con un texto y unas pocas recomendaciones) ya es, en promedio, tres veces más larga que una búsqueda normal (Google, 2026a). Cuando le pedimos al modo IA un hotel boutique para parejas, con piscina y desayuno incluido, en cinco destinos de Costa Rica, México y Colombia, mostró un promedio de 3,1 hoteles por respuesta.

Si tu hotel cumple todo eso y no aparece, puede que se haya caído en alguna de las preguntas que la IA se hace antes de responder, o que esa vez le haya tocado quedar fuera, porque la lista cambia de una consulta a otra. Los datos que la IA consulta para armar esa lista se revisan en una tarde y sin herramientas de pago.

Puntos clave

• En nuestra prueba con el modo IA de Google, la lista pasó de 4,9 hoteles por respuesta en la búsqueda simple a 2,8 cuando se pidió un hotel que aceptara mascotas.
• Al pedir que aceptara mascotas, 16 de los 24 hoteles recomendados no habían salido en la búsqueda simple. En Santa Teresa no se repitió ninguno.
• El 62,9 % de las fuentes que citó el modo IA fueron fichas de Google, y solo el 10,9 %, webs de hoteles. ChatGPT, en cambio, se apoya sobre todo en agencias y medios (Lighthouse, 2026).
• Si hay fuentes que dicen que los datos de tu ficha están mal, Google puede cambiarlos (Google, s. f.-b). Corrige cada dato el mismo día en la ficha, en la web y en las agencias.

¿Cómo elige la IA los hoteles que recomienda?

Divide la petición del huésped en preguntas más pequeñas y busca la respuesta de cada una en fuentes distintas. Google lo explica así: el modo IA y los resúmenes creados con IA que aparecen arriba de los resultados hacen «varias búsquedas relacionadas sobre subtemas y fuentes de datos» antes de armar la respuesta (Google, 2025a). A esa técnica la llama query fan-out: la consulta se abre en abanico, en subtemas (Google, 2025b).

Toma la petición «hotel boutique en Santa Teresa para parejas con piscina y desayuno». Un desglose posible: qué hoteles boutique hay en Santa Teresa, cuáles le convienen a una pareja, cuáles tienen piscina y cuáles incluyen el desayuno. Cada respuesta puede salir de un lugar distinto: tu ficha de Google (la tarjeta del hotel en Google Maps, que Google llama Perfil de Negocio), las reseñas de los huéspedes, tu web o una agencia de viajes en línea, como Booking o Expedia.

Nuestra lectura, a partir de esa descripción y de la prueba que sigue, es que cada requisito funciona como un filtro. Si en una de esas preguntas tu hotel no tiene una respuesta clara en ninguna fuente, la lista se arma sin él, aunque cumpla.

Google dice que, para planear viajes, el modo IA usa datos de hoteles en tiempo real y «detalles de Google Maps como fotos y reseñas», y que compara hoteles «por precio y servicios» (Google, 2025c). El modo IA ya supera los 1.000 millones de usuarios al mes (Pichai, 2026). Cómo se reserva sin salir de Google lo contamos en el modo IA de Google ya reserva hoteles.

Lo que vimos al preguntar al modo IA por hoteles boutique en cinco destinos

Cada requisito achicó la lista, y el de las mascotas le quitó cuatro de cada diez hoteles: de 4,9 por respuesta en la búsqueda simple a 2,8 en la petición «hotel boutique en [destino] que acepte mascotas».

Cómo hicimos la prueba

El 19 de octubre de 2026 hicimos 75 consultas al modo IA de Google a través de DataForSEO, un servicio que hace esas búsquedas de forma automática (DataForSEO, s. f.). Fueron cinco destinos donde no trabajamos con ningún hotel (Puerto Viejo de Talamanca y Santa Teresa, en Costa Rica; Sayulita y Bacalar, en México, y Barichara, en Colombia), cinco variantes de la petición y tres repeticiones de cada una.

Cuatro variantes iban en español y desde el país del destino: «hotel boutique en Bacalar» y la misma petición «para parejas», «para parejas con piscina y desayuno incluido» o «que acepte mascotas». La quinta repetía la de piscina y desayuno en inglés, desde Estados Unidos. Hubo 73 respuestas válidas. Contamos como recomendados los hoteles que cada respuesta mostraba, en un recuadro propio o con su nombre como título de un apartado.

En inglés y desde Estados Unidos, la petición de piscina y desayuno mostró 3,7 hoteles por respuesta, frente a 3,1 en español. Lo que cambia con el idioma lo explicamos en la IA busca hoteles en inglés.

Qué cambió con cada requisito

El requisito de las mascotas, además de recortar la lista, la cambió: 16 de los 24 hoteles recomendados para ir con mascota no habían salido en la búsqueda simple. En Santa Teresa no se repitió ninguno de los cinco; en Puerto Viejo coincidió uno de cuatro; en Sayulita, dos de cinco, y en Bacalar, dos de seis. Barichara fue la excepción: se repitieron tres de cuatro. Con la piscina y el desayuno pasó lo contrario: 19 de los 24 hoteles ya estaban en la búsqueda simple, así que esa petición quitó más hoteles de los que sumó.

Para afirmar una política del hotel, la IA se apoyó a menudo en las reseñas. En Sayulita describió un hotel como «reseñado por los huéspedes como 100 % pet-friendly» (que acepta mascotas); en Bacalar dijo de otro que era «muy recomendado por huéspedes con perros». En Santa Teresa, la IA fue más lejos: dio lo que cobra un hotel por mascota, alrededor de 20 USD por estancia, y lo respaldó con una publicación de Instagram y con la página del hotel en Expedia. No comprobamos ninguno de esos datos, y por eso conviene que los tuyos estén claros: si no lo están en tus fuentes, la IA los saca de lo que escriben tus huéspedes o de cualquier página que hable de tu hotel.

Casi todas las respuestas cerraban con una pregunta al huésped: las fechas, el presupuesto o el tamaño de la mascota. Lo que él conteste es otro filtro.

La lista tampoco es fija. Sumando los hoteles que salieron en cada petición de cada destino con tres respuestas válidas, fueron 152; solo 41, uno de cada cuatro, salieron en las tres repeticiones. Más que el puesto, cuenta estar en el grupo.

Límites de la prueba

Hicimos la prueba un solo día y con un solo asistente, el modo IA de Google (no probamos ChatGPT ni Gemini). La consulta automática sale de un centro de datos, sin el historial ni la sesión del viajero. Para saber si dos respuestas nombraban el mismo hotel, comparamos los nombres después de quitarles las tildes y palabras genéricas como «hotel» o «boutique»; no comprobamos uno por uno que fueran el mismo establecimiento. Es una muestra pequeña, útil para ver hacia dónde van las respuestas.

¿De dónde saca la IA lo que dice de tu hotel?

Depende del asistente. En el modo IA de Google, sobre todo de las fichas de Google: fueron 231 de las 367 fuentes que citó en nuestra prueba, el 62,9 %. Las agencias (Booking, Expedia, Despegar y otras) sumaron el 11,2 %, y las webs de los hoteles, el 10,9 %. Esas fichas traían precio, calificación y número de reseñas.

ChatGPT bebe de otras fuentes. En un estudio de Lighthouse, empresa que vende datos de mercado al sector hotelero, el 82 % de las fuentes que citó ChatGPT al recomendar hoteles fueron agencias, metabuscadores (los comparadores de precios) y medios. En 4.545 consultas sobre nueve destinos, muchos hoteles no aparecieron nunca: en Tokio, solo el 10 % de los hoteles recibió alguna mención, y en París, el 13 % (Lighthouse, 2026).

El tipo de pregunta también pesa. En Gemini, el asistente de Google, en las respuestas a preguntas sobre la experiencia (cómo es el lugar, para qué tipo de viaje sirve), el 55,9 % de las citas vino de fuentes que no eran agencias, frente al 30,8 % en las preguntas para reservar, según un estudio preliminar con hoteles de Tokio (Zhu y Chang, 2026).

Tu web cuenta aunque el modo IA la cite poco: en ella el huésped reserva sin comisión, y Google arma la ficha también con lo que lee en la web oficial del negocio y con datos de terceros (Google, s. f.-c). Como cada asistente se informa en sitios distintos, el dato tiene que estar bien en todos. Qué más mira la IA para recomendar, aparte de los datos, lo contamos en la IA ya recomienda hoteles.

Los datos que deciden si entras en la lista

Deciden los datos que responden a lo que pide el huésped: para quién es el hotel, si acepta mascotas, si incluye el desayuno, si tiene piscina o a qué distancia está de la playa. Google aclara que no hay requisitos adicionales ni ajustes especiales para aparecer en el modo IA, y pide revisar que la información de la ficha esté al día (Google, 2025a).

En la ficha, el hotel edita su información, sus servicios y las horas de entrada y salida desde Editar perfil → Detalles del hotel. La guía de Google para hoteles muestra entre sus atributos (las casillas de servicios de la ficha) si el hotel acepta mascotas, si el desayuno es gratis y si tiene piscina (Google, 2026b). Hoy esos atributos no se pueden cargar en bloque con una hoja de cálculo, un problema que Google reconoce en su ayuda, así que se revisan a mano (Google, s. f.-a).

Si un dato no tiene casilla en la ficha, déjalo claro en tu web, en una página de políticas y preguntas frecuentes en cada idioma (la web de un hotel boutique que vende directo). En las agencias, los datos se cargan en el panel desde el que el hotel administra su página; el de Booking se llama extranet (la guía de la extranet de Booking).

Cuando tus datos no coinciden, Google decide por ti

Si tus fuentes dicen cosas distintas, Google puede cambiar tu ficha con lo que dicen las demás. La ayuda de Google para las fichas lo dice así: «Si las fuentes indican que la información de tu perfil es incorrecta o está desactualizada, Google puede actualizar el perfil». Además, si otra persona sugiere un cambio, puede publicarse cuando lo respalda información pública, como la web del negocio (Google, s. f.-b).

Imagina un caso inventado: un hotel que en su web dice «solo adultos», en su motor de reservas (la página donde el huésped elige fechas y paga) acepta mayores de trece años y en Booking no dice nada. Una pareja le pide al modo IA un hotel solo para adultos, y una familia con un hijo de catorce años pide uno tranquilo. La IA encuentra tres versiones del mismo hotel, y no sabemos con cuál se quedará. Si toma la de la web, la familia no lo verá; si toma la del motor, la pareja que buscaba silencio puede llegar a un hotel con adolescentes.

Lo que Google no dice, en ninguna de las páginas que revisamos, es que los datos contradictorios bajen tu visibilidad en el modo IA. En el sector hay quien advierte de otro riesgo: que la IA dé una respuesta equivocada sobre tu hotel. Rick Posey, de la empresa de tecnología hotelera Cendyn, opina, sin aportar datos, que la información desactualizada «puede mostrar la respuesta equivocada» (Posey, 2026).

En la encuesta de Whitespark a 47 expertos en SEO local (el posicionamiento de un negocio en las búsquedas de su zona), que abarca todo tipo de negocios, la coherencia de los datos queda en los puestos 31, 49 y 68 de 187 factores para la visibilidad en IA. Por delante quedan las listas de «los mejores», una página para cada servicio y la presencia en sitios del sector (Whitespark, 2025). Nuestra lectura: que los datos coincidan es necesario, pero no basta.

Revísalo en una tarde

Bastan cinco peticiones y una tabla, sin herramientas de pago, para saber en qué requisito se cae tu hotel.

1. Escribe cinco peticiones como las haría tu huésped, cada una con un requisito que tu hotel cumple y tu competencia no, como «hotel boutique en [tu destino] que acepte mascotas».
2. Hazlas en el modo IA de Google y en ChatGPT, tres veces, y repítelas otro día. Anota si sales; el puesto importa poco: en un estudio de Kollective, el primer hotel de la lista cambió el 40 % de las veces en una hora, y las búsquedas de hoteles boutique y de escapadas románticas fueron las que más variaron (Kollective, 2026).
3. Si no sales, haz la misma petición sin el requisito. Si ahí apareces, ese es el dato que hay que revisar.
4. Corrige ese dato el mismo día en la ficha de Google, en la web y en las agencias, con las mismas palabras.
5. Pide a tus huéspedes reseñas que cuenten lo que te diferencia, sin darles un guion: en nuestra prueba, la IA citó a los huéspedes para afirmar que un hotel aceptaba perros.
6. Repite la revisión una vez al mes.

Para anotar los resultados basta una hoja de cálculo como esta:

Lo que todavía no sabemos

No sabemos cuántas reservas salen hoy de estas listas. Solo el 8 % de los viajeros de Estados Unidos y el Reino Unido se apoya en asistentes de IA para planear un viaje, frente al 59 % que usa buscadores, según una encuesta de YouGov para Expedia Group, que es parte interesada (Expedia Group, 2026). En una encuesta de Marriott en el Caribe y América Latina, el 43 % de los encuestados ya había usado la IA para planear un viaje (Marriott International, 2025). Según Booking.com, también parte interesada, en México el 64 % de los viajeros piensa usarla en sus vacaciones, y la mitad de ellos, para encontrar hospedaje (Booking.com, 2025).

Aun así, la revisión vale la pena por otra razón: la ficha, las políticas de la web y la página de Booking son también lo que lee hoy cualquier huésped antes de escribirte o de reservar.

Agenda un diagnóstico gratuito de rentabilidad: en él revisamos tu hotel y el de tu competencia.

Preguntas frecuentes

Fuentes

1. Booking.com. (mayo de 2025). Viajeros mexicanos apuestan por la IA: 64% planea usarla para organizar sus vacaciones (encuesta a 32.106 personas de 32 mercados, enero de 2025; «50% la utilizará para encontrar hospedaje»). news.booking.com. Consultado el 19 de octubre de 2026.
2. DataForSEO. (s. f.). AI Mode API (respuestas en vivo del modo IA de Google, con las fuentes citadas en cada respuesta). docs.dataforseo.com. Consultado el 19 de octubre de 2026.
3. Expedia Group. (abril de 2026). Expedia Group Reveals The AI Trust Gap: Travelers Embrace AI for Planning but Rely on Trusted Brands to Book (encuesta de YouGov a más de 5.700 personas de Estados Unidos, el Reino Unido y la India, marzo de 2026; el 8 % de los viajeros de Estados Unidos y el Reino Unido se apoya en asistentes de IA para planear, el 59 % en buscadores y el 49 % en agencias; la fuente es parte interesada). ir.expediagroup.com. Consultado el 19 de octubre de 2026.
4. Google. (2025a). AI features and your website. Centro de la Búsqueda de Google (última actualización: 10 de diciembre de 2025; «issuing multiple related searches across subtopics and data sources»; «There are no additional requirements to appear in AI Overviews or AI Mode, nor other special optimizations necessary»; pide revisar que la información del Perfil de Negocio esté al día y que los datos estructurados coincidan con el texto visible). developers.google.com. Consultado el 19 de octubre de 2026.
5. Google. (20 de mayo de 2025b). AI in Search: Going beyond information to intelligence. Blog de Google («AI Mode uses our query fan-out technique, breaking down your question into subtopics»). blog.google. Consultado el 19 de octubre de 2026.
6. Google. (17 de noviembre de 2025c). New ways to plan travel with AI in Search. Blog de Google («real-time Search data for flights and hotels»; «details from Google Maps like photos and reviews»; comparación de hoteles «based on pricing and amenities»). blog.google. Consultado el 19 de octubre de 2026.
7. Google. (19 de mayo de 2026a). How AI Mode is changing the way people search in the U.S. Blog de Google («the average AI Mode search is triple the length of a traditional Search query»; dato del modo IA en Estados Unidos, no de los AI Overviews). blog.google. Consultado el 19 de octubre de 2026.
8. Google. (2026b). Hotels Google Business Profile best practices playbook 2026 (guía de Google en PDF; p. 6: el hotel edita información, servicios y horas de entrada y salida desde Editar perfil → Detalles del hotel; la captura muestra «Pet-friendly», «No free breakfast» y «No pools»). services.google.com. Consultado el 19 de octubre de 2026.
9. Google. (s. f.-a). Manage your hotel’s details. Ayuda de Perfil de Negocio de Google («Keep your hotel’s details current to ensure that customers view up-to-date information about your hotel»; problema conocido: los atributos del hotel no se pueden cargar en bloque con una hoja de cálculo). support.google.com. Consultado el 19 de octubre de 2026.
10. Google. (s. f.-b). Comprende las actualizaciones de Google en tu Perfil de Negocio. Ayuda de Perfil de Negocio de Google («Si las fuentes indican que la información de tu perfil es incorrecta o está desactualizada, Google puede actualizar el perfil»; los cambios sugeridos pueden publicarse si los respalda otra información pública, como la web del negocio). support.google.com. Consultado el 19 de octubre de 2026.
11. Google. (s. f.-c). Understand how Google sources & uses info in Business Profiles & local search results. Ayuda de Perfil de Negocio de Google («crawled web content (e.g., information from a business’ official website)»; «Licensed data from third parties»). support.google.com. Consultado el 19 de octubre de 2026.
12. Kollective. (28 de julio de 2026). Stop screenshotting your AI visibility: it is one deal of the cards. Hospitality Net, opinión (28.600 respuestas, 100 destinos y cinco plataformas; el primer hotel cambió el 40 % de las veces en una hora; las cinco plataformas coincidieron en el primero cerca del 9 % de las veces; las búsquedas de hoteles boutique y románticas fueron las que más variaron; resultados preliminares). hospitalitynet.org. Consultado el 19 de octubre de 2026.
13. Lighthouse. (junio de 2026). The AI recommendation is the new battleground for hotel distribution. Hospitality Net (4.545 consultas, nueve destinos y cinco perfiles de viajero; agencias, metabuscadores y medios sumaron el 82 % de las fuentes citadas; 49.707 menciones repartidas entre solo 2.721 hoteles; en Tokio recibió alguna mención el 10 % de los hoteles, y en París, el 13 %; la fuente es un proveedor de datos para hoteles). hospitalitynet.org. Consultado el 19 de octubre de 2026.
14. Marriott International. (septiembre de 2025). El viajero latinoamericano: nueva investigación de Marriott International revela hallazgos clave sobre tendencias y prioridades en constante evolución. PR Newswire (1.250 encuestados en siete mercados no nombrados del Caribe y América Latina; «el 43% de los encuestados ya ha utilizado herramientas de IA para planear sus viajes»). prnewswire.com. Consultado el 19 de octubre de 2026.
15. Pichai, S. (22 de julio de 2026). Q2 2026 earnings call: Remarks from our CEO. Blog de Google («Since expanding AI Mode globally last October, we’ve surpassed 1 billion monthly active users»). blog.google. Consultado el 19 de octubre de 2026.
16. Posey, R. (29 de septiembre de 2026). Monitor your blind spots: is AI getting your hotel right? Hospitality Net (Cendyn; un nombre inconsistente puede dejar a la IA sin saber si es el mismo hotel, y la información desactualizada «may surface the wrong answer»; opinión, sin datos). hospitalitynet.org. Consultado el 19 de octubre de 2026.
17. Roomflow. (19 de octubre de 2026). Prueba de la lista corta de hoteles en el modo IA de Google (75 consultas a través de DataForSEO: cinco destinos, cuatro variantes en español desde Costa Rica, México y Colombia y una en inglés desde Estados Unidos, tres repeticiones; 73 respuestas válidas y 367 fuentes citadas; se contaron como recomendados los hoteles que cada respuesta mostraba en un recuadro propio o con su nombre como título de un apartado, y los nombres se compararon tras quitarles las tildes y las palabras genéricas; se guardaron las respuestas y las fuentes de cada una). Datos disponibles a petición.
18. Search Engine Land. (16 de octubre de 2026). Google begins testing ads in AI Mode for users with Personal Intelligence enabled (prueba de anuncios en el modo IA para usuarios que conectan sus aplicaciones; sin controles nuevos para el anunciante ni fecha de ampliación). searchengineland.com. Consultado el 19 de octubre de 2026.
19. Whitespark. (6 de noviembre de 2025). Local Search Ranking Factors (47 expertos, todo tipo de negocios locales; para la visibilidad en IA, la coherencia de las citas aparece en los puestos 31 y 49, y la coincidencia de nombre, dirección y teléfono en el 68, de 187 factores). whitespark.ca. Consultado el 19 de octubre de 2026.
20. Zhu, P. y Chang, S. (marzo de 2026). The End of Rented Discovery: How AI Search Redistributes Power Between Hotels and Intermediaries (borrador sin revisión por pares, arXiv 2603.20062; citas de Gemini en búsquedas de hoteles de Tokio; 1.357 citas de 156 consultas; en las preguntas de experiencia, el 55,9 % de las citas vino de fuentes que no son agencias, y en las preguntas para reservar, el 30,8 %). arxiv.org. Consultado el 19 de octubre de 2026.