¿Influyen las reseñas de los huéspedes en las recomendaciones de hoteles por IA? Lo que revela una nueva investigación (2026)

Sí. En un estudio de 2026 sobre 12 modelos de IA, una calificación alta de los huéspedes aumentó la probabilidad de que un hotel fuera recomendado en 31,6 puntos porcentuales. El volumen y la antigüedad de las reseñas también influyeron, pero en menor medida. Las respuestas a las reseñas no tuvieron un efecto directo. El precio fue el único factor tan determinante como la calificación.

En breve:

• Una calificación de 4,7 en lugar de 3,9 aumentó la probabilidad de que un hotel fuera recomendado en 31,6 puntos porcentuales.
• 2100 reseñas en lugar de 45 añadieron 8,3 puntos. Una reseña reciente en lugar de una de hace 11 meses añadió 1,6 puntos.
• Responder a las reseñas no tuvo ningún efecto directo y medible en la decisión de la IA.
• El precio tenía prácticamente el mismo peso que la calificación, pero en sentido contrario.
• El estudio analizó cómo la IA pondera la reputación de un hotel, no cómo encuentra hoteles en línea.

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¿Influyen las opiniones de los huéspedes en las recomendaciones de hoteles basadas en IA?

Sí, principalmente a través de tu valoración. En el estudio "¿Qué hotel recomienda la IA?", realizado por Baig, Gillani y Ali y publicado en Information Technology & Tourism, un hotel con una valoración de 4,7 tenía un 31,6% más de probabilidades de ser recomendado que un hotel similar con una valoración de 3,9. Incluso un cambio de 3,9 a 4,3 supuso 10,1 puntos adicionales. Esto se mantuvo en los doce modelos analizados.

¿Cómo puso a prueba el estudio las recomendaciones de hoteles basadas en IA?

Los investigadores proporcionaron a los modelos de IA cinco hoteles a la vez y les pidieron que eligieran uno para un viajero. Los hoteles eran perfiles ficticios. Para cada perfil, se establecieron siete señales al azar: calificación de los huéspedes, número de reseñas, antigüedad de la última reseña, si el hotel responde a las reseñas, si pertenece a una cadena o es independiente, precio y certificación ecológica. El orden de los hoteles en la lista también variaba.

Cada modelo realizó 3024 elecciones, considerando tres tipos de viajeros y nueve formas de preguntar. Los doce modelos incluían versiones de ChatGPT (GPT-4o mini), Gemini y Claude, además de cuatro modelos abiertos. Dado que cada señal variaba de forma independiente, el estudio puede mostrar cuánto influyó cada una en la elección de la IA.

¿Qué señales de revisión son las más importantes para la IA?

• Calificación de 4,7 en lugar de 3,9: +31,6 puntos porcentuales
• Calificación de 4.3 en lugar de 3.9: +10.1 puntos
• 2100 reseñas en lugar de 45: +8,3 puntos
• 420 reseñas en lugar de 45: +2,3 puntos
• Última revisión reciente en lugar de hace 11 meses: +1,6 puntos
• El hotel responde a las reseñas: +0,1 puntos (sin efecto apreciable)

La calificación es, con diferencia, el indicador de reseña más importante. El volumen de reseñas ayuda, pero sobre todo cuando son muchas. La antigüedad de las reseñas también influye un poco.

¿Qué otros factores influyen en la elección de hoteles por parte de la IA?

• Precio: Pagar 249 dólares en lugar de 129 dólares por noche redujo la probabilidad en 30,0 puntos, casi tanto como la aumentó una calificación máxima.
• Certificación ecológica: la etiqueta Green Key sumó 11,6 puntos, con grandes diferencias entre los modelos.
• Cadena o independiente: las cadenas tenían 1,8 puntos menos de probabilidades de ser elegidas, una pequeña diferencia.
• Posición en la lista: figurar en quinto lugar en lugar de primero costó 3,7 puntos de media. Un modelo mostró una tendencia mucho más marcada hacia el primer puesto.

¿Las respuestas a las reseñas mejoran la visibilidad de tu IA?

No directamente. En el estudio, el hecho de que un hotel respondiera o no a las reseñas no influyó de forma apreciable en la elección del hotel por parte de la IA.

Nuestra opinión: eso no significa que las respuestas no importen para la visibilidad de la IA. Un estudio sobre reseñas de hoteles muestra que responder influye en las reseñas posteriores. En un estudio de hoteles en Tripadvisor, Proserpio y Zervas descubrieron que los hoteles que comenzaron a responder ganaron 0,12 estrellas, recibieron un 12 % más de reseñas y obtuvieron menos reseñas negativas. Las respuestas pueden influir en tu calificación: mejoran tus reseñas y, a su vez, tu calificación impulsa las recomendaciones de la IA. Vemos dos maneras plausibles en que esto sucede:

1. Los comentarios positivos se refuerzan. Cuando los huéspedes ven que cada reseña recibe una respuesta personalizada, se sienten escuchados. Esto motiva a los huéspedes satisfechos a dejar también una reseña.
2. Menos quejas públicas. La mayoría de la gente evita los conflictos públicos. Si un hotel responde visiblemente a cada reseña, es más probable que los huéspedes insatisfechos se pongan en contacto directamente con el hotel en lugar de publicar una reseña negativa.

El siguiente paso sería un estudio que comparara las respuestas, las valoraciones y las recomendaciones de la IA de forma conjunta, y nos gustaría mucho verlo.

¿Cuáles son las limitaciones del estudio?

• Hoteles ficticios, sin búsqueda web. Los perfiles de los hoteles estaban incluidos en la pregunta. En la vida real, la IA primero tiene que encontrar tu hotel en línea y consultar tu calificación en algún sitio. El estudio muestra cómo la IA valora la reputación una vez que tiene los datos, no cómo los obtiene.
• No se incluyen fotos, reseñas ni información sobre servicios. Las decisiones reales se basan en más factores, por lo que las cifras exactas pueden variar en la práctica.
• Indicaciones en inglés, al estilo estadounidense. Los resultados pueden variar en otros idiomas y mercados.
• Los modelos cambian. Los pesos pueden variar con cada actualización del modelo.

Un estudio de respuestas reales de IA apunta en la misma dirección. En el análisis de Stiplo de 27.360 respuestas de IA sobre viajes en Barcelona, ​​el número de reseñas de Google fue el factor más fuertemente vinculado a ser recomendado. Nuestra guía de GEO para hoteles explica cómo las plataformas de IA encuentran y leen la información de los hoteles.

¿Qué deberían hacer los hoteles?

1. Utiliza tu calificación como una herramienta de visibilidad para la IA. Soluciona los problemas que se repiten en tus reseñas; eso es lo que influye en la calificación.
2. Sigan publicando nuevas reseñas, especialmente en Google. Tanto la cantidad como la actualidad son importantes.
3. Responde a todas las reseñas. No porque la IA lea tus respuestas, sino porque las respuestas pueden influir en las reseñas posteriores.
4. Comprueba qué dice la IA sobre ti. Haz las mismas preguntas que hacen tus huéspedes y analiza qué hoteles te recomiendan y por qué. Nuestro artículo sobre el seguimiento de la visibilidad mediante IA explica cómo funciona.

El software de gestión de reputación de MARA te ayuda a responder a cada reseña y a ver qué temas influyen en tu calificación. El Rastreador de Visibilidad con IA muestra con qué frecuencia las plataformas de IA recomiendan tu hotel.

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