Un hotel puede estar ubicado en un edificio emblemático, ofrecer una experiencia íntima y tener una personalidad propia. Sin embargo, cuando un viajero pide a ChatGPT que le recomiende un hotel pequeño, con encanto y alejado de las grandes cadenas, ese establecimiento puede no aparecer entre las opciones sugeridas.
O puede aparecer, pero descrito de una forma que no tiene demasiado que ver con lo que realmente ofrece.
Eso fue precisamente lo que encontramos al analizar la presencia de un hotel boutique en ChatGPT, Gemini y Perplexity. A pesar de su propuesta diferencial, los modelos no lo identificaban de forma consistente con los atributos que lo hacían especial. Su imagen era más corporativa, menos íntima y menos cercana a la que el hotel quería transmitir.
Para entender por qué ocurría, analizamos 450 conversaciones con viajeros sintéticos, diseñados para simular diferentes necesidades y situaciones de búsqueda.
El objetivo no era simplemente comprobar si la inteligencia artificial mencionaba el hotel. Queríamos entender cuándo lo recomendaba, qué información utilizaba y por qué no siempre reconocía su verdadera personalidad.
Estas son algunas de las conclusiones y oportunidades que encontramos.
Tu hotel puede ser excelente y, aun así, no ser la respuesta que ofrece la IA
Imagina a una pareja que está organizando una escapada romántica. No busca una habitación cualquiera: quiere un hotel pequeño, íntimo, con carácter, situado en una zona céntrica y, si es posible, con spa.
Empieza preguntando a ChatGPT por hoteles para una escapada de fin de semana. Después concreta sus preferencias, descarta opciones demasiado grandes y añade nuevos requisitos hasta encontrar un alojamiento que encaje con lo que tiene en mente.
Ahora imagina que tu hotel cumple buena parte de esos requisitos, pero la inteligencia artificial no lo contempla entre sus recomendaciones.
¿Qué está ocurriendo?
Puede que el modelo no encuentre suficiente información sobre los atributos que hacen especial a tu establecimiento. Quizá otras fuentes describan el hotel de una manera demasiado genérica. O puede que la información disponible no transmita la misma imagen que encontraría un cliente al cruzar la puerta.
No significa necesariamente que tu hotel esté mal posicionado en Google ni que tenga un problema de calidad. Significa que existe otra cuestión que merece la pena analizar: ¿la información disponible permite que los sistemas de inteligencia artificial entiendan qué hace diferente a tu hotel y para qué tipo de viajero es relevante?
Esta es una de las preguntas que empezamos a trabajar desde el SEO y el GEO aplicado al sector hotelero.
Cómo analizamos lo que la IA entiende de un hotel
Para estudiar el caso, partimos de los perfiles de cliente habituales del establecimiento. Con la colaboración del hotelero, definimos 50 perfiles de viajeros sintéticos que representaban diferentes necesidades y preferencias.
Entre ellos había parejas que buscaban escapadas románticas, viajeros de negocios que necesitaban servicios concretos y personas que priorizaban alojamientos singulares frente a hoteles convencionales.
Con cada perfil realizamos tres conversaciones en ChatGPT, Gemini y Perplexity, hasta completar 450 conversaciones.
No nos limitamos a hacer una pregunta y registrar la respuesta. Analizamos cómo evolucionaba cada conversación a medida que el viajero añadía requisitos, qué hoteles aparecían, cuáles se recomendaban y qué información utilizaban los modelos durante la búsqueda.
También estudiamos las fuentes que aparecían en ese proceso para comprobar si la descripción del establecimiento era coherente con su oferta real.
El análisis nos permitió identificar algo más interesante que una simple ausencia en las recomendaciones: había una diferencia entre la identidad del hotel y la imagen que los modelos construían sobre él.
Cinco problemas que pueden estar afectando a la visibilidad de tu hotel en la IA
1. Ofreces experiencias que apenas comunicas en tu web
Uno de los primeros problemas que encontramos estaba relacionado con la forma de presentar la oferta comercial.
El hotel disponía de un paquete romántico, pero la opción solo aparecía durante el proceso de reserva como un complemento adicional. No existía una explicación visible de esa experiencia en el resto de la web.
Desde el punto de vista comercial, la oferta existía. Pero su valor diferencial apenas estaba desarrollado en la información que podía consultar un visitante antes de reservar.
Si un viajero busca una escapada romántica, disponer de un paquete específico puede ser relevante. Sin embargo, para que esa experiencia pueda formar parte de una recomendación basada en información web, conviene explicar qué incluye, para quién está pensada y qué la hace especial.
Esto no garantiza que ChatGPT, Gemini o Perplexity la recomienden. Pero sí permite que la oferta sea más fácil de descubrir, comprender y evaluar.
La misma situación puede darse con experiencias gastronómicas, tratamientos de bienestar, servicios exclusivos, propuestas para parejas o ventajas destinadas a determinados perfiles de viajeros.
Una pregunta útil para cualquier hotelero es esta: si alguien tuviera que descubrir todo lo que hace especial a mi establecimiento leyendo únicamente mi web, ¿encontraría suficiente información?
2. Tu ficha de Google y las OTA también forman parte de tu identidad digital
La web oficial no es la única fuente de información sobre un hotel.
Durante nuestro análisis encontramos referencias a plataformas de reserva online (OTA), Google Maps, TripAdvisor, instituciones oficiales, asociaciones hoteleras y otras páginas relacionadas con los establecimientos.
Estas fuentes pueden aportar información sobre la ubicación, las instalaciones, las habitaciones, los servicios y las características del alojamiento.
Por eso, trabajar el SEO y el GEO de un hotel requiere mirar más allá de su propia página web.
Pensemos en Google Maps. Si la ficha del establecimiento contiene una descripción genérica, no refleja adecuadamente sus instalaciones o presenta información desactualizada, estaremos desaprovechando una oportunidad para comunicar mejor su propuesta.
Lo mismo sucede con las OTA y los directorios turísticos. Si en unas plataformas destacamos el carácter histórico del edificio y en otras solo aparecen descripciones genéricas sobre sus habitaciones y servicios, la imagen global puede resultar menos clara.
No podemos asumir que todos los modelos utilizan Google Maps o una OTA concreta en cada recomendación. Lo importante es identificar qué fuentes aparecen realmente en el análisis y revisar la calidad de la información que contienen.
La pregunta no es solo si tu hotel tiene presencia en esos sitios, sino si esa presencia transmite una imagen fiel de lo que ofreces.
3. Las discrepancias entre plataformas pueden generar confusión
Otro de los aspectos que revisamos fue la coherencia de la información.
En el caso analizado encontramos diferencias entre algunas plataformas en aspectos relacionados con los tipos de habitación, los servicios y la configuración de las camas.
Puede parecer un detalle menor, pero pensemos en un viajero que necesita una habitación con cama doble y no quiere dos camas individuales juntas.
Si las fuentes describen de forma distinta la configuración de una habitación, el sistema puede disponer de información contradictoria para valorar si el alojamiento satisface esa necesidad.
Esto no significa que cada discrepancia provoque una recomendación incorrecta. Pero sí pone de manifiesto un problema que conviene solucionar: la información publicada sobre el hotel debería corresponderse con su oferta real.
Una auditoría de presencia digital debería revisar, entre otros aspectos:
- Tipos de habitación y configuración de las camas.
- Instalaciones y servicios disponibles.
- Desayuno, spa, aparcamiento y otros servicios relevantes.
- Características diferenciales del establecimiento.
- Información desactualizada o descripciones contradictorias.
Corregir estas cuestiones mejora la calidad de la información disponible, tanto para los potenciales clientes como para los sistemas que pueden utilizarla para responder a sus consultas.
4. La competencia puede estar comunicando mejor lo que ofrece
Analizar qué hoteles aparecen en las recomendaciones de la IA también permite estudiar cómo se presenta la competencia.
La clave no es copiar las descripciones de otros establecimientos ni intentar aparecer para todas las consultas posibles. Es entender por qué un alojamiento encaja con una necesidad concreta.
Imaginemos que un competidor aparece repetidamente cuando un viajero busca un hotel con encanto para una escapada romántica.
Antes de concluir que tiene mejor GEO, conviene analizar qué está ocurriendo. ¿Tiene una página específica sobre experiencias para parejas? ¿Explica con más detalle las características de sus habitaciones? ¿Su propuesta diferencial está mejor descrita en las plataformas externas? ¿O simplemente responde mejor a los requisitos de ese perfil?
Cada respuesta implica una oportunidad distinta.
Si la competencia ofrece un servicio que nosotros también tenemos, pero comunicamos mal, existe un posible gap de contenido. Si el competidor satisface una necesidad que nuestro hotel no cubre, quizá no tenga sentido intentar competir en ese escenario.
El análisis de la competencia sirve para identificar oportunidades concretas de posicionamiento y captación, no para reproducir indiscriminadamente lo que hacen los demás.
5. La IA veía un hotel corporativo donde había un hotel boutique
Este fue el hallazgo más llamativo del caso.
El establecimiento estaba ubicado en un edificio emblemático y tenía una propuesta de alojamiento boutique. Sin embargo, cuando las conversaciones evolucionaban hacia la búsqueda de un hotel pequeño, íntimo, original y con carácter propio, los modelos no lo identificaban de forma consistente con esos atributos.
En su lugar, tendían a construir una imagen más corporativa y menos familiar.
Una posible explicación es el pasado reciente del establecimiento, ligado a una marca con un posicionamiento más corporativo. Esa etapa podría seguir influyendo en las descripciones publicadas en determinadas fuentes, en contenidos anteriores o en páginas que todavía asocian el hotel con esa identidad.
Para confirmar cuánto contribuye ese factor, hay que contrastar las respuestas con las fuentes concretas encontradas durante la búsqueda. No basta con observar una asociación y dar por demostrado que es su causa.
Pero el hallazgo sí nos planteó una cuestión importante: si queremos que los sistemas de inteligencia artificial entiendan la personalidad de un hotel, no basta con añadir la palabra «boutique» a la web.
Hay que explicar qué significa esa identidad en la práctica.
¿Qué hace singular al edificio? ¿Qué tipo de experiencia ofrece? ¿Qué diferencia al establecimiento de una gran cadena? ¿Para qué viajero tiene sentido? ¿Qué servicios y detalles respaldan esa propuesta?
La identidad del hotel debe poder reconocerse a través de sus contenidos, sus fotografías, sus experiencias y la información publicada en los distintos canales.
El objetivo no es convencer artificialmente a la IA de que un hotel es boutique. Es hacer que su singularidad resulte comprensible a partir de información concreta, coherente y verificable.
Qué haría para mejorar la presencia de un hotel en ChatGPT, Gemini y Perplexity
A partir de los hallazgos, nuestro trabajo se centra en varias líneas de actuación.
Primero, mejorar la web oficial. Queremos que los servicios, las experiencias, las características de las habitaciones y los atributos diferenciales del establecimiento estén explicados de forma clara. No se trata de publicar contenido por publicar, sino de responder a las necesidades reales de los viajeros y mostrar qué hace especial al hotel.
Segundo, revisar las fuentes externas. Analizamos las OTA, las fichas de negocio y otros sitios relevantes para identificar información incompleta, discrepancias y descripciones que no reflejan adecuadamente la oferta actual. Después priorizamos las correcciones que podemos realizar.
Tercero, reforzar la identidad del establecimiento. Si el hotel es boutique, debemos explicar por qué. Si tiene un edificio singular, experiencias exclusivas o una propuesta especialmente atractiva para determinados viajeros, esos atributos deben estar respaldados por información útil y consistente.
Cuarto, estudiar las recomendaciones de la competencia. Analizamos en qué situaciones aparecen otros establecimientos y qué información parece relevante para cada escenario. Así podemos identificar oportunidades de contenido y posicionamiento que tengan sentido para nuestro hotel.
Por último, medir de nuevo. Una vez aplicados los cambios, repetiremos las pruebas con escenarios comparables para comprobar si cambian las menciones, las recomendaciones y los atributos asociados al establecimiento.
Este último paso es fundamental. Corregir una web o actualizar una ficha no demuestra, por sí solo, que hayamos mejorado la presencia del hotel en los LLM. Para saberlo, necesitamos volver a medir.
SEO y GEO para hoteles: no se trata solo de aparecer, sino de ser relevante
El posicionamiento en Google sigue siendo una parte importante de la estrategia de captación digital de un hotel. Las páginas que responden a las búsquedas de los viajeros, la información local, la calidad del contenido y la experiencia de la web continúan teniendo un papel relevante.
El GEO, por su parte, busca mejorar la presencia y la representación de una marca en las respuestas de los sistemas de inteligencia artificial generativa.
No son estrategias que deban trabajarse necesariamente por separado. Una web bien estructurada, con información útil y una propuesta de valor clara, puede servir como base para mejorar distintos canales de descubrimiento.
Pero el GEO añade una pregunta que merece la pena hacerse: cuando un viajero explica lo que necesita en una conversación, ¿la información disponible sobre mi hotel permite que los sistemas de IA lo consideren una opción adecuada?
No hay una fórmula que garantice aparecer en ChatGPT, Gemini o Perplexity. Las respuestas dependen de múltiples factores, las fuentes consultadas pueden cambiar y los modelos evolucionan.
Por eso, mi enfoque consiste en analizar qué está ocurriendo, detectar oportunidades concretas, aplicar mejoras y comprobar después qué resultados obtenemos.
¿Sabe la IA qué hace especial a tu hotel?
Muchos establecimientos invierten en su web, trabajan su posicionamiento en Google y mantienen presencia en las principales plataformas de reserva. Sin embargo, todavía pueden desconocer cómo los describen los modelos de inteligencia artificial cuando un viajero busca alojamiento.
Y esa es precisamente la oportunidad: entender qué imagen está construyendo la IA de tu hotel, qué información encuentra sobre él y en qué situaciones podría estar dejando de considerarlo.
En este caso, el análisis de 450 conversaciones nos permitió detectar una diferencia entre la identidad real del establecimiento y la que aparecía en las respuestas de los modelos. Ahora estamos trabajando en los gaps de contenido, la coherencia de la información externa y la comunicación de su propuesta diferencial.
Todavía necesitamos medir los resultados de esas mejoras antes de extraer conclusiones sobre su impacto. Pero ya sabemos qué aspectos debemos abordar y cómo vamos a comprobar si los cambios funcionan.
Si gestionas un hotel y quieres saber cómo aparece tu establecimiento en Google y en las respuestas de la inteligencia artificial, el primer paso es analizar tu situación actual.
En SEO y GEO, antes de intentar ganar visibilidad, conviene entender qué información existe sobre tu negocio, qué imagen transmite y qué oportunidades puedes estar desaprovechando.
Consultor SEO desde 2007, con más de 50 portales propios que le sirven de laboratorio de SEO. Ayudo a empresas a conseguir clientes desde Google y la IA. Más sobre mí.