Visibilidad en la IA en el sector del alojamiento 2025

La nueva realidad: la IA está reemplazando a la búsqueda

Durante dos décadas, buscar un hotel significó una palabra clave, una lista de enlaces azules y una reserva. El descubrimiento impulsado por IA no tiene enlaces azules — el asistente recomienda tu alojamiento o no lo hace. Para mapear este nuevo panorama, Nokumo Research realizó un estudio con dos componentes: (A) un análisis de las respuestas de asistentes de IA a 450 prompts de alojamiento y (B) una auditoría técnica de 1.337 sitios web de alojamientos. Los componentes están vinculados: 76 de los sitios auditados fueron citados por al menos un modelo. El componente A probó 450 prompts en cuatro modelos de IA (GPT-5, Gemini 2.5, Perplexity y Mistral), con 3.600 respuestas, 20.370 citas de URL y 13.859 menciones de marca; el componente B auditó 1.337 sitios web de alojamientos en 30.935 páginas en cinco mercados — Alemania, Austria, Suiza, Eslovenia y Croacia. Los datos de ambos componentes se recogieron entre mayo y agosto de 2025.

Booking.com — el campeón indiscutible

Un dominio se eleva por encima de todos los demás. Booking.com aparece en el 95,3 % de todas las consultas probadas y se lleva el 14,5 % de todas las citas — una de cada siete. Los tres dominios principales (Booking.com, TripAdvisor, Airbnb) representan el 19,5 % de las citas, y solo 86 de 4.043 dominios se citan en los cinco países. Por cada URL de hotel independiente que cita la IA, cita aproximadamente dos URL de OTA.

Cuatro modelos de IA, cuatro personalidades

Los modelos difieren lo suficiente como para ser estadísticamente distintos (χ² = 494,63, p < 0,001). GPT-5 es el que más cita, con 10,6 URL por respuesta, y ofrece los mejores resultados de reserva directa. Perplexity es el más predecible y se apoya en fuentes de reseñas y UGC. Gemini 2.5 es el más dependiente de las OTA — significativo dado su papel dentro de la búsqueda de Google. Mistral no produce ninguna cita de URL, pero aun así nombra 2,5 marcas por respuesta.

Qué preguntan los viajeros, a quién recomienda la IA

La intención lo es todo. Las consultas de lujo, bienestar y negocios llevan con más frecuencia a sitios de hoteles directos; las consultas de ciudad económica, familiares y de eventos las capturan las OTA. Las consultas de eventos y festivales son la trampa de las OTA — 39,4 % de dependencia de las OTA, la más alta de cualquier intención — por lo que los hoteles cercanos a un recinto deberían publicar páginas específicas del evento con CTA de reserva directa.

El efecto del idioma

Cada consulta se formuló en inglés, alemán y croata. El idioma cambia la respuesta. Las consultas en croata producen la mayor dependencia de las OTA en casi todos los mercados — hasta diez puntos porcentuales más — probablemente porque los datos de entrenamiento en croata son más pobres en proveedores locales, por lo que los modelos recurren a las OTA indexadas globalmente. Para los alojamientos de la región DACH, las consultas en alemán ofrecen los mejores resultados de reserva directa.

1.337 sitios web bajo el microscopio

La auditoría técnica encontró un sector que opera por debajo del 40 % de su potencial digital, con una puntuación media de 38,1 / 100. El 77,1 % de los alojamientos no tiene motor de reservas, solo el 39,2 % usa algún marcado schema y apenas el 7 % implementa el esquema Hotel/LodgingBusiness. Lo más decisivo: solo el 5,7 % de los alojamientos auditados fue detectado en alguna respuesta de un modelo de IA.

Qué hacen de forma diferente los alojamientos citados por la IA

De 1.337 alojamientos, solo 76 (5,7 %) fueron citados por algún modelo — y no son los sitios más vistosos, sino los más claros. La calidad de la URL es, con diferencia, el mayor factor diferenciador (d de Cohen = 0,60), seguida de las señales de confianza (0,50) y la calidad del contenido (0,36). El esquema vale la pena, pero muestra el menor efecto medido. Un sitio bien escrito de 10 páginas supera a uno vistoso de 50.

Estrategia de contenido: qué quiere la IA frente a lo que existe

El corpus está dominado por información básica del alojamiento (61,1 % de las páginas), mientras que las categorías sobre las que realmente consulta la IA faltan. Cero por ciento de los sitios auditados tenía una página dedicada a habitaciones, restauración o servicios. La mayor brecha de contenido está en presupuesto y relación calidad-precio — el 74,8 % de los alojamientos no tiene nada — seguida del posicionamiento de lujo y los eventos. Incluso un sencillo sitio de cinco páginas con contenido rico en entidades supera al 60 % del corpus.

El manual: qué hacer ahora

Las acciones que marcan la diferencia, en orden. Hoy: complete y mantenga sus fichas en Booking.com y TripAdvisor y dese de alta en su DMO nacional y regional. Esta semana: afine un posicionamiento específico y factual y cree páginas por intención para lujo, bienestar o negocios. Este mes: añada el esquema Hotel/LodgingBusiness y asegúrese de que robots.txt permita GPTBot, Google-Extended, ClaudeBot y PerplexityBot. De forma continua: construya autoridad externa mediante cobertura editorial y vuelva a probar 10–20 consultas representativas cada trimestre.

Relación con la publicación preliminar

Los resultados preliminares de este estudio se presentaron en VRM Days Croatia (Zagreb, 22 de octubre de 2025) y la prensa se hizo eco de ellos en noviembre de 2025. La cifra del 88 % que apareció en la prensa en noviembre de 2025 procedía de la publicación preliminar. Se basaba en la muestra preliminar sin depurar, de unos 1.500 sitios web, en la que aproximadamente el 12 % tenía datos estructurados relacionados con alojamiento. Era un adelanto para los medios y no forma parte del análisis de este informe. Las cifras de schema de este informe (el 39,2 % de los sitios usa algún schema; el 7 % usa schema Hotel o LodgingBusiness) proceden de la muestra depurada de 1.337 sitios web y no son comparables con la cifra preliminar. Este informe sustituye a las cifras preliminares.

Cobertura y presentaciones

Cobertura de prensa de este estudio, desde los resultados preliminares presentados en VRM Days Croatia (22 de octubre de 2025) hasta el informe completo (23 de marzo de 2026).

• HrTurizam · 2025-11-03 · Resultados preliminares (nov. 2025)

  AI ne vidi vaš hotel: Nokumovo istraživanje otkriva da 88% smještajnih webova u regiji uopće nije spremno za umjetnu inteligenciju

• Večernji list · 2025-11-09 · Resultados preliminares (nov. 2025)

  Čak 88% hotela i drugog smještaja nevidljivo umjetnoj inteligenciji

• fvw | TravelTalk · 2026-03-26 · Informe completo (mar. 2026)

  Studie zur KI-Visibilität: Wie Ferienhäuser sichtbar bleiben bei ChatGPT & Co

Archivo de prensa completo

Metodología y divulgación sobre IA

Este estudio de Nokumo Research tiene dos componentes: (A) un análisis de las respuestas de asistentes de IA a 450 prompts de alojamiento y (B) una auditoría técnica de 1.337 sitios web de alojamientos. Los componentes están vinculados: 76 de los sitios auditados fueron citados por al menos un modelo. Recogida de datos: de mayo a agosto de 2025 (auditoría web y prompts de IA; GPT-5 se incorporó al final de la recogida). Análisis en profundidad y redacción del informe: después del trabajo de campo, hasta febrero de 2026. Primera publicación: resultados preliminares, 22 de octubre de 2025; informe completo, 23 de marzo de 2026. Se ejecutaron 450 prompts (150 prompts base en cada uno de 3 idiomas: inglés, alemán y croata) en 4 modelos de IA, con 2 ejecuciones por prompt y modelo: 3.600 respuestas (20.370 citas de URL, 13.859 menciones de marca). Se rastrearon unos 1.500 sitios web. Unos 160 se excluyeron por ruido o datos poco fiables. Se analizaron 1.337 sitios web (30.935 páginas). El diseño de la investigación, el análisis y las conclusiones son obra humana y verificados de forma independiente; las herramientas de IA se usaron solo para asistencia editorial y búsqueda de fuentes. © 2026 Nokumo Services d.o.o. (Infranet Group). Libre para compartir con atribución (CC BY 4.0, con logotipo).