Como verificar e corrigir o que a IA diz sobre o seu hotel

O que diz a IA sobre o seu hotel e porque é que isso importa?

O Changing Traveller Report da SiteMinder concluiu que 80% dos viajantes já pretendem contar com o apoio da inteligência artificial (IA) em alguma fase do processo de reserva. Parte disso passa por usar o ChatGPT, o Gemini, o Perplexity e o Copilot para pesquisar, debater e escolher alojamento.

Aquilo que uma IA diz sobre o seu hotel depende do que o próprio estabelecimento diz sobre si e da forma como os conteúdos estão preparados no website, nas fichas das agências de viagens on-line (OTA), nas redes sociais e noutras plataformas públicas.

Um motor de pesquisa tradicional devolve dezenas de ligações azuis e deixa a triagem ao viajante. Um assistente de IA faz essa triagem sozinho: reduz o resultado a um punhado de estabelecimentos identificados pelo nome e, sobretudo, descreve cada um deles em uma ou duas frases a partir da pergunta original.

Ser descrito com rigor e estar disponível para reserva são dois objetivos distintos. O rigor da descrição pertence à camada dos meios próprios, aquela que pode começar a auditar de imediato. Para uma visão mais ampla sobre a forma como a IA está a transformar a descoberta hoteleira, leia o nosso artigo completo. A possibilidade de reserva pertence à camada do inventário em tempo real, ou seja, a infraestrutura que permite a um assistente obter as tarifas reais e levar o hóspede até uma reserva, tema que abordámos no artigo sobre como a IA reserva hotéis.

Este artigo é um guia para auditar o que a IA diz atualmente sobre o seu hotel, perceber porque é que se engana e corrigir os conteúdos para que os hóspedes recebam a informação certa.

Conteúdo

Como decidem os assistentes de IA que hotéis recomendar?

Quando um viajante pede recomendações de hotéis, o assistente compõe a resposta a partir de várias camadas em simultâneo:

o conhecimento incorporado no modelo durante o treino;
a consulta da web em tempo real no momento da pergunta;
os sinais de terceiros, como fichas de OTA, diretórios e plataformas de avaliações;
os dados estruturados que consegue interpretar sem ambiguidade nas suas páginas.

O ponto essencial é este: quando a informação sobre o estabelecimento é escassa ou contraditória, o assistente preenche a lacuna com a suposição que lhe parece mais plausível. O problema é que uma suposição verosímil sobre a política de cancelamento ou sobre a distância até à praia pode satisfazer o hóspede no momento, mas gerar desilusão e reclamações mais tarde.

Uma análise a mais de 131 000 estabelecimentos em 30 países concluiu que apenas cerca de 16% da oferta hoteleira mundial aparecia de forma consistente no ChatGPT, na IA da Google e no Perplexity. Os restantes ou são invisíveis ou são descritos a partir de uma base de dados muito frágil.

Há ainda dois fatores em jogo. O primeiro: cada assistente lê um conjunto de fontes diferente, pelo que aparecer com destaque num deles não garante presença noutro. O segundo: uma boa posição na Google já não o acompanha automaticamente, porque as ferramentas de IA vão muito além dos conteúdos otimizados para motores de pesquisa.

Da descrição feita pela IA à reserva concretizada

Conteúdos bem preparados fazem com que a IA descreva o seu estabelecimento com rigor. A SiteMinder coloca as suas tarifas em tempo real e a disponibilidade efetiva dentro dos próprios assistentes, para que uma recomendação se transforme numa reserva confirmada.

Saiba mais

Como pode verificar o que a IA diz atualmente sobre o seu hotel?

Antes de alterar seja o que for no website ou nos conteúdos, é preciso fazer uma auditoria estruturada ao que os assistentes de IA dizem hoje sobre o estabelecimento, e registá-la para ter um ponto de comparação depois das correções.

Pergunte aos principais assistentes, não apenas àquele que costuma usar: Coloque as perguntas, no mínimo, no ChatGPT, no Gemini, no Perplexity e no Copilot. Cada um segue uma lógica diferente, por isso trate-os como quatro auditorias separadas. Verá até que o Gemini pode divergir do modo de IA da Google.
Comece pelas perguntas de marca: Pergunte “O que me pode dizer sobre o [nome do seu hotel] em [a sua cidade]?” e “Que tipos de quarto e que comodidades tem o [nome do seu hotel]?”. Assim testa o que o assistente julga saber e até que ponto consegue aceder aos seus conteúdos. Quaisquer pormenores inventados surgem aqui.
Faça perguntas gerais tal como as faria um hóspede: Pergunte “Recomende-me um hotel para famílias perto de [ponto de interesse] abaixo de [orçamento]” ou “Melhores hotéis boutique em [bairro] para um fim de semana a dois”. Isto revela se aparece quando o viajante ainda não está à sua procura, que é o cenário mais valioso.
Registe quando aparece e como é descrito: Em cada resposta, anote se o assistente mencionou o estabelecimento, em que posição ficou, que concorrência apareceu ao lado e se os dados estão corretos. Assinale tudo o que esteja errado ou em falta para investigar.
Repare nas fontes citadas na resposta: A maioria dos assistentes mostra as fontes ou pode indicá-las se lhes for pedido. Se uma ficha desatualizada ou uma página de terceiros alimenta um dado errado, fica a saber exatamente o que corrigir.
Repita a auditoria noutro dia: Testar uma única vez prova pouco. Resultados que se repetem contam uma história bem mais sólida e mostram com mais clareza onde concentrar o esforço.

No final terá um retrato documentado da sua reputação gerada por máquinas, pronto a consultar assim que tiver atualizado a presença on-line.

Porque é que a IA erra a informação sobre hotéis?

A IA “alucina” ou engana-se porque encontra lacunas que não consegue resolver a partir da pergunta, ou porque encontra informação desatualizada. Estas são as causas mais comuns:

Dados escassos ou inexistentes: Se o próprio website diz pouco sobre quartos, políticas e envolvente, numa linguagem clara e extraível, a IA não tem base sólida e improvisa.
Informação antiga que permanece na web: Pode ser o anúncio de uma remodelação já concluída, um restaurante que fechou ou um preço de uma época passada.
Dados contraditórios entre as várias fichas: Quando o website, os perfis nas OTA e as páginas nas redes sociais indicam horas de check-in ou números de quartos ligeiramente diferentes, o assistente tem de escolher, e nem sempre escolhe o dado correto.
Presença fraca enquanto entidade: Se nunca reivindicou nem otimizou um perfil como o Perfil de Empresa do Google, a web nunca estabeleceu com clareza que “[nome do seu hotel]” é um lugar real, específico e único, com um conjunto fixo de atributos. O modelo tem então dificuldade em ancorar a resposta ao estabelecimento.
Website sem dados estruturados: Sem marcação legível por máquinas que indique ao assistente exatamente o que está a ler, os melhores conteúdos podem ser mal interpretados ou ignorados.
Rastreadores bloqueados: Se o site recusa os robôs que alimentam os assistentes, a fonte mais fiável de todas, o próprio website, fica invisível precisamente para os sistemas que o descrevem.

Como pode corrigir e melhorar o que a IA diz sobre o seu hotel?

A auditoria vai revelar alguns pormenores concretos a corrigir, mas há vários fatores sob o seu controlo que pode otimizar: o website, as fichas públicas, as avaliações, a marcação e muito mais. Este é o ponto de partida:

Acrescente dados estruturados ao seu website: Implemente marcação schema, um código especializado que usa vocabulário legível por máquinas, para que os assistentes interpretem quartos, localização, comodidades e políticas como factos inequívocos em vez de os adivinharem. É a forma mais clara de entregar a uma máquina aquilo de que ela precisa.
Mantenha a marca coerente em toda a web: Nome, morada, telefone e dados principais devem coincidir no Perfil de Empresa do Google, nos principais diretórios e na Wikidata. É essa coerência que diz ao modelo que se trata de um único estabelecimento real.
Trate as avaliações como um sinal e não apenas como prova social: Os assistentes leem intensamente as plataformas de avaliações, e a linguagem que os hóspedes usam para descrever o estabelecimento alimenta diretamente a forma como a IA fala dele. Incentive avaliações, responda-lhes e observe as expressões recorrentes que a IA possa estar a captar.
Escreva conteúdos que respondam às perguntas reais dos hóspedes: Publique respostas claras e autónomas às perguntas que as pessoas fazem de facto. Uma secção de perguntas frequentes no website é a forma ideal de o fazer.
Abra a porta aos rastreadores de IA: Verifique o ficheiro robots.txt e confirme que permite os robôs que alimentam as respostas de IA. Pondere um ficheiro llms.txt para orientar os assistentes para as suas melhores páginas. Um site que bloqueia estes robôs apagou a sua fonte mais fidedigna.
Reforce a coerência: Faça com que o website, as fichas nas OTA e os perfis sociais contem uma só história sobre preços, políticas e comodidades, para que o assistente não tenha nada entre que escolher.

Existem também pilares de distribuição que ajudam a entrar na pré-seleção da IA, e pode conhecê-los no artigo sobre como os agentes de viagens com IA pré-selecionam hotéis.

Como manter a informação do seu hotel correta na IA ao longo do tempo?

A forma como as ferramentas de IA são treinadas e aprendem muda constantemente, tal como mudam os algoritmos de pesquisa. Este exercício não pode, por isso, ser feito uma única vez.

Estabeleça um ritmo e repita a auditoria com uma cadência regular. De poucos em poucos meses é o recomendável: o esforço mantém-se controlado e há tempo suficiente para que ocorram mudanças que justifiquem a verificação. Cada passagem compara-se com o retrato inicial e indica-lhe, em poucos minutos, se o relato da máquina ainda corresponde à realidade.

Faça uma verificação adicional após qualquer acontecimento que altere os factos, como uma remodelação, uma mudança de marca ou uma revisão significativa de preços, para garantir que os assistentes de IA não estão a descrever uma versão do hotel que já não existe.

Qual é a diferença entre ser encontrado pela IA e estar reservável através da IA?

Tudo o que ficou dito acima faz com que o hotel seja encontrado e descrito com rigor, através de meios que lhe pertencem e que controla. É uma frente que muitos estabelecimentos descuram e representa metade do caminho.

Estar reservável através da IA, ou seja, colocar tarifas em tempo real e disponibilidade efetiva diretamente nos assistentes para que uma conversa termine numa reserva confirmada, é um desafio de infraestrutura e não de conteúdos. É aqui que entra a distribuição com IA da SiteMinder, e o percurso de uma tarifa em tempo real até uma resposta de IA e de volta sob a forma de reserva está explicado no artigo sobre como a IA reserva hotéis. Pense nisto como a diferença entre um assistente que sabe que o hotel existe e o descreve bem, e um assistente capaz de vender um quarto em seu nome. O ideal é ter as duas coisas.

Perguntas frequentes sobre a visibilidade do seu hotel na IA

É possível controlar o que o ChatGPT diz sobre o seu hotel?

Diretamente não, mas é possível influenciar bastante. Não pode ditar as palavras exatas do ChatGPT como edita o próprio website, mas pode moldar a evidência em que ele se apoia: dados estruturados rigorosos, uma presença de marca coerente on-line, avaliações positivas e acesso aberto aos rastreadores.

Os assistentes de IA leem as suas avaliações no Google?

Sim. As plataformas de avaliações, incluindo a da Google, estão entre as fontes em que os assistentes mais se apoiam para descrever e recomendar hotéis, em parte porque as avaliações são recentes, concretas e escritas na linguagem de hóspedes reais.

A visibilidade na IA é o mesmo que SEO?

Sobrepõem-se, mas não são a mesma coisa. A otimização dos motores de pesquisa (SEO) tradicional trabalha para uma lista ordenada de ligações numa página de resultados; a visibilidade na IA, por vezes designada AEO ou GEO, trabalha para ser lida, compreendida e descrita com rigor por um assistente que devolve uma resposta sintetizada em vez de uma lista. Muitos fundamentos de SEO continuam a ajudar, como páginas limpas e rastreáveis e bons conteúdos, mas uma boa posição já não garante presença nas respostas de IA.

Que assistentes de IA importam mais aos hotéis?

Para a maioria dos estabelecimentos, o conjunto prioritário é o ChatGPT, o Gemini, o Perplexity e o Copilot, com as superfícies de IA da Google logo a seguir, dado o seu alcance. Como cada um lê um conjunto de fontes diferente, não podem ser tratados como equivalentes: uma resposta impecável no ChatGPT nada diz sobre o que o Perplexity possa estar a afirmar. Verifique pelo menos estes quatro e dedique mais atenção àqueles que os dados dos seus próprios hóspedes indicarem como mais usados.