El descubrimiento de alojamientos por parte de los huéspedes está cambiando silenciosamente de la búsqueda por palabras clave y la navegación a conversaciones mediadas por IA. En una sesión en vivo reciente liderada por Thibault Masson (RSU by PriceLabs), junto a Uvika Wahi y David Ciccarelli (Lake.com), se probaron indicaciones reales en Google AI Mode, Perplexity y ChatGPT para observar cómo se muestran, resumen, comparan y evalúan los alquileres vacacionales. 

Las herramientas de IA están sintetizando reseñas, políticas de cancelación, servicios y precios antes de que los huéspedes siquiera hagan clic en Airbnb o Booking.com. 

Si el descubrimiento cambia, la visibilidad cambia, y los gestores de propiedades deben entender esta capa antes de decidir cómo responder.

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Los tres cambios observables

1️⃣ De las palabras clave → a la intención

Ahora, los huéspedes describen escenarios completos en lugar de escribir fragmentos cortos.

En lugar de:
“Lake house Ontario”

Preguntan:
“Familia de seis con dos niños pequeños, clima cálido en marzo, acceso a la playa, cancelación flexible, menos de $400 por noche.”

La búsqueda se está volviendo basada en resultados, no en palabras clave.

2️⃣ De la navegación → a la síntesis

Las herramientas de IA agrupan:

• Reseñas
• Servicios
• Precios
• Políticas

En una sola respuesta comprimida.

En lugar de abrir 10 pestañas y comparar manualmente, el sistema sintetiza.

3️⃣ De hacer clic → a la evaluación delegada

Ahora los agentes:

• Comparan la flexibilidad de cancelación
• Evalúan los pros y contras
• Verifican disponibilidad
• Avanzan hacia la ejecución

Un chatbot responde. Un agente actúa.

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El embudo antiguo vs el nuevo flujo

Durante años, el embudo de descubrimiento se veía así:

Google → Enlaces → OTA → Filtros → Comparar pestañas → Reservar

Ahora, el recorrido se está volviendo conversacional y comprimido.

Inspiración → Consideración → Planificación → Reserva

Los huéspedes refinan, comparan y evalúan dentro de una única interfaz impulsada por IA.

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Trabajos por hacer: lo que los viajeros realmente intentan resolver

La sesión enmarcó el descubrimiento desde la perspectiva de Jobs-To-Be-Done:

“Quiero saber” → Conciencia y confianza
“Quiero ir” → Encontrar la estancia adecuada rápidamente
“Quiero hacer” → Imaginar la experiencia
“Quiero comprar” → Reservar con confianza

Las herramientas de IA están abordando cada vez más varios trabajos a la vez.

En lugar de recorrer diferentes plataformas en cada etapa, los huéspedes pueden comprimir el descubrimiento, la evaluación y la validación en una sola interacción.

Los datos confirman que no es hipotético

No es solo experimentación en los márgenes.

La adopción ya es masiva.

Alphabet informó más de 750M de usuarios mensuales de Gemini, y 1 de cada 6 consultas de IA ahora es por voz o imagen. Eso importa porque las búsquedas por voz tienden a ser más largas, conversacionales y basadas en escenarios.

Aún más importante, Alphabet compartió que las consultas en IA Mode son en promedio 3 veces más largas que las búsquedas tradicionales de Google, y a veces hasta 5 veces más largas (Q4 2025).

Eso es un cambio estructural.

Suma a eso:

• El 35% de los viajeros afirma que consideraría usar IA para encontrar las mejores ofertas de viaje
• Los viajeros jóvenes ya usan herramientas de IA para planear viajes y descubrir ofertas

No es un comportamiento marginal.
Se está volviendo generalizado, rápidamente.

Y cuando el comportamiento de búsqueda cambia, las reglas de visibilidad finalmente siguen.

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Señales del mundo real: VRBO, anuncios en ChatGPT y evolución de plataformas

Uno de los temas clave de la sesión fue la velocidad de este cambio.

Hasta hace poco, ChatGPT actuaba como un cuadro de búsqueda mejorado: preguntabas, respondía. Eso era todo.

Ahora, incluye anuncios contextuales (con viajes como ejemplo inaugural), y ya empiezan a aparecer funciones de pago dentro de interfaces de IA en EE. UU. En tan solo meses, pasamos de respuestas → recomendaciones → transacciones en etapas iniciales.

Las OTAs también están evolucionando. En el ejemplo de Vrbo de Uvika, una simple búsqueda por fecha mostró un filtro contextual relacionado con un partido de béisbol que se jugaría en esas fechas. La plataforma infirió la intención y ajustó las recomendaciones de forma dinámica.

La velocidad de ese cambio es relevante.

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Las demostraciones en vivo: lo que realmente observamos

Búsqueda en Google → AI Overview → AI Mode

Uvika buscó: “Villa para 5 en Florida en junio por una semana.”

En lugar de la tradicional lista de enlaces azules, Google mostró por defecto un Resumen de IA. Inmediatamente resumió:

• Áreas y tipos de villa sugeridos
• Rangos de precios típicos
• Servicios a considerar
• Consejos para reservar

Cuando hizo clic en el AI Mode, la experiencia se profundizó. Google mostró:

• Anuncios reales de villas
• Perfiles de Google Maps
• Reseñas
• Enlaces a fuentes

Todo estaba sintetizado en un solo lugar. El cambio clave: los huéspedes ya no necesitan hacer clic en múltiples sitios para comenzar a comparar opciones.

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Perplexity + Comet (Agent Browser)

Thibault mostró primero cómo Perplexity maneja consultas sobre viajes, incluida su vertical dedicada de viajes. Para indicaciones generales, recurría a plataformas importantes. Cuando las preguntas se hacían más específicas, aparecían fuentes más localizadas.

Luego pasó a Comet, el navegador de Perplexity con un asistente integrado.

Le pidió que actuara como agente de viajes:

Busca y compara 5 apartamentos para una estancia de 5 noches, por debajo de €250 la noche, a menos de 3 horas de vuelo desde Ámsterdam, sin especificar destino.

Lo que sucedió a continuación fue el cambio:

• El asistente eligió destinos
• Navegó por Airbnb y Booking
• Introdujo filtros
• Comparó anuncios
• Evaluó opciones

Todo sin entrada adicional.
El navegador tomó el control. La búsqueda se volvió autónoma.

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ChatGPT: modo chat vs modo agente

David demostró la diferencia dentro de ChatGPT.

En el modo chat, el sistema:

• Sugería anuncios
• Resumía opciones
• Proporcionaba información

Pero el usuario aún tenía que hacer el trabajo de comparación.

En el modo agente, el sistema:

• Visitaba URLs de anuncios
• Ingresaba fechas
• Extraía precios
• Comparaba políticas de cancelación
• Evaluaba cuál opción era más conveniente

Un chatbot informa.
Un agente realiza tareas.

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Qué puedes comprobar hoy: Search Console y Analytics

La sesión también animó a los operadores a observar señales tempranas en sus propios datos.

Observa lo siguiente:

Comienza con Google Search Console.

Revisa en concreto:

• ¿Las consultas se están volviendo más largas (6–10+ palabras en vez de 2–3)?
• ¿Ves más búsquedas en forma de pregunta (“mejor villa para familia de 5 en Florida junio”)?
• ¿Aumentan las impresiones para frases muy específicas y cargadas de intención?

Luego pasa a Google Analytics (o GA4).

Comprueba:

• ¿El tráfico orgánico cambia hacia páginas de aterrizaje más profundas y no solo hacia tu página principal?
• ¿Los usuarios pasan más tiempo en menos páginas (lo que sugiere tráfico más calificado)?
• ¿El tráfico directo está aumentando (posiblemente por herramientas de IA que resumen y enlazan)?
• ¿Están cambiando las fuentes de referencia (por ejemplo, nuevas referencias relacionadas con la IA)?

También puedes probar manualmente:

• Pega las URLs de tus anuncios en el Modo Agente de ChatGPT.
• Pídele que compare políticas de cancelación o que resuma reseñas.
• Observa qué extrae y qué omite.

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Cómo preparar los anuncios para este cambio (parte 2 en marzo)

Esta sesión no trató de tácticas, sino de conciencia.

Si la IA se convierte en la primera capa de descubrimiento, entonces la visibilidad podría depender de cuán bien los anuncios puedan ser interpretados, sintetizados y evaluados por máquinas, no solo por humanos.

Comprender el cambio es el primer paso.

En la parte 2 (marzo), el enfoque será la preparación:

• Qué hace que los datos del anuncio sean legibles por máquina
• Cómo la información estructurada influye en los resúmenes de IA
• Qué significa realmente la “Answer Engine Optimization” para los STRs
• Y cómo probar si tus propiedades están listas para la IA

Comprender el cambio es el primer paso. La estrategia viene después.