As avaliações dos hóspedes afetam as recomendações de hotéis por IA? O que revela uma nova pesquisa (2026)

Sim. Num estudo de 2026 com 12 modelos de IA, uma avaliação máxima dos hóspedes aumentou em 31,6 pontos percentuais a probabilidade de um hotel ser recomendado. O volume e a atualidade das avaliações também foram importantes, mas em menor grau. As respostas às avaliações não tiveram qualquer efeito direto. O preço foi o único fator tão relevante como a avaliação.

Resumidamente:

• Uma classificação de 4,7 em vez de 3,9 aumentou em 31,6 pontos percentuais a probabilidade de um hotel ser recomendado.
• 2.100 avaliações em vez de 45 acrescentaram 8,3 pontos. Uma avaliação recente em vez de uma de há 11 meses adicionou 1,6.
• A resposta às avaliações não teve qualquer efeito direto mensurável na escolha da IA.
• O preço tinha praticamente o mesmo peso que a classificação, no entanto no sentido oposto.
• O estudo testou como a IA avalia a reputação de um hotel, e não como encontra hotéis online.

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As avaliações dos hóspedes influenciam as recomendações de hotéis com sistema de IA?

Sim, principalmente através da sua avaliação. No estudo "Qual o hotel que a IA recomenda?", de Baig, Gillani e Ali, publicado na revista Information Technology & Tourism, um hotel com uma pontuação de 4,7 tinha mais 31,6 pontos percentuais de probabilidade de ser recomendado do que um hotel semelhante com uma pontuação de 3,9. Mesmo uma variação de 3,9 para 4,3 acrescentou 10,1 pontos percentuais. Isto manteve-se em todos os doze modelos testados.

Como é que o estudo testou as recomendações de hotéis baseadas em IA?

Os investigadores forneceram aos modelos de IA cinco hotéis de cada vez e pediram-lhes que escolhessem um para viajante. Os hotéis eram perfis fictícios. Para cada perfil foram definidos sete sinais de forma aleatória: classificação dos hóspedes, número de avaliações, data da última avaliação, se o hotel responde às avaliações, se pertence a uma cadeia ou é independente, preço e certificação ecológica. A ordem dos hotéis na lista também variava.

Cada modelo fez 3.024 escolhas, abrangendo três tipos de viajantes e nove formas de colocar a questão. Os doze modelos incluíam versões do ChatGPT (GPT-4o mini), Gemini e Claude, bem como quatro modelos abertos. Como cada sinal variava independentemente, o estudo pode mostrar o quanto cada um deles influenciou a escolha da IA.

Que sinais de avaliação são mais importantes para a IA?

• Classificação de 4,7 em vez de 3,9: +31,6 pontos percentuais
• Classificação 4,3 em vez de 3,9: +10,1 pontos
• 2.100 avaliações em vez de 45: +8,3 pontos
• 420 avaliações em vez de 45: +2,3 pontos
• Última avaliação recente, em vez de uma há 11 meses: +1,6 pontos
• Respostas do hotel às avaliações: +0,1 pontos (sem efeito mensurável)

A classificação é, de longe, o sinal mais forte de avaliação. O volume de avaliações ajuda, mas sobretudo quando existe um grande número das mesmas. A atualidade da avaliação também importa um pouco.

Que outros fatores influenciam as escolhas de hotéis feitas pela IA?

• Preço: 249 dólares em vez de 129 dólares por noite reduziu a probabilidade em 30 pontos percentuais, quase o mesmo que uma classificação máxima a aumentou.
• Certificação ecológica: o selo Green Key acrescentou 11,6 pontos, com grandes diferenças entre os modelos.
• Em cadeia ou independentes: as cadeias tiveram menos 1,8 pontos percentuais de probabilidade de serem escolhidas, uma diferença pequena.
• Posição na lista: estar em quinto lugar em vez de primeiro custou, em média, 3,7 pontos. Um modelo mostrou uma tendência muito maior para o primeiro lugar.

As respostas às avaliações ajudam na visibilidade da sua IA?

Não diretamente. No estudo, o facto de um hotel responder ou não às avaliações não fez qualquer diferença mensurável na escolha do hotel pela IA.

A nossa opinião: isto não significa que as respostas não sejam importantes para a visibilidade da IA. Pesquisas sobre avaliações de hotéis mostram que responder afeta as avaliações subsequentes. Num estudo com hotéis no TripAdvisor, Proserpio e Zervas descobriram que os hotéis que começaram a responder ganharam 0,12 estrelas, receberam mais 12% de avaliações e tiveram menos avaliações negativas. As respostas podem funcionar através da sua classificação: melhoram as suas avaliações e, consequentemente, a sua classificação influencia as recomendações da IA. Vemos duas formas plausíveis pelas quais isso acontece:

1. O feedback positivo é reforçado. Quando os hóspedes veem que cada avaliação recebe uma resposta pessoal, sentem-se ouvidos. Isto motiva os hóspedes satisfeitos a deixarem também uma avaliação.
2. Menos queixas do público. A maioria das pessoas evita conflitos públicos. Se um hotel responder visivelmente a todas as avaliações, os hóspedes insatisfeitos poderão ser mais propensos a contactar diretamente o hotel em vez de publicar uma avaliação negativa.

Um estudo que teste as respostas, avaliações e recomendações de IA em conjunto seria o próximo passo, e um que teríamos muito interesse em ver.

Quais as limitações do estudo?

• Hotéis fictícios, sem pesquisa na internet. Os perfis dos hotéis foram inseridos na questão. Na vida real, a IA precisa primeiro de encontrar o seu hotel online e ler a sua avaliação algures. O estudo mostra como a IA avalia a reputação depois de obter os factos, e não como os encontra.
• Sem fotos, textos de avaliação ou comodidades. As decisões reais dependem de mais fatores, pelo que os números exatos podem variar na prática.
• Instruções em inglês, ao estilo americano. Os resultados podem variar noutros idiomas e mercados.
• Os modelos mudam. Os pesos podem alterar-se a cada atualização do modelo.

Um estudo de respostas reais de IA aponta no mesmo sentido. Na análise da Stiplo a 27.360 respostas de IA para viagens em Barcelona, o número de avaliações do Google foi o fator mais fortemente associado à recomendação. O nosso guia sobre GEO para hotéis aborda a forma como as plataformas de IA encontram e interpretam a informação sobre hotéis.

O que devem fazer os hotéis?

1. Considere a sua classificação como uma alavanca de visibilidade para a IA. Corrija os problemas que surgem repetidamente nas suas avaliações; é isso que influencia a classificação.
2. Continue a publicar novas avaliações, especialmente no Google. O volume e a atualidade contam.
3. Responda a todas as avaliações. Não porque a IA leia as suas respostas, mas porque as respostas podem influenciar as avaliações que se seguem.
4. Veja o que a IA diz sobre si. Faça as mesmas perguntas que os seus hóspedes fazem e observe quais os hotéis recomendados e porquê. O nosso artigo sobre o que é o rastreio de visibilidade por IA explica como.

O software de gestão de reputação da MARA ajuda-o a responder a todas as avaliações e a ver quais os temas que influenciam a sua classificação. O AI Visibility Tracker mostra-lhe com que frequência as plataformas de IA recomendam o seu hotel.

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