Kollective completa la recopilación inicial de datos para el Índice de IA de Hoteles Boutique
Un estudio independiente recopila 28.600 recomendaciones de hoteles generadas por IA en cinco plataformas de IA líderes.
La agencia de marketing hotelero Kollective ha completado la fase inicial de recopilación de datos del Boutique Hotel AI Index, un proyecto de investigación independiente que examina cómo las plataformas de IA recomiendan hoteles boutique a los viajeros.
El proyecto, que llevó a cabo más de 15 campañas de recopilación de datos entre el 18 de junio y el 19 de julio de 2026, analizó las respuestas de ChatGPT, Google AI Mode, Google AI Overviews, Gemini y Microsoft Copilot en 100 destinos de todo el mundo utilizando versiones de cada plataforma orientadas al consumidor.
El conjunto de datos completo contiene:
28.600 respuestas generadas por IA
156.074 eventos de denominación de hoteles
9.895 hoteles distintos tras la resolución de la entidad
252.032 registros de fuentes citadas en 11.811 dominios.
A medida que la planificación de viajes asistida por IA se vuelve más común, comprender cómo se seleccionan los hoteles y cómo aparecen en las recomendaciones generadas por IA se está convirtiendo en una consideración importante para los profesionales del marketing hotelero. A pesar del creciente interés del sector, se han realizado relativamente pocas investigaciones independientes sobre cómo estos sistemas recomiendan hoteles boutique o con qué consistencia se comportan en diferentes plataformas de IA.
El Índice de IA para Hoteles Boutique se creó para proporcionar una metodología repetible y transparente para estudiar las recomendaciones de hoteles basadas en IA a gran escala.
En lugar de evaluar hoteles individuales, la investigación se centra en cómo se comportan los sistemas de recomendación basados en IA, incluyendo la volatilidad de las recomendaciones, las diferencias entre plataformas, los patrones de visibilidad de los hoteles, el comportamiento de las citas y el impacto del diseño de las indicaciones.
El proyecto también incluye una investigación específica que examina la variación regional, la estabilidad de las recomendaciones mediante pruebas repetidas el mismo día y cómo la redacción de las diferentes indicaciones influye en las recomendaciones de la IA.
Todos los hoteleros se preguntan cómo las plataformas de IA deciden qué propiedades recomendar, pero aún hay muy pocos datos independientes disponibles. El Índice de IA para Hoteles Boutique se diseñó para ir más allá de las capturas de pantalla y las suposiciones. Al analizar miles de recomendaciones con una metodología consistente, esperamos proporcionar evidencia práctica que ayude al sector a comprender mejor cómo está evolucionando la búsqueda de hoteles mediante IA.
Lynn Patchett, fundadora y directora de visibilidad de búsqueda e IA en Kollective.
En las próximas semanas, Kollective publicará hallazgos que abarcan la volatilidad de las recomendaciones, las diferencias entre plataformas, los patrones de citación, la variación geográfica y la relación entre las características de los hoteles y las recomendaciones de la IA.
