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Como apareço no ChatGPT? Gemini? Claude?
É a pergunta que cada vez mais hotéis se estão a colocar. E é lógico que o façam. A questão é que a resposta não cabe numa fórmula rápida: existem várias camadas de visibilidade nos assistentes de IA, e nem todas funcionam da mesma forma.
Durante anos, a visibilidade digital foi complexa, mas tinha um modelo reconhecível: o Google publicava guias para SEO, a publicidade funcionava com regras de licitação e os metasearch operavam com normas próprias de ligação e concorrência. Complexo, mas conhecido. Com os assistentes de IA, o terreno volta a mover-se. E a tentação é tratá-los como um novo Google com regras por decifrar.
Não funciona assim.
Um hotel pode aparecer numa resposta através de três camadas distintas. Cada uma tem regras, ferramentas e níveis de controlo diferentes para o hotel, e o seu peso muda consoante a fase do funnel.
Antes de continuar, uma nuance: falamos de posicionamento orgânico. A camada de pagamento emergente dentro dos assistentes, com o ChatGPT a testar Ads em versão beta e o Google a avançar no AI Mode com formatos como direct offers, é outra dinâmica.
Um assistente nem sempre responde a partir da mesma fonte
Quando um utilizador faz uma pergunta a um assistente, a chave não é apenas o que este responde, mas sim de onde sai a informação com que constrói essa resposta.
Para o compreender, convém esclarecer primeiro uma confusão habitual: um LLM (modelo de linguagem) não é o mesmo que um assistente de IA.
- Um LLM é o motor que raciocina e gera linguagem. Falamos de modelos como o GPT (OpenAI), Claude Opus (Anthropic) ou Gemini (Google), desenvolvidos por um grupo reduzido de companhias capazes de assumir o investimento, a infraestrutura e a complexidade técnica que estes exigem.
- Um assistente é a camada de produto com a qual o utilizador interage. Utiliza um ou vários LLMs, mas também decide o que fazer com a pergunta: responder com base no conhecimento do modelo, pesquisar na web, consultar uma fonte ligada ou combinar várias opções. Os assistentes mais conhecidos são o ChatGPT (OpenAI), o Claude (Anthropic) e o Gemini (Google).
Na verdade, o assistente não responde sempre a partir do mesmo ponto. Primeiro compreende o que o utilizador está a pedir: inspiração, validação, preço, condições ou uma ação. Depois decide que fontes utilizar: memória do modelo, pesquisa web, uma fonte ligada ou uma combinação de várias. Com esse contexto, o modelo constrói a resposta.
Estas três camadas não são excludentes. O assistente pode combiná-las segundo a pergunta, as ferramentas disponíveis e o nível de certeza necessário.
Três camadas de visibilidade. Três níveis de controlo muito distintos para o hotel.
Camada 1: o LLM, o que o modelo recorda
De onde sai a informação?
A primeira camada é o conhecimento do próprio modelo.
Os LLMs são treinados com quantidades enormes de informação pública, desde conteúdos sobre destinos, marcas e hotéis até guias, meios de comunicação, reviews, OTAs ou blogs. Daí resultam associações que um assistente pode recuperar sem necessidade de efetuar qualquer pesquisa, como hotéis românticos em Maiorca, resorts para famílias nas Canárias ou alojamentos icónicos em Paris. Se o modelo “o conhece”, aparece aqui. Caso contrário, não aparece.
Há um detalhe fundamental: um LLM não é treinado novamente em tempo real. É atualizado por versões. Se um hotel mudou de nome no mês passado, abriu um novo spa ou renovou o site há duas semanas, o modelo não tem de o saber até uma atualização posterior. E, entre versões, podem passar meses.
O que pode controlar o hotel?
Por isso, embora seja a camada que muitos imaginam quando pensam em “aparecer no ChatGPT”, é também a mais lenta, opaca e menos acionável. O que fizer hoje não altera o modelo atual e também não existe uma forma direta, mensurável e controlável de influenciar futuras versões.
Perante essa opacidade, surgiu uma disciplina chamada GEO (Generative Engine Optimization). Também se fala de AEO ou LLMO, dependendo de quem o conta. O seu objetivo é aumentar a probabilidade de uma marca ser mencionada ou utilizada por respostas generativas. As siglas não estão consolidadas e a sua eficácia real continua a ser difícil de demonstrar.
O GEO tem crescido com base no método de tentativa e erro. Como os grandes modelos não publicam a forma como são treinados nem como selecionam as referências, a indústria trabalha com hipóteses: dados estruturados, schema.org, consistência de marca, autoridade acumulada, menções em meios fiáveis e conteúdo específico. São práticas razoáveis e, em muitos casos, coincidem com o bom SEO. Em contrapartida, as técnicas que prometem efeitos específicos no ChatGPT, Claude ou Gemini continuam sem evidência robusta. O próprio Google vai nessa direção: desmonta muitos destes pseudo-hacks e trata como spam as tentativas de manipular respostas generativas.
O que pode fazer o hotel hoje?
- Manter o site oficial tecnicamente saudável: rastreável, rápido, bem estruturado. É a base do SEO e também a condição para que os motores de pesquisa, assistentes e ferramentas de recuperação o possam interpretar melhor.
- Assegurar a consistência de marca entre o site oficial, OTAs, Google Business Profile e diretórios. Quanto menos contradições existirem entre as fontes, mais fácil será para os motores de pesquisa e assistentes construir uma resposta coerente.
- Trabalhar a autoridade, presença nas redes sociais e menções em meios de comunicação e guias reconhecidos.
Esta é, das três camadas, a menos controlável, a mais opaca e a mais lenta. A estratégia honesta é trabalhar as práticas que já beneficiam a marca do hotel e o seu SEO, e não perseguir técnicas que prometem efeitos impossíveis de verificar.
Camada 2: Search, o que o assistente encontra
De onde sai a informação?
A segunda camada aparece quando aquilo que o LLM recorda não basta. Se o assistente necessita de informação mais atual, específica ou contrastada, pode lançar uma ferramenta de pesquisa na internet. É aí que entram em jogo páginas, fontes, citações e fragmentos.
O paralelismo com o Google é evidente, embora não seja exato. O assistente pode encontrar sites oficiais, OTAs, metasearch, meios de comunicação, guias ou reviews. Não lê toda a internet. Recupera possíveis resultados, seleciona fontes, extrai fragmentos e constrói uma resposta a partir deles. Nem tudo o que encontra acaba na resposta final.
O que pode controlar o hotel?
É a camada onde o SEO clássico continua a funcionar. O SEO de marca e o SEO técnico são a base: que o site oficial domine as pesquisas pelo nome do hotel e que seja rastreável, rápido, bem estruturado e compreensível. Não é novo, mas continua a ser imprescindível.
O que é realmente novo é que aparecer como fonte já não garante tráfego. O utilizador pode esclarecer a sua dúvida dentro do próprio assistente, sem visitar nenhuma página. O site oficial deixa de competir apenas por cliques e começa a competir também por ser a matéria-prima de uma resposta.
Isso muda ligeiramente a forma como convém escrevê-lo. Não é o mesmo dizer “viva uma experiência inesquecível” do que explicar “hotel adults only em Deià, com suites com terraço, spa privado e jantares para casais”. A primeira frase soa bem, mas acrescenta pouca informação útil. A segunda ajuda a IA a compreender em que consultas pode encaixar.
O conteúdo do site já não se escreve apenas para convencer o utilizador. Também deve ajudar a que um assistente compreenda quando e por que razão esse hotel se adequa a uma consulta.
O que pode fazer o hotel hoje?
- Proteger o SEO de marca: que o site oficial domine quando alguém pesquisa o nome do hotel.
- Cuidar do SEO técnico: rastreabilidade, velocidade, arquitetura limpa e dados estruturados básicos.
- Escrever conteúdo específico, com palavras que o utilizador usaria e que um assistente possa transformar em resposta.
Esta é a camada onde um hotel individual tem mais margem, sobretudo quando a intenção se estreita: já não procura “hotel em Maiorca”, mas sim “hotel adults only com spa em Deià”. O SEO clássico, bem feito, continua a funcionar aqui.
Mas tem um limite. Quando o utilizador necessita de certezas para decidir ou reservar, como disponibilidade, condições ou preço para as suas datas, o Search já não chega, porque o dado em tempo real não vive num site indexado.
Camada 3: fontes dinâmicas, o que o assistente consulta
De onde sai a informação?
A terceira camada aparece quando nem a memória do modelo nem uma pesquisa na internet são suficientes. O assistente já não necessita de ler páginas, mas sim de perguntar diretamente a uma fonte viva, oficial e ligada. A estas fontes ligadas dá-se o nome de conectores de IA (AI connectors).
Neste caso, a resposta já não assenta apenas em inferências ou fragmentos de informação, mas também em dados estruturados e atualizados. A este processo dá-se frequentemente o nome de grounding: a web é consultada e as fontes dinâmicas são utilizadas para fundamentar a resposta.
Quando uma IA consulta uma fonte dinâmica, não obtém apenas informação, mas sim informação estruturada, em tempo real e vinculada à possibilidade de executar ações. Não apenas “este hotel tem piscina” extraído de uma página, mas sim “existe disponibilidade para 12 de agosto, a este preço e com estas condições”. A diferença é passar de interpretar uma página a consultar um sistema.
A tecnologia pode mudar, mas o objetivo é o mesmo:
- O MCP (Model Context Protocol) é hoje a referência mais útil para explicar esta camada de ligação entre assistentes e sistemas externos.
- O MCP não será a única via. Conviverá com APIs, modelos proprietários e protocolos emergentes de comércio agêntico, como o UCP, impulsionado pelo Google, ou o ACP, impulsionado pela OpenAI.
O relevante não é a sigla vencedora, mas sim a lógica de fundo: expor informação oficial, estruturada e verificável aos assistentes sem depender de uma página web.
O que pode controlar o hotel?
Esta é a camada da parte baixa do funnel: consideração profunda, transação e pós-reserva. Aqui, a IA necessita de certezas, não de aproximações.
Quando o utilizador pergunta se um quarto com terraço está disponível para as suas datas, se pode cancelar gratuitamente, se o preço inclui pequeno-almoço ou se admite crianças, o LLM não o sabe e o Search apenas se pode aproximar. Para responder com garantias, é necessária uma fonte ligada aos sistemas autorizados do hotel.
Até agora, a conversação costumava ser uma antecâmara: resolvia dúvidas e, no melhor dos cenários, levava o utilizador ao motor de reservas. Com as fontes dinâmicas, essa fronteira começa a mover-se. O site continuará a ter um papel central e a reserva agêntica não será massiva de um dia para o outro: existem barreiras de confiança, pagamento, regras comerciais, fidelização e integração. Mas, pela primeira vez, é razoável pensar que parte da decisão, e inclusive parte da reserva, possa ocorrer dentro do próprio assistente, sem que o utilizador tenha de passar necessariamente pelo site. E esse espaço não ficará vazio: se não for ocupado pelo canal direto, será ocupado pela Booking, Expedia ou outras OTAs.
Por isso, esta camada não deve ser vista como outro canal, mas sim como uma forma de ligar o assistente aos dados oficiais do hotel.
Atualmente, porém, esta camada ainda não escala de forma massiva. A instalação manual de aplicações ou conectores continua a representar demasiada fricção para o utilizador médio, embora os assistentes estejam a evoluir para modelos mais naturais de recomendação e discovery.
Falta resolver o mais importante: que o assistente possa encontrar a fonte oficial do hotel, verificar a sua autoridade e consultá-la sem obrigar o utilizador a compreender a tecnologia que está por trás. O Google parte com vantagem porque combina o motor de pesquisa, Maps, Business Profile e Hotel Ads num mesmo ecossistema, mas para o resto do mercado este modelo ainda está em construção.
Hoje, o discovery e a autoridade ainda estão a amadurecer. Mas se esse modelo avançar, ter uma fonte dinâmica preparada pode fazer toda a diferença.
Para o hotel, a preparação começa por organizar e ligar os seus próprios dados.
O que pode fazer o hotel hoje?
- Construir uma única fonte de verdade: inventário, tarifas, condições e conteúdo operacional numa base estruturada e consultável, não dispersa em PDFs, folhas de cálculo ou conhecimento informal.
- Preparar o motor para conversar, não apenas para mostrar: consultar, comparar, reservar ou modificar são capacidades operáveis, não páginas.
- Expor o hotel a protocolos abertos, começando pelo MCP, para o tornar acessível a assistentes e futuras aplicações.
Das três camadas, esta é a mais estratégica para preparar o canal direto: quem chegar com informação oficial, estruturada, ligada e verificável estará melhor preparado para competir na parte baixa do funnel.
A visibilidade muda à medida que o funnel avança
As três camadas não têm o mesmo peso em todas as fases do funnel. Mudam de protagonismo à medida que a intenção do utilizador se concretiza.
Em exploração, o utilizador procura inspiração: “hotéis românticos em Maiorca”. Aqui domina o LLM, apoiado pelo Search quando é necessário mais contexto. As fontes mais eficazes tendem a ser agregadores, OTAs, guias e meios de comunicação. Para um hotel individual, esta continua a ser uma batalha difícil, como já era no SEO genérico.
Em discovery qualificado, a intenção estreita-se: “hotel adults only com spa em Deià”. A camada Search ganha peso. O SEO de marca, o SEO técnico e o conteúdo claro ajudam a que o site oficial apareça como fonte. Aqui o hotel já tem mais margem.
Em consideração, o utilizador deixa de imaginar e começa a decidir. Quer saber se um hotel concreto tem terraço, admite crianças ou tem disponibilidade para uma determinada data. É a fase de transição onde se quebra o funnel da IA: o Search ajuda a validar, mas o dado em tempo real não vive num site indexado. Aqui as fontes dinâmicas começam a marcar a diferença.
Em transação, o utilizador já não quer apenas informação: necessita de disponibilidade, preço, condições e capacidade de ação. É o terreno natural da reserva agêntica, quando o ecossistema amadurecer. Na pós-reserva ocorre algo parecido: modificar, cancelar ou consultar uma reserva exige validar sistemas, não interpretar páginas. Aqui as fontes dinâmicas deixam de ser úteis para se tornarem imprescindíveis.
Conclusão
A pergunta inicial era como aparecer no ChatGPT, Gemini ou Claude. Era uma forma lógica de começar, mas demasiado ampla para compreender o que está por trás: não é a mesma coisa que o assistente se recorde, encontre ou consulte informação.
Aí muda o nível de controlo que o hotel pode ter. Quanto mais o utilizador se aproxima da decisão, mais muda a exigência. Aparecer ajuda, mas não basta: o assistente necessita de uma fonte fiável.
Para o hotel, a oportunidade não está em ganhar todas as pesquisas genéricas de discovery, uma batalha que já era difícil no Google e que a IA não vai simplificar. Aparece quando o utilizador pergunta por um hotel concreto, uma condição específica ou disponibilidade real.
Nesse terreno, a diferença não será marcada por uma ação isolada. Será marcada pela capacidade de organizar e expor informação oficial, estruturada, atualizada e consultável: uma infraestrutura preparada para que os assistentes não tenham de especular, mas sim de consultar.
A pergunta fundamental será outra: quando um assistente necessitar de responder sobre o seu hotel, quem estará a falar em seu nome?
