- Este artigo é a versão comentada. Os dados completos, o dataset publicado e a seção de limitações estão na página canônica: As fontes que as IAs usam para recomendar hotéis no Brasil →
- Confirmado: as OTAs concentram 33,8% das fontes citadas, e o booking.com é a fonte mais citada em três dos cinco destinos.
- Confirmado: sete blogs de viagem brasileiros somam 20,7% das citações — mais que o dobro do booking.com isolado.
- Confirmado: o Reddit, que lidera levantamentos em inglês, aparece 19 vezes aqui — 0,34%.
- Tendência inicial, não achado: o peso de Instagram, YouTube e Facebook. Afirmar exigiria amostra bem maior.
A correção que veio antes deste texto
Começo pelo que devo contar antes de qualquer número. A versão anterior deste artigo publicava um estudo de outra natureza — uma varredura de sinais técnicos em sites de hotel, com totais de amostra e percentuais por destino. Aquela planilha não existe. Os números não eram recalculáveis, e o próprio site publicava quatro contagens diferentes da mesma amostra, o que por si só já mostrava que nenhuma delas tinha fonte única.
A decisão foi reescrever com o dado que existe, em vez de tirar a peça do ar. O que está abaixo é coleta própria, com o agregado publicado num arquivo que você pode abrir e conferir número por número. Se o texto ficou menos impressionante, é porque a versão impressionante não era verdadeira.
Nota que faço questão de deixar registrada: nenhuma hospedagem é nomeada aqui, nem pra bem nem pra mal. Dois dos cinco destinos foram pilotos de cliente, e nada do material desses clientes — nem as perguntas que nomeiam o hotel, nem as respostas — entra na contagem ou na publicação.
O que eu media, e o que eu esperava achar
A unidade do estudo é a resposta de descoberta: uma execução de uma pergunta do tipo "onde ficar em Ubatuba?" na API da Perplexity. 375 delas, em cinco destinos, com 15 perguntas por destino e 5 execuções cada. De cada resposta eu extraí a lista de fontes que o próprio motor declarou ter consultado — 5.516 citações, 199 domínios distintos.
Minha hipótese, depois dos dois primeiros destinos, era que o Instagram fosse a fonte dominante da recomendação de hospedagem no Brasil. Fazia sentido: nos dois pilotos ele apareceu em primeiro lugar, à frente do Booking. Era um achado bonito, contraintuitivo, e do tipo que rende post. Guardei pra publicar quando tivesse mais destinos.
Com mais destinos, caiu.
Os números, sem maquiagem
Classificando os 199 domínios em quatro blocos, o quadro é este:
| Bloco de fonte | Citações | Participação |
|---|---|---|
| Editorial, blogs e sites próprios | 3.028 | 54,9% |
| OTA e metabusca | 1.863 | 33,8% |
| Redes sociais e vídeo | 622 | 11,3% |
| Mapas e diretórios | 3 | 0,1% |
A classificação domínio por domínio está no dataset, de propósito: é a parte mais discutível do estudo e você não precisa recoletar nada pra discordar dela.
O Booking é a maior fonte isolada — e isso não é surpresa
O booking.com aparece 473 vezes (8,6%), e é a fonte mais citada em três dos cinco destinos. Que a maior plataforma de reserva do mundo seja também a maior fonte da recomendação automatizada tem uma explicação chata: é o mesmo acervo de conteúdo — ficha de quarto, foto, review — servindo às duas coisas.
O achado que eu não esperava: os blogs de viagem
Sete blogs de viagem brasileiros nomeados somam 1.144 citações, ou 20,7% do conjunto. Mais que o dobro do booking.com isolado.
| Domínio | Citações | Participação |
|---|---|---|
| dicasdeviagem.com | 268 | 4,9% |
| dicasondeficar.com.br | 188 | 3,4% |
| queroviajarmais.com | 188 | 3,4% |
| voltologo.net | 142 | 2,6% |
| melhoresdestinos.com.br | 142 | 2,6% |
| guia.melhoresdestinos.com.br | 129 | 2,3% |
| depassaportes.com.br | 87 | 1,6% |
É o achado com a consequência prática mais direta deste estudo. Se um quinto das fontes que a IA consulta sobre o seu destino são blogs de viagem brasileiros, relação com blog de viagem é canal de aquisição — não é assessoria de imprensa decorativa nem "mídia espontânea". E é um canal onde hotel pequeno consegue entrar, porque a moeda é pauta boa, não verba.
O Reddit não se transporta do inglês
Levantamentos equivalentes em inglês colocam o Reddit como o domínio mais citado. Aqui ele aparece 19 vezes no conjunto inteiro — 0,34%. A conclusão que eu sustento é estreita: não dá pra transportar achado de fonte medido em inglês pra consulta em português sobre destino brasileiro. Por que a diferença existe, eu não sei — não tenho dado pra separar idioma de destino de volume de conteúdo.
A hipótese que caiu, e por que eu publico isso
Volto ao Instagram. O Instagram liderou apenas nos dois destinos piloto e não manteve o mesmo comportamento nas coletas posteriores. Com os dados atuais, ainda não é possível afirmar se a diferença decorre do destino ou da evolução do modelo entre as semanas de coleta.
| Destino | Semana | Fonte mais citada | Posição do instagram.com |
|---|---|---|---|
| Ilhabela (SP) | 24 | instagram.com | 1º |
| São Bento do Sapucaí (SP) | 24 | instagram.com | 1º |
| Ubatuba (SP) | 32 | booking.com | 9º |
| Caraguatatuba (SP) | 32 | booking.com | 10º |
| São Sebastião (SP) | 32 | booking.com | 14º |
Repare no problema do desenho: os dois destinos onde o Instagram lidera são exatamente os dois coletados na semana 24. Os três onde o Booking lidera são os três da semana 32. Destino e semana de coleta estão confundidos, e com esta amostra não há como separá-los. Pode ser característica do destino, pode ser o modelo tendo mudado entre junho e agosto. As duas explicações continuam de pé.
Publico isso porque é o resultado mais útil que eu tenho. Se eu tivesse parado nos dois pilotos, teria escrito um post afirmando que o Instagram é a fonte que decide recomendação de hospedagem no Brasil — com dado real, coleta real, e conclusão errada. O que salvou não foi cuidado: foi ter coletado mais três destinos antes de publicar.
Um desenho de pesquisa que não consegue desmentir quem o desenhou não está medindo nada.
Por isso Instagram, YouTube, Facebook e Google Maps entram aqui rotulados como tendência inicial, não como achado. Tratar aquele bloco como resultado exigiria algo na ordem de 20 destinos e 1.500 respostas de descoberta, todos coletados na mesma janela.
O achado central: a recomendação é montada com fonte de terceiro
Junte as duas pontas.
Do lado da demanda: segundo a Booking.com (pesquisa de 2025), 63% dos brasileiros já usaram IA pra planejar ou durante viagens. A conversa que antes começava numa busca do Google com dez links azuis agora começa, pra maioria, num campo de chat que devolve três a cinco nomes prontos.
Do lado da oferta: a PhocusWire reporta que só cerca de 16% da oferta hoteleira global aparece nas respostas de IA. O meu estudo não explica esse número — ele mostra outra coisa, do lado das fontes. Some os blocos que por definição não são o site do hotel: OTA e metabusca (33,8%), redes sociais e vídeo (11,3%) e os sete blogs de viagem (20,7%). Só nisso já vai a maior parte das citações.
Esse é o achado central: a recomendação de hospedagem por IA é montada, na maior parte, com material que outra pessoa publicou sobre você. Otimizar o próprio site continua valendo — é a única superfície que você controla por inteiro — mas é a fatia menor do que a máquina lê.
Uma lacuna que declaro aqui em vez de esconder: eu não separei, dentro do bloco editorial, o que é site próprio de hospedagem do que é blog ou portal. O bloco é residual por construção — é tudo que não é OTA, rede social ou mapa. Então não consigo dizer com precisão qual fatia das citações é de site de hotel. Dá pra fazer, e é a primeira coisa que eu acrescentaria na próxima edição.
Agora, o motivo de eu enxergar isso como janela e não como tragédia. Dois estudos externos dimensionam o prêmio de quem atravessa primeiro:
- O estudo de Princeton (Aggarwal et al., 2024) propôs um conjunto de três táticas de otimização de conteúdo e relatou ganho de visibilidade em respostas de LLMs (estudo geral, não específico de hotelaria — mas as táticas são as mesmas que o Protocolo Arsenal audita, com peso baixo). Ressalva de 2026-08: o paper é a origem dessas táticas, não prova de eficácia — o C-SEO Bench (NeurIPS Datasets & Benchmarks 2025) reavaliou exatamente esses métodos e não replicou o ganho: efeitos entre −0,07 e +0,11, nenhum estatisticamente significante, contra 2,77 do SEO tradicional de retrieval. Este texto foi escrito antes dessa reavaliação; o número de lift saiu, a ressalva ficou.
- A Seer Interactive (setembro de 2025), analisando 3.119 queries, encontrou +35% de cliques pra marcas citadas em AI Overviews.
Traduzo pro contexto do estudo: implementar bem os fundamentos do próprio site é barato e continua valendo, mas é a metade menor do trabalho. A outra metade é aparecer nas fontes que a máquina consulta — e essa parte não se resolve com código no seu domínio.
Metodologia — e onde ela para
Estudo sério declara os próprios limites. Aqui vão os meus, resumidos; a versão completa fica na página canônica.
O que foi feito
- Período: 11 de junho a 5 de agosto de 2026.
- Amostra: 375 respostas de descoberta em cinco destinos — Ilhabela, São Bento do Sapucaí, Ubatuba, Caraguatatuba e São Sebastião.
- Instrumento: API da Perplexity, modelo
sonar(nãosonar-pro), sem system prompt, semtemperatureexplícita, 5 execuções por pergunta com 1,5 s de intervalo. Sem nenhuma chamada com erro. - Dado publicado: o agregado de citações por domínio por destino está em estudo-fontes-ia-2026-w32.json. Nenhuma hospedagem é nomeada, e as perguntas de reputação dos dois pilotos de cliente não são publicadas.
O que isso NÃO prova
- Destino e semana de coleta estão confundidos. Dois destinos na semana 24, três na semana 32. Não há como separar efeito de destino de evolução do modelo com este desenho. É o limite mais sério da peça.
- Um motor, um idioma. Perplexity, em português. Não é ChatGPT, não é Gemini, não é consulta em inglês. O plural "as IAs" no título é economia de linguagem, e imprecisa.
- API não é aplicativo. O app tem roteador de modelo, memória e personalização; a API não. As duas superfícies podem citar fontes diferentes pra mesma pergunta.
- Cinco destinos, todos do Sudeste. Quatro no litoral norte de SP. Amostra de conveniência geográfica, sem Nordeste, sem Sul, sem capital.
- Fonte citada não é fonte que decidiu. Eu conto o que a API declara ter consultado. Não abri cada link pra confirmar que o conteúdo entrou na resposta, e não meço se aparecer numa fonte gera reserva.
O que eu faria com esses dados se operasse um hotel
Em ordem, sem pular etapas:
- Conferir onde você aparece nas fontes que a IA consulta. Comece pelas quatro maiores do seu destino no dataset. Sua ficha no booking.com e no tripadvisor está completa, com foto e descrição decente? Isso não é vaidade de OTA — é material que alimenta a recomendação.
- Tratar blog de viagem brasileiro como canal, não como sorte. É o achado com melhor relação esforço/retorno deste estudo: um quinto das citações. Pauta boa, dado concreto e acesso ao lugar valem mais que verba aqui.
- Não abandonar o próprio site. É a única superfície que você controla inteira, e a mais barata de arrumar. O score gratuito lê os 22 sinais técnicos do seu domínio — instrumento diferente deste estudo, e complementar a ele.
- Medir de novo depois de mexer. Uma foto não mostra movimento. O valor está em repetir a coleta e comparar.
Nenhum desses quatro passos exige contratar ninguém — nem a mim. O que a Arsenal oferece é velocidade e profundidade: a Auditoria de Presença em IA (R$ 297) entrega a leitura completa dos 22 sinais do seu site com plano de correção priorizado, e a escada segue dali pra quem quiser ir além.
Onde o seu site está nesse retrato?
Este estudo mede as fontes de um destino. O score gratuito mede outra coisa: os 22 sinais técnicos do seu próprio site, em minutos. Ele não consulta IA nenhuma sobre o seu hotel — e é justamente por isso que os dois instrumentos se somam.
Calcular meu score grátis →Este post é o resumo; a peça completa, com metodologia, limitações e o dado agregado para baixar, está em a página do estudo de fontes citadas por IA. E o contexto de por que uma consultoria de GEO publica o próprio dataset está em a apresentação do Arsenal Hospitality.