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Ninguém sabe como terminará a corrida da IA agente, mas o seu impacto já é claro.
Agências de viagens online (OTAs), como Expedia, Booking.com e Trip.com, estão entrando em uma nova era de disrupção – que rivaliza com a ascensão da pesquisa do Google.
Os assistentes de IA agora estão planejando, comparando e concluindo reservas para usuários – reduzindo a interação direta com sites OTA.
Este artigo examina como essa mudança pode impactar sua visibilidade, seus programas de fidelidade e sua função nas pesquisas.
Recentemente testei o novo Modo Agente do ChatGPT para reservar um hotel em Paris.
Ele gerenciou todo o processo em sua própria interface – pesquisando na Expedia, comparando resultados, recomendando uma opção e concluindo a reserva – tudo sem que eu precisasse visitar o site da Expedia.
A confirmação veio da Expedia, mas a experiência foi inteiramente gerada pelo ChatGPT. Esse momento captura o futuro das reservas de viagens.
O ponto de controle mudou: em vez de os usuários navegarem pelos sites, os agentes de IA agora agem em seu nome.
As OTAs ainda podem facilitar a transação, mas perdem visibilidade da jornada do usuário, dos sinais comportamentais e da capacidade de influenciar decisões por meio de upsell ou personalização.
As OTAs construíram seus negócios com base na experiência do cliente.
Eles incentivaram os usuários a:
Cada interação alimentou seus mecanismos de recomendação e fortaleceu a visibilidade nos resultados de pesquisa.
A Agentic AI elimina grande parte desse envolvimento.
Quando ChatGPT ou Gemini cuidam do processo, os usuários não navegam mais em várias listagens ou interagem com recursos OTA.
Eles veem algumas opções selecionadas pela IA e concluem a reserva.
Essa queda no engajamento não é apenas uma questão de UX. Também traz consequências algorítmicas.
Se as reservas baseadas em IA levarem a métricas de engajamento mais baixas nas plataformas OTA, seu desempenho de pesquisa poderá ser prejudicado.
Os sistemas de classificação do Google – especialmente aqueles informados pelos sinais dos usuários – podem interpretar tempos de permanência mais curtos, menos cliques e visitas repetidas reduzidas como sinais de relevância decrescente.
O efeito pode se estender a recursos como o NavBoost, que dependem fortemente de dados de interação para refinar as classificações.
À medida que menos usuários clicam nas OTAs porque seus assistentes de IA concluem as reservas, as OTAs correm o risco de perder visibilidade com o tempo.
Em suma, a ascensão da IA agente poderia corroer os sinais de envolvimento que antes os ajudavam a dominar os resultados de pesquisa.
A lealdade tem sido uma das defesas mais fortes das OTAs.
Expedia Rewards, Booking Genius e os níveis de fidelidade do Trip.com têm como objetivo gerar reservas repetidas e direcionar o tráfego.
Mas a lealdade depende do hábito, da familiaridade e do valor percebido.
Quando a IA agenciada intermedia a jornada, a lealdade pode mudar de baseada na marca para baseada em assistente.
Os viajantes podem não se sentir mais leais à Booking.com ou à Expedia, mas sim ao sistema de IA que entende as suas preferências e reserva de forma eficiente em seu nome.
Isso cria um desafio mais profundo: como as OTAs mantêm a lealdade quando a IA se torna a companheira de viagem confiável?
A resposta está nos dados. As OTAs que integram os seus sistemas de fidelização com ecossistemas de IA – permitindo acesso às preferências dos utilizadores, pontos e ofertas personalizadas – têm mais hipóteses de se manterem relevantes.
Aqueles que permanecem isolados correm o risco de serem marginalizados, com os seus programas de fidelização tornados invisíveis para a camada de IA que gere a transação.
Isto torna a interoperabilidade essencial.
A fidelidade deve evoluir de um sistema fechado de recompensas exclusivas para membros para um sistema que se conecte com jornadas lideradas por IA.
Se um assistente puder visualizar e aplicar pontos de fidelidade diretamente durante uma reserva, a OTA mantém alguma influência. Caso contrário, a lealdade será padronizada para qualquer IA que torne o processo mais fácil.
Aprofunde-se: como o Google e o Meta podem atrapalhar a descoberta de viagens com IA
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O setor de viagens sempre foi movido pela descoberta e pela conveniência.
Dos guias aos motores de busca, cada nova camada remodelou quem controla a visibilidade e a conversão. A Agentic AI agora representa a próxima fase dessa evolução.
Onde mecanismos de pesquisa como Google e Bing antes exibiam resultados, os sistemas generativos e de agência agora interpretam intenções, prevêem necessidades e completam ações.
Isso marca uma mudança fundamental na forma como as pessoas pesquisam. Em vez de digitar “hotéis em Paris” ou “melhor época para visitar a Grécia”, os usuários expressam objetivos e preferências em linguagem natural.
Por exemplo, “planeje um fim de semana prolongado em Paris em um hotel boutique perto do rio”. A IA gerencia tudo, desde voos até reservas em restaurantes.
Aqui, a pesquisa agente torna-se multimodal. Ele combina texto, voz, imagens, mapas e dados estruturados em um único processo de decisão que parece coloquial e personalizado.
Os usuários não comparam mais links azuis nem verificam várias guias. A IA sintetiza informações em vários formatos, faz concessões com base em fatores como orçamento ou tempo de viagem e fornece um resultado em vez de uma lista.
Para as OTAs, essa mudança muda completamente a jornada de busca. Onde antes competiam por cliques nas páginas de resultados, agora devem competir pela inclusão nos conjuntos de recomendações dos agentes de IA. A visibilidade não é mais definida pela posição em uma página, mas pela presença na conversa.
Expedia e Booking não estão ignorando a tendência.
Essas medidas visam manter ambas as marcas na conversa, à medida que os usuários passam da navegação baseada na tela para a descoberta orientada pelo diálogo.
Mas a concorrência está evoluindo rapidamente.
O navegador Atlas da OpenAI, o Pro Search da Perplexity e o ecossistema Gemini do Google estão desenvolvendo recursos específicos para viagens.
Elas não precisam se tornar agências de viagens para atrapalhar as OTAs – apenas para serem donas da interface onde os usuários fazem escolhas.
Esse ponto de controle determina quais dados serão mostrados, quais opções serão classificadas e quais parceiros receberão tráfego.
Para que as OTAs se adaptem, devem tratar a IA agente não como uma ameaça, mas como um novo canal de distribuição. Isso requer três mudanças fundamentais na estratégia.
As OTAs devem estruturar e expor seus dados de inventário para que possam ser facilmente lidos e interpretados pelos sistemas de IA.
Marcação de esquema, APIs robustas e metadados transparentes são essenciais.
Os modelos de IA dependem de dados claros e consistentes para fazer recomendações precisas. Aqueles que o fornecem aparecerão com mais frequência nos resultados da agência.
A análise tradicional não será mais suficiente.
As OTAs precisarão rastrear as jornadas que começam e terminam nas interfaces de IA, onde cookies padrão ou tags UTM podem não se aplicar.
Novas formas de rastreamento de agentes serão necessárias para entender quais interações geram conversões e como as reservas baseadas em IA contribuem para o desempenho geral.
Os mecanismos de fidelidade e recomendação não devem competir com os sistemas de IA, mas sim alimentá-los.
Ao fazer parcerias com as principais plataformas de IA, as OTAs podem garantir que os dados e ofertas dos seus usuários sejam levados em consideração nas recomendações.
Um gráfico de fidelidade conectado que funcione em todos os ecossistemas pode se tornar uma vantagem competitiva importante.
Os próximos dois anos determinarão provavelmente a extensão desta transformação.
Se os usuários adotarem interfaces de agente em escala, as OTAs poderão ser reposicionadas como infraestrutura e não como destinos.
A visibilidade da marca pode diminuir, a receita de publicidade pode diminuir e o desempenho da pesquisa pode diminuir à medida que as métricas de engajamento diminuem.
Ainda assim, há oportunidades pela frente. As OTAs possuem vastos conjuntos de dados sobre o comportamento dos viajantes, tendências de preços e sinais de conversão.
Se conseguirem aproveitar esses dados para treinar os seus próprios modelos de IA ou alimentar ecossistemas colaborativos, poderão recuperar relevância no cenário em evolução.
O futuro das viagens pode não pertencer a quem tem mais hotéis, mas sim a quem melhor entende as intenções.
Durante duas décadas, “reservar diretamente” significou contornar intermediários como as OTAs para reservar diretamente com a companhia aérea ou hotel.
Na era da IA agente, esse significado está mudando mais uma vez. A nova questão é: direcionar para quem?
Quando um assistente de IA faz uma reserva em seu nome, não é a OTA ou o fornecedor que detém o relacionamento – é o sistema que melhor o entende.
As OTAs devem agora competir não apenas em preço e inventário, mas também em inteligência, qualidade de dados e integração.
Aqueles que se adaptarem rapidamente permanecerão visíveis na era da IA. O restante corre o risco de ser reduzido a pipelines de atendimento – silenciosamente eficientes, mas estrategicamente invisíveis.
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