¿Influyen las reseñas y las puntuaciones en que la IA te recomiende?

Sí, las reseñas y las puntuaciones forman parte de lo que leen los asistentes de IA. Google afirma que Gemini responde a las preguntas sobre lugares con datos de Google Maps, incluidas las puntuaciones y las reseñas. ChatGPT usa bajo licencia reseñas y puntuaciones de Yelp desde el 23 de julio de 2026, y Perplexity usa bajo licencia datos de Yelp y Tripadvisor. Ningún asistente publica cuánto pesa una puntuación. Lo que sí está bien demostrado es el efecto de las puntuaciones en las personas, y son las personas quienes leen la respuesta de la IA y deciden.

Qué leen los asistentes de IA sobre tus reseñas

La declaración más clara es la de Google. En octubre de 2025, cuando abrió a los desarrolladores la conexión de Gemini con los datos de Google Maps, Google explicó que Gemini responde a las preguntas sobre lugares con datos de Maps sobre más de 250 millones de lugares, incluidos direcciones, horarios y puntuaciones de los usuarios, y que usa las reseñas como fuente de la respuesta (Google, 17 de octubre de 2025). Dicho de otro modo, la puntuación y las reseñas que ve Gemini son tu puntuación de Google y tus reseñas de Google. En las pruebas de BrightLocal, la IA de Google mostraba datos de Google Business Profile (Perfil de Empresa de Google) incluso cuando citaba otra fuente (BrightLocal, 22 de julio de 2025).

Otros asistentes obtienen los datos de reseñas mediante acuerdos de licencia:

• ChatGPT: desde el 23 de julio de 2026, OpenAI usa bajo licencia las reseñas, las puntuaciones, las fotos y los datos de negocios de Yelp, lo que abarca 330 millones de reseñas; desde el 10 de agosto de 2026, los usuarios pueden reservar mesa o apuntarse a una lista de espera a través de Yelp dentro de ChatGPT (PYMNTS, 10 de agosto de 2026). El acuerdo no es exclusivo.
• Perplexity: muestra mapas, reseñas, fotos y datos de negocios de Yelp en las preguntas locales desde marzo de 2024 (Maginative, marzo de 2024), y desde enero de 2025 recibe de Tripadvisor reseñas, puntuaciones, resúmenes de reseñas y 11 millones de fichas de negocios en 43 países (Tripadvisor, 9 de enero de 2025). En las pruebas de BrightLocal de 2025, Perplexity citó Yelp en todos los sectores analizados (BrightLocal, julio de 2025).
• Siri y Apple Maps: en EE. UU. y Canadá las puntuaciones proceden sobre todo de Yelp, y a ellas se suman las puntuaciones propias de Apple (BrightLocal).
• Copilot: busca con Bing; según los análisis del sector, las fichas de Bing muestran puntuaciones de Tripadvisor, Yelp y Facebook en lugar de reseñas propias (Microsoft Bing, octubre de 2025).

Los acuerdos de licencia cambian. Por eso todo lo que aparece en esta lista lleva fecha, y cualquiera de estos datos puede haber quedado desactualizado cuando lo leas.

Qué puntuación ve cada asistente

Estas puntuaciones no son el mismo número. En 21 841 restaurantes de EE. UU., la puntuación de Google era de media 0,7 estrellas más alta que la de Yelp, el 93 % de los restaurantes tenía mejor puntuación en Google, y las listas de los diez mejores de las dos plataformas apenas coincidían (Li y Hecht, 2020). Un restaurante que para Gemini tiene un 4,6 puede tener un 3,9 para ChatGPT. Si solo miras tu puntuación de Google, solo sabes lo que ve un asistente.

Qué está demostrado para la IA y qué no

Este es, sin adornos, el estado de las pruebas en lo que respecta a la IA:

• Demostrado: los asistentes tienen acceso a puntuaciones y reseñas y las usan como fuentes (los anuncios de Google, Yelp y Tripadvisor citados arriba).
• Observado, no demostrado: los locales que recomendaba ChatGPT tenían una puntuación media de 4,3 en el estudio de SOCi sobre más de 350 000 locales de 2751 marcas de cadenas (SOCi, 28 de enero de 2026). SOCi vende software de marketing local, los datos tratan de cadenas y no de negocios independientes, y una media entre los locales recomendados no demuestra que la puntuación fuera la causa de la recomendación.
• Opinión de expertos: en la encuesta de Whitespark de 2026 a 47 especialistas en búsqueda local, el factor más importante para aparecer en las respuestas de la IA fue estar incluido en listas de «los mejores» elaboradas por expertos (Whitespark, 6 de noviembre de 2025). Es lo que creen los profesionales, no una medición.
• No demostrado: ningún asistente publica una puntuación mínima, un número de reseñas necesario ni cómo se ponderan las reseñas frente a otras señales. Quien dé un mínimo exacto para la IA está haciendo suposiciones.

Qué está demostrado para las personas

En el lado humano hay décadas de investigación, y buena parte de ella demuestra una relación de causa y efecto. Importa para la IA porque quien lee una respuesta de la IA suele mirar la puntuación antes de llamar o reservar.

Puntuaciones e ingresos

• Yelp, Seattle: una estrella más en la puntuación de Yelp supuso un aumento de ingresos de un 5 a un 9 % para los restaurantes independientes, sin efecto en las cadenas. El estudio aprovecha el redondeo de las puntuaciones para separar la causa de la simple correlación (Luca, Harvard Business School).
• Yelp, San Francisco: pasar de 3 a 3,5 estrellas elevó del 13 % al 34 % la probabilidad de que un restaurante tuviera todas las mesas reservadas a las 19:00; pasar de 3,5 a 4 añadió otros 19 puntos porcentuales (Anderson y Magruder, Economic Journal, 2012).
• Tripadvisor, Italia: cuando el abaratamiento de la itinerancia móvil (roaming) en la UE hizo más fácil leer reseñas fuera de casa, los ingresos y el empleo de los restaurantes con puntuación media y alta subieron de un 3 a un 10 %, y la probabilidad de cierre de los restaurantes con puntuación baja se duplicó (Donati, Marketing Science, 2025).

Estos estudios usan datos de Yelp y Tripadvisor. No hay un estudio causal comparable sobre las puntuaciones de Google y, como las puntuaciones de Google son más altas que las de Yelp, los umbrales de Yelp citados arriba no deben leerse como umbrales de Google.

Lo que la gente dice que hace

La encuesta de BrightLocal de 2026 a 1002 adultos de EE. UU. recoge intenciones declaradas, no comportamiento observado (BrightLocal, 11 de febrero de 2026):

• El 68 % dice que solo acudiría a un negocio con 4 estrellas o más; el 31 % dice que con 4,5 o más.
• El 74 % dice que mira las reseñas escritas en los últimos tres meses.
• El 89 % dice que espera que el negocio responda a las reseñas, y el 80 % dice que es más probable que acuda a un negocio que responde a todas.

Conviene fijarse en el dato sobre las reseñas recientes. Una puntuación alta conseguida hace años, sin nada reciente, puede no convencer al lector que pasa de la respuesta de la IA a las reseñas.

Respuestas del propietario

Responder a las reseñas es una de las pocas acciones respaldadas por la investigación, aunque la mayor parte de esa investigación usa datos de hoteles:

• Los hoteles que empezaron a responder en Tripadvisor vieron subir sus puntuaciones 0,12 estrellas y el volumen de reseñas un 12 %, con menos reseñas negativas breves (Proserpio y Zervas, Marketing Science, 2017; datos de hoteles).
• Las respuestas públicas a reseñas negativas elevaron las puntuaciones posteriores cuando la respuesta era visible para el siguiente autor de una reseña, y las respuestas personalizadas funcionaron mejor; las respuestas a reseñas positivas bajaron ligeramente las puntuaciones posteriores (Wang y Chaudhry, Journal of Marketing Research, 2018; datos de hoteles).
• Un estudio posterior sobre más de 150 000 reseñas comprobó lo contrario en las reseñas positivas, donde las respuestas elevaron las puntuaciones posteriores y los ingresos, y comprobó que las respuestas a reseñas negativas los bajaban a corto plazo pero los mejoraban a largo plazo (Wu, Ye y Chu, Journal of the Academy of Marketing Science, 2024).

Los estudios discrepan en los detalles, así que la lectura práctica es sencilla: responde, haz que las respuestas sean concretas y valora el efecto a lo largo de meses, no de semanas. Las propias recomendaciones de Google dicen que las respuestas muestran a los clientes que valoras sus opiniones (Google Business Profile Help).

Qué no hacer: reseñas falsas y compradas

Si las puntuaciones importan, comprarlas resulta tentador. Las pruebas dicen que el efecto no dura, y las plataformas que leen los asistentes las están eliminando de forma activa.

• En EE. UU. es ilegal. La norma definitiva de la FTC (la Comisión Federal de Comercio de EE. UU.), anunciada el 14 de agosto de 2024, prohíbe comprar o vender reseñas falsas y pagar por reseñas que expresen una opinión determinada, y permite imponer sanciones civiles a quienes la incumplan a sabiendas (FTC, 14 de agosto de 2024).
• Las plataformas las eliminan a gran escala. En 2024 Google bloqueó o eliminó más de 240 millones de reseñas que incumplían sus políticas, además de 12 millones de perfiles de empresa falsos (Google, 7 de abril de 2025). De los cerca de 22 millones de reseñas que Yelp recibió en 2025, alrededor del 70 % quedó como recomendado, el 17 % como no recomendado, el 11 % fue eliminado por los moderadores y el 2 % por sus autores (Yelp Trust and Safety Report 2025).
• La subida dura poco. Con datos de productos de Amazon, comprar reseñas produjo una subida apreciable pero breve de las puntuaciones y las ventas; cuando las compras cesaron, las puntuaciones medias cayeron y la proporción de reseñas de una estrella aumentó con fuerza (He, Hollenbeck y Proserpio, Marketing Science, 2022; datos de comercio electrónico).
• Es señal de debilidad, no de fortaleza. En Boston, cerca del 16 % de las reseñas de restaurantes en Yelp se filtró por sospechoso, y los restaurantes eran más propensos a cometer fraude con las reseñas cuando su reputación era débil o aumentaba la competencia (Luca y Zervas, Management Science, 2016).

La misma norma de la FTC abarca también recompensar a los clientes por reseñas con una opinión determinada, por ejemplo un descuento a cambio de cinco estrellas, y las reseñas de empleados o personas vinculadas al negocio que no declaran esa relación. Cuando una reseña filtrada o eliminada desaparece, desaparece también la subida de puntuación que aportaba, en todos los asistentes que leen esa plataforma.

Qué hacer en su lugar

1. Averigua qué puntuaciones importan en tu caso: pon una al lado de otra las de Google, Yelp y Tripadvisor, ya que cada asistente lee una distinta.
2. Pide una reseña a cada cliente real, de forma constante y no a rachas, en las plataformas que usan tus clientes y los asistentes.
3. Responde a las reseñas, positivas y negativas, de forma concreta y sin tardar.
4. Corrige aquello de lo que se quejan las reseñas. Con datos de hoteles, los establecimientos que actuaron ante las quejas frecuentes mejoraron sus puntuaciones más que los demás (Ananthakrishnan, Proserpio y Sharma, 2023).
5. Comprueba qué dicen realmente los asistentes, con las mismas preguntas cada semana, y anota qué puntuación y qué sitio de reseñas citan.

Nada de esto garantiza que un asistente te nombre. Sirve para que, cuando alguno lo haga o cuando un cliente lo compruebe, las reseñas que hay detrás de tu nombre resistan el examen. Esa es la parte que AIReputa mide y trabaja con sus clientes.