Preguntas frecuentes de hoteleros, restauradores y operadores de reservas
Lo que nos preguntan empresarios de hostelería que ya gastan en Meta y Google pero no están seguros de si las reservas reales están conectadas.
¿Cómo conectáis Meta y Google con mi PMS (Mews, Cloudbeds, SiteMinder)?
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Usamos los webhooks o la API del PMS como disparadores: cuando una reserva pasa a estado confirmada (o cobrada, según el tipo de tarifa), un evento sale del PMS con los datos del huésped hasheados (SHA-256) y el valor en euros de la reserva, y entra a la Conversions API de Meta y a Google Enhanced Conversions for Leads como conversión offline. Trabajamos habitualmente con Mews, Cloudbeds, SiteMinder, Octorate, Hotelinking y motores como ParityRate o The Booking Button. Si tu PMS no tiene webhook nativo, montamos un middleware en N8N que escucha la BD o un export y dispara igual.
¿Y si la mayor parte de mis reservas entra por Booking, Expedia y otras OTAs?
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Es lo más habitual en hoteles urbanos y vacacionales. Las OTAs te traen volumen pero te comen 15-25% de comisión y no te dejan datos del huésped para publicidad. Nuestro trabajo no es competir con Booking en su terreno — es captar reserva directa (sin comisión) optimizando Meta y Google a la conversión real de tu motor (Hotelinking, ParityRate, etc.). Medimos canal directo vs OTAs en el dashboard para que veas cuánto te ahorras en comisiones cada mes. Si quieres mover el % directo del 15% al 35-45%, eso es lo que hacemos.
Mi negocio es muy estacional (verano, navidad, eventos) — ¿cómo lo gestionáis?
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Implementamos analítica conectada a tu calendario de ocupación: el algoritmo de Meta y Google ve cuándo viene un pico (verano si playa, navidad si urbano, eventos si parking aeropuerto) y escala 2-3 semanas antes para empezar a llenar; ve cuándo viene un valle y apaga para no quemar presupuesto. Mapeamos tus 12 meses con su patrón de demanda en una matriz que conectamos a las campañas. No es lo mismo el caso de un parking de aeropuerto (picos por puentes y eventos puntuales) que un hotel rural (estacional de temporada larga) — cada uno tiene su patrón.
Los clientes descubren mi hotel en el móvil pero reservan desde el escritorio en la oficina — ¿cómo se atribuye?
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Es el patrón típico hostelería: descubrimiento social en móvil (Instagram, TikTok), comparación en escritorio. Si solo miras 'última fuente' (last-click), todo parece directo o búsqueda de marca, y Meta queda como cero. Con CAPI server-side enviando el match Conversions API + identificadores cross-device (FBP/FBC + emails hasheados de tu PMS) recuperamos el viaje completo y atribuimos correctamente. Verás en el dashboard que un % importante de tus reservas 'directas' empezaron en un anuncio Meta del móvil hace 5-15 días.
Tengo un restaurante con reserva online vía TheFork o Covermanager — ¿también lo cubrís?
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Sí. TheFork tiene su propia API + Covermanager también deja exportar reservas vía webhook o programado. Disparamos eventos a Meta y Google cada vez que se confirma una reserva con su valor estimado (mesa media × pax × ticket medio). Para restaurantes, además, la analítica se cruza con día/hora — el algoritmo aprende que las reservas de jueves-sábado 21h valen más que un martes 13h y prioriza tráfico para ellas. Si además tienes carta digital con QR, se puede medir el ticket real post-comida y reentrenar con el dato exacto.
Para un parking de aeropuerto, los picos por eventos (Mundial, conciertos, vacaciones) son brutales — ¿cómo se anticipa?
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Es exactamente el caso de Lavacolla Parking. Lo que hacemos: (1) calendario de eventos del aeropuerto vinculado al sistema de campañas (puentes nacionales, festivos autonómicos, eventos locales que mueven aviación). (2) Las campañas escalan presupuesto 10-14 días antes del pico con creativos específicos (ej. 'parking durante el puente del Pilar — desde X €/día, reserva tu plaza ya'). (3) Fuera de ventana, presupuestos contenidos para no quemar valles. Resultado: ocupación al máximo en pico, eficiencia en valle, sin que tengas que tocar nada manualmente.
El ticket medio de una noche varía mucho — ¿cómo lo gestionáis en el dashboard?
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Mapeamos las habitaciones por tipo (estándar, doble superior, suite, familiar...) y cada tipo lleva su valor medio en euros. Cuando el PMS dispara la conversión a Meta y Google, va el valor real de esa reserva (no un medio). El algoritmo aprende que un huésped que reserva suite vale más y prioriza el tráfico que se parece a ese perfil. Lo mismo para parking (corta vs larga estancia) y para restaurantes (ticket medio por franja horaria + pax). Esto se ve en el dashboard segmentado: ROAS por tipo de reserva, no un único número agregado.
¿En cuánto tiempo veo resultados?
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El setup técnico de PMS ↔ Meta ↔ Google entre 2 y 3 semanas. El dashboard cruzando PMS + Meta + Google + OTAs lo tienes en 3-4 semanas. Las primeras señales del algoritmo reaprendiendo se ven en 4-6 semanas. Resultado consolidado entre 8 y 12 semanas. En hostelería el ciclo de decisión es corto (1-15 días entre clic y reserva), así que el algoritmo aprende rápido. Si arrancas en febrero, llegas al pico de Semana Santa con el sistema entrenado.
Mi política de cancelación es flexible — ¿afecta a la medición de reservas como conversiones?
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Sí, y mucho. Si disparas la conversión cuando el huésped reserva con tarifa flexible y luego un 25-30% cancela 48h antes, el algoritmo está optimizando sobre datos inflados. Lo configuramos así: dos eventos. Reserva creada (señal débil, valor parcial) + Reserva no cancelable / Estancia consumida (señal fuerte, valor completo). El algoritmo aprende sobre la señal fuerte. Para parking y restaurantes con cancelación rara, basta con el evento de confirmación. Para hoteles con flexibilidad alta, mapeamos los dos.
