«¿Onde comemos un bo arroz cerca do porto?». Ata hai pouco esa pregunta acababa en Google Maps. Hoxe, cada vez máis xente faise a ChatGPT, a Perplexity ou ao resumo con IA que Google mostra encima dos resultados. E xa se pode reservar sen saír do chat: desde decembro de 2025, TheFork funciona dentro de ChatGPT en doce países europeos, España incluída.

A resposta da IA non sae dunha lista secreta. Sae do que hai publicado sobre o seu restaurante. Se esa información falta, se contradice ou está pechada nunha foto, a IA deixa fóra o seu restaurante ou, peor, conta del algo que xa non é certo: un horario antigo ou un prato que deixaron de servir.


Como elige unha IA qué restaurante recomendar

Os asistentes len a web como o faría un cliente con moita prisa: a súa páxina, a súa ficha de Google, as reseñas, os directorios e as cartas que atopan. Con todo iso arman unha resposta. Canto máis clara, completa e coherente sexa esa información, máis fácil é que citen o seu restaurante, e que o fagan ben.


Sete pasos para aparecer, e aparecer ben

  1. A carta, en texto e non en foto. Unha carta en imaxe ou nun PDF escaneado é difícil de ler para unha IA. Se os pratos, os prezos e os alérgenos están escritos nunha páxina web, a IA pode usalos.
  2. A ficha de Google, completa e ao día. Horario, festivos, teléfono, fotos recentes e ligazóns á carta e ás reservas. É a información que máis xente ve do seu restaurante, e as IAs tamén a len.
  3. Os mesmos datos en todas partes. Nome, enderezo, teléfono e horario idénticos na web, en Google, nas redes e nos directorios. Se nun sitio pon que pechan os luns e noutro que non, a IA dúbida.
  4. Reseñas recentes, e respondidas. As opinións recentes dílle á IA, igual que a un cliente, como está hoxe o restaurante. Respondan con calma e con datos: esas respostas tamén se len.
  5. As preguntas de sempre, respondidas por adianto. ¿Teñen terraza? ¿Admiten cans? ¿Hai pratos sen gluten? ¿Aceptan grupos? ¿Hai aparcadoiro cerca? Se a resposta está escrita na súa web, a IA pode dala. Se non, pode equivocarse ou recomendar a outro.
  6. Datos estruturados e un arquivo llms.txt. Son dúas pezas técnicas que o cliente non ve, pero as máquinas si. Os datos estruturados (o estándar schema.org) din de forma ordenada «isto é un restaurante, este é o seu horario, esta é a súa carta». O arquivo llms.txt é un resumo pensado para as IAs. De ambos debería ocuparse o seu provedor web ou a súa plataforma de carta dixital.
  7. Pregunten ustedes mesmos, unha vez ao mes. Escriban en ChatGPT ou en Perplexity «onde comer [a súa especialidade] en [a súa zona]» e «qué opinan de [o seu restaurante]». Anoten o que estea mal ou falte e corríxano na súa orixe: a web, a ficha de Google ou a carta.


O que convén evitar

As reseñas inventadas, os textos cheos de palabras clave e as promesas que logo a carta non cumpre. As IAs cruzan fontes, e unha contradición entre a súa web e o que contan os clientes xoga en contra do restaurante.


Como o resolve Q'aproveche

En Q'aproveche chamamos a todo isto Modo IA, e vén incluído desde o plan gratuíto. Con el, o seu restaurante ten:

  • Unha ficha pública coa carta, o horario e os datos de contacto en texto, cos seus datos estruturados e o seu arquivo llms.txt.
  • Preguntas frecuentes que poden xerar con IA e revisar antes de publicalas.
  • Unha auditoría de 0 a 100 que indica qué lle falta ao seu restaurante para que as IAs o entendan mellor.
  • Un seguimento mensual que comproba se ChatGPT, Perplexity e Claude mencionan o seu restaurante cando alguén pregunta por locais como o seu.


Se queren ver como está hoxe o seu restaurante, poden crear unha conta gratuíta en qaproveche.com e abrir a auditoría do Modo IA. Non fai falta tarxeta.