AirDNA Data Updates (actualizaciones de datos de AirDNA)

AirDNA lleva más de 7 años recopilando datos de alquiler de corta estancia de Booking.com (BDC) mediante scraping, pero nunca se habían incorporado al producto. Desde junio de 2026 ya puedes consultar datos globales de alquiler de corta estancia de Airbnb, Vrbo y Booking.com.

Analizamos a diario el 100 % de los anuncios de Airbnb, Vrbo y Booking.com, y recogemos datos sobre precios diarios, disponibilidad del calendario (incluidas las reseñas) e información del anfitrión.

Nuestro Model 5.0 cuenta con cinco submodelos distintos, entre ellos nuevos algoritmos de emparejamiento y de reservas que ofrecen una detección de anomalías más potente y el doble de precisión en las estancias de medio y largo plazo.

El submodelo de emparejamiento identifica las propiedades anunciadas en varias plataformas, elimina duplicados y garantiza recuentos limpios y precisos. El algoritmo de reservas distingue entre las reservas de huéspedes y los días bloqueados por el anfitrión, de modo que la ocupación refleja lo que realmente se reserva y no simplemente lo que no está disponible.

Airbnb está modificando el funcionamiento de las tarifas de servicio para muchos anfitriones. A partir del 27 de octubre de 2025, la mayoría de los anfitriones que utilicen software de gestión de propiedades (PMS) deberán cambiar a una estructura de tarifa exclusiva del anfitrión (host-only). Con este modelo, los huéspedes ya no verán una tarifa de servicio de Airbnb separada al finalizar la compra, puesto que la tarifa quedará integrada en el precio por noche. Después, a partir del 1 de diciembre de 2025, Airbnb estandarizará la tarifa de servicio host-only en el 15,5 %, en sustitución del rango anterior del 14-16 %. No todos los anfitriones se verán afectados por estos cambios. Los anfitriones que no utilicen un PMS pueden seguir usando la estructura de tarifa compartida (split-fee), y Airbnb no exige que todos los anfitriones adopten el modelo host-only, solo aquellos que ya están sujetos a requisitos de precios host-only.

Actualmente Airbnb utiliza dos estructuras de tarifa de servicio. Con el modelo split-fee, la tarifa de servicio se reparte entre el anfitrión y el huésped, y los huéspedes ven su parte de la tarifa por separado al finalizar la compra. El precio por noche del anfitrión no incluye la tarifa de servicio de Airbnb. Con el modelo host-only, el anfitrión paga la totalidad de la tarifa de servicio y los huéspedes no ven ningún cargo separado al finalizar la compra, porque la tarifa está incorporada en el precio por noche. Esta estructura ha sido habitualmente obligatoria para los anfitriones que usan un PMS, con algunas excepciones en países como Estados Unidos, Canadá, México y Uruguay.

Se espera que estas actualizaciones tengan un impacto mínimo en los datos y las métricas de AirDNA. Ya descontamos las tarifas de servicio de Airbnb al calcular el ADR (Average Daily Rate, tarifa diaria promedio) y los ingresos del anfitrión en los anuncios que utilizan la estructura host-only, y ajustaremos nuestros cálculos para reflejar el nuevo 15,5 %. En el caso de los anfitriones que usan el modelo split-fee, no incluimos la tarifa de servicio del huésped en los datos de precios, por lo que no es necesario ningún cambio. No obstante, los usuarios pueden notar un cambio en la distribución de las estructuras de tarifa de servicio en países como Estados Unidos, Canadá y México, además de un ligero aumento en los precios de los días disponibles, especialmente para quienes utilizan herramientas de FDF (Forward Data Forecasting, previsión de datos futuros).

Con esta actualización mejoramos la identificación de las noches reservadas, bloqueadas y disponibles para los anfitriones de Airbnb que utilizan los ajustes de Advanced Notice (aviso previo) y Preparation Time (tiempo de preparación) entre reservas. Históricamente, algunas fechas se marcaban erróneamente como reservas en lugar de como periodos de Advanced Notice. Esas fechas ahora aparecerán como disponibles.

Para ayudar a los anfitriones a gestionar sus propiedades, Airbnb introdujo las funciones Advanced notice (aviso previo) y Preparation time between reservations (tiempo de preparación entre reservas). Permiten a los anfitriones establecer un número mínimo de días entre reservas, de modo que dispongan de tiempo suficiente para tener la propiedad lista para recibir a cada huésped.

Estas funciones hacen que los días seleccionados aparezcan como no disponibles en el calendario del anuncio, para garantizar que no puedan realizarse otras reservas durante ese periodo. AirDNA informa sobre los calendarios de los anuncios y evalúa si los días no disponibles correspondían a reservas o a bloqueos hechos por el anfitrión.

Para mejorar aún más nuestros datos hemos implementado cambios clave en la forma de registrar estos días, y los aplicaremos a todas las fechas futuras, así como retroactivamente hasta julio de 2022. Estos cambios permitirán identificar qué clientes utilizan Advanced notice y Preparation time y ajustar los días bloqueados por estas funciones para que se reflejen como disponibles en nuestros datos.

Nuestro proceso de análisis de calendarios implica numerosos pasos, comprobaciones y puntos de datos que hay que seguir. Al trabajar con información sujeta a tantos cambios, puede resultar difícil aplicar las modificaciones correspondientes a nuestras metodologías de datos con la rapidez suficiente, lo que da lugar a inconsistencias. Con estos nuevos cambios, nuestros datos mejorarán notablemente.

Tras una revisión importante de nuestra lógica de combinación en noviembre, que cambió la forma de presentar los datos de las propiedades anunciadas en varias plataformas, introducimos ahora nuevas mejoras para incluir la mayor cantidad de datos posible sobre esos anuncios. El objetivo es ofrecer una visión más fiable y completa del rendimiento de cada propiedad.

Muchos anfitriones publican su propiedad en varios canales para aumentar la visibilidad y fomentar las reservas. Esto plantea un reto a la hora de informar sobre esos anuncios, ya que existen varios conjuntos de métricas para una misma propiedad.

AirDNA cuenta con un algoritmo de desduplicación que identifica y empareja los anuncios duplicados, y ofrece cifras de rendimiento únicas. Este algoritmo hace seguimiento de los anuncios tanto en Airbnb como en Vrbo. Sin embargo, detectamos que, si un anuncio se eliminaba de Airbnb, no pasábamos a tener en cuenta los datos de Vrbo en nuestro conjunto de datos combinado.

Esto es especialmente importante para las reservas futuras. Al analizar una propiedad anunciada en dos canales, consultamos el canal con mejor rendimiento en reservas futuras; sin embargo, si no encontrábamos ninguna en ese canal, no comprobábamos el otro. Esto está cambiando para asegurarnos de no pasar por alto ninguna reserva futura ni en Airbnb ni en Vrbo.

También mejorará nuestros datos históricos, ya que analizamos cada anuncio y dónde se realizaron las reservas durante los últimos doce meses. Así, tanto si las reservas se hicieron en Airbnb como en Vrbo, las incorporaremos a nuestras cifras históricas.

Para mejorar este aspecto, estamos cambiando la forma de supervisar los anuncios duplicados, de modo que si un anuncio se elimina o se bloquea su calendario en Airbnb, sigamos registrando su rendimiento en Vrbo, y viceversa.