Funguje AI vyhledávání odlišně podle země? Vysvětlení regionálních rozdílů

Jak se výsledky AI vyhledávání liší podle geografické polohy

AI vyhledávače neposkytují jednotné výsledky napříč zeměmi. Výzkum analyzující více než 56 000 citací na šesti hlavních AI vyhledávacích platformách a čtyřech mezinárodních trzích ukazuje, že geografická poloha zásadně určuje, které zdroje AI systémy upřednostňují a citují. Uživatelé z různých zemí dostávají dramaticky odlišné odpovědi – i když se ptají na totéž. Tato geografická variabilita vychází ze dvou hlavních mechanismů: IP adresa uživatele (signalizuje polohu) a jazyk dotazu (ovlivňuje, které zdroje AI model upřednostňuje). Porozumění těmto rozdílům je pro globálně působící firmy zásadní, protože viditelnost vaší značky ve výsledcích AI vyhledávání závisí silně na tom, odkud vaši zákazníci vyhledávají.

Dopady jsou značné. Uživatel hledající “nejlepší restaurace v Barceloně” ze Španělska dostane doporučení sousedských podniků a míst, která navštěvují místní, zatímco stejný dotaz z USA vrací známé podniky zmiňované v anglických turistických průvodcích. Tento geografický rozdíl vytváří pro značky dvě zcela odlišné reality podle toho, z jakého regionu zákazníci hledají. Firmy monitorující svou přítomnost v AI vyhledávání tak nemohou spoléhat na jednu sadu výsledků – musí sledovat viditelnost napříč několika zeměmi a jazyky, aby pochopily svůj skutečný globální dosah.

Regionální lokalizace na různých AI platformách

Různé AI vyhledávače přistupují k geografické lokalizaci velmi odlišně. Perplexity vede trh se 56,5 % citací z nelokálních (lokalizovaných) zdrojů, kdy systematicky zvýhodňuje místní domény a informace namísto amerických alternativ. Microsoft Copilot je na tom podobně s 56,0 % nelokálních citací, aktivně vyhledává regionální domény podle polohy uživatele. Rozdíly mezi nejlepšími a nejhoršími platformami jsou však dramatické — Gemini má jen 5,3 % nelokálních citací, přičemž dotazy z Velké Británie zpracovává téměř stejně jako americké, i přes vyspělou digitální ekonomiku v obou regionech.

Na této variabilitě záleží, protože 66 % všech citací napříč AI vyhledávači pochází ze globálních (hlavně amerických) domén, bez ohledu na polohu uživatele. Pouze 18,3 % využívá správné národní domény nejvyšší úrovně (ccTLD) jako .fr, .de nebo .co.uk, které skutečně reprezentují místní trhy. To vytváří základní předpojatost ve prospěch amerického obsahu a anglicky psaných zdrojů, i když uživatelé hledají v jiných jazycích nebo z jiných zemí. Pro firmy na neanglických trzích to znamená, že soupeří se systémem, který inherentně zvýhodňuje americké zdroje a globální značky.

Rozdíly v lokalizaci AI vyhledávání podle jednotlivých zemí

Výkon geografické lokalizace se výrazně liší podle země a ukazuje regionální digitální propast v tom, jak AI vyhledávače obsluhují různé světové trhy. Nizozemsko vede s 54,5 % nelokálních citací, těží ze silné digitální infrastruktury a důsledné pozornosti AI ke zdrojům v nizozemské doméně a regionálním informacím o firmách. Německo je druhé s 44,6 % nelokálních citací, se slušným využitím ccTLD a vyhledáváním regionálních zdrojů. Francie má střední úroveň lokalizace s 35,3 %, stále je zde prostor pro zlepšení v objevování regionálních zdrojů. Velká Británie je překvapivě na konci žebříčku s pouhými 5,9 % nelokálních citací, s minimální preferencí lokálních domén navzdory vyspělé digitální ekonomice.

Tato geografická nerovnost vytváří konkurenční výhody a nevýhody podle místa. Uživatelé v Nizozemsku a Německu těží z poměrně silné lokalizace AI vyhledávačů, vidí více lokálních informací a regionálních zdrojů. Naproti tomu britské firmy čelí těžším podmínkám pro AI viditelnost, protože AI platformy zpracovávají britské dotazy téměř stejně jako americké. Pro průzkum trhu to znamená slepá místa – firmy zjišťující nové trhy pomocí AI mohou přehlédnout klíčové místní konkurenty a regulační požadavky, což je obzvlášť problematické v regionech jako UK, kde lokální zdroje tvoří méně než 6 % citací.

Odpovědi AI vyhledávačů podle jazyka versus lokality

Volba jazyka a geografická poloha fungují jako dva odlišné signály, které AI modely využívají k personalizaci odpovědí. Jazyk určuje, jaké zdroje AI modely v odpovědích citují, zatímco IP adresa pomáhá modelům chápat geografický kontext u dotazů založených na poloze. Když se někdo zeptá ChatGPT “kde jsou nejlepší kavárny v mém okolí”, ChatGPT využije data z IP adresy k určení relevantních míst v blízkosti uživatele. Různé AI platformy však s těmito signály nakládají různě, což způsobuje nekonzistentní zážitky napříč platformami.

ChatGPT upřednostňuje polohu uživatele před jazykem dotazu u některých typů dotazů. Pokud se například někdo zeptá “jaké jsou nejlepší obchody s potravinami” v japonštině, ChatGPT vrátí americké řetězce jako Walmart a Target pro uživatele v USA, přestože dotaz byl v japonštině. Google AI Overviews naopak upřednostňuje jazyk, u stejného dotazu v japonštině vrací výsledky z Japonska, protože Google předpokládá, že japonští uživatelé hledají japonské lokality. Tento zásadní rozdíl v tom, jak platformy váží jazykové a lokalizační signály, znamená, že stejný dotaz v různých jazycích z jedné lokality může přinést různé výsledky a stejný jazyk z různých lokalit také.

Praktický dopad je pro globální firmy značný. Například značka restaurace může zjistit, že se objevuje v turistických doporučeních při vyhledávání v angličtině, ale v místních doporučeních při dotazu v domácím jazyce. To vytváří dvě oddělené profily viditelnosti vyžadující samostatné strategie monitoringu. Firmy nemohou jednoduše přeložit svůj obsah a očekávat konzistentní výsledky napříč AI platformami – musí pochopit, jak každá platforma váží jazykové a lokalizační signály a podle toho optimalizovat.

Práce s vícejazyčnými dotazy a podpora hreflang

AI vyhledávače mají značné potíže s vícejazyčnými dotazy a vykazují slabou nebo žádnou podporu pro hreflang signály, což je standardní značení informující vyhledávače, kterou jazykovou verzi stránky mají zobrazit uživateli. Testování napříč ChatGPT, Perplexity, Claude a Gemini ukázalo konzistentní vzorec: při vyhledávání ve francouzštině, italštině či španělštině často tyto platformy vracejí anglické URL adresy, přestože dotaz byl v jiném jazyce. Google a Bing naproti tomu stabilně vracejí správné lokalizované URL, což odráží jejich desetiletí zkušeností s vícejazyčným obsahem.

V jednom podrobném testu při hledání “Comment creer un sitemap XML” (francouzsky “Jak vytvořit XML sitemapu”) poskytl ChatGPT odpověď ve francouzštině, ale s odkazem na anglickou URL. Perplexity vykázal stejnou nesrovnalost – správný jazyk odpovědi, ale nesprávný jazyk odkazu. Claude vyžadoval explicitní zadání, aby vrátil zdroje, a i tak defaultně odkazoval na anglické verze. Pouze Google, Bing, Copilot a Google AI Mode důsledně vracely správné francouzské URL. Tato vícejazyčná slabina představuje zásadní problém pro vydavatele s přeloženým obsahem, protože AI vyhledávače nejsou schopné spolehlivě rozpoznat a zobrazit správné jazykové verze stránek.

Dopady přesahují uživatelskou zkušenost. Hreflang je ve službách ChatGPT, Perplexity a Claude slabý nebo zcela chybí, což znamená, že tyto platformy nerozpoznávají strukturované signály o jazykových vztazích mezi stránkami. To naznačuje, že AI vyhledávače se výrazně více spoléhají na americká anglická tréninková data a postrádají sofistikované vícejazyčné indexační mechanismy, které tradiční vyhledávače vyvíjely desítky let. Pro mezinárodní firmy to znamená, že AI vyhledávače mohou systematicky zobrazovat nesprávné jazykové verze vašeho obsahu, což může poškodit uživatelskou zkušenost i důvěru.

Jak IP adresa a jazyk ovlivňují AI výsledky

AI modely využívají dva hlavní signály k personalizaci odpovědí: jazyk dotazu a veřejnou IP adresu uživatele. Tyto signály spolupracují, ale někdy si protiřečí, což vede k nepředvídatelným výsledkům. Volba jazyka zásadně určuje, které zdroje AI modely v odpovědích upřednostní, a vytváří oddělené obsahové ekosystémy pro každý jazykový trh. Anglické dotazy zvýhodňují anglické zdroje jako cestovatelské blogy a turistické weby, zatímco španělské dotazy upřednostňují španělský obsah od místních kritiků a regionálních médií, i když jde o tytéž otázky na stejné město.

Detekce IP adresy poskytuje geografický kontext, který pomáhá AI modelům chápat záměr dotazu na základě polohy. Když se uživatel zeptá “kde jsou nejlepší kavárny v mém okolí”, AI systém využije IP data k určení přibližné polohy a vrací výsledky z okolí. Tento geografický signál však není vždy spolehlivý ani konzistentně aplikovaný. Některé platformy přikládají IP adrese velkou váhu, jiné preferují jazykový signál. Tato nekonzistence znamená, že stejný uživatel na stejné lokaci může dostat různé výsledky podle toho, jaký AI vyhledávač a jazyk použije.

Praktická výzva pro firmy spočívá v tom, že nelze předpovědět, který signál AI platforma pro vaše cílové publikum upřednostní. Uživatel ve Francii hledající v angličtině může dostat americké výsledky (převažuje jazyk) nebo francouzské výsledky (převažuje poloha), podle platformy. Tato nepředvídatelnost ztěžuje optimalizaci pro AI vyhledávání napříč zeměmi a jazyky, protože pravidla se liší podle platformy. Monitorování viditelnosti značky proto vyžaduje testování kombinací jazyků a lokalit, abyste pochopili, jak každý vyhledávač s vaším obsahem nakládá.

Umístění citací a bias v top pozicích

Globální domény zaujímají přední pozice v citacích ještě více, než odpovídá jejich celkovému zastoupení. Zatímco globální domény tvoří 66 % všech citací napříč AI vyhledávači, v top citacích představují 66,5 %, tedy dokonce o něco více než jejich celkový podíl. To znamená, že když AI systémy vybírají zdroj, který citují jako první nebo nejvýrazněji, upřednostňují globální zdroje ještě více. Lokální zdroje mají problém získat přední pozice: ccTLD domény klesají z 18,3 % celkově na pouhých 17,6 % v top citacích, zatímco subdomény téměř mizí s pouhými 0,9 % v top citacích.

Tento bias v top pozicích má zásadní dopad na viditelnost. I když se vaše lokální doména objeví v odpovědi AI, nemusí být v nejvýraznější pozici. Perplexity vykazuje nejsilnější lokalizaci u top citací s 60,4 %, ještě vyšší než jeho celková míra lokalizace (56,5 %), což naznačuje aktivní upřednostňování lokálních zdrojů v hlavním doporučení. Gemini naopak vykazuje ještě horší lokalizaci v top citacích (1,2 %) než celkově (5,3 %), takže při výběru hlavní citace je platforma ještě více zaměřená na USA.

Pro firmy soutěžící v AI vyhledávání to znamená, že samotná lokalizace nestačí – je třeba zajistit, aby váš obsah byl i na předních pozicích v lokalizovaných výsledcích. Lokální doména na pátém místě má menší hodnotu než globální doména na prvním místě. Vzniká tak dvouúrovňová soutěž: nejdříve je třeba se vůbec dostat do lokalizovaných výsledků, poté ještě získat přední pozici mezi nimi. Je proto klíčové znát, které AI platformy používají vaši cíloví zákazníci, protože pravidla pro dosažení top pozic se mezi platformami výrazně liší.

Praktické dopady pro globální značky a firmy

Geografická variabilita AI vyhledávání má reálné konkurenční dopady pro globální firmy. Společnosti zkoumající nové trhy přes AI mohou přehlédnout klíčové lokální konkurenty a regulační požadavky, což je zvlášť problém v regionech, kde lokální zdroje tvoří méně než 6 % citací. Výběr partnerů je zkreslený ve prospěch amerických alternativ, protože lokální dodavatelé jsou systematicky opomíjeni ve prospěch globálních možností. Regionální konkurenční výhody vznikají pro firmy na trzích se silnější AI lokalizací (Nizozemsko 54,5 %, Německo 44,6 %), zatímco firmy na trzích se slabou lokalizací (UK 5,9 %) mají mnohem těžší pozici v AI viditelnosti.

Rozdíl 53 procentních bodů mezi nejlepší (Perplexity 56,5 %) a nejhorší (Gemini 5,3 %) platformou vytváří fragmentovaný globální trh, kde volba AI zásadně ovlivňuje regionální relevanci získaných informací o firmách. Pro podniky to znamená, že je zásadní sledovat, jaké odpovídače používají jejich cíloví zákazníci, protože uživatelé Perplexity a Copilotu vidí zcela jiné zastoupení místních firem než uživatelé Gemini či Google Search. K selhání zákaznické inteligence dochází, když 66 % všech AI citací směřuje na globální zdroje a potenciální zákazníci tak při průzkumu lokálních řešení, legislativy a služeb přehlížejí klíčové regionální informace.

K řešení těchto výzev by firmy měly provést audit své přítomnosti napříč více AI platformami v různých zemích a jazycích, testovat vícejazyčnou viditelnost na ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude a Copilot, posílit tradiční search (který je dosud konzistentnější) a pokračovat v monitorování vývoje AI vyhledávání, jak se budou schopnosti lokalizace dále zlepšovat. Porozumění regionální viditelnosti vaší značky v AI vyhledávání vyžaduje jít za hranice sledování jedné platformy a nasadit komplexní strategii pro více zemí a jazyků.