Funktioniert die KI-Suche je nach Land unterschiedlich? Regionale Unterschiede erklärt

Wie sich KI-Suchergebnisse je nach geografischem Standort unterscheiden

KI-Suchmaschinen liefern keine einheitlichen Ergebnisse in allen Ländern. Untersuchungen von über 56.000 Zitaten auf sechs großen KI-Suchplattformen und vier internationalen Märkten zeigen, dass der geografische Standort grundlegend bestimmt, welche Quellen KI-Systeme priorisieren und zitieren. Nutzer, die aus unterschiedlichen Ländern dieselbe Frage stellen, erhalten mitunter völlig verschiedene Antworten. Diese geografischen Unterschiede entstehen durch zwei zentrale Mechanismen: die IP-Adresse des Nutzers (die den Standort signalisiert) und die Sprache der Anfrage (die entscheidet, welche Inhaltsquellen das KI-Modell bevorzugt). Für international agierende Unternehmen ist es entscheidend, diese Unterschiede zu verstehen, denn die Sichtbarkeit der eigenen Marke in KI-Suchergebnissen hängt maßgeblich davon ab, von wo aus Ihre Kunden suchen.

Die Auswirkungen sind erheblich. Ein Nutzer, der in Spanien nach den „besten Restaurants in Barcelona“ sucht, erhält lokale Favoriten und Viertel-Tipps, während dieselbe Anfrage aus den USA bekannte Lokale aus englischsprachigen Reiseführern für Touristen liefert. Diese geografische Trennung schafft für Marken zwei völlig unterschiedliche Realitäten – je nachdem, aus welcher Region Kunden suchen. Unternehmen, die ihre Präsenz in der KI-Suche überwachen, können sich daher nicht auf ein einziges Ergebnis verlassen, sondern müssen ihre Sichtbarkeit in mehreren Ländern und Sprachen prüfen, um ihren globalen Fußabdruck wirklich zu verstehen.

Regionale Lokalisierungsleistung auf KI-Plattformen

Verschiedene KI-Suchmaschinen handhaben die geografische Lokalisierung sehr unterschiedlich. Perplexity ist Marktführer mit 56,5 % Zitaten aus nicht-globalen (lokalisierten) Quellen und bringt konstant lokale Domains und landesspezifische Informationen statt US-Alternativen. Microsoft Copilot erreicht mit 56,0 % nicht-globalen Zitaten ein ähnliches Niveau und sucht aktiv nach regionalen Domains, wenn Nutzer aus bestimmten Ländern suchen. Der Unterschied zwischen den besten und schlechtesten Plattformen ist jedoch enorm – Gemini weist mit nur 5,3 % nicht-globalen Zitaten kaum Lokalisierung auf und behandelt Anfragen aus Großbritannien nahezu identisch wie US-Suchen, obwohl beide Märkte wirtschaftlich hoch entwickelt sind.

Diese Unterschiede sind bedeutsam, da 66 % aller Zitate über KI-Suchmaschinen weiterhin von globalen (vor allem US-basierten) Domains stammen – unabhängig vom Standort des Nutzers. Nur 18,3 % nutzen echte länderspezifische Top-Level-Domains (ccTLDs) wie .fr, .de oder .co.uk, die wirklich lokale Märkte repräsentieren. Das führt zu einer grundlegenden Bevorzugung US-basierter Inhalte und englischsprachiger Quellen, selbst wenn Nutzer in anderen Sprachen oder aus anderen Ländern suchen. Für Unternehmen in nicht-englischsprachigen Märkten bedeutet dies, gegen ein System zu konkurrieren, das amerikanische Quellen und globale Marken strukturell bevorzugt.

Länderspezifische Unterschiede bei der KI-Suche-Lokalisierung

Die Leistung der geografischen Lokalisierung unterscheidet sich stark von Land zu Land und offenbart eine regionale digitale Kluft darin, wie KI-Suchmaschinen verschiedene globale Märkte bedienen. Die Niederlande führen mit 54,5 % nicht-globalen Zitaten, profitieren von einer starken lokalen digitalen Infrastruktur und konsequenter KI-Beachtung niederländischer Domains und regionaler Unternehmensinformationen. Deutschland liegt mit 44,6 % nicht-globalen Zitaten auf Platz zwei, mit ordentlicher ccTLD-Nutzung und regionaler Quellenerkennung. Frankreich zeigt mit 35,3 % eine moderate Lokalisierung, hier besteht noch Verbesserungsbedarf beim Auffinden regionaler Quellen. Das Vereinigte Königreich rangiert überraschend weit unten mit nur 5,9 % nicht-globalen Zitaten, mit minimaler Bevorzugung lokaler Domains trotz entwickelter Digitalwirtschaft.

Dieser geografische Unterschied schafft standortabhängige Vor- und Nachteile im Wettbewerb. Nutzer in den Niederlanden und Deutschland profitieren von der relativ starken Lokalisierung der KI-Suchmaschinen und erhalten mehr lokale Unternehmensinformationen und regionale Quellen. Britische Unternehmen hingegen kämpfen trotz entwickeltet Marktes um KI-Sichtbarkeit, da KI-Plattformen Anfragen aus Großbritannien fast genauso behandeln wie solche aus den USA. Für die Marktforschung entstehen so blinde Flecken – Unternehmen, die neue Märkte per KI recherchieren, verpassen wichtige lokale Wettbewerber und regulatorische Anforderungen, was besonders in Regionen wie Großbritannien zum Problem wird, wo lokale Quellen weniger als 6 % der Zitate ausmachen.

Sprachbasierte vs. standortbasierte KI-Suchergebnisse

Sprachwahl und geografischer Standort sind zwei unterschiedliche Signale, mit denen KI-Modelle ihre Antworten personalisieren. Die Sprache bestimmt, welche Quellen zitiert werden, während die IP-Adresse den geografischen Kontext für ortsbezogene Anfragen liefert. Fragt jemand ChatGPT „Wo sind die besten Cafés in meiner Nähe?“, nutzt ChatGPT IP-Daten, um relevante Standorte zu identifizieren. Unterschiedliche KI-Plattformen gewichten diese Signale jedoch unterschiedlich, was zu inkonsistenten Nutzererfahrungen führt.

ChatGPT priorisiert den Nutzerstandort gegenüber der Sprache der Anfrage bei bestimmten Fragen. Wird z. B. „Was sind die besten Supermärkte?“ auf Japanisch gestellt, liefert ChatGPT US-Händler wie Walmart und Target für Nutzer in den USA, selbst wenn die Anfrage auf Japanisch erfolgte. Google AI Overviews geht umgekehrt vor und gibt für dieselbe japanische Anfrage Ergebnisse aus Japan zurück, da Google davon ausgeht, dass japanischsprachige Suchende japanische Standorte wünschen. Diese grundlegenden Unterschiede in der Gewichtung von Sprache und Standort führen dazu, dass dieselbe Frage in unterschiedlichen Sprachen am selben Ort verschiedene Ergebnisse liefert – und dieselbe Frage in derselben Sprache an unterschiedlichen Orten ebenfalls verschiedene Antworten erzeugt.

Für international agierende Unternehmen ist dies entscheidend. Eine Restaurantkette, die ihre Sichtbarkeit überprüft, stellt vielleicht fest, dass sie in englischsprachigen Empfehlungen als Touristen-Tipp auftaucht, bei lokalen Suchanfragen aber auch in der Landessprache gefunden wird. Daraus entstehen zwei Sichtbarkeitsprofile, die jeweils eigene Strategien der Überwachung erfordern. Es reicht nicht, Inhalte bloß zu übersetzen und überall gleich gute Ergebnisse zu erwarten – Unternehmen müssen verstehen, wie jede Plattform Sprache und Standort gewichtet und ihre Inhalte entsprechend optimieren.

Umgang mit mehrsprachigen Anfragen und hreflang-Unterstützung

KI-Suchplattformen haben große Schwierigkeiten mit mehrsprachigen Anfragen und zeigen schwache oder fehlende Unterstützung für hreflang-Signale, also das Standard-Markup, das Suchmaschinen anweist, welche Sprachversion einer Seite Nutzern angezeigt werden soll. Tests auf ChatGPT, Perplexity, Claude und Gemini zeigen ein einheitliches Muster: Bei Suchanfragen auf Französisch, Italienisch oder Spanisch liefern diese Plattformen oft englische URLs, obwohl die Anfrage nicht auf Englisch erfolgte. Google und Bing hingegen liefern konsistent die richtigen lokalen URLs und beweisen jahrzehntelange Erfahrung im Umgang mit mehrsprachigen Inhalten.

In einem umfassenden Test auf die Suchanfrage „Comment creer un sitemap XML“ (Französisch für „Wie erstelle ich eine XML-Sitemap?“) gab ChatGPT zwar eine französischsprachige Antwort, verlinkte aber auf die englische URL. Perplexity zeigte dasselbe Muster – korrekte Antwortsprache, aber falsche Link-Sprache. Claude musste explizit aufgefordert werden, Quellen zu nennen, und griff dennoch auf die englische Version zurück. Nur Google, Bing, Copilot und Google AI Mode lieferten konsistent die richtigen französischen URLs. Diese Schwäche im Mehrsprachenbereich ist für Publisher mit übersetzten Inhalten kritisch, da KI-Suchmaschinen die richtige Sprachversion von Seiten nicht zuverlässig erkennen und ausspielen.

Die Auswirkungen gehen über die Nutzererfahrung hinaus. Hreflang ist bei ChatGPT, Perplexity und Claude schwach oder gar nicht implementiert, diese Plattformen erkennen die strukturierten Signale über Sprachbeziehungen zwischen Seiten nicht. Das deutet darauf hin, dass KI-Suchmaschinen viel stärker auf US-englische Trainingsdaten setzen und die ausgefeilten mehrsprachigen Indexierungsmechanismen traditioneller Suchmaschinen fehlen. Für internationale Unternehmen heißt das: KI-Suchplattformen können Ihre Inhalte systematisch falsch darstellen, indem sie die falsche Sprachversion ausliefern – was Nutzererfahrung und Vertrauen schädigen kann.

Wie IP-Adresse und Sprachsignale KI-Ergebnisse beeinflussen

KI-Modelle nutzen zwei Hauptsignale zur Personalisierung von Antworten: die Sprache der Anfrage und die öffentliche IP-Adresse des Nutzers. Beide Signale wirken zusammen, aber mitunter auch gegeneinander und führen zu unvorhersehbaren Resultaten. Die Sprachwahl bestimmt maßgeblich, welche Inhalte in den Antworten priorisiert werden, wodurch für jede Sprachgruppe eigene Content-Ökosysteme entstehen. Englischsprachige Anfragen bringen englischsprachige Quellen wie Reiseblogs und Tourismusseiten, während spanische Anfragen spanische Inhalte von lokalen Kritikern und regionalen Medien hervorheben – selbst bei identischen Fragen zur selben Stadt.

Die Erkennung der IP-Adresse liefert den geografischen Kontext, um standortbezogene Intentionen zu erfassen. Fragt ein Nutzer nach „Wo sind die besten Cafés in meiner Nähe?“, nutzt das KI-System IP-Daten, um den ungefähren Standort zu bestimmen und entsprechende Ergebnisse anzuzeigen. Doch dieses geografische Signal ist nicht immer zuverlässig oder wird nicht konsistent angewandt. Manche Plattformen gewichten die IP-Adresse stark, andere setzen den Fokus auf Sprachsignale. Diese Inkonsistenz führt dazu, dass ein Nutzer am selben Ort je nach KI-Plattform und verwendeter Sprache unterschiedliche Ergebnisse erhält.

Die praktische Herausforderung für Unternehmen ist, dass nicht vorhersehbar ist, welches Signal eine KI-Plattform für Ihre Zielgruppe priorisiert. Ein Nutzer in Frankreich, der auf Englisch sucht, erhält je nach Plattform entweder Ergebnisse aus den USA (Sprache dominiert) oder aus Frankreich (Standort dominiert). Diese Unvorhersehbarkeit erschwert die Optimierung der KI-Sichtbarkeit über mehrere Länder und Sprachen hinweg, da jede Plattform eigene Regeln hat. Die Überwachung Ihrer Markenpräsenz erfordert daher Tests über mehrere Sprach- und Standortkombinationen, um zu verstehen, wie Ihre Inhalte auf jeder Plattform behandelt werden.

Positionierung von Zitaten und Bias bei Top-Platzierungen

Globale Domains dominieren die Top-Zitatpositionen noch stärker, als es ihr Gesamtanteil vermuten lässt. Während globale Domains 66 % aller Zitate über KI-Suchmaschinen ausmachen, entfallen auf sie 66,5 % der Top-Zitate – sogar etwas mehr als ihr durchschnittlicher Anteil. Das bedeutet: Wenn KI-Systeme entscheiden, welche Quelle sie an erster oder prominentester Stelle nennen, bevorzugen sie globale Quellen noch stärker. Lokale Quellen haben es schwer, Top-Positionen zu erreichen: ccTLD-Domains fallen von 18,3 % insgesamt auf nur 17,6 % der Top-Zitate, während Subdomain-Lokalisierungen fast verschwinden (nur 0,9 % der Top-Zitate).

Diese Top-Platzierungs-Bias hat entscheidende Auswirkungen auf die Sichtbarkeit. Selbst wenn Ihre lokale Domain irgendwo in einer KI-Antwort auftaucht, erscheint sie womöglich nicht an erster Stelle. Perplexity zeigt die stärkste Lokalisierung bei Top-Zitaten mit 60,4 %, sogar mehr als bei der Gesamtrate von 56,5 %, was darauf hindeutet, dass die Plattform lokale Quellen gezielt für ihre Hauptempfehlung auswählt. Gemini hingegen zeigt das Gegenteil: Nur 1,2 % Lokalisierung bei Top-Zitaten gegenüber 5,3 % insgesamt, die Plattform wird bei der Auswahl der wichtigsten Quelle noch US-zentrierter.

Für Unternehmen im Wettbewerb um KI-Sichtbarkeit bedeutet das: Lokalisierung allein reicht nicht – Ihre Inhalte müssen auch einen prominenten Rang innerhalb der lokalen Ergebnisse erreichen. Eine lokale Domain auf Platz fünf bringt weniger als eine globale Domain auf Platz eins. Es entsteht ein zweistufiger Wettbewerb: Erstens, um überhaupt in die lokalen Ergebnisse aufgenommen zu werden, und zweitens, um dort möglichst weit oben zu landen. Zu wissen, welche KI-Plattformen Ihre Zielkunden nutzen, ist daher entscheidend, da die Regeln für Top-Positionen je nach Plattform stark variieren.

Praktische Auswirkungen für globale Marken und Unternehmen

Die geografischen Unterschiede bei KI-Suchergebnissen haben reale Auswirkungen auf den Wettbewerb globaler Unternehmen. Firmen, die neue Märkte per KI recherchieren, verpassen mitunter wichtige lokale Wettbewerber und regulatorische Anforderungen – besonders kritisch in Regionen, wo lokale Quellen weniger als 6 % der Zitate ausmachen. Die Partnerrecherche ist zugunsten US-basierter Alternativen verzerrt, da lokale Anbieter systematisch übersehen werden. Regionale Wettbewerbsvorteile entstehen für Unternehmen in Märkten mit starker KI-Lokalisierung (Niederlande 54,5 %, Deutschland 44,6 %), während Unternehmen in Märkten mit schwacher Lokalisierung (UK 5,9 %) um Sichtbarkeit kämpfen.

Die Differenz von 53 Prozentpunkten zwischen der besten (Perplexity mit 56,5 %) und der schlechtesten (Gemini mit 5,3 %) Plattform erzeugt einen fragmentierten globalen Markt, in dem die Wahl der KI-Plattform die regionale Relevanz von Geschäftsinformationen massiv beeinflusst. Für Unternehmen heißt das: Es ist entscheidend zu wissen, welche Antwort-Engines Ihre Zielkundschaft nutzt, denn Nutzer von Perplexity und Copilot sehen eine ganz andere lokale Unternehmenslandschaft als Nutzer von Gemini oder Google Search. Fehler bei der Kundenintelligenz entstehen, wenn 66 % aller KI-Zitate auf globale Quellen zurückgreifen und potenzielle Kunden bei der Recherche nach lokalen Lösungen, Compliance-Richtlinien oder marktspezifischen Services entscheidende regionale Informationen verpassen.

Um diese Herausforderungen zu meistern, sollten Unternehmen ihre Präsenz auf mehreren KI-Plattformen in verschiedenen Ländern und Sprachen prüfen, die mehrsprachige Sichtbarkeit auf ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude und Copilot testen, ihre klassische Suchmaschinenpräsenz stärken (die weiterhin konsistenter ist) und die Entwicklung der KI-Suche beobachten, da die Lokalisierungsfähigkeiten der Plattformen laufend verbessert werden. Die regionale Sichtbarkeit Ihrer Marke in der KI-Suche zu verstehen, erfordert ein umfassendes, länder- und sprachübergreifendes Tracking statt reiner Einzelplattform-Überwachung.