¿Funciona la búsqueda con IA de manera diferente según el país? Variaciones regionales explicadas

Cómo varían los resultados de búsqueda con IA según la ubicación geográfica

Los motores de búsqueda con IA no entregan resultados uniformes en todos los países. Investigaciones que analizan más de 56,000 citas en seis grandes plataformas de búsqueda con IA y cuatro mercados internacionales demuestran que la ubicación geográfica influye fundamentalmente en las fuentes que los sistemas de IA priorizan y citan. Cuando los usuarios buscan desde distintos países, reciben respuestas drásticamente diferentes, incluso haciendo preguntas idénticas. Esta variación geográfica proviene de dos mecanismos principales: la dirección IP del usuario (que indica la ubicación) y el idioma del prompt (que determina qué fuentes de contenido prioriza el modelo de IA). Comprender estas diferencias es fundamental para las empresas que operan globalmente, ya que la visibilidad de tu marca en los resultados de búsqueda con IA depende en gran medida de desde dónde buscan tus clientes.

Las implicaciones son importantes. Un usuario que busca “mejores restaurantes en Barcelona” desde España recibe recomendaciones de barrio y lugares frecuentados por residentes, mientras que la misma consulta desde Estados Unidos muestra establecimientos conocidos en guías de viaje en inglés orientadas a turistas. Esta división geográfica crea dos realidades completamente distintas para las marcas según la región desde la que buscan los clientes. Para las empresas que monitorean su presencia en la búsqueda con IA, esto significa que no puedes depender de un solo conjunto de resultados: debes rastrear la visibilidad en varios países e idiomas para comprender tu verdadero alcance global.

Rendimiento de la localización regional en diferentes plataformas de IA

Los diferentes motores de búsqueda con IA adoptan enfoques muy distintos respecto a la localización geográfica. Perplexity lidera el mercado con un 56,5% de citas provenientes de fuentes no globales (localizadas), mostrando constantemente dominios locales e información específica de cada país en lugar de recurrir por defecto a alternativas estadounidenses. Microsoft Copilot iguala este desempeño con un 56,0% de citas no globales, buscando activamente dominios regionales cuando los usuarios buscan desde países específicos. Sin embargo, la diferencia entre las plataformas líderes y rezagadas es notable: Gemini muestra una localización mínima con apenas un 5,3% de citas no globales, tratando las búsquedas desde el Reino Unido casi igual que las de Estados Unidos, a pesar de la economía digital desarrollada en ambas regiones.

Esta variación es relevante porque el 66% de todas las citas en motores de búsqueda con IA aún provienen de dominios globales (principalmente de EE. UU.), independientemente de la ubicación del usuario. Solo el 18,3% utiliza dominios de nivel superior por país (ccTLD) adecuados como .fr, .de o .co.uk que realmente representan mercados locales. Esto crea un sesgo fundamental hacia el contenido estadounidense y fuentes en inglés, incluso cuando los usuarios buscan en otros idiomas o desde otros países. Para las empresas en mercados no angloparlantes, esto significa competir en un sistema que favorece inherentemente a fuentes estadounidenses y marcas globales.

Diferencias según el país en la localización de la búsqueda con IA

El rendimiento de la localización geográfica varía considerablemente según el país, lo que revela una brecha digital regional en la forma en que los motores de búsqueda con IA atienden a los distintos mercados globales. Países Bajos lidera con un 54,5% de citas no globales, beneficiándose de una sólida infraestructura digital local y de la atención constante de los motores de IA a dominios neerlandeses e información empresarial regional. Alemania ocupa el segundo lugar con un 44,6% de citas no globales, con un uso decente de ccTLD y descubrimiento regional. Francia muestra una localización moderada con un 35,3%, con margen de mejora en el descubrimiento de fuentes regionales. Sin embargo, el Reino Unido sorprendentemente se sitúa casi al final con solo un 5,9% de citas no globales, con una preferencia mínima por dominios locales a pesar de su economía digital avanzada.

Esta disparidad geográfica genera ventajas y desventajas competitivas basadas en la ubicación. Los usuarios en Países Bajos y Alemania se benefician de una localización relativamente fuerte de los motores de búsqueda con IA, viendo más información empresarial local y fuentes regionales. Por el contrario, las empresas del Reino Unido enfrentan dificultades para lograr visibilidad en IA, ya que los motores tratan las búsquedas desde Reino Unido casi igual que desde EE. UU. Para la investigación de mercados, esto crea puntos ciegos: las empresas que investigan nuevos mercados a través de IA pueden pasar por alto competidores locales clave y requisitos regulatorios, particularmente problemático en regiones como Reino Unido, donde las fuentes locales representan menos del 6% de las citas.

Respuestas de IA basadas en idioma frente a las basadas en ubicación

La elección del idioma y la ubicación geográfica funcionan como dos señales distintas que los modelos de IA utilizan para personalizar respuestas. El idioma determina qué fuentes citan los modelos de IA en sus respuestas, mientras que las direcciones IP ayudan a los modelos a entender el contexto geográfico para consultas basadas en ubicación. Cuando alguien pregunta a ChatGPT “dónde están los mejores cafés cerca de mí”, ChatGPT utiliza la dirección IP para identificar lugares relevantes cercanos. Sin embargo, diferentes plataformas de IA gestionan estas señales de manera diferente, lo que genera experiencias inconsistentes entre plataformas.

ChatGPT prioriza la ubicación del usuario sobre el idioma del prompt en ciertas consultas. Cuando se pregunta “cuáles son los mejores supermercados” en japonés, ChatGPT devuelve minoristas estadounidenses como Walmart y Target a usuarios en EE. UU., aunque la consulta esté en japonés. Google AI Overviews adopta el enfoque opuesto, devolviendo resultados específicos de Japón para la misma consulta en japonés porque Google almacena en caché los resultados y asume que los usuarios japoneses desean ubicaciones en Japón. Esta diferencia fundamental en cómo las plataformas ponderan las señales de idioma y ubicación significa que la misma pregunta hecha en diferentes idiomas desde una misma ubicación puede arrojar resultados distintos, y la misma pregunta en el mismo idioma desde diferentes ubicaciones también puede producir respuestas diferentes.

El impacto práctico es relevante para las empresas globales. Una marca de restaurantes que investiga su visibilidad puede descubrir que aparece en recomendaciones turísticas cuando se busca en inglés, pero en búsquedas locales cuando se consulta en el idioma nativo. Esta división crea dos perfiles de visibilidad separados que requieren estrategias de monitoreo distintas. Las empresas no pueden simplemente traducir su contenido y esperar resultados consistentes en todas las plataformas de IA: deben comprender cómo cada plataforma pondera las señales de idioma y ubicación y optimizar en consecuencia.

Manejo de consultas multilingües y soporte hreflang

Las plataformas de búsqueda con IA tienen serias dificultades con las consultas multilingües y muestran un soporte débil o inexistente para las señales hreflang, el marcado estándar que indica a los motores de búsqueda qué versión de una página mostrar a usuarios en distintos idiomas. Pruebas en ChatGPT, Perplexity, Claude y Gemini revelan un patrón consistente: cuando los usuarios buscan en francés, italiano o español, estas plataformas suelen devolver URLs en inglés pese a la consulta en otro idioma. Google y Bing, en cambio, devuelven de manera consistente las URLs localizadas correctas, demostrando décadas de experiencia en manejo de contenido multilingüe.

En una prueba exhaustiva, al buscar “Comment creer un sitemap XML” (francés para “cómo crear un sitemap XML”), ChatGPT ofreció una respuesta en francés pero enlazó a la URL en inglés. Perplexity mostró el mismo desajuste: respuesta en el idioma correcto pero enlace en el idioma incorrecto. Claude requirió una indicación explícita para devolver fuentes y aun así recurrió a versiones en inglés. Solo Google, Bing, Copilot y Google AI Mode devolvieron correctamente las URLs en francés de manera consistente. Esta debilidad multilingüe crea una brecha crítica para los editores con contenido traducido, ya que los motores de búsqueda con IA no pueden identificar ni mostrar de forma fiable las versiones en el idioma correcto.

Las implicaciones van más allá de la experiencia del usuario. El soporte hreflang es débil o inexistente en ChatGPT, Perplexity y Claude, lo que indica que estas plataformas no reconocen las señales estructuradas que informan a los motores de búsqueda sobre la relación de idiomas entre páginas. Esto sugiere que los motores de búsqueda con IA dependen mucho más de los datos de entrenamiento en inglés estadounidense y carecen de los mecanismos avanzados de indexación multilingüe que los motores de búsqueda tradicionales han desarrollado durante décadas. Para los negocios internacionales, esto significa que las plataformas de IA pueden tergiversar sistemáticamente tu contenido mostrando la versión en el idioma incorrecto, dañando potencialmente la experiencia y la confianza del usuario.

Cómo influyen las señales de IP e idioma en los resultados de IA

Los modelos de IA utilizan dos señales principales para personalizar sus respuestas: el idioma del prompt y la dirección IP pública del usuario. Estas señales actúan en conjunto, pero a veces de manera conflictiva, generando resultados impredecibles. La elección del idioma determina fundamentalmente qué contenido priorizan los modelos de IA en sus respuestas, creando ecosistemas de contenido distintos para cada mercado lingüístico. Los prompts en inglés muestran fuentes en inglés como blogs de viajes y sitios turísticos, mientras que los prompts en español priorizan contenido en español de críticos locales y publicaciones regionales, incluso ante preguntas idénticas sobre la misma ciudad.

La detección de la dirección IP proporciona un contexto geográfico que ayuda a los modelos de IA a comprender la intención basada en la ubicación. Cuando un usuario pregunta “dónde están los mejores cafés cerca de mí”, el sistema de IA utiliza la IP para identificar la ubicación aproximada y devolver resultados cercanos. Sin embargo, esta señal geográfica no siempre es fiable ni se aplica de forma consistente. Algunas plataformas otorgan gran peso a la IP, mientras que otras priorizan las señales de idioma. Esta inconsistencia significa que un mismo usuario, buscando desde la misma ubicación, puede recibir resultados diferentes según la plataforma de IA que use y el idioma en el que busque.

El reto práctico para las empresas es que no puedes predecir qué señal priorizará una plataforma de IA para tu público objetivo. Un usuario en Francia que busca en inglés podría recibir resultados de EE. UU. (predomina la señal de idioma) o resultados franceses (predomina la señal de ubicación), según la plataforma. Esta imprevisibilidad dificulta la optimización para la búsqueda con IA en varios países e idiomas, ya que las reglas difieren entre plataformas. Monitorear la visibilidad de tu marca requiere pruebas en múltiples combinaciones de idioma y ubicación para comprender cómo cada plataforma trata tu contenido.

Posicionamiento de citas y sesgo de localización en el primer puesto

Los dominios globales dominan las primeras posiciones de cita incluso más de lo que su representación general sugiere. Mientras que los dominios globales representan el 66% de todas las citas en motores de búsqueda con IA, ocupan el 66,5% de las citas principales, un porcentaje incluso mayor que su cuota general. Esto significa que cuando los sistemas de IA eligen qué fuente citar primero o de manera más destacada, muestran un sesgo aún mayor hacia las fuentes globales. Las fuentes locales luchan por las primeras posiciones: los dominios ccTLD bajan del 18,3% general al 17,6% en el primer puesto, mientras que la localización por subdominio casi desaparece con solo el 0,9% de las citas principales.

Este sesgo en el primer puesto tiene implicaciones importantes para la visibilidad. Incluso si tu dominio local aparece en una respuesta de IA, puede que no sea en la posición más destacada. Perplexity muestra la localización más fuerte en las citas principales con un 60,4%, incluso más que su tasa general del 56,5%, lo que sugiere que la plataforma prioriza activamente fuentes locales en su recomendación principal. Sin embargo, Gemini muestra el patrón opuesto, con aún peor localización en las citas principales (1,2%) que en su tasa general (5,3%), lo que indica que la plataforma se vuelve aún más centrada en EE. UU. al seleccionar su cita más destacada.

Para las empresas que compiten en la búsqueda con IA, esto significa que la localización por sí sola no es suficiente: es necesario asegurarse de que tu contenido ocupe puestos destacados dentro de los resultados localizados. Un dominio local que aparece en quinto lugar en una respuesta de IA aporta menos valor que un dominio global en primer puesto. Esto crea una competencia en dos niveles: primero, lograr entrar en los resultados localizados, y segundo, competir por ser la fuente mejor posicionada dentro de esos resultados. Entender qué plataformas de IA utilizan tus clientes objetivo es fundamental, ya que las reglas para lograr visibilidad en el primer puesto varían significativamente entre plataformas.

Implicaciones prácticas para marcas y empresas globales

La variación geográfica en los resultados de búsqueda con IA genera implicaciones competitivas reales para las empresas globales. Las compañías que investigan nuevos mercados mediante IA pueden pasar por alto competidores locales clave y requisitos regulatorios, especialmente en regiones donde las fuentes locales representan menos del 6% de las citas. El descubrimiento de socios se sesga hacia alternativas estadounidenses, ya que los proveedores locales son sistemáticamente ignorados en favor de opciones globales. Surgen ventajas competitivas regionales para empresas en mercados con mayor localización en IA (Países Bajos al 54,5%, Alemania al 44,6%), mientras que las empresas en mercados con baja localización (Reino Unido al 5,9%) enfrentan grandes desafíos para lograr visibilidad en IA.

La diferencia de 53 puntos porcentuales entre el mejor motor (Perplexity al 56,5%) y el peor (Gemini al 5,3%) crea un mercado global fragmentado, donde la elección de IA impacta dramáticamente en la relevancia regional de la información empresarial que recibes. Para las empresas, esto significa que monitorear qué motores de respuesta usan tus clientes objetivo es esencial, ya que los usuarios de Perplexity y Copilot ven una representación local muy distinta a los usuarios de Gemini o Google Search. Se producen fallos de inteligencia comercial cuando el 66% de todas las citas de IA se basan en fuentes globales, lo que lleva a que potenciales clientes que investigan soluciones locales, marcos de cumplimiento y servicios específicos del mercado pasen por alto información regional clave.

Para abordar estos retos, las empresas deben auditar su presencia en varias plataformas de IA en diferentes países e idiomas, probar la visibilidad multilingüe en ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude y Copilot, reforzar la visibilidad en la búsqueda tradicional (que se mantiene más consistente), y seguir monitoreando la evolución de la búsqueda con IA a medida que estas plataformas mejoran sus capacidades de localización. Comprender la visibilidad regional de tu marca en la búsqueda con IA requiere ir más allá del monitoreo en una sola plataforma y adoptar una estrategia integral de seguimiento en varios países e idiomas.