La ricerca AI funziona diversamente a seconda del paese? Variazioni regionali spiegate

Come variano i risultati della ricerca AI in base alla posizione geografica

I motori di ricerca AI non restituiscono risultati uniformi in tutti i paesi. Una ricerca che analizza oltre 56.000 citazioni su sei principali piattaforme di ricerca AI e quattro mercati internazionali rivela che la posizione geografica influenza in modo fondamentale le fonti che i sistemi AI danno priorità e citano. Quando gli utenti effettuano ricerche da paesi diversi, ricevono risposte drasticamente differenti, anche ponendo domande identiche. Questa variazione geografica deriva da due meccanismi principali: l’indirizzo IP dell’utente (che indica la posizione) e la lingua della richiesta (che determina quali fonti di contenuto vengono privilegiate dal modello AI). Comprendere queste differenze è fondamentale per le aziende che operano a livello globale, poiché la visibilità del tuo brand nei risultati di ricerca AI dipende fortemente da dove i tuoi clienti effettuano le ricerche.

Le implicazioni sono notevoli. Un utente che cerca “i migliori ristoranti a Barcellona” dalla Spagna riceve suggerimenti di quartiere e locali frequentati dai residenti, mentre la stessa richiesta dagli Stati Uniti restituisce locali noti presenti in guide turistiche in inglese rivolte ai turisti. Questa divisione geografica crea due realtà completamente separate per i brand, a seconda della regione da cui i clienti effettuano la ricerca. Per le aziende che monitorano la loro presenza nella ricerca AI, questo significa che non si può fare affidamento su un solo set di risultati: è necessario tracciare la visibilità in più paesi e lingue per comprendere la reale portata globale.

Prestazioni di localizzazione regionale sulle piattaforme AI

Diversi motori di ricerca AI adottano approcci molto diversi alla localizzazione geografica. Perplexity guida il mercato con il 56,5% delle citazioni provenienti da fonti non globali (localizzate), mostrando costantemente domini locali e informazioni specifiche del paese invece di privilegiare alternative statunitensi. Microsoft Copilot eguaglia questa performance con il 56,0% di citazioni non globali, cercando attivamente domini regionali quando gli utenti effettuano ricerche da paesi specifici. Tuttavia, il divario tra le piattaforme migliori e peggiori è notevole—Gemini mostra una localizzazione minima con solo il 5,3% di citazioni non globali, trattando le ricerche dal Regno Unito quasi identiche a quelle dagli Stati Uniti nonostante l’economia digitale sviluppata in entrambe le regioni.

Questa variazione è significativa perché il 66% di tutte le citazioni sui motori di ricerca AI proviene ancora da domini globali (principalmente statunitensi), indipendentemente dalla posizione dell’utente. Solo il 18,3% utilizza correttamente domini di primo livello nazionali (ccTLD) come .fr, .de o .co.uk che rappresentano davvero i mercati locali. Questo crea un pregiudizio fondamentale verso i contenuti statunitensi e le fonti in inglese, anche quando gli utenti cercano in altre lingue o da altri paesi. Per le aziende nei mercati non anglofoni, ciò significa competere contro un sistema che favorisce intrinsecamente le fonti americane e i brand globali.

Differenze specifiche per paese nella localizzazione della ricerca AI

Le prestazioni di localizzazione geografica variano notevolmente da paese a paese, rivelando un divario digitale regionale nel modo in cui i motori di ricerca AI servono i diversi mercati globali. I Paesi Bassi sono in testa con il 54,5% di citazioni non globali, beneficiando di una forte infrastruttura digitale locale e di costante attenzione da parte dei motori AI ai domini olandesi e alle informazioni sulle imprese regionali. La Germania è seconda con il 44,6% di citazioni non globali, con un buon utilizzo di ccTLD e scoperta di fonti regionali. La Francia mostra una localizzazione moderata al 35,3%, con margini di miglioramento nella scoperta delle fonti regionali. Tuttavia, il Regno Unito sorprendentemente si colloca quasi in fondo con solo il 5,9% di citazioni non globali, con una preferenza minima per i domini locali nonostante un’economia digitale sviluppata.

Questa disparità geografica crea vantaggi e svantaggi competitivi in base alla posizione. Gli utenti dei Paesi Bassi e della Germania beneficiano della relativa forza della localizzazione dei motori AI, vedendo più informazioni su imprese locali e fonti regionali. Al contrario, le aziende del Regno Unito affrontano una sfida maggiore per ottenere visibilità AI, poiché i motori trattano le ricerche UK quasi come quelle USA. Per le ricerche di mercato, questo crea delle zone cieche: le aziende che studiano nuovi mercati tramite l’AI possono perdere di vista concorrenti locali e requisiti normativi, un problema particolarmente rilevante in regioni come il Regno Unito dove le fonti locali rappresentano meno del 6% delle citazioni.

Risposte AI basate su lingua vs. posizione

La scelta della lingua e la posizione geografica sono due segnali distinti che i modelli AI usano per personalizzare le risposte. La lingua determina quali fonti vengono citate nelle risposte, mentre l’indirizzo IP aiuta i modelli a comprendere il contesto geografico per domande basate sulla posizione. Quando qualcuno chiede a ChatGPT “dove sono i migliori bar vicino a me”, ChatGPT utilizza i dati IP per identificare i luoghi rilevanti nelle vicinanze. Tuttavia, le diverse piattaforme AI gestiscono questi segnali in modo diverso, creando esperienze incoerenti tra le piattaforme.

ChatGPT dà priorità alla posizione dell’utente rispetto alla lingua della richiesta per alcune ricerche. Se viene chiesto “quali sono i migliori supermercati” in giapponese, ChatGPT restituisce retailer statunitensi come Walmart e Target per utenti statunitensi, anche se la domanda è in giapponese. Google AI Overviews invece adotta l’approccio opposto, restituendo risultati specifici per il Giappone per la stessa richiesta in giapponese, poiché Google memorizza le ricerche e presume che chi cerca in giapponese voglia luoghi in Giappone. Questa differenza fondamentale su come le piattaforme pesano i segnali di lingua e posizione significa che la stessa domanda posta in lingue diverse dalla stessa posizione può portare a risultati diversi, così come la stessa domanda nella stessa lingua ma da posizioni diverse.

L’impatto pratico è significativo per le aziende globali. Un brand di ristorazione che indaga la propria visibilità può scoprire di apparire tra i consigli per turisti quando la ricerca è in inglese, ma tra le ricerche locali quando la domanda è nella lingua nativa. Questa divisione crea due profili di visibilità distinti che richiedono strategie di monitoraggio diverse. Le aziende non possono semplicemente tradurre i loro contenuti e aspettarsi risultati coerenti tra le piattaforme AI: devono capire come ciascuna piattaforma pesa i segnali di lingua e posizione e ottimizzare di conseguenza.

Gestione delle query multilingue e supporto hreflang

Le piattaforme di ricerca AI hanno grandi difficoltà con le query multilingue e mostrano un supporto hreflang debole o assente, il markup standard che indica ai motori di ricerca quale versione di una pagina servire agli utenti in lingue diverse. I test su ChatGPT, Perplexity, Claude e Gemini rivelano un modello costante: quando gli utenti cercano in francese, italiano o spagnolo, queste piattaforme spesso restituiscono URL in inglese nonostante la richiesta in un’altra lingua. Google e Bing, invece, restituiscono costantemente gli URL localizzati corretti, frutto di decenni di esperienza nella gestione di contenuti multilingue.

In un test approfondito, cercando “Comment creer un sitemap XML” (francese per “Come creare una sitemap XML”), ChatGPT ha fornito una risposta in francese ma ha linkato all’URL inglese. Perplexity ha mostrato la stessa incoerenza—lingua della risposta corretta ma link alla versione inglese. Claude ha richiesto una richiesta esplicita per restituire le fonti e comunque ha privilegiato le versioni inglesi. Solo Google, Bing, Copilot e Google AI Mode hanno restituito costantemente gli URL francesi corretti. Questa debolezza multilingue crea un problema critico per gli editori con contenuti tradotti, poiché i motori AI non riescono a individuare e mostrare in modo affidabile la versione lingua corretta delle pagine.

Le implicazioni vanno oltre l’esperienza utente. Il supporto hreflang risulta debole o assente su ChatGPT, Perplexity e Claude, il che significa che queste piattaforme non riconoscono i segnali strutturati che collegano le diverse versioni linguistiche delle pagine. Questo suggerisce che i motori AI si affidano molto di più ai dati di addestramento in inglese americano e non dispongono dei sofisticati meccanismi di indicizzazione multilingue sviluppati dai motori di ricerca tradizionali. Per le aziende internazionali, questo significa che le piattaforme AI possono rappresentare erroneamente i tuoi contenuti restituendo la versione nella lingua sbagliata, con potenziali danni all’esperienza utente e alla fiducia.

Come i segnali di IP e lingua influenzano i risultati AI

I modelli AI usano due segnali principali per personalizzare le risposte: la lingua della richiesta e l’indirizzo IP pubblico dell’utente. Questi segnali lavorano insieme ma a volte in modo conflittuale, creando risultati imprevedibili. La scelta della lingua influenza profondamente quali contenuti vengono privilegiati nelle risposte AI, creando ecosistemi di contenuti distinti per ogni mercato linguistico. Le richieste in inglese fanno emergere fonti in inglese come blog di viaggio e siti turistici, mentre quelle in spagnolo privilegiano contenuti spagnoli provenienti da critici gastronomici locali e pubblicazioni regionali, anche per domande identiche sulla stessa città.

Il rilevamento dell’indirizzo IP fornisce il contesto geografico che aiuta i modelli AI a comprendere l’intento basato sulla posizione. Quando un utente chiede “dove sono i migliori bar vicino a me”, il sistema AI usa i dati IP per identificare la posizione approssimativa e restituire risultati nelle vicinanze. Tuttavia, questo segnale geografico non è sempre affidabile o applicato in modo coerente. Alcune piattaforme danno molto peso all’indirizzo IP, altre privilegiano i segnali linguistici. Questa incoerenza fa sì che lo stesso utente, dalla stessa posizione, possa ricevere risultati diversi a seconda della piattaforma AI e della lingua in cui cerca.

La sfida pratica per le aziende è che non si può prevedere quale segnale una piattaforma AI privilegerà per il pubblico di riferimento. Un utente in Francia che cerca in inglese può ricevere risultati statunitensi (domina il segnale lingua) o francesi (domina il segnale posizione), a seconda della piattaforma. Questa imprevedibilità rende difficile ottimizzare la ricerca AI in più paesi e lingue, poiché le regole cambiano da piattaforma a piattaforma. Monitorare la visibilità del proprio brand richiede di testare diverse combinazioni di lingua e posizione per capire come ciascuna piattaforma tratta i tuoi contenuti.

Posizionamento delle citazioni e bias di localizzazione nei top ranking

I domini globali dominano le prime posizioni delle citazioni ancora più della loro rappresentazione complessiva. Sebbene i domini globali rappresentino il 66% di tutte le citazioni sui motori di ricerca AI, contano per il 66,5% delle citazioni principali—in realtà leggermente di più della loro quota totale. Questo significa che quando i sistemi AI scelgono quale fonte citare per prima o in modo più prominente, mostrano un bias ancora più forte verso le fonti globali. Le fonti locali faticano a raggiungere le prime posizioni: i domini ccTLD scendono dal 18,3% complessivo a solo il 17,6% delle prime citazioni, mentre la localizzazione tramite sottodominio quasi scompare con solo lo 0,9% delle top citations.

Questo bias nelle posizioni principali ha un impatto significativo sulla visibilità. Anche se il tuo dominio locale appare in una risposta AI, potrebbe non essere nella posizione più visibile. Perplexity mostra la localizzazione più forte nelle citazioni principali con il 60,4%, addirittura superiore al suo tasso di localizzazione generale del 56,5%, suggerendo che la piattaforma dà attivamente priorità alle fonti locali per la raccomandazione primaria. Tuttavia, Gemini mostra lo schema opposto, con una localizzazione nelle citazioni principali ancora peggiore (1,2%) rispetto al suo tasso complessivo (5,3%), indicando che la piattaforma diventa ancora più centrata sugli Stati Uniti nella scelta delle fonti di maggiore rilievo.

Per le aziende che competono nella ricerca AI, questo significa che la localizzazione da sola non basta: è necessario che i tuoi contenuti siano posizionati in alto tra i risultati localizzati. Un dominio locale che appare al quinto posto in una risposta AI offre meno valore di un dominio globale in prima posizione. Si crea così una doppia competizione: prima per essere inclusi tra i risultati localizzati, poi per essere la fonte più visibile tra questi. Diventa fondamentale capire quali piattaforme AI usano i tuoi clienti target, poiché le regole per ottenere la visibilità top differiscono molto tra le piattaforme.

Implicazioni pratiche per brand e aziende globali

La variazione geografica nei risultati AI crea reali implicazioni competitive per le aziende globali. Le aziende che fanno ricerca su nuovi mercati tramite AI possono perdere di vista concorrenti locali e requisiti normativi, un problema particolarmente rilevante in regioni dove le fonti locali rappresentano meno del 6% delle citazioni. La ricerca di partner risulta distorta verso alternative statunitensi, poiché i fornitori locali vengono sistematicamente trascurati a favore di opzioni globali. Si creano vantaggi competitivi regionali per le aziende in mercati con localizzazione AI più forte (Paesi Bassi al 54,5%, Germania al 44,6%), mentre le aziende in mercati con localizzazione debole (Regno Unito al 5,9%) devono affrontare maggiori difficoltà per essere visibili nell’AI.

La differenza di 53 punti percentuali tra i motori migliori (Perplexity al 56,5%) e peggiori (Gemini al 5,3%) crea un mercato globale frammentato in cui la scelta dell’AI influenza fortemente la rilevanza regionale delle informazioni di business che ricevi. Per le aziende, questo significa che monitorare quali motori di risposta usano i tuoi clienti target è fondamentale, poiché gli utenti di Perplexity e Copilot vedono una rappresentanza locale molto diversa rispetto agli utenti Gemini o Google Search. Si verificano errori di intelligence sui clienti quando il 66% di tutte le citazioni AI predefinisce fonti globali, portando i potenziali clienti che cercano soluzioni locali, normative e servizi specifici del mercato a perdere informazioni regionali essenziali.

Per rispondere a queste sfide, le aziende dovrebbero verificare la propria presenza su più piattaforme AI in diversi paesi e lingue, testare la visibilità multilingue su ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude e Copilot, rafforzare la visibilità nella ricerca tradizionale (che rimane più coerente) e continuare a monitorare l’evoluzione della ricerca AI man mano che queste piattaforme migliorano le capacità di localizzazione. Comprendere la visibilità regionale del tuo brand nella ricerca AI richiede di andare oltre il monitoraggio su una sola piattaforma, adottando una strategia di tracciamento completa su più paesi e lingue.