Werkt AI-zoekopdracht Anders per Land? Regionale Verschillen Uitgelegd

Hoe AI-zoekresultaten Variëren per Geografische Locatie

AI-zoekmachines leveren geen uniforme resultaten in verschillende landen. Onderzoek naar meer dan 56.000 citaties op zes grote AI-zoekplatforms en vier internationale markten toont aan dat geografische locatie fundamenteel bepaalt welke bronnen AI-systemen prioriteren en citeren. Wanneer gebruikers vanuit verschillende landen zoeken, krijgen ze drastisch verschillende antwoorden—zelfs bij identieke vragen. Deze geografische variatie komt voort uit twee hoofdmechanismen: het IP-adres van de gebruiker (dat de locatie aangeeft) en de taal van de prompt (die bepaalt welke inhoudsbronnen het AI-model voorrang geeft). Deze verschillen begrijpen is cruciaal voor bedrijven die wereldwijd opereren, want de zichtbaarheid van uw merk in AI-zoekresultaten hangt sterk af van waar uw klanten zoeken.

De gevolgen zijn aanzienlijk. Een gebruiker die zoekt naar “beste restaurants in Barcelona” vanuit Spanje krijgt buurtfavorieten en lokale eetgelegenheden die populair zijn bij bewoners, terwijl dezelfde zoekopdracht vanuit de Verenigde Staten bekende zaken oplevert die voorkomen in Engelstalige reisgidsen voor toeristen. Deze geografische splitsing creëert twee volledig aparte realiteiten voor merken, afhankelijk van de regio waar klanten zoeken. Voor bedrijven die hun aanwezigheid in AI-zoekopdrachten monitoren, betekent dit dat u niet kunt vertrouwen op één set resultaten—u moet zichtbaarheid in meerdere landen en talen volgen om uw werkelijke wereldwijde voetafdruk te begrijpen.

Regionale Lokalisatieprestaties op AI-platforms

Verschillende AI-zoekmachines hanteren zeer uiteenlopende benaderingen van geografische lokalisatie. Perplexity leidt de markt met 56,5% van de citaties afkomstig van niet-globale (gelokaliseerde) bronnen, en toont consequent lokale domeinen en land-specifieke informatie in plaats van standaard VS-alternatieven. Microsoft Copilot evenaart deze prestatie met 56,0% niet-globale citaties en zoekt actief regionale domeinen wanneer gebruikers vanuit specifieke landen zoeken. Echter, het prestatieverschil tussen koplopers en achterblijvers is groot—Gemini toont minimale lokalisatie met slechts 5,3% niet-globale citaties, en behandelt zoekopdrachten uit het VK bijna identiek aan die uit de VS, ondanks de ontwikkelde digitale economie in beide regio’s.

Deze variatie is belangrijk omdat 66% van alle citaties in AI-zoekmachines nog steeds afkomstig is van globale (voornamelijk VS-gebaseerde) domeinen, ongeacht de locatie van de gebruiker. Slechts 18,3% gebruikt echte country-code top-level domains (ccTLD’s) zoals .fr, .de, of .co.uk die lokale markten echt vertegenwoordigen. Dit creëert een fundamentele voorkeur voor Amerikaanse inhoud en Engelstalige bronnen, zelfs als gebruikers in andere talen zoeken of uit andere landen komen. Voor bedrijven in niet-Engelstalige markten betekent dit dat ze moeten concurreren tegen een systeem dat van nature Amerikaanse bronnen en wereldwijde merken bevoordeelt.

Land-specifieke Verschillen in AI-lokalisatie

De geografische lokalisatieprestaties verschillen sterk per land en onthullen een regionale digitale kloof in hoe AI-zoekmachines wereldwijde markten bedienen. Nederland staat bovenaan met 54,5% niet-globale citaties, dankzij een sterke lokale digitale infrastructuur en consistente aandacht van AI-machines voor Nederlandse domeinen en regionale bedrijfsinformatie. Duitsland staat op de tweede plaats met 44,6% niet-globale citaties, met een redelijke ccTLD-gebruik en regionale bronontdekking. Frankrijk toont matige lokalisatie met 35,3%, met ruimte voor verbetering in bronontdekking. Het VK scoort echter verrassend laag met slechts 5,9% niet-globale citaties, met minimale voorkeur voor lokale domeinen ondanks de ontwikkelde digitale economie.

Deze geografische ongelijkheid zorgt voor concurrentievoordelen en -nadelen op basis van locatie. Gebruikers in Nederland en Duitsland profiteren van relatief sterke lokalisatie door AI-zoekmachines, met meer lokale bedrijfsinformatie en regionale bronnen in beeld. Omgekeerd staan bedrijven in het VK voor een zware opgave qua AI-zichtbaarheid ondanks hun ontwikkelde markt, omdat AI-machines zoekopdrachten uit het VK bijna identiek behandelen aan die uit de VS. Voor marktonderzoek ontstaan hierdoor blinde vlekken—bedrijven die nieuwe markten via AI onderzoeken, missen mogelijk belangrijke lokale concurrenten en regelgeving, vooral in regio’s zoals het VK waar lokale bronnen minder dan 6% van de citaties vertegenwoordigen.

Taalgebaseerde versus Locatiegebaseerde AI-zoekreacties

Taalkeuze en geografische locatie zijn twee afzonderlijke signalen die AI-modellen gebruiken om antwoorden te personaliseren. Taal bepaalt welke bronnen AI-modellen citeren in antwoorden, terwijl IP-adressen modellen helpen de geografische context te begrijpen voor locatiegebaseerde vragen. Wanneer iemand ChatGPT vraagt “waar zijn de beste cafés bij mij in de buurt”, gebruikt ChatGPT IP-adresgegevens om relevante locaties in de buurt te vinden. Verschillende AI-platforms verwerken deze signalen echter op verschillende manieren, wat leidt tot inconsistente ervaringen.

ChatGPT geeft bij bepaalde vragen prioriteit aan de locatie van de gebruiker boven de taal van de prompt. Wanneer gevraagd wordt naar “wat zijn de beste supermarkten” in het Japans, geeft ChatGPT Amerikaanse retailers als Walmart en Target voor gebruikers in de VS, ook al was de vraag in het Japans gesteld. Google AI Overviews doet juist het tegenovergestelde, en geeft Japanse resultaten voor dezelfde Japans-talige vraag omdat Google resultaten cachet en ervan uitgaat dat Japanse zoekers Japanse locaties willen. Dit fundamentele verschil in hoe platforms taal- versus locatiesignalen wegen, betekent dat dezelfde vraag in verschillende talen vanuit dezelfde locatie verschillende resultaten kan opleveren, en dat dezelfde vraag in dezelfde taal vanuit verschillende locaties ook andere antwoorden kan geven.

De praktische impact is groot voor internationale bedrijven. Een restaurantmerk dat zijn zichtbaarheid onderzoekt, kan ontdekken dat het voorkomt in toeristenaanbevelingen wanneer gezocht wordt in het Engels, maar bij lokale zoekopdrachten wanneer gezocht wordt in de moedertaal. Deze splitsing creëert twee aparte zichtbaarheidsprofielen die elk een eigen monitoringsstrategie vereisen. Bedrijven kunnen hun inhoud niet simpelweg vertalen en consistente resultaten verwachten op alle AI-platforms—ze moeten begrijpen hoe elk platform taal- en locatiesignalen weegt en daarop optimaliseren.

Meertalige Zoekopdrachten en hreflang-ondersteuning

AI-zoekplatforms hebben grote moeite met meertalige zoekopdrachten en tonen zwakke of afwezige ondersteuning voor hreflang-signalen, de standaardmarkering waarmee zoekmachines weten welke versie van een pagina getoond moet worden aan gebruikers in verschillende talen. Tests bij ChatGPT, Perplexity, Claude en Gemini laten een consistent patroon zien: wanneer gebruikers zoeken in het Frans, Italiaans of Spaans, geven deze platforms vaak Engelse URL’s terug ondanks de niet-Engelse zoekopdracht. Google en Bing daarentegen geven consequent de juiste gelokaliseerde URL’s, dankzij decennia ervaring met meertalige inhoud.

In een uitgebreide test, bij het zoeken naar “Comment creer un sitemap XML” (Frans voor “Hoe maak je een XML-sitemap”), gaf ChatGPT een Franstalig antwoord maar linkte naar de Engelse URL. Perplexity liet hetzelfde zien—het juiste antwoord in het Frans maar de verkeerde link. Claude had een expliciete prompt nodig om bronnen te tonen en koos nog steeds standaard voor de Engelse versies. Alleen Google, Bing, Copilot en Google AI Mode gaven consequent de juiste Franse URL’s terug. Deze meertalige zwakte zorgt voor een belangrijk gat voor uitgevers met vertaalde inhoud, omdat AI-zoekmachines niet betrouwbaar de juiste taalversies van pagina’s kunnen identificeren en tonen.

De gevolgen gaan verder dan gebruikerservaring. Hreflang is zwak of afwezig op ChatGPT, Perplexity en Claude, wat betekent dat deze platforms de gestructureerde signalen die zoekmachines vertellen over taalrelaties tussen pagina’s niet herkennen. Dit suggereert dat AI-zoekmachines vooral vertrouwen op VS-Engelse trainingsdata en niet beschikken over de geavanceerde meertalige indexeringsmechanismen die traditionele zoekmachines in decennia hebben ontwikkeld. Voor internationale bedrijven betekent dit dat AI-zoekplatforms uw inhoud systematisch verkeerd kunnen weergeven door de verkeerde taalversie te tonen, wat de gebruikerservaring en het vertrouwen kan schaden.

Hoe IP-adres en Taal AI-resultaten Beïnvloeden

AI-modellen gebruiken twee hoofd-signalen om antwoorden te personaliseren: de taal van de prompt en het openbare IP-adres van de gebruiker. Deze signalen werken samen maar soms ook tegenstrijdig, wat onvoorspelbare resultaten oplevert. De keuze van taal bepaalt in hoge mate welke inhoud AI-modellen prioriteren in antwoorden en creëert zo aparte content-ecosystemen voor elke taalgroep. Engelse prompts tonen Engelstalige bronnen zoals reisblogs en toeristische sites, terwijl Spaanse prompts Spaanse inhoud naar voren halen van lokale recensenten en regionale publicaties, zelfs bij identieke vragen over dezelfde stad.

IP-adresdetectie geeft geografische context die AI-modellen helpt locatiegebaseerde intentie te begrijpen. Wanneer een gebruiker vraagt “waar zijn de beste cafés bij mij in de buurt”, gebruikt het AI-systeem IP-gegevens om de locatie van de gebruiker te bepalen en nabijgelegen resultaten te tonen. Dit geografische signaal is echter niet altijd betrouwbaar of consistent toegepast. Sommige platforms geven veel gewicht aan het IP-adres, andere juist aan taal. Door deze inconsistentie kan dezelfde gebruiker vanuit dezelfde locatie verschillende resultaten krijgen afhankelijk van het AI-platform en de gekozen taal.

De praktische uitdaging voor bedrijven is dat u niet kunt voorspellen welk signaal een AI-platform voorrang geeft voor uw doelgroep. Een gebruiker in Frankrijk die in het Engels zoekt, kan Amerikaanse resultaten krijgen (taalsignaal domineert) of Franse resultaten (locatiesignaal domineert), afhankelijk van het platform. Deze onvoorspelbaarheid maakt het moeilijk om AI-zoekopdrachten te optimaliseren voor meerdere landen en talen, omdat de regels per platform verschillen. Het monitoren van de zichtbaarheid van uw merk vereist testen met verschillende taal-locatiecombinaties om te begrijpen hoe elk platform met uw inhoud omgaat.

Citatiepositie en Toppositie-lokalisatiebias

Globale domeinen domineren topposities bij citaties nog sterker dan hun algehele aandeel suggereert. Hoewel globale domeinen 66% van alle citaties in AI-zoekmachines vertegenwoordigen, zijn ze goed voor 66,5% van de topcitaten—zelfs iets hoger dan hun totale aandeel. Dit betekent dat wanneer AI-systemen kiezen welke bron ze als eerste of meest prominent citeren, ze nog sterker de voorkeur geven aan globale bronnen. Lokale bronnen hebben moeite met topposities: ccTLD-domeinen dalen van 18,3% in totaal naar slechts 17,6% van de topcitaten, terwijl subdomein-lokalisatie bijna verdwijnt met slechts 0,9% van de topposities.

Deze toppositiebias heeft grote gevolgen voor zichtbaarheid. Zelfs als uw lokale domein ergens in een AI-antwoord verschijnt, hoeft het niet op de meest prominente plek te staan. Perplexity toont de sterkste lokalisatie bij topposities met 60,4%, zelfs sterker dan het algemene lokalisatiepercentage van 56,5%, wat suggereert dat het platform actief lokale bronnen prioriteert voor zijn belangrijkste aanbeveling. Gemini laat juist het tegenovergestelde zien, met nog slechtere lokalisatie bij topposities (1,2%) dan het algehele percentage (5,3%), wat betekent dat het platform nog VS-centraler wordt bij de selectie van de meest prominente citatie.

Voor bedrijven die concurreren in AI-zoekopdrachten betekent dit dat alleen lokalisatie niet genoeg is—uw inhoud moet ook prominent scoren binnen de gelokaliseerde resultaten. Een lokaal domein dat als vijfde wordt genoemd levert minder op dan een globaal domein dat als eerste verschijnt. Dit creëert een tweedelige concurrentiestrijd: eerst strijden om opgenomen te worden in gelokaliseerde resultaten, en ten tweede om de topbron binnen die resultaten te zijn. Weten welke AI-platforms uw doelgroep gebruikt is dus cruciaal, want de regels om toppositie te behalen verschillen sterk per platform.

Praktische Gevolgen voor Wereldwijde Merken en Bedrijven

De geografische variatie in AI-zoekresultaten heeft echte concurrentiegevolgen voor internationale bedrijven. Bedrijven die nieuwe markten via AI onderzoeken, kunnen belangrijke lokale concurrenten en regelgeving missen, vooral in regio’s waar lokale bronnen minder dan 6% van de citaties vertegenwoordigen. Het vinden van partners raakt bevooroordeeld richting Amerikaanse alternatieven, omdat lokale leveranciers systematisch worden overgeslagen ten gunste van wereldwijde opties. Regionale concurrentievoordelen ontstaan voor bedrijven in markten met sterke AI-lokalisatie (Nederland op 54,5%, Duitsland op 44,6%), terwijl bedrijven in markten met zwakke lokalisatie (VK op 5,9%) het moeilijk hebben om zichtbaar te zijn in AI.

Het verschil van 53 procentpunten tussen het beste (Perplexity op 56,5%) en het slechtst (Gemini op 5,3%) presterende platform zorgt voor een gefragmenteerde wereldmarkt waarin de keuze van AI het regionale belang van bedrijfsinformatie sterk beïnvloedt. Voor bedrijven betekent dit dat monitoren welk antwoordplatform uw doelgroep gebruikt essentieel is, want Perplexity- en Copilot-gebruikers krijgen een totaal andere lokale bedrijfsvertegenwoordiging te zien dan Gemini- of Google Search-gebruikers. Fouten in klantintelligentie ontstaan wanneer 66% van alle AI-citaties standaard globaal is, waardoor potentiële klanten die zoeken naar lokale oplossingen, compliance en marktspecifieke diensten kritische regionale informatie missen.

Om deze uitdagingen aan te pakken, moeten bedrijven hun aanwezigheid op meerdere AI-platforms in verschillende landen en talen auditen, meertalige zichtbaarheid testen op ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude en Copilot, hun kernzoekzichtbaarheid versterken (die blijft consistenter), en AI-zoekontwikkelingen blijven volgen naarmate deze platforms hun lokalisatie verbeteren. Inzicht in de regionale zichtbaarheid van uw merk in AI-zoekopdrachten vereist meer dan monitoring op één platform: een allesomvattende, multinationale en meertalige monitoringstrategie is noodzakelijk.