Czy wyszukiwanie AI działa inaczej w zależności od kraju? Wyjaśnienie regionalnych różnic

Jak wyniki wyszukiwania AI różnią się w zależności od lokalizacji geograficznej

Wyszukiwarki AI nie zapewniają jednolitych wyników w każdym kraju. Badania analizujące ponad 56 000 cytowań z sześciu głównych platform AI i czterech rynków międzynarodowych pokazują, że lokalizacja geograficzna fundamentalnie kształtuje, które źródła są przez systemy AI priorytetyzowane i cytowane. Użytkownicy wyszukujący z różnych krajów otrzymują drastycznie różne odpowiedzi — nawet zadając identyczne pytania. Ta geograficzna zmienność wynika z dwóch głównych mechanizmów: adresu IP użytkownika (sygnalizującego lokalizację) oraz języka zapytania (decydującego, które źródła treści model AI uzna za ważne). Zrozumienie tych różnic jest kluczowe dla firm działających globalnie, ponieważ widoczność Twojej marki w wynikach AI zależy w dużej mierze od miejsca, z którego szukają Twoi klienci.

Konsekwencje są znaczące. Użytkownik szukający “najlepszych restauracji w Barcelonie” z Hiszpanii otrzyma lokalne ulubione miejsca i restauracje popularne wśród mieszkańców, podczas gdy to samo zapytanie z USA zwróci znane lokale opisane w anglojęzycznych przewodnikach turystycznych. Ten podział tworzy zupełnie odrębne rzeczywistości dla marek, w zależności od regionu, z którego klienci korzystają z wyszukiwarki. Dla firm monitorujących swoją obecność w wyszukiwarkach AI oznacza to, że nie można polegać na jednym zestawie wyników — trzeba śledzić widoczność w wielu krajach i językach, aby zrozumieć swój realny zasięg globalny.

Regionalna lokalizacja na platformach AI

Różne wyszukiwarki AI stosują odmienne podejścia do lokalizacji geograficznej. Perplexity prowadzi na rynku — 56,5% cytowań pochodzi ze źródeł lokalnych (nieglobalnych), regularnie wskazując lokalne domeny i informacje specyficzne dla kraju zamiast domyślnych, amerykańskich odpowiedników. Microsoft Copilot osiąga podobny wynik — 56,0% cytowań nieglobalnych, aktywnie wyszukując domeny regionalne, gdy użytkownicy szukają z określonych krajów. Jednak różnica między liderami a najsłabszymi platformami jest ogromna — Gemini wykazuje minimalną lokalizację, tylko 5,3% cytowań nieglobalnych, traktując zapytania z Wielkiej Brytanii prawie identycznie jak te z USA, mimo rozwiniętej gospodarki cyfrowej w obu tych krajach.

Ta zmienność ma ogromne znaczenie, ponieważ 66% wszystkich cytowań w wyszukiwarkach AI pochodzi ze źródeł globalnych (głównie z domen amerykańskich), niezależnie od lokalizacji użytkownika. Tylko 18,3% wykorzystuje prawdziwe krajowe domeny najwyższego poziomu (ccTLD), takie jak .fr, .de czy .co.uk, które rzeczywiście oddają lokalny rynek. Tworzy to zasadniczą preferencję na rzecz amerykańskich treści i źródeł anglojęzycznych, nawet gdy użytkownicy szukają w innych językach lub krajach. Dla firm na rynkach nieanglojęzycznych oznacza to konieczność konkurowania z systemem, który z natury faworyzuje źródła amerykańskie i globalne marki.

Różnice lokalizacji AI w poszczególnych krajach

Wydajność lokalizacji geograficznej różni się drastycznie w zależności od kraju, odsłaniając regionalny podział cyfrowy w obsłudze rynków przez wyszukiwarki AI. Holandia przoduje z 54,5% cytowań nieglobalnych, korzystając z silnej lokalnej infrastruktury cyfrowej i konsekwentnej uwagi silników AI na holenderskie domeny i informacje o regionalnych firmach. Niemcy są na drugim miejscu z 44,6% cytowań nieglobalnych, z przyzwoitym wykorzystaniem ccTLD i wykrywaniem źródeł regionalnych. Francja wykazuje umiarkowaną lokalizację — 35,3%, z potencjałem do poprawy w zakresie wykrywania źródeł regionalnych. Natomiast Wielka Brytania zaskakująco znajduje się niemal na końcu stawki — tylko 5,9% cytowań nieglobalnych, z minimalną preferencją dla lokalnych domen, mimo rozwiniętej gospodarki cyfrowej.

Ta geograficzna dysproporcja tworzy przewagi i bariery konkurencyjne w zależności od lokalizacji. Użytkownicy w Holandii i Niemczech korzystają z relatywnie silnej lokalizacji AI, widząc więcej informacji o lokalnych firmach i źródeł regionalnych. Z kolei firmy z Wielkiej Brytanii napotykają trudności w widoczności AI mimo rozwiniętego rynku, ponieważ silniki AI traktują zapytania z UK niemal identycznie jak te z USA. Dla badań rynkowych tworzy to “martwe punkty” — firmy badające nowe rynki przez AI mogą przegapić kluczowych lokalnych konkurentów i wymagania regulacyjne, co jest szczególnie problematyczne w krajach, gdzie lokalne źródła stanowią poniżej 6% cytowań.

Odpowiedzi AI oparte na języku kontra lokalizacji

Wybór języka i lokalizacja geograficzna działają jako dwa oddzielne sygnały, które modele AI wykorzystują do personalizacji odpowiedzi. Język decyduje, które źródła AI cytuje w odpowiedziach, podczas gdy adres IP pomaga modelom zrozumieć kontekst geograficzny zapytań lokalnych. Gdy ktoś pyta ChatGPT “gdzie są najlepsze kawiarnie w pobliżu”, ChatGPT wykorzystuje dane z adresu IP, aby wskazać odpowiednie miejsca w okolicy. Jednak różne platformy AI obsługują te sygnały różnie, tworząc niekonsekwentne doświadczenia.

ChatGPT priorytetowo traktuje lokalizację użytkownika ponad język zapytania w niektórych przypadkach. Gdy poprosimy o “najlepsze sklepy spożywcze” po japońsku, ChatGPT zwraca amerykańskie sieci, takie jak Walmart i Target, dla użytkowników z USA, nawet jeśli zapytanie było po japońsku. Google AI Overviews postępuje odwrotnie, zwracając wyniki z Japonii dla tego samego zapytania po japońsku, ponieważ Google “keszuje” wyniki i zakłada, że użytkownicy japońskojęzyczni chcą lokalizacji z Japonii. Ta podstawowa różnica w traktowaniu sygnałów językowych i lokalizacyjnych sprawia, że to samo pytanie zadane w różnych językach z tej samej lokalizacji może dać różne wyniki, podobnie jak to samo pytanie w tym samym języku z różnych lokalizacji.

Praktyczny wpływ jest istotny dla firm globalnych. Marka restauracyjna badająca swoją widoczność może odkryć, że pojawia się w rekomendacjach turystycznych przy wyszukiwaniu po angielsku, ale w wynikach lokalnych przy zapytaniu w języku rodzimym. Tworzy to dwa odrębne profile widoczności wymagające różnych strategii monitoringu. Firmy nie mogą po prostu przetłumaczyć treści i oczekiwać spójnych wyników na różnych platformach AI — muszą zrozumieć, jak każda platforma waży sygnały języka i lokalizacji oraz odpowiednio zoptymalizować swoją obecność.

Obsługa zapytań wielojęzycznych i wsparcie hreflang

Platformy wyszukiwania AI mają duże trudności z obsługą zapytań wielojęzycznych i wykazują słabe lub brak wsparcia dla sygnałów hreflang, czyli standardowego oznaczenia wskazującego wyszukiwarkom, którą wersję strony pokazać użytkownikowi w danym języku. Testy na ChatGPT, Perplexity, Claude i Gemini ujawniają stały schemat: gdy użytkownicy wyszukują po francusku, włosku czy hiszpańsku, platformy te często zwracają angielskie adresy URL mimo nieanglojęzycznego zapytania. Google i Bing natomiast konsekwentnie pokazują poprawne, zlokalizowane adresy URL, czego nauczyły się przez dekady obsługi treści wielojęzycznych.

W jednym z kompleksowych testów, przy wyszukiwaniu “Comment creer un sitemap XML” (po francusku: “Jak stworzyć mapę strony XML”), ChatGPT udzielił odpowiedzi po francusku, ale zlinkował do angielskiego adresu URL. Perplexity wykazał ten sam błąd — poprawny język odpowiedzi, ale niepoprawny język linku. Claude wymagał wyraźnej prośby o źródła i również wskazał angielską wersję. Tylko Google, Bing, Copilot i Google AI Mode konsekwentnie zwracały prawidłowe francuskie adresy URL. Ta słabość w obsłudze wielojęzyczności tworzy poważną lukę dla wydawców posiadających przetłumaczone treści, ponieważ wyszukiwarki AI nie są w stanie niezawodnie identyfikować i prezentować właściwych wersji językowych stron.

Konsekwencje wykraczają poza samą wygodę użytkownika. Hreflang jest słabo lub w ogóle nieobsługiwany w ChatGPT, Perplexity i Claude, co oznacza, że platformy te nie rozpoznają strukturalnych sygnałów informujących o powiązaniach językowych między stronami. Wskazuje to, że wyszukiwarki AI polegają głównie na danych treningowych po angielsku (USA) i nie mają wyrafinowanych mechanizmów indeksowania wielojęzycznego, które tradycyjne wyszukiwarki rozwijały przez dekady. Dla firm międzynarodowych oznacza to, że platformy AI mogą systematycznie prezentować Twoje treści w niewłaściwej wersji językowej, co potencjalnie szkodzi doświadczeniu użytkownika i zaufaniu.

Jak sygnały adresu IP i języka kształtują wyniki AI

Modele AI wykorzystują dwa główne sygnały do personalizacji odpowiedzi: język zapytania i publiczny adres IP użytkownika. Sygnały te współdziałają, ale czasem są ze sobą sprzeczne, co prowadzi do nieprzewidywalnych wyników. Wybór języka zasadniczo kształtuje, które treści będą priorytetowe w odpowiedziach AI, tworząc odrębne ekosystemy treści dla każdego rynku językowego. Zapytania po angielsku wywołują anglojęzyczne źródła, takie jak blogi podróżnicze czy serwisy turystyczne, podczas gdy zapytania po hiszpańsku wyciągają hiszpańskojęzyczne treści lokalnych krytyków kulinarnych i regionalnych publikacji, nawet przy identycznych pytaniach o dane miasto.

Wykrywanie adresu IP zapewnia kontekst geograficzny, pomagając modelom AI rozumieć intencje lokalizacyjne. Gdy użytkownik pyta o “najlepsze kawiarnie w pobliżu”, system AI wykorzystuje dane IP, aby zidentyfikować przybliżoną lokalizację i zwrócić wyniki w pobliżu. Jednak ten sygnał geograficzny nie zawsze jest niezawodny ani konsekwentnie stosowany. Niektóre platformy przywiązują dużą wagę do adresu IP, inne zaś do sygnału językowego. Ta niekonsekwencja sprawia, że ten sam użytkownik, szukający z tej samej lokalizacji, może otrzymać różne wyniki w zależności od platformy AI i języka wyszukiwania.

Praktycznym wyzwaniem dla firm jest to, że nie można przewidzieć, który sygnał będzie dominował dla Twojej grupy docelowej na danej platformie AI. Użytkownik z Francji szukający po angielsku może otrzymać wyniki z USA (dominuje język) lub z Francji (dominuje lokalizacja) — wszystko zależy od platformy. Ta nieprzewidywalność utrudnia optymalizację pod kątem AI w wielu krajach i językach, ponieważ reguły różnią się w zależności od platformy. Monitorowanie widoczności marki wymaga testowania różnych kombinacji język-lokalizacja, aby zrozumieć, jak dana platforma traktuje Twoje treści.

Pozycjonowanie cytowań i uprzedzenie względem globalnych źródeł

Domeny globalne dominują na najwyższych pozycjach w cytowaniach jeszcze bardziej niż wskazuje na to ich ogólny udział. Podczas gdy domeny globalne stanowią 66% wszystkich cytowań w wyszukiwarkach AI, odpowiadają za 66,5% najważniejszych cytowań — czyli nieco więcej niż ich ogólny udział. Oznacza to, że kiedy systemy AI wybierają, które źródło zacytować jako pierwsze lub najbardziej widocznie, wykazują jeszcze silniejsze uprzedzenie wobec źródeł globalnych. Lokalne źródła mają trudności z uzyskaniem najwyższych pozycji: domeny ccTLD spadają z 18,3% ogółem do zaledwie 17,6% czołowych cytowań, podczas gdy lokalizacja poprzez subdomenę niemal zanika — to tylko 0,9% czołowych cytowań.

To uprzedzenie do najwyższych pozycji ma istotny wpływ na widoczność. Nawet jeśli Twoja lokalna domena pojawia się w odpowiedzi AI, może nie znaleźć się na najbardziej eksponowanym miejscu. Perplexity wyróżnia się najsilniejszą lokalizacją wśród czołowych cytowań — 60,4%, nawet więcej niż ich ogólny wskaźnik lokalizacji (56,5%), co sugeruje, że ta platforma aktywnie priorytetowo traktuje lokalne źródła jako główną rekomendację. Natomiast Gemini wykazuje odwrotną tendencję — jeszcze gorszą lokalizację w czołowych cytowaniach (1,2%) niż ogółem (5,3%), co oznacza, że platforma staje się jeszcze bardziej skoncentrowana na USA przy wyborze najważniejszego cytowania.

Dla firm konkurujących w AI oznacza to, że sama lokalizacja nie wystarczy — trzeba zadbać, by treść zajmowała czołowe pozycje w wynikach lokalnych. Lokalna domena na piątym miejscu w odpowiedzi AI jest mniej warta niż globalna domena na pierwszym. Tworzy to podwójną rywalizację: najpierw walka o włączenie do wyników lokalnych, a następnie o najwyższą pozycję wśród tych wyników. Zrozumienie, z których platform AI korzystają Twoi klienci, staje się kluczowe, ponieważ reguły osiągania czołowych pozycji są bardzo różne na poszczególnych platformach.

Praktyczne konsekwencje dla globalnych marek i firm

Geograficzne różnice w wynikach wyszukiwania AI mają realne konsekwencje konkurencyjne dla globalnych firm. Przedsiębiorstwa badające nowe rynki przez AI mogą przegapić kluczowych konkurentów lokalnych i wymogi regulacyjne, co jest szczególnie problematyczne tam, gdzie lokalne źródła stanowią mniej niż 6% cytowań. Odkrywanie partnerów biznesowych jest zniekształcone na rzecz alternatyw amerykańskich, ponieważ lokalni dostawcy są systematycznie pomijani na rzecz opcji globalnych. Przewagi konkurencyjne pojawiają się na rynkach z silniejszą lokalizacją AI (Holandia 54,5%, Niemcy 44,6%), podczas gdy firmy na rynkach z słabą lokalizacją (UK 5,9%) mają utrudnioną widoczność w AI.

Różnica 53 punktów procentowych między najlepszym (Perplexity 56,5%) a najgorszym (Gemini 5,3%) silnikiem tworzy podzielony rynek globalny, na którym wybór AI dramatycznie wpływa na regionalną trafność otrzymywanych informacji biznesowych. Dla firm oznacza to konieczność monitorowania, z których wyszukiwarek korzystają docelowi klienci, ponieważ użytkownicy Perplexity i Copilot widzą zupełnie inną reprezentację biznesów lokalnych niż użytkownicy Gemini czy Google Search. Porażki w zdobywaniu wiedzy o klientach zdarzają się wtedy, gdy 66% wszystkich cytowań AI domyślnie pochodzi ze źródeł globalnych, przez co potencjalni klienci szukający rozwiązań lokalnych, ram prawnych czy usług rynkowych mogą przegapić kluczowe informacje regionalne.

Aby stawić czoła tym wyzwaniom, firmy powinny audytować swoją obecność na wielu platformach AI w różnych krajach i językach, testować widoczność wielojęzyczną (ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude, Copilot), wzmacniać widoczność w tradycyjnych wyszukiwarkach (które pozostają bardziej spójne) i stale monitorować ewolucję AI, w miarę jak platformy te poprawiają swoje możliwości lokalizacyjne. Zrozumienie regionalnej widoczności marki w AI wymaga wyjścia poza monitoring pojedynczej platformy na rzecz kompleksowej, wielokrajowej i wielojęzycznej strategii śledzenia.