A Busca por IA Funciona de Forma Diferente por País? Variações Regionais Explicadas

Como os Resultados de Busca por IA Variam por Localização Geográfica

Mecanismos de busca por IA não entregam resultados uniformes entre países. Pesquisas analisando mais de 56.000 citações em seis grandes plataformas de IA e quatro mercados internacionais revelam que a localização geográfica molda fundamentalmente quais fontes os sistemas de IA priorizam e citam. Quando usuários buscam de diferentes países, recebem respostas dramaticamente diferentes — mesmo ao fazer perguntas idênticas. Essa variação geográfica decorre de dois mecanismos principais: o endereço IP do usuário (que sinaliza a localização) e o idioma do prompt (que determina quais fontes de conteúdo o modelo de IA prioriza). Compreender essas diferenças é fundamental para empresas que atuam globalmente, pois a visibilidade da sua marca nos resultados de busca por IA depende fortemente de onde seus clientes estão buscando.

As implicações são substanciais. Um usuário buscando por “melhores restaurantes em Barcelona” a partir da Espanha recebe favoritos de bairro e restaurantes frequentados por moradores locais, enquanto a mesma consulta feita dos Estados Unidos retorna estabelecimentos conhecidos destacados em guias de viagem em inglês voltados para turistas. Essa divisão geográfica cria duas realidades completamente separadas para as marcas, dependendo de qual região os clientes usam para buscar. Para empresas que monitoram sua presença na busca por IA, isso significa que não se pode confiar em um único conjunto de resultados — é preciso acompanhar a visibilidade em vários países e idiomas para compreender sua verdadeira presença global.

Desempenho de Localização Regional nas Plataformas de IA

Diferentes mecanismos de busca por IA apresentam abordagens bastante distintas para a localização geográfica. A Perplexity lidera o mercado com 56,5% das citações provenientes de fontes não globais (localizadas), destacando consistentemente domínios locais e informações específicas de cada país ao invés de recorrer a alternativas baseadas nos EUA. O Microsoft Copilot iguala esse desempenho com 56,0% de citações não globais, buscando ativamente domínios regionais quando usuários buscam de países específicos. No entanto, a diferença entre as plataformas líderes e as que ficam para trás é dramática — o Gemini mostra mínima localização, com apenas 5,3% de citações não globais, tratando consultas do Reino Unido quase da mesma forma que buscas dos EUA, apesar do desenvolvido mercado digital em ambas as regiões.

Essa variação é relevante pois 66% de todas as citações em mecanismos de busca por IA ainda vêm de domínios globais (principalmente dos EUA), independentemente da localização do usuário. Apenas 18,3% usam domínios de topo de país (ccTLDs) como .fr, .de, ou .co.uk que realmente representam mercados locais. Isso cria um viés fundamental para conteúdo dos EUA e fontes em inglês, mesmo quando usuários buscam em outros idiomas ou de outros países. Para empresas em mercados não anglófonos, isso significa competir contra um sistema que favorece fontes americanas e marcas globais.

Diferenças Específicas por País na Localização da Busca por IA

O desempenho da localização geográfica varia drasticamente por país, revelando um fosso digital regional em como mecanismos de busca por IA atendem diferentes mercados globais. A Holanda lidera com 54,5% de citações não globais, beneficiando-se de forte infraestrutura digital local e atenção consistente dos motores de IA a domínios holandeses e informações regionais de negócios. A Alemanha ocupa o segundo lugar com 44,6% de citações não globais, com uso razoável de ccTLD e descoberta de fontes regionais. A França mostra localização moderada, com 35,3%, com espaço para melhorar na descoberta de fontes regionais. No entanto, o Reino Unido surpreendentemente está próximo do final, com apenas 5,9% de citações não globais, com preferência mínima por domínios locais, apesar do seu mercado digital desenvolvido.

Essa disparidade geográfica cria vantagens e desvantagens competitivas baseadas na localização. Usuários na Holanda e Alemanha se beneficiam da localização relativamente forte dos mecanismos de busca por IA, vendo mais informações de negócios locais e fontes regionais. Por outro lado, empresas do Reino Unido enfrentam uma batalha difícil por visibilidade em IA, já que os motores tratam consultas do Reino Unido quase da mesma forma que buscas dos EUA. Para pesquisa de mercado, isso cria pontos cegos — empresas pesquisando novos mercados por IA podem perder concorrentes locais e requisitos regulatórios essenciais, especialmente problemático em regiões como o Reino Unido, onde fontes locais representam menos de 6% das citações.

Respostas de Busca por IA Baseadas em Idioma vs. Localização

A escolha do idioma e a localização geográfica operam como dois sinais distintos que os modelos de IA usam para personalizar respostas. O idioma determina quais fontes os modelos de IA citam nas respostas, enquanto os endereços IP ajudam os modelos a entender o contexto geográfico para consultas baseadas em localização. Quando alguém pergunta ao ChatGPT “quais são os melhores cafés perto de mim”, o ChatGPT usa o endereço IP para identificar locais relevantes próximos. Contudo, diferentes plataformas de IA tratam esses sinais de maneiras diferentes, criando experiências inconsistentes entre as plataformas.

O ChatGPT prioriza a localização do usuário em vez do idioma do prompt para certas consultas. Quando questionado “quais são os melhores supermercados” em japonês, o ChatGPT retorna varejistas dos EUA como Walmart e Target para usuários baseados nos EUA, mesmo que a consulta esteja em japonês. O Google AI Overviews faz o oposto, retornando resultados específicos do Japão para a mesma consulta em japonês porque o Google armazena resultados em cache e presume que quem busca em japonês deseja locais no Japão. Essa diferença fundamental em como as plataformas ponderam sinais de idioma versus localização faz com que a mesma pergunta feita em diferentes idiomas a partir do mesmo local possa gerar resultados diferentes, e a mesma pergunta feita no mesmo idioma a partir de diferentes locais também produza respostas distintas.

O impacto prático é significativo para negócios globais. Uma marca de restaurante pesquisando sua visibilidade pode descobrir que aparece em recomendações para turistas quando buscada em inglês, mas em buscas locais quando pesquisada no idioma nativo. Essa divisão cria dois perfis de visibilidade separados que exigem estratégias de monitoramento distintas. Empresas não podem simplesmente traduzir seu conteúdo e esperar resultados consistentes entre as plataformas de IA — é necessário entender como cada plataforma pondera sinais de idioma e localização e otimizar de acordo.

Tratamento de Consultas Multilíngues e Suporte a hreflang

Plataformas de busca por IA apresentam dificuldades significativas com consultas multilíngues e mostram suporte fraco ou inexistente a sinais hreflang, a marcação padrão que indica aos mecanismos de busca qual versão de uma página servir para usuários em diferentes idiomas. Testes com ChatGPT, Perplexity, Claude e Gemini revelam um padrão consistente: quando usuários buscam em francês, italiano ou espanhol, essas plataformas frequentemente retornam URLs em inglês apesar da consulta não estar em inglês. Google e Bing, por outro lado, retornam consistentemente os URLs localizados corretos, demonstrando décadas de experiência com conteúdo multilíngue.

Em um teste abrangente, ao buscar por “Comment creer un sitemap XML” (francês para “Como criar um sitemap XML”), o ChatGPT forneceu uma resposta em francês, mas vinculou ao URL em inglês. A Perplexity mostrou a mesma divergência — resposta correta no idioma, mas link no idioma errado. O Claude exigiu um comando explícito para retornar fontes e ainda assim recorreu às versões em inglês. Apenas Google, Bing, Copilot e Google AI Mode retornaram consistentemente os URLs franceses corretos. Essa fraqueza multilíngue cria uma lacuna crítica para editores com conteúdo traduzido, pois mecanismos de busca por IA não conseguem identificar e exibir de forma confiável as versões corretas dos idiomas das páginas.

As implicações vão além da experiência do usuário. O hreflang se mostra fraco ou ausente no ChatGPT, Perplexity e Claude, indicando que essas plataformas não reconhecem os sinais estruturados que informam aos mecanismos de busca sobre as relações de idioma entre páginas. Isso sugere que mecanismos de busca por IA dependem fortemente de dados de treinamento em inglês dos EUA e não possuem mecanismos sofisticados de indexação multilíngue como os mecanismos de busca tradicionais desenvolveram ao longo de décadas. Para empresas internacionais, isso significa que plataformas de busca por IA podem apresentar seu conteúdo de forma sistematicamente incorreta, exibindo a versão errada do idioma e prejudicando a experiência e confiança do usuário.

Como Sinais de IP e Idioma Moldam os Resultados de IA

Modelos de IA usam dois sinais principais para personalizar respostas: o idioma do prompt e o endereço IP público do usuário. Esses sinais trabalham juntos, mas às vezes de formas conflitantes, gerando resultados imprevisíveis. A escolha do idioma molda fundamentalmente quais conteúdos os modelos de IA priorizam nas respostas, criando ecossistemas de conteúdo distintos para cada mercado linguístico. Prompts em inglês destacam fontes em inglês como blogs de viagem e sites turísticos, enquanto prompts em espanhol priorizam conteúdo espanhol de críticos gastronômicos locais e publicações regionais, mesmo para perguntas idênticas sobre a mesma cidade.

A detecção do endereço IP fornece contexto geográfico que ajuda os modelos de IA a entender a intenção baseada em localização. Quando um usuário pergunta “quais são os melhores cafés perto de mim”, o sistema de IA usa dados de IP para identificar a localização aproximada do usuário e retornar resultados próximos. No entanto, esse sinal geográfico nem sempre é confiável ou aplicado de forma consistente. Algumas plataformas atribuem grande peso ao IP, enquanto outras priorizam sinais de idioma. Essa inconsistência faz com que o mesmo usuário buscando do mesmo local possa receber resultados diferentes, dependendo da plataforma de IA utilizada e do idioma da busca.

O desafio prático para as empresas é que não é possível prever qual sinal uma plataforma de IA irá priorizar para seu público-alvo. Um usuário na França buscando em inglês pode receber resultados dos EUA (quando o sinal de idioma domina) ou resultados franceses (quando o sinal de localização domina), dependendo da plataforma. Essa imprevisibilidade dificulta a otimização da busca por IA em vários países e idiomas, pois as regras diferem por plataforma. Monitorar a visibilidade da sua marca exige testar várias combinações de idioma e localização para entender como cada plataforma trata seu conteúdo.

Posicionamento de Citações e Viés de Localização no Topo

Domínios globais dominam as primeiras posições de citações ainda mais do que sua representação geral sugere. Enquanto domínios globais representam 66% de todas as citações em mecanismos de busca por IA, eles respondem por 66,5% das principais citações — na verdade, um pouco mais do que sua participação geral. Isso significa que, quando sistemas de IA escolhem qual fonte citar primeiro ou de forma mais proeminente, mostram um viés ainda mais forte para fontes globais. Fontes locais têm dificuldade em ocupar posições de destaque: domínios ccTLD caem de 18,3% no geral para apenas 17,6% das principais citações, enquanto a localização por subdomínio praticamente desaparece, com apenas 0,9% das principais citações.

Esse viés nas posições de topo tem implicações significativas para a visibilidade. Mesmo que seu domínio local apareça em uma resposta de IA, pode não aparecer na posição mais proeminente. A Perplexity apresenta a maior localização nas principais citações com 60,4%, ainda mais forte que sua taxa geral de 56,5%, sugerindo que a plataforma prioriza ativamente fontes locais para sua principal recomendação. No entanto, o Gemini mostra o padrão oposto, com localização ainda pior nas principais citações (1,2%) do que em sua taxa geral (5,3%), indicando que a plataforma se torna ainda mais centrada nos EUA ao selecionar sua citação mais proeminente.

Para empresas competindo na busca por IA, isso significa que só a localização não é suficiente — é preciso garantir que seu conteúdo fique em destaque dentro dos resultados localizados. Um domínio local que aparece em quinto lugar em uma resposta de IA tem menos valor do que um domínio global aparecendo em primeiro. Isso cria uma competição em dois níveis: primeiro, para ser incluído nos resultados localizados, e segundo, para ser a fonte de maior destaque nesses resultados. Entender quais plataformas de IA seus clientes-alvo usam torna-se fundamental, pois as regras para conquistar destaque no topo variam bastante entre as plataformas.

Implicações Práticas para Marcas e Empresas Globais

A variação geográfica nos resultados de busca por IA cria implicações competitivas reais para empresas globais. Empresas pesquisando novos mercados por IA podem perder concorrentes locais e exigências regulatórias essenciais, especialmente em regiões onde fontes locais representam menos de 6% das citações. A descoberta de parceiros se torna tendenciosa para alternativas baseadas nos EUA, já que fornecedores locais são sistematicamente ignorados em favor de opções globais. Vantagens competitivas regionais surgem para empresas em mercados com localização de IA mais forte (Holanda com 54,5%, Alemanha com 44,6%), enquanto empresas em mercados com localização fraca (Reino Unido com 5,9%) enfrentam uma batalha difícil por visibilidade em IA.

A diferença de 53 pontos percentuais entre o melhor (Perplexity com 56,5%) e o pior (Gemini com 5,3%) desempenho cria um mercado global fragmentado, onde a escolha da IA impacta dramaticamente a relevância regional das informações de negócios recebidas. Para empresas, isso significa que monitorar quais mecanismos de resposta seus clientes-alvo usam é essencial, pois usuários do Perplexity e Copilot veem representação local de negócios muito diferente dos usuários do Gemini ou Google Search. Falhas de inteligência de cliente ocorrem quando 66% de todas as citações de IA recorrem a fontes globais, fazendo com que potenciais clientes pesquisando soluções locais, estruturas de conformidade e serviços específicos de mercado percam informações regionais críticas.

Para enfrentar esses desafios, as empresas devem auditar sua presença em várias plataformas de IA em diferentes países e idiomas, testar a visibilidade multilíngue no ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude e Copilot, fortalecer a visibilidade na busca tradicional (que permanece mais consistente) e continuar monitorando a evolução da busca por IA à medida que essas plataformas aprimoram sua capacidade de localização. Entender a visibilidade regional da sua marca na busca por IA exige ir além do monitoramento de uma única plataforma para uma estratégia abrangente de rastreamento multi-país e multi-idioma.