Funcționează căutarea AI diferit în funcție de țară? Explicații despre variațiile regionale

Cum variază rezultatele căutărilor AI în funcție de locația geografică

Motoarele de căutare AI nu livrează rezultate uniforme la nivel global. Cercetări care au analizat peste 56.000 de citări pe șase mari platforme de căutare AI și patru piețe internaționale arată că locația geografică influențează fundamental ce surse sunt prioritizate și citate de sistemele AI. Când utilizatorii caută din țări diferite, primesc răspunsuri dramatic diferite – chiar și atunci când pun aceleași întrebări. Această variație geografică se datorează a două mecanisme principale: adresa IP a utilizatorului (care semnalează locația) și limba interogării (care determină sursele de conținut prioritizate de modelul AI). Înțelegerea acestor diferențe este esențială pentru companiile care operează la nivel global, deoarece vizibilitatea brandului tău în rezultatele AI depinde în mare măsură de locul de unde caută clienții tăi.

Implicațiile sunt considerabile. Un utilizator care caută „cele mai bune restaurante din Barcelona” din Spania primește sugestii de cartier și localuri frecventate de localnici, în timp ce aceeași interogare din Statele Unite returnează localuri celebre prezentate în ghiduri turistice în limba engleză, adresate turiștilor. Această separare geografică creează două realități complet diferite pentru branduri, în funcție de regiunea din care clienții folosesc căutarea. Pentru companiile care monitorizează prezența în AI search, aceasta înseamnă că nu se pot baza pe un singur set de rezultate – trebuie să urmărească vizibilitatea în mai multe țări și limbi pentru a înțelege adevărata amprentă globală.

Performanța localizării regionale pe diferite platforme AI

Diferite motoare de căutare AI adoptă abordări extrem de diferite privind localizarea geografică. Perplexity conduce piața cu 56,5% dintre citări provenind din surse non-globale (locale), aducând constant la suprafață domenii locale și informații specifice țării, în loc să se bazeze pe alternative din SUA. Microsoft Copilot egalează această performanță cu 56,0% citări non-globale, căutând activ domenii regionale când utilizatorii caută din anumite țări. Totuși, diferențele dintre platformele de top și cele rămase în urmă sunt dramatice — Gemini arată o localizare minimă la doar 5,3% citări non-globale, tratând interogările din UK aproape identic cu cele din SUA, în ciuda unei economii digitale dezvoltate în ambele regiuni.

Această variație contează semnificativ deoarece 66% din toate citările din motoarele AI provin tot din domenii globale (în principal din SUA), indiferent de locația utilizatorului. Doar 18,3% folosesc domenii naționale corecte (ccTLD) precum .fr, .de sau .co.uk, care chiar reprezintă piețele locale. Aceasta creează o părtinire fundamentală către conținutul din SUA și sursele în limba engleză, chiar și când utilizatorii caută în alte limbi sau din alte țări. Pentru afacerile din piețele non-anglofone, aceasta înseamnă că trebuie să concureze cu un sistem care favorizează automat sursele americane și brandurile globale.

Diferențe specifice pe țări în localizarea căutării AI

Performanța localizării geografice variază dramatic în funcție de țară, scoțând la iveală o divizare digitală regională în modul în care motoarele AI servesc piețele globale. Olanda conduce cu 54,5% citări non-globale, beneficiind de o infrastructură digitală locală puternică și atenția constantă a algoritmilor AI pentru domeniile olandeze și informațiile de afaceri regionale. Germania se află pe locul doi cu 44,6% citări non-globale, cu utilizare decentă a ccTLD și descoperire regională de surse. Franța indică o localizare moderată, la 35,3%, având loc pentru îmbunătățiri în descoperirea surselor regionale. Totuși, UK surprinde fiind aproape de coada clasamentului, cu doar 5,9% citări non-globale, cu o preferință minimă pentru domeniile locale, în ciuda unei economii digitale dezvoltate.

Această discrepanță geografică creează avantaje și dezavantaje competitive în funcție de locație. Utilizatorii din Olanda și Germania beneficiază de o localizare AI relativ puternică, văzând mai multe informații locale despre afaceri și surse regionale. În schimb, companiile din UK trebuie să depună eforturi suplimentare pentru vizibilitate AI, algoritmii tratând interogările din UK aproape identic cu cele din SUA. Pentru cercetarea de piață, asta creează zone oarbe — companiile care investighează noi piețe cu ajutorul AI pot rata concurenți locali importanți și cerințe de reglementare, ceea ce poate fi deosebit de problematic în regiuni precum UK, unde sursele locale reprezintă mai puțin de 6% din citări.

Răspunsuri AI bazate pe limbă vs. pe locație

Alegerea limbii și locația geografică funcționează ca doi indicatori distincți pe care modelele AI îi folosesc pentru a personaliza răspunsurile. Limba determină ce surse citează modelele AI în răspunsuri, în timp ce adresele IP ajută modelele să înțeleagă contextul geografic pentru interogările bazate pe locație. Când cineva întreabă ChatGPT „unde sunt cele mai bune cafenele din apropiere”, ChatGPT folosește datele IP pentru a identifica locațiile relevante din apropiere. Însă, platformele AI tratează aceste semnale diferit, creând experiențe inconsistente de la o platformă la alta.

ChatGPT prioritizează locația utilizatorului în detrimentul limbii interogării pentru anumite întrebări. Când este întrebat „care sunt cele mai bune magazine alimentare” în japoneză, ChatGPT returnează retaileri din SUA precum Walmart și Target pentru utilizatorii din SUA, chiar dacă interogarea era în japoneză. Google AI Overviews adoptă abordarea opusă, oferind rezultate specifice Japoniei pentru aceeași interogare în japoneză deoarece Google presupune că cei care caută în japoneză vor locații din Japonia. Această diferență fundamentală în modul în care platformele cântăresc semnalele de limbă versus cele de locație înseamnă că aceeași întrebare pusă în limbi diferite din aceeași locație poate genera rezultate diferite, iar aceeași întrebare pusă în aceeași limbă din locații diferite poate la fel să ofere răspunsuri diferite.

Impactul practic este major pentru companiile globale. Un brand de restaurante care își verifică vizibilitatea poate descoperi că apare în recomandări turistice când se caută în engleză, dar în căutări locale când se interoghează în limba nativă. Această separare creează două profiluri de vizibilitate ce necesită strategii distincte de monitorizare. Companiile nu pot doar să traducă conținutul și să se aștepte la rezultate consistente pe toate platformele AI — trebuie să înțeleagă modul în care fiecare platformă cântărește semnalele de limbă și de locație și să optimizeze corespunzător.

Gestionarea interogărilor multilingve și suportul hreflang

Platformele AI search întâmpină dificultăți majore cu interogările multilingve și prezintă suport slab sau inexistent pentru semnalele hreflang, marcajul standard care spune motoarelor de căutare ce versiune a unei pagini să ofere utilizatorilor din limbi diferite. Testele pe ChatGPT, Perplexity, Claude și Gemini dezvăluie un model constant: când utilizatorii caută în franceză, italiană sau spaniolă, aceste platforme returnează adesea URL-uri în engleză, chiar dacă interogarea nu era în engleză. Google și Bing, în schimb, returnează constant URL-urile corecte localizate, demonstrând experiența acumulată în gestionarea conținutului multilingv.

Într-un test amplu, căutând „Comment creer un sitemap XML” (în franceză, „Cum să creezi un sitemap XML”), ChatGPT a oferit un răspuns în franceză dar a legat către un URL în engleză. Perplexity a arătat aceeași nepotrivire — limbă corectă a răspunsului, dar link greșit. Claude a necesitat promptare explicită pentru a returna surse și tot a preferat versiunile în engleză. Doar Google, Bing, Copilot și Google AI Mode au returnat constant URL-urile corecte în franceză. Această slăbiciune multilingvă creează un gol critic pentru editorii care oferă conținut tradus, deoarece motoarele AI nu pot identifica și afișa corect versiunile lingvistice potrivite ale paginilor.

Implicațiile depășesc experiența utilizatorului. Hreflang pare slab sau inexistent pe ChatGPT, Perplexity și Claude, ceea ce înseamnă că aceste platforme nu recunosc semnalele structurate ce indică relațiile lingvistice între pagini. Asta sugerează că motoarele AI se bazează mai mult pe date de antrenament în engleză (SUA) și nu au mecanisme sofisticate de indexare multilingvă, așa cum au dezvoltat motoarele de căutare tradiționale. Pentru companiile internaționale, aceasta înseamnă că platformele AI pot reprezenta greșit conținutul, returnând versiunea greșită a paginii și afectând experiența și încrederea utilizatorilor.

Cum modelează semnalele de IP și limbă rezultatele AI

Modelele AI folosesc două semnale principale pentru a personaliza răspunsurile: limba interogării și adresa IP publică a utilizatorului. Aceste semnale funcționează împreună, dar uneori intră în conflict, generând rezultate imprevizibile. Alegerea limbii determină fundamental ce conținut prioritizează modelele AI în răspunsuri, creând ecosisteme de conținut distincte pentru fiecare piață lingvistică. Interogările în engleză aduc surse în engleză precum bloguri de turism și site-uri de călătorii, în timp ce interogările în spaniolă favorizează conținutul local din surse spaniole, chiar dacă se răspunde la aceleași întrebări despre același oraș.

Detectarea adresei IP oferă context geografic ce ajută modelele AI să înțeleagă intenția legată de locație. Când un utilizator întreabă „unde sunt cele mai bune cafenele din apropiere”, sistemul AI folosește datele IP pentru a identifica locația aproximativă și a returna rezultate din zonă. Totuși, acest semnal geografic nu este întotdeauna fiabil sau aplicat constant. Unele platforme acordă o pondere mare adresei IP, altele prioritizează semnalele de limbă. Această inconsecvență face ca același utilizator, din aceeași locație, să primească rezultate diferite în funcție de platforma AI folosită și de limba interogării.

Provocarea practică pentru companii este că nu poți anticipa ce semnal va prioritiza o platformă AI pentru publicul tău țintă. Un utilizator din Franța care caută în engleză poate primi rezultate din SUA (semnalul de limbă domină) sau rezultate din Franța (semnalul de locație domină), în funcție de platformă. Această impredictibilitate face dificilă optimizarea pentru AI search pe mai multe țări și limbi, deoarece regulile diferă de la o platformă la alta. Monitorizarea vizibilității brandului implică testarea pe mai multe combinații limbă-locație pentru a înțelege cum tratează fiecare platformă conținutul tău.

Poziționarea citărilor și părtinirea la vârf pentru localizare

Domeniile globale domină pozițiile de top ale citărilor chiar mai mult decât sugerează reprezentarea lor totală. Deși domeniile globale reprezintă 66% din toate citările pe motoarele AI, ele ocupă 66,5% din citările de top — chiar puțin mai mult decât ponderea lor generală. Asta înseamnă că atunci când sistemele AI aleg ce sursă să citeze prima sau cel mai vizibil, preferă sursele globale. Sursele locale se luptă pentru poziții de vârf: domeniile ccTLD scad de la 18,3% în total la doar 17,6% din citările de top, iar localizarea prin subdomeniu aproape dispare, cu doar 0,9% din citările de top.

Această părtinire la vârf are implicații majore pentru vizibilitate. Chiar dacă domeniul tău local apare undeva într-un răspuns AI, este posibil să nu fie în poziția cea mai vizibilă. Perplexity arată cea mai puternică localizare pentru citările de top la 60,4%, chiar mai mare decât rata generală de 56,5%, sugerând că platforma prioritizează activ sursele locale pentru recomandarea principală. În schimb, Gemini arată opusul, cu o localizare și mai slabă pentru citările de top (1,2%) decât rata sa generală (5,3%), ceea ce indică o orientare și mai accentuată spre sursele din SUA la selecția celor mai importante citări.

Pentru companiile care concurează în AI search, aceasta înseamnă că localizarea singură nu este suficientă — trebuie să vă asigurați că sunteți poziționați proeminent în rezultatele localizate. Un domeniu local care apare pe poziția a cincea într-un răspuns AI oferă mai puțină valoare decât un domeniu global pe primul loc. Se creează astfel o competiție în două etape: prima, să fii inclus în rezultatele localizate, iar a doua, să fii sursa de top în aceste rezultate. Înțelegerea platformelor AI folosite de clienții țintă devine critică, deoarece regulile pentru a obține vizibilitate maximă diferă semnificativ între platforme.

Implicații practice pentru branduri și companii globale

Variația geografică a rezultatelor AI search creează implicații competitive reale pentru companiile globale. Organizațiile care cercetează noi piețe folosind AI pot omite concurenți locali importanți și cerințe de reglementare, mai ales în regiunile unde sursele locale reprezintă sub 6% din citări. Descoperirea partenerilor devine părtinitoare spre alternativele din SUA, deoarece furnizorii locali sunt sistematic ignorați în favoarea opțiunilor globale. Avantaje competitive regionale apar pentru companiile din piețe cu localizare AI mai puternică (Olanda la 54,5%, Germania la 44,6%), în timp ce companiile din piețe cu localizare slabă (UK la 5,9%) se confruntă cu dificultăți sporite pentru vizibilitate AI.

Diferența de 53 de puncte procentuale între cel mai performant motor (Perplexity la 56,5%) și cel mai slab (Gemini la 5,3%) creează o piață globală fragmentată, unde alegerea AI-ului influențează dramatic relevanța regională a informațiilor de afaceri primite. Pentru companii, asta înseamnă că monitorizarea platformelor de răspuns folosite de clienții țintă este esențială, deoarece utilizatorii Perplexity și Copilot văd o reprezentare locală total diferită față de utilizatorii Gemini sau Google Search. Eșecuri de inteligență de client apar când 66% din toate citările AI preferă surse globale, iar potențialii clienți care caută soluții locale, cadre de reglementare și servicii specifice pieței pot rata informații regionale critice.

Pentru a aborda aceste provocări, companiile ar trebui să auditeze prezența pe mai multe platforme AI în țări și limbi diferite, să testeze vizibilitatea multilingvă pe ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude și Copilot, să consolideze vizibilitatea în căutarea tradițională (care rămâne mai consecventă) și să monitorizeze evoluția AI search pe măsură ce aceste platforme își îmbunătățesc capabilitățile de localizare. Înțelegerea vizibilității regionale a brandului în AI search necesită depășirea monitorizării pe o singură platformă și adoptarea unei strategii cuprinzătoare de urmărire pe mai multe țări și limbi.