AI 搜索在不同国家的工作方式是否不同？区域差异详解

AI 搜索结果如何因地理位置而异

AI 搜索引擎在不同国家不会提供统一的结果。 对六大主流 AI 搜索平台和四个国际市场中超过 56,000 个引用的研究显示，地理位置从根本上决定了 AI 系统优先和引用哪些来源。 当用户从不同国家进行相同搜索时，收到的答案可能大相径庭。这种地理差异主要由两个机制引起：用户的 IP 地址（指示位置）和提示语言（决定 AI 模型优先哪些内容来源）。对于全球运营的企业来说，理解这些差异至关重要，因为您的品牌在 AI 搜索结果中的可见性很大程度上取决于客户的搜索位置。

其影响不容小觑。例如，西班牙用户搜索“巴塞罗那最好的餐厅”，会得到居民常去的本地餐厅和社区推荐，而美国用户发起同样的搜索，则返回以游客为主的英文旅行指南中知名餐厅。这种地理分割为品牌创造了完全不同的现实，取决于客户所在的搜索区域。对于监测 AI 搜索可见性的企业来说，这意味着不能只依赖一套结果，必须在多国多语言下追踪品牌曝光，才能了解真正的全球影响力。

各 AI 平台区域本地化表现

不同的 AI 搜索引擎在地理本地化方面采取了截然不同的方法。Perplexity 以 56.5% 的非全球（本地化）引用率领先市场，持续显示本地域名和国家特定信息，而不是默认美国来源。Microsoft Copilot 也达到 56.0% 的非全球引用率，在用户来自特定国家时积极寻找区域域名。然而，领先与落后平台之间的差距十分显著——Gemini 的本地化率仅为 5.3%，即使在英国等发达数字经济体，也几乎与美国搜索无异。

这种差异具有重要意义，因为所有 AI 搜索引用中有 66% 仍来自全球（主要为美国）域名，不论用户位置如何。只有18.3% 使用了如 .fr、.de、.co.uk 等真正代表本地市场的 ccTLD。这导致了对美国内容和英文来源的根本性偏向，即使用户在其他国家或用其他语言搜索。对于非英语市场的企业来说，这意味着要与天然偏向美国和全球品牌的系统竞争。

AI 搜索本地化的国家差异

地理本地化表现因国家而异，揭示了AI 搜索引擎在不同全球市场服务上的区域数字鸿沟。荷兰以 54.5% 的非全球引用率居首，受益于强大的本地数字基础设施和 AI 引擎对荷兰域名及区域商业信息的持续关注。德国以 44.6% 排名第二，ccTLD 使用和本地来源发现表现良好。法国本地化中等（35.3%），区域来源发现有提升空间。令人意外的是，英国非全球引用率仅为 5.9%，本地域名偏好极低，尽管其数字经济高度发达。

这种地理差异带来了竞争优势和劣势。荷兰和德国的用户受益于 AI 搜索引擎较强的本地化，能看到更多本地商业信息和区域来源。相反，英国企业即便身处发达市场，也难以获得 AI 曝光，因为 AI 引擎对英国查询几乎与美国无异。对于市场调研而言，这会造成盲区——企业通过 AI 研究新市场时，可能错过关键的本地竞争对手和法规要求，尤其是在本地来源引用率不足 6% 的英国等地区更为突出。

基于语言与位置的 AI 搜索响应

语言选择和地理位置是 AI 模型用于个性化响应的两大信号。 语言决定 AI 模型在回复中引用哪些来源，而 IP 地址则帮助模型理解基于位置的查询意图。当有人向 ChatGPT 询问“我附近最好的咖啡馆在哪”，ChatGPT 会利用 IP 数据定位相关地点。但不同 AI 平台对这些信号的处理方式不同，导致跨平台体验不一致。

ChatGPT 对部分查询更优先考虑用户位置，而非提示语言。 例如用日语提问“最好的超市有哪些”，对于美国用户，ChatGPT 仍返回 Walmart、Target 等美国零售商，即便问题是日语。Google AI Overviews 则反其道而行之，同样的日语查询会返回日本本地结果，因为 Google 缓存并默认日语用户更希望看到日本本地内容。这种对语言与位置信号权重的本质差异，导致在相同位置用不同语言提问会有不同结果，而在不同位置用同一语言提问也会出现不同答案。

对全球企业而言，这一差异影响巨大。比如餐饮品牌在用英文搜索时可能出现在游客推荐中，而在本地语言搜索时则出现在本地推荐中。这种分裂形成了两套可见性档案，需要不同的监测策略。企业不能仅靠内容翻译就期待在所有 AI 平台获得一致结果——必须了解各平台对语言与位置信号的权重，并据此优化。

多语言查询处理与 hreflang 支持

AI 搜索平台在多语言查询上表现不佳，且对 hreflang 信号支持薄弱或缺失。hreflang 是告知搜索引擎针对不同语言用户应显示哪个页面版本的标准标记。对 ChatGPT、Perplexity、Claude 和 Gemini 的测试显示：当用户使用法语、意大利语或西班牙语搜索时，这些平台常常返回英文网址，尽管问题并非英文。反观 Google 和 Bing，始终能返回正确的本地化网址，显示了其处理多语言内容的多年经验。

在一次全面测试中，搜索“Comment creer un sitemap XML”（法语“如何创建 XML 网站地图”），ChatGPT 虽然给出法语答案，但链接却是英文网址。Perplexity 同样如此——回复语言正确但链接语言错误。Claude 需要明确提示才会返回来源，且仍默认英文版本。只有 Google、Bing、Copilot 以及 Google AI 模式始终返回正确的法语网址。 这种多语言薄弱导致有翻译内容的出版商在 AI 搜索中难以让正确语言页面被检索和展示。

影响不仅限于用户体验。ChatGPT、Perplexity 和 Claude 几乎不存在 hreflang 支持，即这些平台不能识别页面之间语言关系的结构化信号。这说明 AI 搜索引擎更依赖于美式英语训练数据，缺乏传统搜索引擎数十年来积累的多语言索引机制。对于国际企业来说，AI 搜索平台可能会系统性地错误展示内容语言，影响用户体验和信任。

IP 地址与语言信号如何影响 AI 结果

AI 模型主要通过提示语言和用户公共 IP 地址两大信号来个性化响应。 这两种信号协同作用，但有时会发生冲突，导致结果难以预测。语言选择决定 AI 模型优先在回复中引用哪些内容，每种语言市场都形成独特的内容生态。例如，英语提问会优先英文旅游博客和网站，西班牙语提问则会引用本地美食评论和区域出版物，即使是询问同一城市的同一问题。

IP 地址检测则为 AI 模型提供地理上下文，帮助理解基于位置的搜索意图。当用户询问“我附近最好的咖啡馆在哪”，AI 系统会用 IP 数据大致确定用户位置并返回附近结果。但地理信号并非总是可靠或被一致采纳。有的平台对 IP 地址权重很高，另一些则更看重语言信号。这种不一致意味着，同一用户在同一位置，不同平台或不同语言搜索时，收到的结果也不相同。

对企业来说，无法预测 AI 平台会为目标受众优先哪种信号。 法国用户用英文搜索，可能收到美国结果（语言信号占主导），也可能收到法国结果（位置信号占主导），取决于平台。这种不确定性增加了多国多语言 AI 搜索优化的难度，因为各个平台的规则不同。品牌可见性监测需要在多语言-多位置组合下测试，了解各平台如何处理您的内容。

引用排序与头部本地化偏见

全球域名在引用榜首的比例甚至高于其总体占比。 虽然全球域名在 AI 搜索引用中占 66%，但在首位引用中占比高达 66.5%，略高于总比例。这意味着 AI 系统在选择首个或最突出引用来源时，全球来源的偏向更为明显。本地来源难以获得头部位置：ccTLD 域名从整体 18.3% 降至头部引用 17.6%，而子域名本地化仅占头部引用的 0.9%。

头部偏见对可见性影响重大。即使本地域名在 AI 答案中出现，如果排位靠后，其价值远逊于首位的全球域名。Perplexity 在头部引用的本地化比例高达 60.4%，甚至高于其整体本地化率（56.5%），显示该平台主动优先推荐本地来源。而 Gemini 则相反，头部引用的本地化率仅为 1.2%，比整体 5.3% 还低，说明其在选取最突出引用时更偏向美国。

对于 AI 搜索竞争中的企业来说，仅本地化还不够——还需确保内容在本地结果中排名靠前。本地域名如果只在第 5 位出现，远不如全球域名排在首位。这形成了“双重竞争”：先争取进入本地化结果，再争取在其中排名第一。了解目标客户使用的平台尤为关键，因为各平台获得头部可见性的规则差异很大。

全球品牌与企业的实用启示

AI 搜索结果的地理差异为全球企业带来切实的竞争影响。 企业通过 AI 研究新市场时，可能错过关键本地竞争者和合规要求，尤其在本地来源引用率不足 6% 的地区更为严重。合作伙伴发现环节更偏向美国选项，本地供应商常被全球选项系统性忽略。本地化较强的市场（如荷兰 54.5%、德国 44.6%）为企业带来区域优势，而本地化薄弱的市场（如英国 5.9%）则让企业的 AI 可见性难上加难。

最佳（Perplexity 56.5%）与最差（Gemini 5.3%）平台之间高达 53 个百分点的差距，造成了割裂的全球市场，您选择的 AI 平台极大影响所获商业信息的区域相关性。对企业而言，了解目标客户使用哪些回答引擎至关重要，因为 Perplexity 和 Copilot 用户看到的本地商业信息与 Gemini 或 Google Search 用户截然不同。当 66% 的 AI 引用默认全球来源时，客户智能就会失灵，导致潜在客户错过本地解决方案、合规框架和市场服务等关键信息。

为应对这些挑战，企业应在不同国家和语言下，跨多平台审查自身曝光情况，在 ChatGPT、Perplexity、Gemini、Claude、Copilot 中测试多语言可见性，巩固核心搜索引擎曝光（其表现更稳定），并持续关注 AI 搜索本地化能力的演进。要了解品牌在 AI 搜索中的区域可见性，必须从单一平台监测转向全面、多国、多语言的持续追踪策略。