Zusammenfassung
Bitte vier verschiedene KI-Modelle, CRM-Software für die USA und für Deutschland zu empfehlen. Die Produkte, die sie nennen, sind vielleicht ähnlich, aber die Websites, die sie als Beleg für diese Empfehlungen zitieren, sind nahezu völlig unterschiedlich. Zwischen den Märkten geht etwas verloren, und das ist nicht zwangsläufig das Produkt. Selbst bei von Natur aus globaler Software sind 81 bis 93 % der Quelldomains exklusiv für ein einziges Land.
Wir haben das in mehreren Kategorien globaler Software (etwa CRM, Cybersecurity, Marketing-Automatisierung, Datenanalyse, Collaboration-Tools) in 12 Ländern, 7 Sprachen und 4 großen KI-Modellen geprüft. Für die Erkenntnisse in diesem Report haben wir mehr als 1 Million Quellen in dieser Branche analysiert.
Für SaaS-Unternehmen, Technologieanbieter und alle, die KI-Sichtbarkeit über mehrere Märkte hinweg steuern, ist die Konsequenz klar. Eine starke Quellenpräsenz in einem Land überträgt sich nicht, nicht einmal bei einer Produktkategorie, die überall grundsätzlich dieselbe ist. Lokalisierte Content-Strategien sind nicht optional. Sie sind der einzige Weg, Markt für Markt in KI-Antworten aufzutauchen.
Die Autorität deiner Marke hat keinen Reisepass.
Highlights
- Im Schnitt teilen sich zwei beliebige Länder weniger als 1 von 10 Quelldomains: selbst bei Produkten wie Salesforce und HubSpot tauchen die allermeisten von der KI zitierten Websites nie in den Ergebnissen eines anderen Landes auf.
- 23,9 % ist die höchste Quellenüberschneidung zwischen einem beliebigen Länderpaar (Kanada–USA): das ähnlichste Paar im Datensatz unterscheidet sich noch immer bei 3 von 4 zitierten Domains.
- 2,8-facher Abstand zwischen dem am stärksten und dem am schwächsten lokalisierten Modell: Copilot teilt 6,7 % der Software-Quellen über Grenzen hinweg; Grok teilt 18,8 %. Gleiche Prompts, gleiche Länder, radikal unterschiedliche Quellenstrategien.
- 3,6 % ist die niedrigste Quellenüberschneidung zwischen einem beliebigen Länderpaar (Frankreich–Schweden): zwei europäische Länder, die beide nach derselben globalen Software fragen, teilen sich weniger als 1 von 25 zitierten Domains.
- 79,5 % der US-Software-Zitierungen stammen von .com-Domains: aber selbst in Frankreich und den Niederlanden, wo .com am niedrigsten liegt, macht es noch 44 bis 46 % aller Software-Quellen aus.
Die meisten SaaS-KI-Quellen sind exklusiv für ein einziges Land
Die zentrale Erkenntnis: Wenn KI-Modelle Quellen für globale Software-Produkte zitieren, taucht die große Mehrheit dieser Quellen in den Ergebnissen keines anderen Landes auf. Im Schnitt über alle Länderpaare hinweg teilt jedes Modell zwischen 6,7 % und 18,8 % seiner zitierten Domains über Grenzen hinweg, was bedeutet, dass ein typisches Länderpaar bei mehr als 4 von 5 Quellen nicht übereinstimmt.
| Modell | Durchschn. Quellenüberschneidung |
|---|---|
| Microsoft Copilot | 6,7 % |
| Google AI Overviews | 7,9 % |
| ChatGPT | 9,5 % |
| Grok (xAI) | 18,8 % |
Das sind keine Nischenthemen oder kulturell spezifischen Themen. CRM-Software, Cybersecurity-Plattformen, Collaboration-Tools; die Produkte selbst sind global. Salesforce wird nicht zu einem anderen Produkt, wenn du eine Grenze überquerst. Aber die Web-Inhalte, auf die KI-Modelle zurückgreifen, um über diese Produkte zu sprechen, sind von Land zu Land fast vollständig unterschiedlich.
Selbst Grok, das globalste Modell, teilt weniger als 1 von 5 Quelldomains über Grenzen hinweg. Bei Copilot sind es weniger als 1 von 14.
Die Produkte sind global. Die Quellen, die KI-Modelle zitieren, um über sie zu sprechen, sind es nicht.
Sprache ist der stärkste Treiber der SaaS-Lokalisierung in der KI-Suche
Länder mit gemeinsamer Sprache zeigen dramatisch mehr Quellenüberschneidung als Länder ohne. Paare derselben Sprache teilen sich rund 1 von 4 bis 1 von 7 Software-Quelldomains, während Paare unterschiedlicher Sprachen auf 1 von 6 bis 1 von 18 fallen.
| Modell | Überschneidung gleiche Sprache | Überschneidung unterschiedliche Sprachen |
|---|---|---|
| Microsoft Copilot | 14,2 % | 5,5 |
| Google AI Overview | 19,0 % | 5,7 % |
| ChatGPT | 18,9 % | 8,0 % |
| Grok (xAI) | 25,2 % | 17,8 % |
Alle Effektstärken sind extrem groß (Cohens d > 3,3) und bestätigen, dass Sprache für sich genommen der mächtigste Prädiktor dafür ist, ob zwei Länder KI-Software-Quellen teilen. Das gilt sogar für Software, eine Kategorie, in der englischsprachige Dokumentation und Reviews weltweit dominieren.
Welche Länderpaare teilen sich in ChatGPT die meisten Quellen?
| Paar | Quellenüberschneidung | Sprache |
|---|---|---|
| Kanada - USA | 23,9 % | Englisch |
| Argentinien – Spanien | 19,8 % | Spanisch |
| Australien – Kanada | 19,0 % | Englisch |
| Argentinien – Mexiko | 18,8 % | Spanisch |
| Australien – USA | 18,4 % | Englisch |
| Spanien – Mexiko | 17,9 % | Spanisch |
| GB – USA | 17,8 % | Englisch |
| Kanada – GB | 17,5 % | Englisch |
| Australien – GB | 17,3 % | Englisch |
Kanada und die USA führen mit 23,9 % Überschneidung, dem höchsten Wert aller Paare in der Studie. Sowohl Nähe als auch gemeinsame Sprache tragen dazu bei. Aber selbst dieser Bestfall bedeutet: Wenn ein Kanadier und ein Amerikaner nach derselben CRM-Software fragen, sind drei Viertel der zitierten Quellen unterschiedlich.
Englischsprachige und spanischsprachige Paare schneiden ähnlich ab und gruppieren sich zwischen 17 % und 24 %. Der Tiefstwert für Paare derselben Sprache (Australien–GB mit 17,3 %) liegt immer noch mehr als doppelt so hoch wie die durchschnittliche Überschneidung zwischen unterschiedlichen Sprachen.
Frankreich ist der isolierteste Markt in ChatGPT
Nicht alle Länder sind gleich stark abgekoppelt. Frankreich sticht als der Markt mit den am stärksten isolierten Quellen in der Studie hervor und teilt sich die wenigsten Domains mit jedem anderen Land.
Die 5 Paare mit der geringsten Überschneidung (ChatGPT)
| Paar | Quellenüberschneidung |
|---|---|
| Frankreich – Schweden | 3,6 % |
| Frankreich – Kanada | 4,1 % |
| Frankreich – Italien | 4,7 % |
| Frankreich – Niederlande | 4,7 % |
| Frankreich – Argentinien | 4,9 % |
Frankreich taucht in allen fünf Paaren mit der geringsten Überschneidung auf. Seine durchschnittliche Überschneidung mit anderen Ländern liegt bei etwa der Hälfte des Gesamtmittels. Das spiegelt die Stärke des französischsprachigen Web-Ökosystems wider. Französische KI-Modelle greifen stark auf .fr-Domains und französischsprachige Inhalte zurück und schaffen so einen Quellenpool mit minimaler Überschneidung zu jedem anderen Markt.
Am anderen Ende des Spektrums treten Kanada, Australien und die Niederlande tendenziell als „Brücken“-Länder auf. Sie alle teilen sich überdurchschnittlich viele Quellen mit mehreren Sprachgruppen, wahrscheinlich, weil ihre Märkte stärker englischsprachigen Inhalten ausgesetzt sind.
Frankreich teilt sich mit den meisten anderen Ländern weniger als 1 von 20 Software-Quellen, die tiefste Quellenisolation im Datensatz.
Regionen verhalten sich nicht wie Regionen
Viele globale Marken organisieren ihre KI- und Content-Strategien nach Region, zum Beispiel „Südeuropa“, „englischsprachige Märkte“, „Lateinamerika“. Die Daten zeigen, dass nicht alle Regionen gleich sind. Manche sind kohärente Quellencluster. Andere sind eine Ansammlung isolierter Märkte, die zufällig eine Grenze teilen.
Südeuropa: drei Länder, drei separate KI-Ökosysteme
| Paar | Geteilte Quellen |
|---|---|
| Frankreich – Italien | 4,7 % |
| Frankreich – Spanien | 5,7 % |
| Italien – Spanien | 9,8 % |
| Regionsdurchschnitt | 6,7 % |
Frankreich, Italien und Spanien teilen sich im Schnitt 6,7 % ihrer von der KI zitierten Software-Quellen. Weniger als 1 von 15 Domains gemeinsam. Das sind Nachbarländer mit eng verwandten Sprachen, gemeinsamen EU-Regulierungsrahmen und tief verflochtenen Volkswirtschaften. In jedem anderen Kontext ergibt es Sinn, sie zu gruppieren. In der KI-Quellensichtbarkeit nicht.
Jedes Land hat eine tiefe lokale Content-Schicht aufgebaut (39 % der Quellen Frankreichs liegen auf .fr-Domains, 35 % der italienischen auf .it, 31 % der spanischen auf .es), und diese lokalen Domains sind in den anderen beiden Märkten unsichtbar.
Vergleiche das mit den englischsprachigen Märkten
| Paar | Geteilte Quellen |
|---|---|
| Kanada – USA | 23,9 % |
| Australien – Kanada | 19,0 % |
| Australien – USA | 18,4 % |
| GB – USA | 17,8 % |
| Kanada – GB | 17,5 % |
| Australien – GB | 17,3 % |
| Regionsdurchschnitt | 19,0 % |
Englischsprachige Länder kommen im Schnitt auf 19,0 % geteilte Quellen. Das ist fast 3x der südeuropäische Durchschnitt. Hier hat eine regionale Strategie tatsächlich ein Fundament. Nicht, weil die Geografie sie verbindet, sondern weil eine gemeinsame Sprache einen gemeinsamen Quellenpool schafft.
Jedes Modell hat eine andere Definition von „lokal“
Die vier getesteten KI-Modelle zeigen eine konsistente, aber dramatische Bandbreite darin, wie aggressiv sie Quellen lokalisieren.
Lokalisierungs-Ranking (am stärksten lokalisiert zuerst):
- Microsoft Copilot: 6,7 % mittlere Überschneidung (die landesspezifischsten Quellen)
- Google AI Overview: 7,9 %
- ChatGPT: 9,5 %
- Grok (xAI): 18,8 % (am globalsten, 2,8x mehr Überschneidung als Copilot)
Der Abstand zwischen Copilot und Grok ist statistisch gewaltig (Cohens d = 3,29). Derselbe Prompt, dieselben Länder, dieselben Software-Produkte, und doch greifen diese beiden Modelle auf grundlegend unterschiedliche Quellenpools zurück. Grok erzeugt etwa 8x mehr Quellenzitierungen pro Antwort und schöpft aus einem deutlich globaleren Domainset.
Das hat praktische Konsequenzen. Eine Domain, die in Groks Quellenpool weit oben rankt, kann für Copilot unsichtbar sein, und umgekehrt. Multi-Modell-Sichtbarkeitsstrategien müssen diese architektonischen Unterschiede berücksichtigen.
.com dominiert die Software-Quellen, aber lokale Domains zählen weiterhin
Bei globaler Software ist .com in den meisten Märkten die dominierende Domain-Endung. Aber das Ausmaß der .com-Dominanz schwankt drastisch von Land zu Land, und lokale länderspezifische Domains (.de, .nl, .se, .fr) machen in vielen Märkten weiterhin einen erheblichen Anteil der Zitierungen aus.
.com-Anteil nach Land
| Land | .com-Anteil |
|---|---|
| USA | 79,5 % |
| Kanada | 62,3 % |
| Mexiko | 59,4 % |
| Argentinien | 55,4 % |
| Schweden | 55,0 % |
| Spanien | 54,3 % |
| GB | 54,1 % |
| Australien | 50,6 % |
| Italien | 49,4 % |
| Deutschland | 49,1 % |
| Niederlande | 45,8 % |
| Frankreich | 44,5 % |
.com ist in 10 von 12 Ländern die mehrheitliche Quelle. Nur Frankreich und die Niederlande bleiben unter 50 %. Das spiegelt die Realität wider, dass die meisten Inhalte zu Enterprise-Software, darunter Anbieterseiten, Review-Plattformen und Vergleichsartikel, auf .com-Domains liegen.
Anteil der lokalen länderspezifischen Domain mit zweistelligem Ländercode (ccTLD) nach Land
| Land | Anteil lokaler ccTLD |
|---|---|
| Niederlande (.nl) | 42,1 % |
| Frankreich (.fr) | 39,1 % |
| Australien (.com.au) | 36,3 % |
| Italien (.it) | 34,9 % |
| Deutschland (.de) | 33,9 % |
| Schweden (.se) | 33,3 % |
| Spanien (.es) | 31,5 % |
| GB (.co.uk) | 31,4 % |
| Argentinien (.com.ar) | 30,4 % |
| Mexiko (.com.mx) | 21,0 % |
| Kanada (.ca) | 20,8 % |
| USA (.com/.us) | 0,6 % |
Selbst bei Software machen lokale Domains 21 bis 42 % der Zitierungen in den Märkten außerhalb der USA aus. Die Niederlande führen mit 42,1 %, was bedeutet, dass fast die Hälfte aller Software-Quellen, die niederländischen Nutzern zitiert werden, auf .nl-Domains liegt. Das ist für ein globales Thema bemerkenswert und erklärt, warum die Quellenüberschneidung über Grenzen hinweg so niedrig bleibt. Die KI-Modelle jedes Landes schöpfen aus einem tiefen Pool an Inhalten in der lokalen Sprache und auf lokalen Domains, der in anderen Märkten schlicht nicht auftaucht.
Selbst bei globaler Software machen lokale Domains bis zu 42 % der KI-Zitierungen aus, eine verborgene Schicht des Webs, die keine Grenzen überquert.
Das Gesamtbild: Quellenüberschneidung Land für Land
Die Heatmap unten zeigt die paarweise Quellenüberschneidung zwischen allen 12 Ländern für ChatGPT bei Software-Prompts. Die Sprachcluster sind klar erkennbar: warme Blöcke für englischsprachige Länder (AU, CA, GB, US) und spanischsprachige Länder (AR, ES, MX), umgeben von kühleren Zellen zwischen unterschiedlichen Sprachen.
Die Heatmap offenbart eine geschichtete Struktur: Sprachinseln sitzen in einem kühleren Meer aus Überschneidung zwischen unterschiedlichen Sprachen. Frankreich (FR) ist durchgehend die kälteste Zeile, seine Quellen sind von jedem anderen Markt am stärksten isoliert. Deutschland, Italien, die Niederlande und Schweden bilden ein mittleres Band und teilen mehr miteinander (8 bis 10 %) als mit sprachlich entfernten Märkten, aber weit weniger als Paare derselben Sprache.
Methodik der Studie
Wir haben sechs Software- und Technologie-Promptgruppen ausgewählt, die von Natur aus globale Themen abdecken: CRM, Cybersecurity, Marketing-Automatisierung, Datenanalyse, Collaboration-Tools und KI-Agenten. Kein Prompt in einer dieser Gruppen verweist auf einen bestimmten Ort. So ist sichergestellt, dass jede Quellendivergenz Effekte auf Länder- und Sprachebene widerspiegelt und nicht die lokale Natur des Themas selbst. Wir haben die leistungsstarken Monitoring-Funktionen von Temso AI genutzt, um hochwertige Informationen zu erfassen und zu analysieren.
Für jedes KI-Modell haben wir den vollständigen Satz eindeutiger Website-Domains erfasst, die in den Antworten jedes Landes zitiert wurden, und dann die paarweise Überschneidung mit der Jaccard-Ähnlichkeit gemessen, also dem Prozentsatz geteilter Domains an allen Domains, die in einem der beiden Länder zitiert wurden. Wir haben das für jedes Paar der 12 Länder berechnet und dann Paare derselben Sprache mit Paaren unterschiedlicher Sprachen verglichen, um den Spracheffekt zu messen.
Die statistische Signifikanz wurde mit Cohens d für die Effektstärken und mit 95-%-Konfidenzintervallen für alle Mittelwertschätzungen bewertet. Alle Vergleiche überschreiten die Mindeststichprobengröße von 30 Paaren pro Gruppe.
