Resumo executivo
Peça a quatro modelos de IA diferentes que recomendem software de CRM nos EUA e na Alemanha. Os produtos que eles mencionam podem ser parecidos, mas os sites que citam para embasar essas recomendações são quase completamente diferentes. Algo se perde entre os mercados, e não é necessariamente o produto. Mesmo em software essencialmente global, entre 81% e 93% dos domínios de origem são exclusivos de um único país.
Testamos isso em várias categorias de software global (como CRM, cibersegurança, automação de marketing, análise de dados e ferramentas de colaboração) em 12 países, 7 idiomas e 4 grandes modelos de IA. Analisamos mais de 1 milhão de fontes nessa indústria para chegar às conclusões deste relatório.
Para empresas de SaaS, fornecedores de tecnologia e qualquer pessoa que gerencie a visibilidade de marca em IA entre mercados, a implicação é clara. Uma forte presença de fontes em um país não se transfere para outros, mesmo para uma categoria de produto que é fundamentalmente a mesma em todo o mundo. Estratégias de conteúdo localizado não são opcionais. São a única forma de aparecer nas respostas de IA mercado a mercado.
A autoridade da sua marca não tem passaporte.
Destaques
- Menos de 1 em cada 10 domínios de origem são compartilhados entre dois países em média: mesmo para produtos como Salesforce e HubSpot, a grande maioria dos sites citados por IA nunca aparece nos resultados de outro país.
- 23,9% é o maior compartilhamento de fontes entre qualquer par de países (Canadá–EUA): o par mais parecido do conjunto de dados ainda difere em 3 de cada 4 domínios citados.
- Diferença de 2,8x entre os modelos mais e menos localizados: Copilot compartilha 6,7% das fontes de software entre fronteiras; Grok compartilha 18,8%. Os mesmos prompts, os mesmos países, estratégias de fontes radicalmente diferentes.
- 3,6% é o menor compartilhamento de fontes entre qualquer par de países (França–Suécia): dois países europeus, ambos perguntando sobre o mesmo software global, compartilham menos de 1 em cada 25 domínios citados.
- 79,5% das citações de software dos EUA vêm de domínios .com: mas mesmo na França e nos Países Baixos, onde o .com é mais baixo, ele ainda representa 44–46% de todas as fontes de software.
A maioria das fontes de IA de SaaS é exclusiva de um único país
A conclusão central: quando os modelos de IA citam fontes para produtos de software global, a grande maioria dessas fontes não aparece nos resultados de nenhum outro país. Em média, em todos os pares de países, cada modelo compartilha entre 6,7% e 18,8% de seus domínios citados entre fronteiras, o que significa que o par típico de países discorda em mais de 4 a cada 5 fontes.
| Modelo | Sobreposição média de fontes |
|---|---|
| Microsoft Copilot | 6,7% |
| Google AI Overviews | 7,9% |
| ChatGPT | 9,5% |
| Grok (xAI) | 18,8% |
Não se trata de temas de nicho ou culturalmente específicos. Software de CRM, plataformas de cibersegurança, ferramentas de colaboração: os produtos em si são globais. O Salesforce não se torna um produto diferente quando você cruza uma fronteira. Mas o conteúdo web que os modelos de IA usam para falar sobre esses produtos é quase completamente diferente de país para país.
Mesmo o Grok, o modelo mais global, compartilha menos de 1 em cada 5 domínios de origem entre fronteiras. Para o Copilot, são menos de 1 em cada 14.
Os produtos são globais. As fontes que os modelos de IA citam para falar sobre eles não são.
O idioma é o fator mais determinante da localização do SaaS na busca com IA
Países que compartilham um idioma mostram muito mais sobreposição de fontes do que países que não compartilham. Pares do mesmo idioma compartilham aproximadamente 1 em cada 4 a 1 em cada 7 domínios de origem de software, enquanto pares de idiomas diferentes caem para 1 em cada 6 a 1 em cada 18.
| Modelo | Sobreposição mesmo idioma | Sobreposição idiomas diferentes |
|---|---|---|
| Microsoft Copilot | 14,2% | 5,5 |
| Google AI Overview | 19,0% | 5,7% |
| ChatGPT | 18,9% | 8,0% |
| Grok (xAI) | 25,2% | 17,8% |
Todos os tamanhos de efeito são extremamente grandes (d de Cohen > 3,3), confirmando que o idioma é o único preditor mais poderoso de se dois países compartilharão fontes de software de IA. Isso vale mesmo para software, uma categoria em que a documentação e as avaliações em inglês dominam globalmente.
Quais pares de países compartilham mais fontes no ChatGPT?
| Par | Sobreposição de fontes | Idioma |
|---|---|---|
| Canadá - EUA | 23,9% | Inglês |
| Argentina – Espanha | 19,8% | Espanhol |
| Austrália – Canadá | 19,0% | Inglês |
| Argentina – México | 18,8% | Espanhol |
| Austrália – EUA | 18,4% | Inglês |
| Espanha – México | 17,9% | Espanhol |
| Reino Unido – EUA | 17,8% | Inglês |
| Canadá – Reino Unido | 17,5% | Inglês |
| Austrália – Reino Unido | 17,3% | Inglês |
Canadá e EUA lideram com 23,9% de sobreposição, a maior de qualquer par do estudo. Proximidade e idioma compartilhado contribuem para isso. Mas mesmo nesse melhor cenário, quando um canadense e um americano perguntam sobre o mesmo software de CRM, três quartos das fontes citadas são diferentes.
Pares de língua inglesa e pares de língua espanhola têm desempenho semelhante, agrupando-se entre 17% e 24%. O mínimo entre pares do mesmo idioma (Austrália–Reino Unido, com 17,3%) ainda é mais do que o dobro da sobreposição média entre idiomas diferentes.
A França é o mercado mais isolado no ChatGPT
Nem todos os países estão igualmente desconectados. A França se destaca como o mercado com fontes mais isoladas do estudo, compartilhando o menor número de domínios com qualquer outro país.
Os 5 pares com menor sobreposição (ChatGPT)
| Par | Sobreposição de fontes |
|---|---|
| França – Suécia | 3,6% |
| França – Canadá | 4,1% |
| França – Itália | 4,7% |
| França – Países Baixos | 4,7% |
| França – Argentina | 4,9% |
A França aparece nos cinco pares com menor sobreposição. Sua sobreposição média com outros países é aproximadamente metade da média geral. Isso reflete a força do ecossistema web em francês. Os modelos de IA franceses recorrem fortemente a domínios .fr e ao conteúdo em francês, criando um conjunto de fontes com sobreposição mínima com qualquer outro mercado.
No outro extremo, Canadá, Austrália e Países Baixos tendem a aparecer como países "ponte". Todos compartilham fontes acima da média com vários grupos linguísticos, provavelmente porque seus mercados estão mais expostos ao conteúdo em inglês.
A França compartilha menos de 1 em cada 20 fontes de software com a maioria dos outros países, o maior isolamento de fontes do conjunto de dados.
As regiões não se comportam como regiões
Muitas marcas globais organizam suas estratégias de IA e conteúdo por região, como "Europa do Sul", "mercados de língua inglesa" ou "América Latina". Os dados mostram que nem todas as regiões são iguais. Algumas são agrupamentos coerentes de fontes. Outras são um conjunto de mercados isolados que por acaso compartilham uma fronteira.
Europa do Sul: três países, três ecossistemas de IA separados
| Par | Fontes compartilhadas |
|---|---|
| França – Itália | 4,7% |
| França – Espanha | 5,7% |
| Itália – Espanha | 9,8% |
| Média regional | 6,7% |
França, Itália e Espanha compartilham, em média, 6,7% de suas fontes de software citadas por IA. Menos de 1 em cada 15 domínios em comum. São países vizinhos com idiomas intimamente relacionados, marcos regulatórios da UE em comum e economias profundamente entrelaçadas. Em qualquer outro contexto, agrupá-los faz sentido. Na visibilidade de fontes de IA, não faz.
Cada país construiu uma camada profunda de conteúdo local (39% das fontes da França estão em domínios .fr, 35% das da Itália em .it, 31% das da Espanha em .es) e esses domínios locais são invisíveis nos outros dois mercados.
Compare isso com os mercados de língua inglesa
| Par | Fontes compartilhadas |
|---|---|
| Canadá – EUA | 23,9% |
| Austrália – Canadá | 19,0% |
| Austrália – EUA | 18,4% |
| Reino Unido – EUA | 17,8% |
| Canadá – Reino Unido | 17,5% |
| Austrália – Reino Unido | 17,3% |
| Média regional | 19,0% |
Os países de língua inglesa têm em média 19,0% de fontes compartilhadas. Isso é quase 3x a média da Europa do Sul. Uma estratégia regional tem alguma base aqui. Não porque a geografia os conecte, mas porque um idioma compartilhado cria um conjunto de fontes compartilhado.
Cada modelo tem uma definição diferente de "local"
Os quatro modelos de IA testados mostram uma variação consistente, mas expressiva, na intensidade com que localizam as fontes.
Ranking de localização (do mais localizado para o menos):
- Microsoft Copilot: 6,7% de sobreposição média (fontes mais específicas por país)
- Google AI Overview: 7,9%
- ChatGPT: 9,5%
- Grok (xAI): 18,8% (o mais global, 2,8x mais sobreposição que o Copilot)
A diferença entre Copilot e Grok é estatisticamente massiva (d de Cohen = 3,29). O mesmo prompt, os mesmos países, os mesmos produtos de software, e mesmo assim esses dois modelos recorrem a conjuntos de fontes fundamentalmente diferentes. O Grok produz aproximadamente 8x mais citações de fontes por resposta e busca em um conjunto de domínios consideravelmente mais global.
Isso tem consequências práticas. Um domínio bem posicionado no conjunto de fontes do Grok pode ser invisível para o Copilot, e vice-versa. Estratégias de visibilidade para múltiplos modelos precisam levar em conta essas diferenças de arquitetura.
O .com domina as fontes de software, mas os domínios locais ainda importam
Para o software global, .com é a extensão de domínio dominante na maioria dos mercados. Mas o grau de domínio do .com varia muito por país, e os domínios locais de código de país (.de, .nl, .se, .fr) ainda respondem por uma parcela significativa das citações em muitos mercados.
Participação do .com por país
| País | Participação do .com |
|---|---|
| EUA | 79,5% |
| Canadá | 62,3% |
| México | 59,4% |
| Argentina | 55,4% |
| Suécia | 55,0% |
| Espanha | 54,3% |
| Reino Unido | 54,1% |
| Austrália | 50,6% |
| Itália | 49,4% |
| Alemanha | 49,1% |
| Países Baixos | 45,8% |
| França | 44,5% |
O .com é a fonte majoritária em 10 dos 12 países. Apenas França e Países Baixos ficam abaixo de 50%. Isso reflete a realidade de que a maior parte do conteúdo de software empresarial, incluindo sites de fornecedores, plataformas de avaliação e artigos comparativos, vive em domínios .com.
Participação do domínio local de código de país de dois caracteres (ccTLD) por país
| País | Participação do ccTLD local |
|---|---|
| Países Baixos (.nl) | 42,1% |
| França (.fr) | 39,1% |
| Austrália (.com.au) | 36,3% |
| Itália (.it) | 34,9% |
| Alemanha (.de) | 33,9% |
| Suécia (.se) | 33,3% |
| Espanha (.es) | 31,5% |
| Reino Unido (.co.uk) | 31,4% |
| Argentina (.com.ar) | 30,4% |
| México (.com.mx) | 21,0% |
| Canadá (.ca) | 20,8% |
| EUA (.com/.us) | 0,6% |
Mesmo em software, os domínios locais respondem por 21–42% das citações nos mercados fora dos EUA. Os Países Baixos lideram com 42,1%, o que significa que quase metade de todas as fontes de software citadas para usuários holandeses vive em domínios .nl. Isso é notável para um tema global e explica por que a sobreposição de fontes entre fronteiras permanece tão baixa. Os modelos de IA de cada país recorrem a um conjunto profundo de conteúdo em idioma local e em domínios locais que simplesmente não aparece em outros mercados.
Mesmo para software global, os domínios locais respondem por até 42% das citações de IA, uma camada oculta da web que não cruza fronteiras.
O panorama completo: sobreposição de fontes país a país
O mapa de calor abaixo mostra a sobreposição de fontes par a par entre os 12 países para ChatGPT em prompts de software. Os agrupamentos por idioma são claramente visíveis: blocos quentes para países de língua inglesa (AU, CA, GB, US) e de língua espanhola (AR, ES, MX), cercados por células mais frias de sobreposição entre idiomas diferentes.
O mapa de calor revela uma estrutura em camadas: ilhas de idioma situadas dentro de um mar mais frio de sobreposição entre idiomas diferentes. A França (FR) é consistentemente a linha mais fria; suas fontes são as mais isoladas de qualquer outro mercado. Alemanha, Itália, Países Baixos e Suécia ocupam uma faixa intermediária, compartilhando mais entre si (8–10%) do que com mercados linguisticamente distantes, mas muito menos do que pares do mesmo idioma.
Metodologia do estudo
Selecionamos seis grupos de prompts de software e tecnologia que cobrem temas essencialmente globais: CRM, cibersegurança, automação de marketing, análise de dados, ferramentas de colaboração e agentes de IA. Nenhum prompt desses grupos faz referência a uma localização específica. Isso garante que qualquer divergência de fontes reflita efeitos de nível de país e idioma, não a natureza local do tema em si. Usamos as poderosas capacidades de monitoramento do Temso AI para coletar e analisar informações de alta qualidade.
Para cada modelo de IA, coletamos o conjunto completo de domínios de sites únicos citados nas respostas de cada país e medimos a sobreposição par a par usando a similaridade de Jaccard, que é o percentual de domínios compartilhados em relação a todos os domínios citados em qualquer um dos dois países. Calculamos isso para cada par dos 12 países e comparamos os pares do mesmo idioma com os pares de idiomas diferentes para medir o efeito do idioma.
A significância estatística foi avaliada usando o d de Cohen para tamanhos de efeito e intervalos de confiança de 95% em todas as estimativas médias. Todas as comparações superam o limite mínimo de tamanho de amostra de 30 pares por grupo.
