La cerca impulsada per IA està reconfigurant fonamentalment no només els rànquings de contingut sinó també com les marques es posicionen geogràficament en línia. Els models de llenguatge de gran escala (LLMs) sintetitzen informació en diferents idiomes i mercats, difuminant les fronteres geogràfiques de contingut que abans eren clares. Els senyals tradicionals com les etiquetes hreflang, els dominis d’extensió de país (ccTLDs) i els esquemes regionals són cada vegada més ignorats o substituïts per valors globals per defecte. En conseqüència, els llocs en anglès sovint es converteixen en la “veritat” predeterminada mundialment, deixant els equips locals perplexos per la caiguda del tràfic i les conversions. Aquest problema és especialment evident en sistemes d’IA basats en la cerca, com els resums d’IA de Google i la cerca generativa de Bing, on és més visible la deriva d’autoidentificació geogràfica — la pèrdua de especificitat geogràfica. Encara que l’IA purament conversacional pugui diferir, el problema central es manté: senyals d’autoritat desviats i dades d’entrenament que privilegien un context global en lloc del local, fent que les respostes sintetitzades perdin rellevància geogràfica. **El canvi en la geografia de la cerca** La cerca tradicional donava prioritat als senyals geogràfics explícits: la IP, l’idioma, els dominis específics de cada mercat, les directives hreflang, els subdirectoris regionals i els enllaços i metadades locals determinaven els resultats localitzats. La cerca amb IA trenca aquest enfocament determinista. Per exemple, l’expert SEO Blas Giffuni va demostrar que consultar “proveedores de químicos industriales” en espanyol retornava proveïdors nord-americans, en lloc d’empreses locals mexicanes, algunes de les quals no operaven ni complien a nivell local. La IA generativa sintetitza respostes a partir de les dades globals més completes, sovint basant-se en fonts en anglès i reescrivint-les en l’idioma de l’usuari. Si les pàgines locals són poc contingudes, mal etiquetades, o eclipsades pel contingut en anglès, l’IA prement a la base de dades global vestirà la informació en l’idioma local, creant la il·lusió de localització mentre esborra la seva verdadera rellevància local. **Per què la geoidentificació està fallant** 1. **L’idioma no és igual a la ubicació:** L’IA tracta l’idioma com un proxy de la geografia. Una cerca en espanyol podria ser per Espanya, Mèxic o Colòmbia. Si els senyals de mercat (esquemes, hreflang, cites) no són explícits, l’IA aplega aquests mercats, prioritzant la font amb més autoritat — normalment el lloc global en anglès. 2. **Bias d’agrupament del mercat:** Els LLMs s’entrenen amb dades fortament dominades per contingut en anglès.

Per a marques multinacionals (“GlobalChem Mèxic” vs “GlobalChem Japó”), el model se centra en la versió amb més exemples, sovint la marca global en anglès, perpetuant un desequilibri d’autoritat encara que la consulta sigui del mercat local. 3. **Amplificació canònica:** Els cercadors consolidan pàgines gairebé duplicates sota una URL canònica. Les etiquetes hreflang serveixen per indicar alternatives vàlides per cada mercat, però els sistemes d’IA confien en els índexs canònics que prioritzen la versió global com a veritat principal. Sense senyals geogràfics en el contingut, les pàgines regionals són invisibles o s’absorbeixen en l’entitat global. **Responderà això per si mateix?** Tot i que dades d’entrenament més diverses per a LLMs podrien minvar alguns biaixos geogràfics, els problemes estructurals com la jerarquia canònica i la dominància de l’autoritat en anglès persistiran. Les discrepàncies en profunditat de contingut entre mercats vol dir que les versions globals sovint seguiran dominant en les respostes sintetitzades. **Impactes en la cerca local i en els negocis** - **Respostes globals per a usuaris locals:** Les respostes en IA per als mercats locals sovint utilitzen dades en anglès, la qual cosa pot portar a informació de contacte, certificacions o polítiques incorrectes. - **Autoritat local minvada:** Els competidors locals forts són relegats ja que el contingut global pesa més. - **Riscos de confiança de marca:** Els usuaris perceben descuidament (“No serveixen el nostre mercat”), arriscant pèrdues de rendiment i problemes de compliment normatiu, especialment en sectors regulats o B2B. **El paper reduït del hreflang en les cerques amb IA** L’hreflang era efectiu en un món de cerca basat en regles, indicant a Google quina pàgina servir segons el mercat. Les engines d’IA generen respostes sintetitzades i no interpreten activament l’hreflang. Si la vostra estructura canònica afavoreix la pàgina global, els models d’IA hereten aquesta jerarquia en lloc de respectar les mapejos hreflang. Per tant, l’hreflang encara és útil per indexar, però no per a la interpretació impulsada per IA. Els sistemes d’IA prioritzen patrons d’autoritat, rellevància i connectivitat — on normalment guanya el contingut global ben enllaçat i amb bona interacció, independentment de l’hreflang. **Com ocorre la deriva geogràfica** Un patró habitual: - Contingut local feble (fins, sense markup, obsolet). - Les etiquetes canòniques consoliden l’autoritat sota el domini global . com. - L’IA extreu la pàgina en anglès com a font principal. - El model sintetitza una resposta en l’idioma de l’usuari, inserint referències locals superficials. - L’usuari segueix un formulari de contacte global, troba bloquejos en l’enviament i se’n va frustrat. Això crea una qüestió de “sobirania digital”, on la informació global substitueix la representació precisa del mercat. **La nova prioritat: geològic i lleible per a l’IA (Geo-legibilitat)** El repte ara no és només classificar localment sinó garantir que la vostra presència digital sigui “geo-legible” per a la síntesi de l’IA— que els límits geogràfics siguin explícits i llegibles per màquines en tot el procés d’indexació i generació. Estratègies clau: - Incorporar senyals geogràfics, de compliment i de mercat en dades estructurades (com schema amb áreaServida, adreça, moneda). - Reforçar l’autoritat i diferenciació del contingut local. - Fer proves habituals dels resultats de cerca amb consultes locals per detectar i corregir deriva geogràfica. - Revisar les estructures canòniques per evitar que l’autoritat global envaeixi els URLs locals. Tot i que l’impacte directe de schema en la síntesi d’IA encara està emergint, és essencial reforçar els senyals tradicionals per a garantir rendiment a llarg termini. **Pasos de diagnòstic: “On ha anat el meu mercat?”** - Fer cerques amb IA en llengua local per termes claus; registrar llengües, dominis i referències de mercat. - Detectar cites de pàgines en anglès en consultes no angleses com a senyal d’alerta. - Confirmar la indexació i cobertura hreflang amb Google Search Console. - Revisar les estructures canòniques per evitar que URLs regionals siguin suplantades. - Validar l’esquema geogràfic estructurat per claredat jurisdiccional. - Repetir auditoria cada tres mesos per adaptar-se a l’evolució dels models d’IA. **Mitjans de correcció estratègica: Governar la visibilitat del mercat** La deriva geogràfica per IA no és només un tema tècnic de SEO sinó un repte de governança estratègica. Sense gestió conscient, les marques locals s’encongeixen dins del coneixement global, provocant pèrdues de ràting, riscos legals i una pèrdua de responsabilitat operativa. **Recomanacions executives** - Reconsiderar les estratègies de canònica; utilitzar-les per controlar la visibilitat del mercat en lloc de mera comoditat. - Estendre la governança SEO per incloure auditories de visibilitat en cerca amb IA, considerant com els motors generatius interpreten la vostra entitat de marca globalment. - Prioritzar contingut local robust i orientat al mercat abans que traduït globalment. - Desenvolupar nous indicadors de visibilitat que incloguin cites, llengües d’origen i representacions a la cerca amb IA, més enllà de només rànquings tradicionals. **Conclusió** La cerca amb IA no ha fet que la geografia sigui obsoleta; ha exposat la fragilitat dels senyals geogràfics digitals. Eines com hreflang, ccTLDs i traduccions, que abans donaven la il·lusió de control, ara són qüestionades. Els senyals més forts — sovint contingut global en anglès — prevalen en qualsevol cas, sense importar les fronteres. El futur del SEO internacional passa per governar els límits digitals per assegurar que cada mercat digitalitzat sigui visible, distint i correctament representat enmig de l’ecosistema generat per IA. Quan l’IA redibuixa el mapa, les marques que es mantinguin visibles no seran les que tradueixen millor, sinó aquelles que defineixen clarament el lloc on pertanyen. --- **Recursos addicionals** - SEO global: estratègies per a empreses multinacionals - Estructures efectives de governança SEO per a grans empreses - Estudi de l’estat del SEO 2026 *Crèdit de la imatge: Roman Samborskyi/Shutterstock*