Fondazioni

Che cos'è esattamente Query Fanout?

Il Query Fanout è il meccanismo con cui l'intelligenza artificiale (ad esempio Google AI Mode, ChatGPT, chatbot di e-commerce) comprende ed elabora le domande degli utenti. Il sistema si occupa automaticamente di suddividere una domanda in una serie di sotto-domande correlate e cerca varie fonti per poi sintetizzare i risultati in un'unica risposta complessiva.

La parola "fanout" significa "distribuire a ventaglio", in questo caso: distribuzione di una query a più canali di ricerca, ad esempio Google, Bing o aggregatori di dati come Semly.

In una ricerca tradizionale, il sistema cercherebbe le pagine contenenti la parola chiave esatta. Nelle query fanout, il sistema fa proprio questo:

Riconoscere le intenzioni:

• Cercatori: famiglia con bambini
• Scopo: vacanze al mare
• Restrizione: budget di 1.200 EUR a settimana
• Posizione: Mar Baltico (lato marittimo polacco)
• Tempo: non definito, ma si pensa alle vacanze estive

Suddivisione in sotto-domande:

• "L'alloggio più economico del Mar Baltico per le famiglie"
• "Case vacanza sul Baltico 1.200 EUR a settimana"
• "Dove andare al mare con i bambini a luglio a basso costo"
• "Attrazioni per i bambini al mare"
• "Quale città è più popolare sul Baltico 2025"
• "Come raggiungere il Mar Baltico in modo economico con la famiglia"
• "Vacanze nel Baltico senza cibo - opzioni economiche"
• "Le migliori spiagge per bambini del Mar Baltico"
• "Dove alloggiare con un bambino al mare - forum"
• Luglio o agosto sul Mar Baltico: dove è più conveniente"

Ricerca simultanea:

Ricerca simultanea: ognuna di queste domande viene inviata contemporaneamente a diverse fonti - portali di prenotazione, blog di viaggio, forum, siti web di località turistiche, YouTube, recensioni su Google Maps.

Sintesi:

Sintesi: il sistema raccoglie estratti da tutte le fonti, li organizza (ad esempio, i più popolari/più consigliati appariranno più in alto) e li presenta all'utente sotto forma di: "Sul Mar Baltico il meglio è a Darlowo, qui ci sono le località più popolari con i prezzi, qui c'è la spiaggia per bambini e qui ci sono le opzioni di accesso".

Perché Google ha introdotto Query Fanout?

Storia delle modifiche alla ricerca

Google opera da molti anni nel modo seguente:

1. L'utente inserisce le parole chiave
2. L'algoritmo cerca le pagine contenenti queste parole
3. Li ordina in base alla popolarità e alla rilevanza
4. Visualizza un elenco di collegamenti

Questo modello funzionava bene per domande semplici ("Quanto pesa un elefante?"). Ma quando le domande sono diventate più complesse ("Che auto dovrei prendere in città se guido molto in città, ho due bambini, voglio risparmiare carburante ma voglio anche affidabilità e comfort?"), il modello tradizionale ha iniziato a fallire

Vantaggi pratici per l'utente

1. Risposta rapida - senza dover cliccare su molte pagine
2. Completezza - vengono affrontati tutti gli aspetti della domanda
3. Confronti - il sistema confronta automaticamente le opzioni
4. Opinioni - il sistema trova le esperienze di altri utenti
5. Aggiornamento - la risposta contiene le informazioni più recenti

Come funziona tecnicamente Query Fanout?

Fase 1: Riconoscimento dell'intento

Quando un utente digita una domanda, il sistema di intelligenza artificiale non guarda alle parole, ma all'intenzione che sta dietro alla domanda.

Esempio per un negozio di elettronica:

Domanda: "Quale videocamera per un vlogger principiante"

Intenzione riconosciuta:

• Categoria di prodotti: fotocamere
• Livello utente: principiante
• Utilizzo: vlogging (video su YouTube/social media)
• Competenze esistenti: minimo
• Priorità: facilità d'uso, non capacità professionali

Il sistema comprende che questo utente non acquisterà una fotocamera da 1.200 EUR, ma qualcosa nella gamma di 120-480 EUR, con un'interfaccia semplice, una buona stabilizzazione e un microfono incorporato.

Fase 2: Decomposizione dell'interrogazione

Sulla base dell'intenzione riconosciuta, il sistema esegue decomposizione - scompone una singola domanda in più sotto-query logicamente correlate.

Per la telecamera del vlogger, questi possono essere:

• "Le migliori videocamere per vlogger in erba 2025"
• "Quanto costa una buona telecamera per il vlogging"
• "Fotocamera o smartphone per il vlogging: un confronto""
• "Quale fotocamera ha la migliore stabilizzazione dell'immagine"
• "Recensioni - le migliori videocamere per YouTube"
• "Telecamera per il vlogging: cosa deve avere (microfono, schermo)"
• "Dove acquistare una videocamera per il vlogging in Polonia"
• "I vlogger consigliano: una telecamera per iniziare"

Ognuna di queste sottodomande risponde a un aspetto diverso della decisione d'acquisto.

Fase 3: Recupero in parallelo

Questa è la parte fondamentale. Invece di cercare uno per uno (prima il prezzo, poi le recensioni, poi le specifiche - e questo richiederebbe tempo), tutte le sotto-query vengono cercate per allo stesso tempo.

Esempio di pseudocodice (Python):

import asyncio

async def query_fanout_search(main_query):
    """
    Ricerca simultanea per tutte le sotto-query
    """
    
    # Scomponiamo la query principale
    sub_queries = decompose_query(main_query)
    # Risultato: ["videocamera vlogging principianti", "videocamera per YT opinioni", ...]
    
    # Creiamo i task per ogni sotto-query
    tasks = []
    for sub_query in sub_queries:
        tasks.append(search_google(sub_query))
        tasks.append(search_youtube_reviews(sub_query))
        tasks.append(search_forums(sub_query))
        tasks.append(search_prices(sub_query))
    
    # Eseguiamo tutto simultaneamente (asyncio)
    all_results = await asyncio.gather(*tasks)

Una ricerca tradizionale sarebbe sequenziale. Query fanout le parallelizza (tutte in una volta). Questo riduce il tempo di risposta da alcuni secondi a circa 1-2 secondi.

Fase 4: Combinazione dei risultati (aggregazione e classificazione)

Ora il sistema deve fare la cosa più difficile: combinare i risultati di decine di fonti diverse in modo sensato. L'algoritmo utilizzato è Reciprocal Rank Fusion (RRF). Lo spiego con un semplice esempio:

Diciamo che stiamo cercando le "migliori cuffie wireless":

Risultati z sotto-domande 1 ("cuffie per il lavoro d'ufficio"):

1. Sony WH-1000XM5
2. Bose QC45
3. Sennheiser Momentum

Risultati della sotto-domanda 2 ("cuffie - test di comfort"):

1. Bose QC45
2. Apple AirPods Max
3. Sony WH-1000XM5

Risultati della sotto-domanda 3 ("cuffie - prezzo 2025"):

1. JBL Live Pro 2
2. Sony WH-1000XM5
3. Anker Soundcore

RRF funziona così:

• Sony WH-1000XM5: appare nei risultati 1, 3, 2 → riceve il punteggio più alto
• Bose QC45: appare in punteggi di 2, 1 → punteggio medio
• Gli altri hanno punteggi inferiori

Elenco finale:

1. Sony WH-1000XM5 (il più consigliato sotto molti aspetti)
2. Bose QC45
3. JBL Live Pro 2

Fase 5: Sintesi e presentazione

Il sistema ora estrae da ogni fonte i passaggi più rilevanti:

• Dalla recensione: "Il comfort di 8 ore di lavoro"
• Dal test: "L'ANC riduce il rumore del 95%"
• Dal forum: "Super per il lavoro a distanza"
• Dal cartellino del prezzo: "349 sterline in promozione"

Infine, presenta questi risultati all'utente sotto forma di un unico testo coerente con le citazioni delle fonti.

Implicazioni pratiche per i negozi online

Questo significa la fine della SEO tradizionale?

No. La ricerca tradizionale esiste ancora e continuerà a esistere. Ma oltre ad essa, sta emergendo un nuovo canale: la visibilità nelle risposte AI.

SEO tradizionale (posizionamento per parole chiave specifiche):

L'utente cerca: "laptop per imparare a programmare"
→ Il tuo sito appare in 3ª posizione
→ L'utente clicca sul link
→ Arriva da te

Query Fanout (che appare come parte della risposta dell'IA):

L'utente cerca: "laptop per imparare a programmare"
→ L'AI Mode genera una risposta con la frase:
  "Le scelte popolari sono: [citazione dal sito A], [citazione dal sito B], 
   [citazione dal tuo sito]"
→ L'utente a volte clicca sui link, a volte no – ma il tuo marchio 
  appare nella risposta

Entrambi i canali funzionano ora in parallelo.

Cosa sta cambiando per il negozio?

1. La struttura dei contenuti del sito web deve cambiare

Vecchio approccio (ottimizzato per la SEO tradizionale):

Titolo: Laptop per la programmazione

Il miglior laptop per la programmazione è qualcosa che ha...
[due pagine di testo fitto]

Questo funziona per il lettore umano, ma l'AI Mode ha bisogno di più struttura.

Nuovo approccio (sotto query fanout):

# Laptop per la programmazione – guida completa 2025

## Cosa devi sapere prima di acquistare un laptop per la programmazione?

### 1. Processore – Intel o AMD?
AMD Ryzen 7 è più veloce per la compilazione del codice...
[test specifici]

### 2. RAM – di quanta ne hai bisogno?
- Per Python: 8-16 GB
- Per Web Dev: 16 GB minimo
- Per AI/ML: 32 GB

### 3. Disco SSD – quanto?
Minimo: 512 GB
Raccomandazione: 1 TB

[Ogni punto ha una risposta chiara e autonoma]

## Confronto modelli popolari

| Modello | Processore | RAM | SSD | Prezzo | Valutazione |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Modello A | Ryzen 7 | 16GB | 512GB | 930 EUR | 9.2 |
| Modello B | i7-13 | 16GB | 1TB | 1050 EUR | 9.5 |

[Ogni riga è un frammento che l'AI può estrarre]

## FAQ – domande frequenti

D: Il MacBook va bene per la programmazione?
R: Sì, ma...

D: Quanto costa un buon laptop per programmare?
R: Da 700 EUR...

[Ogni coppia D&R è una potenziale sotto-query]

## Opinioni degli utenti

"Ho comprato questo laptop, programmo in Python e ora guadagno..." (15 opinioni positive)

Si nota la differenza? La seconda struttura consente all'intelligenza artificiale di estrarre frammenti per ogni sotto-query.

2. I dati strutturati (Schema Markup) sono ormai un obbligo

Schema.org è un modo per "dire" all'intelligenza artificiale esattamente il significato dei numeri e delle parole della pagina.

Esempio:

Il laptop costa 930 euro

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "name": "Laptop per la programmazione Modello X",
  "price": "930.00",
  "priceCurrency": "EUR",
  "availability": "https://schema.org/InStock",
  "aggregateRating": {
    "@type": "AggregateRating",
    "ratingValue": "4.8",
    "ratingCount": "125"
  }
}
</script>

In questo modo, quando AI cerca "aptops per la programmazione fino a 4.000 sterline", il vostro sito web appare tra i risultati.

3. Autorità e citazioni più importanti che mai

Il fanout delle query favorisce le fonti che vengono citate più volte nelle risposte dell'AI. Se il vostro sito web compare nelle risposte a più sotto-query, significa che siete un'autorità.

Come si costruisce l'autorità?

• Scrivete di ciò che conoscete meglio
• Aggiungere dati concreti, test, figure
• Citare gli altri e inserire un link: dimostra che si è competenti
• Creare backlink da fonti affidabili
• Aggiornare regolarmente i contenuti

Consigli pratici

Guida 1: Mappare il Fanout della query per il vostro prodotto

Supponiamo che tu gestisca un negozio di powerbank.

Passo 1: Selezionare la query principale

"La migliore powerbank fino a 150€"

Fase 2: Espandere con il contesto

Applicazione:

• Per il telefono
• Per il vostro computer portatile
• Per i viaggi
• Per lavorare

Caratteristiche:

• Capacità (mAh)
• Velocità di carica
• Dimensione
• Peso

Profilo utente:

• Studente
• Impiegato
• Viaggiatore
• Giocatore

Tipo di confronto:

• Concorso
• Generazione precedente
• Alternative

Passo 3: per ogni sotto-query, preparare una sezione della pagina

## Quante volte un powerbank da 20000 mAh ricarica il mio telefono?

Dipende dalla capacità della batteria del tuo telefono:

- iPhone 14 (3200 mAh): ~6 volte
- Samsung Galaxy S24 (4000 mAh): ~5 volte
- OnePlus 12 (5400 mAh): ~3,5 volte
- iPad Air (8600 mAh): ~2 volte

**Come si calcola?**
20000 mAh (powerbank) / 4000 mAh (telefono) = 5 ricariche
(in pratica meno a causa delle perdite di energia)

## Un powerbank da 20000 mAh può ricaricare un laptop?

Sì, ma...
- Deve avere un'uscita USB-C Power Delivery
- Deve essere di almeno 65W
- Laptop più vecchi (con USB Micro) – no

Il nostro modello: 100W, USB-C PD, ricarica un MacBook Air in 2,5 ore.

## Powerbank per le vacanze – ci starà?

- Dimensioni: 12 x 7 x 3 cm
- Peso: 420 g
- Entra nello zaino, nel beauty case, nella tasca di una borsa grande
- Ideale per le vacanze (non occupa spazio)

[ecc.]

Guida 2: Scrivere contenuti per Query Fanout - modello

Modello di intestazione (per ogni aspetto)

# [Prodotto] – guida completa [anno]

## Cosa devi sapere prima di acquistare [prodotto]?

### 1. [Primo aspetto critico]
- Definizione per principianti
- Perché è importante
- Come verificarlo in pratica

### 2. [Secondo aspetto]
[stesso contenuto]

### 3. [Terzo aspetto]
[stesso contenuto]

## Confronto modelli popolari

| Nome | Spec1 | Spec2 | Prezzo | Opinione |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Modello A | | | | |

## FAQ – domande frequenti

D: [Domanda apparsa su Google Trends]
R: [Risposta concreta]

## Opinioni degli utenti

"Storia dell'utente, perché ha acquistato, quali sono le sue esperienze"

Manuale 3: Attuazione Schema.org per il prodotto

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "name": "Powerbank 20000 mAh SuperCharge",
  "image": ["https://...1.jpg"],
  "description": "Powerbank sotto i 35 euro con ricarica rapida",
  "brand": {
    "@type": "Brand",
    "name": "TechBrand"
  },
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "url": "https://...produkt",
    "priceCurrency": "EUR",
    "price": "30.00",
    "availability": "https://schema.org/InStock"
  },
  "aggregateRating": {
    "@type": "AggregateRating",
    "ratingValue": "4.7",
    "ratingCount": "348",
    "bestRating": "5",
    "worstRating": "1"
  },
  "review": [
    {
      "@type": "Review",
      "author": {
        "@type": "Person",
        "name": "Utente Jan"
      },
      "reviewRating": {
        "@type": "Rating",
        "ratingValue": "5"
      },
      "reviewBody": "Ottimo powerbank, lo consiglio"
    }
  ]
}
</script>
</head>
</html>

Di conseguenza, l'intelligenza artificiale sa esattamente:

• Qual è il prezzo
• Quante opinioni avete
• È disponibile
• Cosa dicono gli utenti

Query Fanout in scenari reali

Scenario 1: il cliente è alla ricerca di un "confronto"

Le sotto-query generate da AI:

• "La bicicletta gravel: cos'è, per cosa"
• "Bicicletta da strada - parametri, scopo"
• "Ghiaia e strada - differenze tecniche"
• "Ghiaia o strada per il cicloturismo"
• "Ghiaia o strada - il prezzo in Polonia"
• "Opinioni: quale bicicletta è migliore per un principiante"
• "Test: aderenza su ghiaia e su strada"

Cosa deve contenere il vostro sito web per apparire:

• Definizioni (ghiaia + strada)
• Tabella di confronto
• Feedback degli utenti reali
• Prezzi (link ai negozi)
• Prove pratiche
• Per chi ogni tipo

Scenario 2: Il cliente ha un problema specifico

Sottodomande:

• "Perché le cuffie wireless si scaricano rapidamente"
• "Cuffie Bluetooth: come prolungare il tempo di lavoro"
• "Quali sono le cuffie con l'autonomia più lunga"
• "Cambiare la batteria in cuffia: è possibile"
• "Problemi di batteria delle cuffie - forum"

Cosa deve contenere il vostro contenuto:

• Motivi (perché sta accadendo)
• Guida (come prolungare la vita)
• Confronto tra i portatili con la migliore batteria
• Informazioni sul servizio
• Consulenza tecnica (calibrazione della batteria)

Scenario 3: Il cliente confronta i marchi

Sottodomande:

• "Xiaomi vs Samsung - confronto delle specifiche"
• "Xiaomi o Samsung - cosa consigliano gli esperti"
• "Xiaomi - recensioni degli utenti 2025"
• "Samsung - recensioni degli utenti 2025"
• "Xiaomi o Samsung: qual è il migliore per le foto"
• "Xiaomi vs Samsung prezzo"
• "Servizio Xiaomi vs Samsung in Polonia"

Cosa dovrebbe includere:

• Confronto tecnico nella tabella
• Opinioni editoriali
• Immagini della fotocamera (confronto fotografico)
• Prezzi nei negozi polacchi
• Disponibilità del servizio
• Garanzia

Tecnologia - codice e implementazione

Codice 1: Generazione di sotto-query da GPT-5 (python)

import openai

def generate_sub_queries(main_query, num_queries=10):
    """
    Genera sotto-query per la domanda principale
    """
    
    prompt = f"""
    Sei un esperto di SEO e AI Search Optimization.
    
    L'utente ha posto la seguente domanda:
    "{main_query}"
    
    Genera {num_queries} sotto-query correlate che l'utente 
    potrebbe avere in mente o che l'AI Mode potrebbe generare.
    
    Le sotto-query dovrebbero coprire:
    - Definizioni e spiegazioni
    - Confronti e alternative
    - Prezzi e disponibilità
    - Opinioni ed esperienze
    - Risoluzione dei problemi
    
    Restituisci solo l'elenco delle sotto-query, una per riga.
    """
    
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-5",
        messages=[
            {"role": "user", "content": prompt}
        ],
        temperature=0.7,
        max_tokens=1000
    )
    
    sub_queries = response.choices[0].message.content.strip().split('\n')
    return [q.strip() for q in sub_queries if q.strip()]

# Esempio di utilizzo:
main_q = "Quale powerbank scegliere sotto i 35 euro"
subs = generate_sub_queries(main_q)

for i, sub in enumerate(subs, 1):
    print(f"{i}. {sub}")

# Risultato:
# 1. Quanti mAh dovrebbe avere un powerbank per il telefono
# 2. Powerbank 20000 mAh o 30000 mAh – quale è meglio
# 3. I migliori powerbank sotto i 35 euro 2025
# ecc.

Codice 2: Simulazione di Query Fanout - ricerca multicanale (python)

import asyncio
from typing import List, Dict

class QueryFanoutSimulator:
    """
    Simula il funzionamento del query fanout
    """
    
    def __init__(self):
        self.databases = {
            'products': self.search_products,
            'reviews': self.search_reviews,
            'forums': self.search_forums,
            'prices': self.search_prices,
            'youtube': self.search_youtube
        }
    
    async def execute_fanout(self, main_query: str, sub_queries: List[str]) -> Dict:
        """
        Esegue il query fanout per la domanda principale
        """
        
        print(f"Domanda principale: {main_query}\n")
        print(f"Sotto-query generate ({len(sub_queries)}):")
        for sq in sub_queries:
            print(f"  - {sq}")
        
        print("\n--- Ricerca simultanea ---\n")
        
        # Per ogni sotto-query, cerchiamo in tutti i database contemporaneamente
        tasks = []
        for sub_query in sub_queries:
            for db_name, search_func in self.databases.items():
                tasks.append(
                    self._search_with_metadata(db_name, search_func, sub_query)
                )
        
        # Esecuzione di tutto simultaneamente
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        
        # Aggregazione dei risultati
        aggregated = self._aggregate_results(results)
        
        return aggregated
    
    async def

Codice 3: Estrazione del passaggio (python)

from typing import List

def extract_passages_for_fanout(content: str, query: str) -> List[str]:
    """
    Estrae frammenti di contenuto che rispondono alla sotto-query
    """
    
    # Suddivisione in paragrafi
    paragraphs = content.split('\n\n')
    
    relevant_passages = []
    
    for para in paragraphs:
        # Ricerca delle parole importanti della query
        score = calculate_relevance(para, query)
        
        if score > 0.6:  # Soglia: 60% di rilevanza
            # Limitazione a 2-3 frasi (frammento)
            sentences = para.split('. ')
            passage = '. '.join(sentences[:3]) + '.'
            relevant_passages.append({
                'text': passage,
                'score': score,
                'length': len(passage)
            })
    
    # Ordinamento per punteggio
    relevant_passages = sorted(
        relevant_passages,
        key=lambda x: x['score'],

Errori e insidie

Errore 1: scrivere solo per gli umani, non per l'IA

Il lato sbagliato:

Powerbank bestseller 2025! I nostri prodotti sono garanzia di soddisfazione.
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Perché male? L'AI Mode non lo sa:

• Sia che si tratti di una powerbank per il telefono o il laptop
• Quanti mAh ha
• Quanto costa
• Quali opinioni ha

Un buon sito:

## Che cos'è un powerbank da 20000 mAh?

Un powerbank è un dispositivo di ricarica con una capacità di 20000 mAh.

### Quante volte ricarica il telefono?

- iPhone 14: 6 volte
- Samsung S24: 5 volte

### Prezzo

30,00 euro (in promozione da 45,00 €)

### Opinioni

Valutazione: 4.8/5 (348 recensioni)

L'intelligenza artificiale può trarre spunto da questo: capacità, applicazione, prezzo, feedback.

Errore 2: Articoli incompiuti

Molti negozi hanno articoli come "Articolo in preparazione" o "In arrivo". Questo è invisibile all'AI Mode: l'articolo viene ignorato.

Regola: Pubblicate articoli completi. Se non avete tempo, molti articoli brevi sono meglio di uno lungo e incompiuto.

Errore 3: Dati strutturali mancanti

Senza Schema:
Le cuffie costano 70,00 euro

Con Schema:
<span itemscope itemtype="https://schema.org/Offer">
  <span itemprop="price">70.00</span>
  <span itemprop="priceCurrency">EUR</span>
</span>

Senza Schema, l'intelligenza artificiale potrebbe pensare che si tratti dell'anno o del numero di modello. Con Schema, sa che si tratta del prezzo.

Errore 4: copiare la concorrenza

Se tutti i negozi scrivono in modo identico ("La migliore powerbank è..."), nessuno si distinguerà. I fanout delle query favoriscono una prospettiva unica.

Buone pratiche:

• La vostra storia (come vi è venuta l'idea)
• I vostri test (controllati da voi stessi)
• Le vostre opinioni (ciò che pensate)

L'intelligenza artificiale sarà più facile da gestire.

FAQ - Domande frequenti

Query Fanout si applica a tutti i settori?
No. Si applica soprattutto ai settori in cui le decisioni sono complesse:

• Commercio elettronico (selezione dei prodotti)
• Turismo (pianificazione dei viaggi)
• Suggerimenti (come fare qualcosa)
• Istruzione (imparare qualcosa)

Meno preoccupato:

• Indagini fattuali ("Chi diventerà presidente della Polonia nel 2025?")
• Informazioni in tempo reale (meteo, tariffe)

Quanto tempo ci vuole per adattare il negozio a Query Fanout?
Per un piccolo negozio (50-100 prodotti): 2-4 settimane, per un negozio medio (1000 prodotti): 2-3 mesi, per un negozio grande (oltre 10000 prodotti): 6 mesi e oltre
Non si tratta di un lavoro una tantum, ma di un processo continuo.

Un prodotto ben classificato tradizionalmente sarà visibile in modalità AI?
Di solito sì, ma non sempre. La modalità AI ha criteri diversi rispetto alla SEO tradizionale. È possibile che si ottenga un posizionamento elevato nella ricerca tradizionale, ma non nella modalità AI (o viceversa). Pertanto, entrambe le strategie sono importanti.

Query Fanout sta cambiando il modo in cui otteniamo traffico da Google Ads?
Per ora no: Google Ads funziona ancora. Ma a lungo termine, se sempre più persone utilizzano l'AI Mode invece della ricerca tradizionale, il modello di business potrebbe cambiare. Vale la pena investire in altri canali (e-mail, social media, partnership).

ChatGPT utilizza anche Query Fanout?
ChatGPT utilizza una versione avanzata (chiede spiegazioni all'utente, scompone internamente le query). Ma non ha la visibilità di Google AI Mode. Altri strumenti:

• Perplexity AI - utilizza esplicitamente il fanout della query
• Claude - ha un suo metodo
• Chatbot per negozi - possono avere una versione semplificata

Il mio contenuto deve essere letteralmente sulla mia pagina?
No. La modalità AI può anche citare brani da altre fonti. Ma se si dispone di una propria pagina, questo aumenta notevolmente le possibilità di visibilità nelle risposte.

AMP o mobile-first sono importanti per Query Fanout?
Sì, ma non allo stesso modo della SEO tradizionale. Le modalità AI importanti sono:

• Possibilità di controllare il contenuto
• Struttura dei dati
• Autorità
• Aggiornamento

Ma non necessariamente la velocità del sito (anche se un sito veloce aiuta sempre).

Devo assumere un copywriter?
Se non ne avete mai avuta una prima - sì. Query Fanout richiede un volume elevato di contenuti di alta qualità. Un copywriter dovrebbe scrivere un articolo a settimana (almeno).

Glossario

Modalità AI - modalità di ricerca Google, in cui le risposte sono generate dall'intelligenza artificiale (invece che da un elenco di link)

Aggregazione - combinare i risultati di più fonti in un'unica risposta

Asyncio - libreria Python per l'esecuzione simultanea di compiti

Autorità - la conoscenza da parte di Google che il sito è affidabile sull'argomento in questione

Backlink - collegamento da un'altra pagina alla vostra

Chatbot - un programma che parla con l'utente

Pezzo - un piccolo pezzo di testo (ad esempio un paragrafo)

Query di base - la domanda principale da cui partiamo

Decomposizione - suddividere una domanda in una serie di domande più piccole

Incorporazione - convertire il testo in numeri (vettori) che rappresentano un significato

Fanout - diffusione, divulgazione (qui: diffusione di un'inchiesta)

Gemelli - modello AI di Google (equivalente a ChatGPT)

Generatore (LLM) - modello di intelligenza artificiale che genera testo

Allucinazione - quando l'intelligenza artificiale inventa informazioni non vere

Riconoscimento dell'intento - riconoscere ciò che l'utente vuole veramente (non solo ciò che ha scritto)

LLM (Large Language Model) - modello linguistico di grandi dimensioni (ChatGPT, Gemini, Claude)

Estrazione del passaggio - estrazione di frammenti di testo rilevanti

Interrogazione - domanda, interrogazione

Decomposizione delle query - suddividere una domanda in sotto-domande

Fanout della query - suddivisione delle domande in più sottodomande da parte dell'IA

RAG (Generazione Aumentata dal Recupero) - ricerca di informazioni + generazione di risposte

Fusione di rango reciproco (RRF) - un algoritmo per combinare i risultati provenienti da più fonti

Rilevanza - se il risultato è rilevante per la query

Recupero - ricerca, ricerca di informazioni

Schema.org - standard per la marcatura dei dati sulle pagine

Semantica - significato di parole e testi

SEO - ottimizzazione dei motori di ricerca

Sub-query - sotto-domanda, domanda minore

Sintesi - combinare le informazioni provenienti da più fonti

Database vettoriale - database che memorizza il testo come vettori

Similitudine vettoriale - quanto sono simili i due testi

Lista di controllo: cosa fare nel vostro negozio?

• Analisi - Verificate come funziona Query Fanout per i vostri prodotti principali (cercate Google AI Mode)
• Mappatura - Creare un elenco di sotto-query per i 10 prodotti più importanti
• Audit dei contenuti - Controllare quali pagine hanno già frammenti che indirizzano le sotto-query
• Struttura - Riorganizzare le pagine dei prodotti: aggiungere le FAQ, aggiungere i confronti in tabelle, aggiungere le recensioni degli utenti, aggiungere le sezioni "Cosa c'è da sapere"
• Schema - Implementare Schema.org su tutte le pagine dei prodotti
• Contenuto - Scrivere articoli di "guida all'acquisto" per le categorie principali
• Backlink - Iniziare a costruire l'autorità (articoli su siti esterni)
• Monitoraggio - Visibilità del tracciato in modalità AI (i nuovi strumenti lo rendono possibile)
• Iterazione - Analizzare le sub-query e aggiornare i contenuti mensilmente

Sintesi

Query Fanout non è il futuro, è il presente. A partire dal maggio 2025, Google AI Mode è in produzione e i concorrenti stanno tenendo il passo (ChatGPT, Claude, Perplexity).

Punti chiave da ricordare:

1. Query Fanout è la suddivisione di una domanda in sotto-query - L'intelligenza artificiale li cerca in parallelo
2. La SEO tradizionale esiste ancora - ma accanto ad esso compare un nuovo canale (visibilità in modalità AI)
3. La struttura dei contenuti sta cambiando - invece di un singolo testo per una singola parola chiave, scrivete una guida completa che affronta molteplici aspetti
4. Schema.org è ora un must - L'intelligenza artificiale deve capire il significato dei numeri e delle parole della pagina
5. L'autorità è più importante che mai - L'intelligenza artificiale favorisce le fonti che compaiono ripetutamente nelle risposte
6. Si tratta di una maratona, non di uno sprint - implementare lentamente, testare, iterare

Query Fanout vi offre nuove possibilità per il vostro negozio. Non è necessario essere programmatori: potete iniziare analizzando il funzionamento di Query Fanout per i vostri prodotti, mappando le sotto-query e preparando contenuti migliori.

Il resto verrà da sé.

Fonti

• Google I/O 2025 - Elizabeth Reid, responsabile della ricerca di Google - "Modalità AI e tecnica di fanout delle query"
• fillrank.it, Senuto.com, seo-www.pl, digitale.rp.pl, 4media.com
• Modalità AI di Google ufficiale
• Documenti di Microsoft Azure AI
• Haystack.deepset.ai - Modelli RAG avanzati
• Documentazione API OpenAI - Prompting LLM

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