Как работает Query Fanout в ИИ: полное руководство

Основы

Что такое Query Fanout?

Query Fanout — это механизм, с помощью которого искусственный интеллект (например, Google AI Mode, ChatGPT, чат-боты электронной коммерции понимают и обрабатывают запросы пользователей. Система автоматически Разбивает один вопрос на несколько связанных подвопросов Поиск различных источников для синтезировать результаты в единый общий ответ.

Слово «фанат» означает разветвление, распространение - здесь: распределение запроса по нескольким каналам поиска, например. Google, Bing или агрегаторы данных, такие как Semly.

В традиционном поиске система будет искать страницы, содержащие точное ключевое слово. В фанате запросов система делает именно это:

Признание намерения:

• Искатели: семья с детьми
• Место назначения: морской отдых
• Ограничение: бюджет 1000 евро в неделю
• Расположение: Балтийское море (польская морская сторона)
• Время: неопределенное, но предполагает летние каникулы

Разделение на подвопросы:

• «Самое дешевое жилье в Балтийском море для семей»
• «Летние коттеджи на Балтике 1000 евро в неделю»
• «Куда дешёво поехать с детьми на море в июле»
• «Притяжения для детей на море»
• Какой город популярен на Балтике 2025
• Как добраться до Балтики с семьей дешево
• "Балтийские каникулы без еды - бюджетные варианты"
• «Лучшие пляжи для детей Балтийского моря»
• "Где остановиться с ребенком на берегу моря - форум"
• Июль или август на Балтике - где дешевле

Одновременный поиск:

Одновременный поиск: каждый из этих запросов отправляется одновременно в различные источники - порталы бронирования, туристические блоги, форумы, курортные сайты, YouTube, обзоры на Google Maps.

Синтез:

Синтез: система собирает фрагменты из всех источников, организует их (например, наиболее популярные/наиболее рекомендуемые появятся выше), и представляет их пользователю в виде: "На Балтийском море лучшее находится в Дарлоуо, вот популярные курорты с ценами, вот пляж для детей, а вот варианты путешествий".

Почему Google запустил Query Fanout?

Поиск меняет историю

На протяжении многих лет Google работает следующим образом:

1. Пользователь вводит ключевые слова
2. Алгоритм ищет страницы, содержащие эти слова.
3. Он сортирует их по популярности и актуальности.
4. Отображает список ссылок

Это хорошо сработало для простых вопросов («Сколько весит слон?»). Но когда вопросы стали более сложными («Какой автомобиль взять в город, если я много езжу по городу, у меня двое детей, любят экономить топливо, но тоже хотят надежности и удобства?»), традиционная модель начала выходить из строя.

Практические преимущества для пользователя

1. Быстрый ответ - без нажатия на несколько страниц
2. полнота - рассматриваются все аспекты вопроса
3. Сравнения Система автоматически сравнивает опции
4. обратная связь - система находит опыт других пользователей
5. обновление Ответ содержит самую последнюю информацию

Как технически работает Query Fanout?

Шаг 1: Анализ намерения (признание намерения)

Когда пользователь вводит вопрос, система ИИ сначала смотрит не на слова, а на намерение, стоящее за вопросом.

Пример магазина электроники:

ВопросКакая видеокамера для начинающего влогера

Признанное намерение:

• Категория продукции: камеры
• Уровень пользователя: новичок
• Приложение: vlogging (YouTube / видео в социальных сетях)
• Существующие навыки: минимальные
• Приоритет: простота использования, а не профессиональные возможности

Система понимает, что этот пользователь купит не камеру за 5000 евро, а что-то в диапазоне 500-2000 фунтов стерлингов, с простым интерфейсом, хорошей стабилизацией и встроенным микрофоном.

Шаг 2: Разложение запроса

Основываясь на признанном намерении, система осуществляет разложение Разбивает один вопрос на несколько логически связанных подзапросов.

Для камеры влогера это могут быть:

• Лучшие камеры для начинающих влогеров 2025
• Сколько стоит хорошая камера для влогинга
• Камера или смартфон для влогинга - сравнение
• Какая камера имеет лучшую стабилизацию изображения
• "Рецензии - лучшие видеокамеры YouTube"
• Камера для влогинга - что она должна иметь (микрофон, экран)
• Где купить видеокамеру в Польше
• «Влогеры рекомендуют — фотоаппарат для начала»

Каждый из этих вопросов отвечает на различные аспекты решения о покупке.

Шаг 3: Параллельный поиск

Это ключевая часть. Вместо того, чтобы искать один за другим (сначала цена, затем отзывы, затем спецификации - и это займет время), все подзапросы ищутся. одновременно.

Пример псевдокода (Python):

# Simplified pseudocode of what happens in the background
import asyncio
async def query_fanout_search(main_query):
    """
    Concurrent search for all subqueries
    """
    # We break down the main question
    sub_queries = decompose_query(main_query)
    # Result: ["vlogging camera beginner", "camera for YT reviews", ...]
    # We create tasks for each subquery
    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))
    # We run everything simultaneously (asyncio)
    all_results = await asyncio.gather(*tasks)
    return all_results

Традиционный поиск будет последовательным. Запросы распараллеливают их (все сразу). Это сокращает время отклика с нескольких секунд до 1-2 секунд.

Шаг 4: Объедините результаты (Aggregation & Ranking)

Теперь система должна сделать самое сложное: Совместить результаты из десятков различных источников В каком-то смысле это имеет смысл. Используемый алгоритм является Взаимное слияние рангов (RRF). Я объясняю простым примером:

Допустим, мы ищем «лучшие беспроводные наушники».

Результаты z Вопросы 1 («Наушники для офисной работы»):

1. Sony WH-1000XM5
2. Бозе QC45
3. Импульс Сенхайзера

Результаты из подвопроса 2 ("Наушники - тест на комфорт"):

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

Результаты из подвопроса 3 ("Наушники - цена 2025"):

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

RRF работает так:

• Sony WH-1000XM5: появляется в результатах #1, #3, #2 → получает высший балл
• Бозе QC45: появляется в результатах #2, 1 → средний балл
• Остальные имеют более низкие баллы

Финальный список:

1. Sony WH-1000XM5 (рекомендуется многими способами)
2. Бозе QC45
3. JBL Live Pro 2

Шаг 5: Синтез и презентация

Теперь система извлекает из каждого источника Наиболее актуальные пассажи:

• Из рецензии: «Комфорт 8 часов работы»
• Из теста: «ANC снижает шум на 95%»
• Из форума: «Супер для удаленной работы»
• Из ценника: «£349 по акции»

Он, наконец, представляет эти результаты пользователю в виде единого связного текста с цитатами из источников.

Практические последствия для интернет-магазинов

Означает ли это конец традиционного SEO?

Нет. Традиционный поиск существует и будет существовать. Но помимо него появляется новый канал — видимость в ответах ИИ.

Традиционный SEO (рейтинг по определенным ключевым словам):

User searches for: "laptop for learning programming"
→ Your site appears in position 3
→ The user clicks the link
→ They land on your page

Запрос Fanout (появляется как часть ответа ИИ):

→ AI Mode generates a response with a sentence:
"Popular choices are: [quote from site A], [quote from site B],
[quote from your site]"
→ The user sometimes clicks the links, sometimes not, but your brand
appears in the answer

Оба канала работают параллельно.

Что меняется в магазине?

1. Структура контента на сайте должна измениться

Старый подход (оптимизированный для традиционного SEO):

Title: Laptop for programming
The best laptop for programming is something that has...
[two pages of dense text]

Это работает для человеческого читателя, но режим ИИ нуждается в большей структуре.

Новый подход (в рамках запроса):

# Laptop for Programming – Full Guide 2025
## What do you need to know before buying a laptop for programming?
### 1. Processor – Intel or AMD?
AMD Ryzen 7 is faster for code compilation...
[specific tests]
### 2. RAM – how much do you need?
- For Python: 8-16 GB
- For Web Dev: 16 GB minimum
- For AI/ML: 32 GB
### 3. SSD Drive – how much?
Minimum: 512 GB
Recommendation: 1 TB
[Each point has a clear, self-contained answer]
## Comparison of popular models
| Model | Processor | RAM | SSD | Price | Rating |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Model A | Ryzen 7 | 16GB | 512GB | 3999 | 9.2 |
| Model B | i7-13 | 16GB | 1TB | 4499 | 9.5 |
[Each row is a fragment that AI can extract]
## FAQ – frequently asked questions
Q: Is a MacBook good for programming?
A: Yes, but...
Q: How much does a good laptop for coding cost?
A: From 700 EUR...
[Each Q&A pair is a potential sub-query]
## User Reviews
"I bought this laptop, I code in Python and now I'm earning..." (15 positive reviews)

Вы видите разницу? Вторая структура позволяет ИИ вытягивать фрагменты для каждого подзапроса.

2. Структурированные данные (разметка схемы) теперь являются обязанностью.

Schema.org Это способ «сказать» ИИ, что означают цифры и слова на вашей странице.

Пример:

The laptop costs 1000 EUR
<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "name": "Programming Laptop Model X",
  "image": "https://example.com/laptop-x.jpg",
  "description": "High-performance laptop for coding.",
  "brand": {
    "@type": "Brand",
    "name": "BrandName"
  },
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "price": "945",
    "priceCurrency": "EUR",
    "availability": "https://schema.org/InStock"
  },
  "aggregateRating": {
    "@type": "AggregateRating",
    "ratingValue": "4.8",
    "ratingCount": "125"
  }
}
</script>

Таким образом, когда ИИ ищет «автоматы для программирования до 945 евро», ваш сайт отображается в результатах.

3. Власть и цитаты важны как никогда

Query Fanout предпочитает источники, которые цитируются несколько раз в ответах ИИ. Если ваш сайт отображается в ответах на несколько подзапросов, это означает, что вы являетесь авторитетом.

Как построить власть?

• Напишите о том, что вы знаете лучше всего
• Добавить конкретные данные, тесты, цифры
• Цитировать других и ссылаться - это показывает, что вы осведомлены
• Создание обратных ссылок из авторитетных источников
• Регулярно обновлять контент

Практические советы

Руководство 1: Сопоставление поискового запроса Fanout для вашего продукта

Предположим, вы управляете магазином Powerbank.

Шаг 1: Выберите основной запрос (основной запрос)

«Лучший электробанк до 150 евро»

Шаг 2: Расширение контекста

Применение:

• Для телефона
• Для ноутбука
• Для путешествий
• Работать

Особенности:

• Вместимость (мАч)
• Скорость зарядки
• Размер
• вес

Профиль пользователя:

• студент
• Клерк
• путешественник
• геймер

Тип сравнения:

• Конкурс
• Предыдущее поколение
• Альтернативы

Шаг 3: Создайте конкретные подзапросы

ZASTOSOWANIE:
USAGE:
- "power bank for iPhone"
- "power bank for laptop"
- "power bank for vacation – test"
- "power bank for office work"
FEATURES:
- "how many times will a power bank charge a phone"
- "power bank 20000 mAh vs 30000 mAh"
- "power bank fast charging – how many watts"
COMPARISONS:
- "Xiaomi vs Samsung power bank"
- "cheap vs expensive power bank – difference"
- "best power bank 2025 – ranking"
PROBLEM-SOLVING:
- "power bank is not charging – what to do"
- "power bank discharges quickly"
- "power bank gets hot"

Шаг 4: Для каждого подзапроса подготовьте раздел на странице

## How many times will a 20000 mAh power bank charge my phone?
It depends on your phone's battery capacity:
- iPhone 14 (3200 mAh): ~6 times
- Samsung Galaxy S24 (4000 mAh): ~5 times
- OnePlus 12 (5400 mAh): ~3.5 times
- iPad Air (8600 mAh): ~2 times
**How is it calculated?**
20000 mAh (power bank) / 4000 mAh (phone) = 5 charges
(in practice less due to energy loss)
## Will a 20000 mAh power bank charge a laptop?
Yes, but...
- It must have a USB-C Power Delivery output
- It must be at least 65W
- Older laptops (with Micro USB) – no
Our model: 100W, USB-C PD, charges MacBook Air in 2.5 hours.
## Power bank for vacation – will it fit?
- Dimensions: 12 x 7 x 3 cm
- Weight: 420 g
- Fits in a backpack, toiletry bag, pocket of a large handbag
- Ideal for vacation (doesn't take up space)
[etc.]

Руководство 2: Написание контента под Query Fanout

Шаблон заголовка (для каждого аспекта)

# [Product] – Complete Guide [Year]
## What should you know before buying [product]?
### 1. [First Critical Aspect]
- Definition for beginners
- Why is it important
- How to check it in practice
### 2. [Second Aspect]
[same as above]
### 3. [Third Aspect]
[same as above]
## Comparison of popular models
| Name | Spec1 | Spec2 | Price | Review |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Model A | | | | |
## FAQ – frequently asked questions
Q: [Question that appeared in Google Trends]
A: [Specific answer]
## User Reviews
"User story, why they bought it, what are their experiences"

Руководство 3: Осуществление Schema.org Для продукта

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "name": "Power Bank 20000 mAh SuperCharge",
  "image": ["https://...1.jpg"],
  "description": "Power bank under 35 EUR with fast charging",
  "brand": {
    "@type": "Brand",
    "name": "TechBrand"
  },
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "url": "https://...product",
    "priceCurrency": "EUR",
    "price": "29.99",
    "availability": "https://schema.org/InStock"
  },
  "aggregateRating": {
    "@type": "AggregateRating",
    "ratingValue": "4.7",
    "ratingCount": "348",
    "bestRating": "5",
    "worstRating": "1"
  },
  "review": [
    {
      "@type": "Review",
      "author": {
        "@type": "Person",
        "name": "User John"
      },
      "reviewRating": {
        "@type": "Rating",
        "ratingValue": "5"
      },
      "reviewBody": "Great power bank, highly recommended"
    }
  ]
}
</script>
</head>
</html>

В результате ИИ точно знает:

• Что такое цена
• Сколько мнений у вас есть
• Является ли он доступным
• Что пользователи говорят об этом

Query Fanout в реальных сценариях

Сценарий 1: Клиент ищет «сравнение»

Запросы, которые генерирует ИИ:

• "Гравельный велосипед - что это, для чего"
• "Дорожный велосипед - параметры, назначение"
• "Гравель против дороги - технические отличия"
• «Гравия или дорога для велосипедного туризма»
• "Гравия или дорога - цена в Польше"
• Мнения - какой велосипед лучше для новичка
• "Тесты - гравий против захвата дороги"

Что должен содержать ваш сайт, чтобы появиться:

• Определения (гравий + дорога)
• Сравнение в таблице
• Реальные отзывы пользователей
• Цены (ссылки на магазины)
• Практические испытания
• Для кого каждый тип

Сценарий 2: У клиента есть проблема

Подвопросы:

• Почему беспроводные наушники быстро разряжаются
• Наушники Bluetooth - как продлить рабочее время
• Какие наушники имеют самую длинную продолжительность
• "Изменить батарею в наушниках - это возможно"
• "Проблемы с аккумулятором - форум"

Что ваш контент должен включать:

• Причины (почему это происходит)
• Путеводитель (как продлить жизнь)
• Сравнение телефонов с лучшим аккумулятором
• Информация об услуге
• Технические рекомендации (калибровка батареи)

Сценарий 3: Клиент сравнивает бренды

Подвопросы:

• Xiaomi против Samsung - сравнение спецификаций
• Xiaomi или Samsung - что рекомендуют эксперты
• «Xiaomi — отзывы пользователей 2025»
• Samsung - отзывы пользователей 2025
• Xiaomi или Samsung — что лучше для фотографий
• Xiaomi против цены Samsung
• Xiaomi против Samsung в Польше

Что должно включать:

• Техническое сравнение в таблице
• Редакционные мнения
• Фото с камер (фотосравнение)
• Цены в польских магазинах
• Доступность услуг
• гарантия

Техника - код и реализация

Код 1: Создание подзапросов из GPT-5 (питон)

import openai

def generate_sub_queries(main_query, num_queries=10):
    """
    Generates sub-queries for the main question
    """
    prompt = f"""
    You are an expert in SEO and AI Search Optimization.
    The user asked the following question:
    "{main_query}"
    Generate {num_queries} related sub-queries that the user 
    might have had in mind or that an AI Mode could generate.
    The sub-queries should cover:
    - Definitions and explanations
    - Comparisons and alternatives
    - Prices and availability
    - Reviews and experiences
    - Problem-solving
    Return only the list of sub-queries, one per line.
    """

    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()]

# Example usage:
main_q = "Which power bank to choose under 50 EUR"
subs = generate_sub_queries(main_q)

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

# Result:
# 1. How many mAh should a phone power bank have
# 2. Power bank 20000 mAh vs 30000 mAh – which is better
# 3. Best power banks under 43 EUR 2025
# etc.

Code 2: Query Fanout Simulation - многоканальный поиск

import asyncio
from typing import List, Dict

class QueryFanoutSimulator:
    """
    Simulates query fanout operation
    """
    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:
        """
        Executes query fanout for the main question
        """
        print(f"Main query: {main_query}\n")
        print(f"Generated sub-queries ({len(sub_queries)}):")
        for sq in sub_queries:
            print(f"  - {sq}")
                
        print("\n--- Simultaneous searching ---\n")
                
        # For each sub-query, we search all databases simultaneously
        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)
                )
                
        # Execute all simultaneously
        results = await asyncio.gather(*tasks)
                
        # Aggregation of results
        aggregated = self._aggregate_results(results)
        return aggregated

    async def _search_with_metadata(self, source: str, search_func, query: str):
        """
        Search with metadata (which source, ranking)
        """
        results = await search_func(query)
        return {
            'source': source,
            'query': query,
            'results': results,
            'count': len(results)
        }

    async def search_products(self, query: str) -> List[Dict]:
        """Simulation of product search"""
        await asyncio.sleep(0.5)  # Delay simulation
        return [
            {'title': f'Product A for "{query}"', 'rank': 1},
            {'title': f'Product B for "{query}"', 'rank': 2}
        ]

    async def search_reviews(self, query: str) -> List[Dict]:
        """Simulation of reviews search"""
        await asyncio.sleep(0.3)
        return [
            {'title': f'Review: {query}', 'rank': 1, 'rating

Код 3: Извлечение прохода (питон)

import re
from typing import List

def extract_passages_for_fanout(content: str, query: str) -> List[str]:
    """
    Extracts content passages that answer the sub-query
    """
    # Splitting into paragraphs
    paragraphs = content.split('\n\n')
    relevant_passages = []

    for para in paragraphs:
        # Searching for important words from the query
        score = calculate_relevance(para, query)
                
        if score > 0.6:  # Threshold: 60% relevance
            # Limiting to 2-3 sentences (fragment)
            sentences = para.split('. ')
            passage = '. '.join(sentences[:3]) + '.'
                        
            relevant_passages.append({
                'text': passage,
                'score': score,
                'length': len(passage)
            })
        
    # Sorting by score
    relevant_passages = sorted(
        relevant_passages,
        key=lambda x: x['score'],
        reverse=True
    )
        
    return relevant_passages[:5]  # Top 5 fragments

def calculate_relevance(text: str, query: str) -> float:
    """
    Calculates how relevant the text is to the query (0-1)
    """
    query_words = query.lower().split()
    text_lower = text.lower()
        
    # Generator expression to count matches
    matches = sum(1 for word in query_words if word in text_lower)
        
    relevance = matches / len(query_words) if query_words else 0
    return min(relevance, 1.0)  # Max 100%

# Example usage:
content = """
A power bank is a device that stores energy and charges your phone.

20000 mAh means capacity – the more mAh, the more times it charges the phone.

A power bank for office work should be compact and convenient.

Our power bank weighs only 300 grams and fits in a handbag.

Fast charging is an important feature. Our model supports 65W fast charging.
"""

passages = extract_passages_for_fanout(content, "power bank for office work")

for i, p in enumerate(passages, 1):
    print(f"{i}. (score: {p['score']:.2f})")
    print(f"   {p['text']}\n")

# Result:
# 1. (score: 0.80)
#    A power bank for office work should be compact and convenient.
#
# 2. (score: 0.40)
#    Our power bank weighs only 300 grams...

Ошибки и подводные камни

Ошибка 1: писать только для людей, а не для ИИ

Недостаток:

2025 Bestseller Power Bank! Our products guarantee satisfaction.
Buy now and save 10 EUR. Free shipping on orders over 30 EUR...

Почему плохо? Режим AI не знает:

• Будь то Powerbank для вашего телефона или ноутбука
• Сколько мАч имеет
• Сколько это стоит
• Какие мнения у него есть

Хороший сайт:

## What is a 20000 mAh power bank?
A power bank is a charging device with a capacity of 20000 mAh.
### How many times will it charge a phone?
- iPhone 14: 6 times
- Samsung S24: 5 times
### Price
40 EUR (promotion from 47 EUR)
### Reviews
Rating: 4.8/5 (348 reviews)

ИИ может извлечь из этого: емкость, применение, цена, мнения.

Ошибка 2: Незаконченные статьи

Во многих магазинах есть такие статьи, как «Статья в подготовке» или «Приближается скоро». Это незаметно для режима AI — статья игнорируется.

Правило: Публикуйте полные статьи. Если у вас нет времени, многие короткие статьи лучше, чем одна незаконченная длинная.

Ошибка 3: Структурные данные отсутствуют

Without Schema:
Headphones cost 70 EUR
With Schema:
<span itemscope itemtype="https://schema.org/Offer">
  <span itemprop="price">70</span>
  <span itemprop="priceCurrency">EUR</span>
</span>

Без Схемы ИИ может думать, что это год или номер модели. С Schema - он знает, что это цена.

Ошибка 4: Копирование соревнований

Если все магазины будут писать одинаково («Лучший банк питания...»), никто не будет выделяться. Запросить благосклонность Уникальная перспектива.

Лучшая практика:

• Ваша история (как вы пришли к идее)
• Ваши тесты (вы проверили себя)
• Ваше мнение (что вы думаете)

Этот ИИ будет принимать более легко.

FAQ - часто задаваемые вопросы

Применяется ли Query Fanout во всех отраслях?
Нет. Это наиболее применимо к отраслям, где решения являются сложными:

• Электронная коммерция (отбор продукции)
• Туризм (планирование путешествий)
• Советы (как что-то сделать)
• Образование (учиться чему-то)

Менее применимо:

• «Кто стал президентом Польши в 2025 году?»
• Информация в реальном времени (погода, тарифы)

Сколько времени занимает адаптация магазина под Query Fanout?
Для небольшого магазина (50-100 товаров): 2-4 недели, для среднего (1000 товаров): 2-3 месяца, для крупного (10000+ товаров): 6 месяцев+ Это не разовая работа - это непрерывный процесс.

Будет ли хорошо ранжированный продукт традиционно виден в режиме AI?
Обычно да, но не всегда. Режим AI имеет другие критерии, чем традиционный SEO. Возможно, вы будете занимать высокое место в традиционном поиске, но не в режиме AI (или наоборот). Вот почему обе стратегии важны.

Меняет ли Query Fanout путь получения трафика от Google Ads?
Пока нет - Google Ads все еще работает. Но в долгосрочной перспективе, если все больше и больше людей используют режим искусственного интеллекта вместо традиционного поиска, бизнес-модель может измениться. Стоит инвестировать в другие каналы (электронная почта, социальные сети, партнерские отношения).

Использует ли ChatGPT Query Fanout?
ChatGPT использует расширенную версию (просит у пользователя объяснений, самостоятельно разбивает запросы). Но он не имеет видимости, как Google AI Mode. Другие инструменты:

• Perplexity AI - явно использует вентиляцию запросов
• Клод - имеет свой метод
• Магазин чат-ботов - может иметь упрощенную версию

Должен ли мой контент быть буквально на моем сайте?
Нет. Режим AI также может цитировать отрывки из других источников. Но если у вас есть собственный сайт - это значительно увеличивает шансы на видимость в ответах.

Является ли AMP или mobile-first важным для поисковой оптимизации?
Да, но не для традиционного SEO. Режим AI важен:

• Умение проверять контент
• Структура данных
• полномочия
• обновление

Но не обязательно скорость сайта (хотя быстрый сайт всегда помогает).

Стоит ли нанимать копирайтера сейчас?
Если раньше не было - да. Запрос Fanout требует много высококачественного контента. Один копирайтер должен писать статью в неделю (по крайней мере).

Глоссарий

Режим AI Google Search Mode, где ответы генерируются ИИ (вместо списка ссылок)

Агрегация - объединение результатов из нескольких источников в один ответ;

Асинджи - библиотека Python для одновременного выполнения задач

полномочия Знание Google о том, что сайт заслуживает доверия по определенной теме

Обратная связь - ссылка с другого сайта на ваш

чат-бот Программа, которая общается с пользователем

Чанк (Пис) - небольшой фрагмент текста (например, один абзац)

Основной запрос Главный вопрос, с которого мы начинаем

разложение Разбив один вопрос на множество более мелких вопросов

встраивание - преобразование текста в числа (векторы), представляющие смысл

Фанат - распространение, атомизация (здесь: распространение запроса)

Gemini Модель ИИ Google (эквивалент ChatGPT)

Генератор (LLM) Модель, генерирующая текст

галлюцинация Когда ИИ создает информацию, которая не соответствует действительности

Намеренное признание - распознавание того, что пользователь действительно хочет (а не только то, что он написал)

LLM (большая языковая модель) - модель большого языка (ChatGPT, Gemini, Claude)

Добыча проезда - извлечение частей текста, имеющих отношение к делу

Запрос - вопрос, запрос

Запросить разложение - разбиение вопроса на подвопросы

Запросить Fanout Распространение вопросов на несколько подзапросов с помощью ИИ

RAG (дополненное поколение) - поиск информации + генерация ответов

Взаимное слияние рангов (RRF) Алгоритм для объединения результатов из нескольких источников

актуальность - имеет ли результат отношение к запросу

Поиск - поиск, поиск информации

Schema.org - стандарт для маркировки данных на страницах

Семантика - значение слов и текстов

SEO - поисковая оптимизация

Подзапрос - подзапрос, вопрос поменьше

синтез - объединение информации из нескольких источников

Векторная база данных База данных, хранящая текст как векторы

Векторное сходство насколько похожи два текста

Контрольный список - что делать в магазине?

• Анализ Проверьте, как работает Query Fanout для ваших основных продуктов (поищите Google AI Mode)
• картографирование Создайте список подзапросов для 10 лучших продуктов
• Проверка содержания Проверьте, на каких страницах уже есть фрагменты, адресованные подзапросам.
• Структура Реорганизуйте страницы продуктов: добавьте часто задаваемые вопросы, добавьте сравнения в таблицах, добавьте отзывы пользователей, добавьте разделы «Что вам нужно знать»
• Схема Внедрение Schema.org на всех страницах продукта
• Контент - Напишите статьи о «Руководстве по покупке» для лучших категорий
• Обратные ссылки - Начать строительство органа (статьи на внешних площадках)
• Мониторинг Отслеживание видимости в режиме AI (новые инструменты делают это возможным)
• итерация Анализ подзапросов и ежемесячное обновление контента

Резюме

Query Fanout — это не будущее, это уже настоящее. По состоянию на май 2025 года Google AI Mode находится в производстве, а конкуренты идут в ногу со временем (ChatGPT, Claude, Perplexity).

Ключевые моменты, которые нужно помнить:

1. Query Fanout разбивает вопрос на подзапросы ИИ ищет их параллельно
2. Традиционный SEO все еще существует - но рядом с ним появляется новый канал (видимость в режиме AI)
3. Структура контента меняется Вместо одного текста по одному ключевому слову вы пишете полное руководство по нескольким аспектам.
4. Schema.org является обязательным ИИ должен понимать, что означают цифры и слова на вашей странице
5. Власть важнее, чем когда-либо ИИ предпочитает источники, которые появляются неоднократно в ответах
6. Это марафон, а не спринт. - осуществлять медленно, тестировать итеративно

Query Fanout предоставляет новые возможности для вашего магазина. Вам не нужно быть программистом - вы можете начать с анализа того, как работает Query Fanout для ваших продуктов, отображения подзапросов и подготовки лучшего контента.

Остальное придет естественно.

Источники

• Google I/O 2025 Элизабет Рид (Elizabeth Reid), руководитель поисковой системы Google: «AI Mode and Query Fanout Technique»
• fillrank.co.uk, Senuto.com, seo-www.pl, digital.rp.pl, 4media.com
• Google AI Mode Официальный
• Microsoft Azure AI Docs
• Haystack.deepset.ai Продвинутые шаблоны RAG
• OpenAI API Документация - LLM Prompting

Поделиться:

Копировать ссылку