Query fan-out w SEO – na czym polega nowa technika wyszukiwania?

Aktualnie skuteczne SEO nie istnieje bez zrozumienia pojęć związanych ze sztuczną inteligencją. Jednym z mechanizmów AI, które stoją za zmianami w procesie wyszukiwania, jest query fan- out. Na czym polega ten mechanizm, jak wpływa na wyświetlane użytkownikom wyniki oraz co oznacza dla twórców treści? Podpowiadamy w poniższym artykule.

Spis treści:

1. Czym jest query fan-out?
2. Jak działa query fan-out?
3. Dostosowanie wyników do odbiorcy w query fan-out
4. Query fan-out a single query search – czym różni się nowoczesne wyszukiwanie od klasycznego?
5. Query fan-out a customer journey
6. Query fan-out a information gain – jak tworzyć treści dopasowane do nowej strategii wyszukiwania?
7. Query augmentation i grounding – pojęcia ważne w kontekście query fan-out
8. FAQ – query fan-out w SEO

Czym jest query fan-out?

Query fan-out to strategia stosowana podczas nowoczesnego wyszukiwania przez Google. Rozbija ona jedno zapytanie użytkownika na zestaw logicznie ze sobą powiązanych pytań pomocniczych. Każde z nich dotyczy innego aspektu tematu, który podlega analizie, a następnie włączeniu do tworzonego przez AI spójnego podsumowania. Google nie ogranicza się w przypadku takiego wyszukiwania do dopasowania fraz kluczowych do treści stron internetowych. Opracowuje szerszy obraz potrzeb użytkownika. Przewiduje możliwe intencje i uzupełnia luki informacyjne pomijane w klasycznym trybie wyszukiwania.

Użytkownik po wpisaniu w Google zapytania „jak posadzić drzewo w ogrodzie” do tej pory otrzymywał listę linków do artykułów, w których występowała wpisana fraza, zazwyczaj poradników ogrodniczych. Podejście oparte na query fan-out postrzega zapytanie użytkownika jako punkt wyjścia i rozbija je na szereg powiązanych podzapytań, np. takich jak: „jak przygotować glebę pod sadzenie drzewa”, „jak pielęgnować młode drzewa po posadzeniu”, „jakie odstępy zachować między drzewami”. Każde z wymienionych pytań poddawane jest osobnej analizie, a następnie trafia do spójnego podsumowania. Dzięki temu użytkownik otrzymuje odpowiedź, która zazwyczaj odpowiada na różne aspekty jego zapytania, często wręcz podpowiada mu kolejne kwestie, którym warto się przyjrzeć.

Jak działa query fan-out?

Aby dobrze zrozumieć, czym jest query fan-out, warto prześledzić kolejne kroki jego działania:

1. Analiza złożoności zapytania.

Pierwszym etapem jest analiza trudności pytania. System ocenia, czy zapytanie dotyczy prostego faktu, np. „stolica Finlandii”, czy raczej zagadnienia, które można ująć z wielu perspektyw, np. „najlepsze drzewa owocowe do domowego ogrodu”. W przypadku złożonego pytania uruchamia się mechanizm query fan-out.

2. Generowanie podzapytań.

Na tym etapie sztuczna inteligencja tworzy zestaw powiązanych semantycznie podzapytań, które odzwierciedlają różne aspekty oryginalnego pytania, np. dla frazy „najlepsze drzewa owocowe do ogrodu przy domu” może wygenerować takie zapytania: „jaka gleba pod drzewa owocowe”, „gatunki drzew owocowych do małego ogrodu”, „jak zwalczać choroby drzew owocowych”.

3. Równoległe wyszukiwanie.

Do każdego z podzapytań uruchamia się odrębne wyszukiwanie, podczas którego system pobiera informacje z różnych źródeł, baz wiedzy, artykułów blogowych i specjalistycznych.

4. Scalanie rezultatów.

Zebrane odpowiedzi zostają przekształcone w spójne podsumowanie. Może ono przyjąć formę AI Overviews, w którym użytkownik otrzymuje uporządkowaną syntezę informacji. Treści są filtrowane i układane tak, by tworzyły logiczną, odpowiadającą kompleksowo na pytanie całość. Z analizy Senuto dotyczącej AI Overviews w Polsce wynika, że wśród najczęściej przywoływanych w podsumowaniach AI źródeł znalazły się m.in.: pl.wikipedia.org (ponad 880 tys. odniesień), doz.pl (ponad 250 tys.) oraz gov.pl (ponad 220 tys.) (https://insight.senuto.com/aio-report/).

Dostosowanie wyników do odbiorcy w query fan-out

Nowa technika wyszukiwania umożliwia również dopasowanie odpowiedzi do konkretnej osoby. System analizuje np. wcześniejsze wyszukiwania, kliknięcia i sposoby korzystania z urządzeń przez użytkownika i na podstawie tych informacji opracowuje model przedstawiający jego preferencje.

Dlatego dwie osoby, które wpiszą to samo zapytanie, otrzymają nieco inną odpowiedź. Jedna może spodziewać się odpowiedzi bardziej praktycznej, z przedstawionym krok po kroku procesem, a inna – bardziej analitycznej, ze specjalistycznymi danymi. Dzięki takiemu podejściu użytkownik szybciej znajduje to, czego naprawdę szuka, bez konieczności zadawania kolejnych pytań.

Query fan-out a single query search – czym różni się nowoczesne wyszukiwanie od klasycznego?

Podczas tradycyjnego wyszukiwania, często określanego jako single query search, system próbuje dopasować zapytanie użytkownika bezpośrednio do treści dostępnych w sieci. Ważną rolę odgrywają tutaj frazy kluczowe i ich obecność w nagłówkach oraz treściach. W trakcie takiego podejścia algorytm nie przewiduje kolejnych pytań użytkownika. Query fan-out natomiast wprowadza zupełnie nowy wymiar wyszukiwania. Sytuuje zapytanie w szerszym kontekście, uwzględnia różne perspektywy i źródła informacji.

Z perspektywy firm chcących efektywnie pozycjonować swoje strony internetowe oznacza to konieczność tworzenia wieloaspektowych treści, przewidujących różne potrzeby użytkowników, a nie wyłącznie zoptymalizowanych pod słowa kluczowe.

Query fan-out a customer journey

Interesującym w kontekście query fan-out zagadnieniem jest ścieżka klienta (customer journey). Zamiast odpowiadać wyłącznie na pojedyncze pytanie użytkownika, system analizuje jego kolejne potencjalne kroki, tworząc zestaw podzapytań. Co ważne, owe zapytania mogą odzwierciedlać różne etapy interakcji potencjalnego klienta z produktem czy usługą. Użytkownik zainteresowany zakupem roweru może np. wpisać hasło: „jaki rower kupić na miasto”. Query fan- out pozwoli wyszukiwarce na przygotowanie informacji o typach rowerów miejskich, ich cenach, akcesoriach, a także wskazówek dotyczących serwisu czy bezpieczeństwa jazdy. W rezultacie użytkownik otrzyma kompleksowy zestaw informacji przypisywanych do różnych etapów ścieżki klienta, takich jak:

• świadomość – zapoznanie się z rodzajami rowerów miejskich,
• rozważanie – porównanie modeli, cen i funkcji,
• zakup – wskazówki, gdzie kupić najlepszy rower,
• lojalność i rekomendacje – sugestie podobnych produktów lub porady, które zwiększają satysfakcję.

Zdarza się, że query fan-out prowadzi użytkownika przez całą ścieżkę, udostępniając mu treści jak najbardziej skupione na rozwiązaniu jego problemu.

Query fan-out a information gain – jak tworzyć treści dopasowane do nowej strategii wyszukiwania?

Information gain oznacza ilość nowych informacji wnoszonych przez daną treść w porównaniu z innymi wynikami w Google. W kontekście query fan-out, dla którego unikalność odgrywa ważną rolę, taka maksymalizacja przyrostu wiedzy dla użytkownika stanowi ważne pojęcie.

Zamiast powielać to, co już znajduje się w rezultatach wyszukiwania, staraj się tworzyć artykuły zapełniające luki informacyjne. Najpierw określ intencję użytkownika, zastanów się, czego naprawdę szuka. Wykorzystaj w tym celu jedno z narzędzi SEO, np. Ahrefs lub Surfer SEO. Sprawdź, jakie frazy dotyczące interesującego Cię zagadnienia są najczęściej wyszukiwane. Następnie przeanalizuj konkurencję. W narzędziach takich jak Ahrefs Content Gap lub Surfer SERP Analyzer zobacz treści dominujące w top 10. Zidentyfikuj w nich fragmenty, których brakuje bądź są powierzchownie opisane. Sprawdź też sekcję People Also Ask w Google, żeby poznać pytania zadawane przez użytkowników po głównym zapytaniu. W ten sposób dowiesz się, jak rozszerzyć temat i odpowiedzieć na wszystkie potrzeby odbiorcy. Następnie twórz treści pokrywające dostrzeżone braki informacyjne. Staraj się również dodawać własne studia przypadku, infografiki, statystyki i eksperckie opinie.

Mając na uwadze information gain, możesz opracować bardziej wartościowe od konkurencji teksty. By pojawiać się w odpowiedziach generowanych przez AI w wyszukiwarce, warto odrobinę odejść od koncentracji na słowach kluczowych i skupić się na rozwiązaniu problemu klienta oraz wypełnianiu luk informacyjnych.

Query augmentation i grounding – pojęcia ważne w kontekście query fan-out

Oprócz query fan-out istnieją inne różniące się sposobem działania i celem techniki wyszukiwania oparte na sztucznej inteligencji. Pierwsza z nich, query augmentation, polega na rozszerzaniu i doprecyzowywaniu zapytania użytkownika. Dzięki niej można zwiększyć trafność odpowiedzi. System uzupełnia brakujący kontekst, używa synonimów, zamienia skróty na pełne formy, by AI lepiej rozpoznała intencję. Rozszerzanie zapytań sprawdza się w przypadku niejednoznacznych czy pełnych literówek czy innych błędów zapytań. Query augmentation funkcjonuje np. w AI Overviews, chatbotach AI i AI Mode. Warto też dodać, że stanowi mniej zaawansowaną wersję query fan-out.

Grounding natomiast koncentruje się na osadzeniu odpowiedzi AI w zewnętrznych, sprawdzonych źródłach, a nie wyłącznie we własnej, wytrenowanej wiedzy. Technika ta minimalizuje ryzyko generowania nieprawdziwych informacji.

Query fan-out bez wątpienia zmienia sposób korzystania z wyszukiwarki. Użytkownik nie otrzymuje już wyłącznie listy linków, przez które musi przebrnąć w poszukiwaniu informacji. Aby wyświetlać się w odpowiedziach tworzonych w procesie query fan-out, warto budować strategie contentowe niekoniecznie oparte na pojedynczych słowach kluczowych, ale szukające powiązań między kolejnymi pytaniami użytkowników i wyczerpujące temat. Jeśli szukasz ekspertów, którzy pomogą Ci w pozycjonowaniu strony z uwzględnieniem wymogów AI, zapraszamy do kontaktu: www.ibif.pl/kontakt.

FAQ – query fan-out w SEO

1. Czym jest query fan-out?

Query fan-out to proces, podczas którego jedno zapytanie użytkownika jest rozdzielane na kilka powiązanych podzapytań, aby wygenerować dokładniejszą odpowiedź. Algorytm analizuje intencję użytkownika, generuje zestaw podobnych lub uzupełniających zapytań, przeprowadza wyszukiwanie informacji, a następnie łączy wyniki w spójne podsumowanie, np. w formie Google AI Overviews.

2. Czym różni się query fan-out od tradycyjnego wyszukiwania?

Znany dotychczas tryb wyszukiwania skupiał się na jednym słowie kluczowym. Query fan-out bierze pod uwagę całą sieć zapytań, które użytkownicy wpisują w związku z danym tematem.

3. Jak wykorzystać wiedzę o query fan-out w strategii SEO?

Warto myśleć o treściach nie w kategoriach pojedynczych fraz, ale tematycznych klastrów. Twórz powiązane artykuły, które odpowiadają na różne pytania użytkowników w obrębie jednego zagadnienia. Taka strategia pokaże Google, że Twoja strona wyczerpuje temat. Pomocne jest również identyfikowanie luk informacyjnych w treściach konkurencji. Wypełnij je własnymi, wartościowymi tekstami. Dobrze sprawdzają się też sekcje Q&A i nagłówki oparte na pytaniach, dzięki którym treść staje się bardziej przyjazna dla użytkownika.

4. Jak query fan-out wpływa na SEO?

Query fan-out całkowicie zmienia sposób, w jaki wyszukiwarki rozumieją treści i intencje użytkowników. Zamiast odpowiadać na jedno konkretne zapytanie, system AI, np. Google Gemini, rozdziela je na kilka powiązanych tematów, tzw. fan-outs. Każdy z nich bada inny aspekt pytania użytkownika. Dla SEO oznacza to, że widoczność strony nie zależy już tylko od dopasowania do pojedynczego słowa kluczowego, ale od tego, na ile treść pokrywa całe zagadnienie.

5. Jakie typy treści pomagają realizować strategię dopasowaną do query fan-out?

Wśród takich rodzajów treści można wymienić: artykuły blogowe typu evergreen, które odpowiadają na wiele pytań użytkowników skupionych wokół jednego tematu, sekcje FAQ ułatwiające robotom Google rozpoznanie powiązań między zapytaniami, strony typu pillar page łączące kilka podtematów w logiczną całość oraz treści eksperckie, które pogłębiają temat i budują autorytet domeny.

6. W jaki sposób query fan-out łączy się z personalizacją wyników wyszukiwania?

Query fan-out i personalizacja wyników wyszukiwania to współdziałające procesy. Fan-out rozszerza zapytania, a personalizacja decyduje, które z nich są najbardziej odpowiednie dla konkretnego użytkownika na podstawie jego lokalizacji, historii wyszukiwań czy kontekstu sesji.