AI引擎的快速发展带来了SEO关键词研究的变革，我们不能只依赖同义词、语义关键词来进行相关调研了。
我们要将视野放在整个网站内容体系，为AI引擎和传统搜索引擎同时提供高质量高相关内容。
而这里离不开一个叫查询扇出的技术。
什么是查询扇出？
正文我们在营销术语集中提到的那样，查询扇出，英文为Query Fan-out，是一种AI搜索技术，它将单个用户提示语或查询扩展为多个相关的子查询，从而生成全面的综合答案。
传统的搜索引擎采用的是一对一的搜索方式，即每个搜索返回一组独特的结果。而后，同义词和语义搜索词的出现使得其发展成多对一的模式，即多个搜索词可以返回同一组结果。
而如今AI引擎使用查询扇出技术能够达到一对多的模式，即一次搜索可以被扩展为多个子查询。如下图，
这意味着，那些能够识别并处理子查询意图的内容，更可能被AI所引用和参考。
那么，
查询扇出对AI引擎有什么用呢？
- 处理那些具有歧义的查询。通过查询扇出来探索多种可能性，而不是直接错误的猜猜用户的某个特定意图。
- 从各种来源获取信息。查询扇出能够由此提供更丰富的答案。
- 预测用户后续可能的问题。查询扇出能够收集用户接下来可能需要的信息。
- 回答那些需要综合不同主题和观点来解答的复杂问题。
- 根据用户的上下文、地理位置、搜索历史以及行为模式来提供个性化答案。
案例
假如你在Genmini搜索“how to make videos?”。并要求它列出使用的子查询，它就会给你如下结果：
这些子查询会在多个数据源之间并行执行，包括网络索引、博客平台、知识图谱、产品数据库以及社交媒体等。
然后AI将所有结果整合成一份全面的答案。
查询扇出有哪些类型？
查询扇出可以从两个方面来理解，一个是形式上，如前文案例，即它们是如何由子查询构建出来的。另一种是从功能上，即他们试图填补哪些信息空白。
Mike King曾在2025年发布的文章《AI Mode Works and How SEO Can Prepare for the Future of Search》中阐述了AI Mode在查询扇出阶段所使用的合成查询类型。
| 合成查询类型 | 定义与说明 | 触发条件 | 在AI Mode中的角色 | 示例（基于基础查询：best electric SUV） |
| 相关查询 | 与原查询在语义或类别上相邻的查询，通常通过实体关系和知识图谱相连。 | 知识图谱中识别出共现模式或话题邻近性 | 扩大检索范围，覆盖相似或重叠的兴趣领域。 | 1、top rated electric crossovers 2、best hybird SUVs |
| 隐式查询 | 根据用户意图、行为信号或大模型推理推到出的查询–即用户心里想但没有明说的内容。 | 大模型根据措辞、模糊度以及历史用户行为进行推理 | 帮助模型满足用户更深层或未明言的信息需求。 | 1、EVs with longest range 2、affordble family EVs |
| 对比查询 | 对比产品、实体或选项的查询。通常在用户做选择或决策时合成。 | 分类器检测到原查询中存在决策需求或模糊性。 | 触发对结构化或对比内容的检索，以便进行综合语重排序。 | 1、Rivian R1S vs. Tesla Model X 2、EV SUV comparison chart 2025 |
| 近期查询 | 用户最近发出的查询，用于在会话式或记忆知觉搜索中上下文理解和查询扩展提供参考。 | 通过上下文层检索会话中的先前查询或搜索历史。 | 用于维护对话状态，并个性化定制扇出扩展或内容综合。 | 先前查询：EV rebates in NY-> best electric SUV |
| 个性化查询 | 与特定用户的兴趣、地址位置或行为历史向匹配的查询。 | 从长期用户记忆或注入的用户配置文件嵌入中检索。 | 根据单个用户的独特背景和过去行为精炼检索结果。 | 1、EVs with 3rd row seating near me 2、EVs eligible for CA rebate |
| 重写查询 | 保持核心意图不变，但采用不同措辞或词汇的词法或句法重写。 | 使用大模型通过基于提示词的重写生成。 | 增加查询发散的词汇多样性，比捕捉相同意图的不同表述方式。 | 1、which electric SUV is the best 2、top EV SEVs for 2025 |
| 实体扩展查询 | 基于知识图谱中的实体关系进行替换、缩小范围或泛化的查询。 | 大模型将实体引用交叉映射到更广泛或更窄的同等概念。 | 使用知识图谱锚点拓宽或缩小范围–例如将SUV替换为特定型号或品牌。 | 1、Model Y reviews 2、Volkswagen ID.4 vs Hyundai loniq 5 |
AI系统会通过上述多维度的扇出查询去抓取和对比内容。
内容必须具备足够的语义密度和对多种潜在子查询的覆盖能力，才能在AI隐式查询网中被捕获并作为支持依据。
查询的复杂程度以及AI系统试图填补的信息空白决定了AI系统是否使用扇出查询来生成哪些查询，以及会生成多少条子查询。
用户提示语中存在的模糊性好缺失的上下文信息，决定了生成结果的复杂度。
根据Ahrefs观察，AI系统在扩展用户提示语时，通常会遵循一些固定模式，比如：
- 消歧：当查询过于宽泛时，AI会先进行搜索以缩小搜索范围。
- 实体属性：AI能够全面解析物体的各种特征，包括颜色、材质、功能特性、兼容性等。AI还会扩展用户的查询范围，涵盖所有相关方面，并列出用户最关心的各种特性。
- 用户旅程阶段：当查询涉及多个决策阶段时，AI会对所有这些阶段进行搜索（同时触发早期研究、资料收集、社区验证以及购买登各个环节）。
- 信任信号：在涉及高风险决策时，人们会寻找评价、资质证明、验证信息、政策条款以及推荐登可信依据。
- 比较标准：AI能够识别出在决策过程中哪些属性是重要的，而不仅仅关注现有的功能。通过对比，可以找出评估的维度，而而不是简单的列举各种功能。
- 行动预风险：当查询涉及到具体行动时，AI会验证其可行性、潜在后果以及相关的基础设施需求。
查询扇出到底是怎么工作的？
基本的查询扇出有以下几个步骤：
- 查询分析：AI会分析你的提示或问题，以了解所需的意图、复杂程度以及回应类型。这一过程在毫秒级完成。
- 分解：你的单一提示词可以拆分诶多个子查询，涵盖所有相关方面。
- 并行检索：所有扇出查询都会同时在网页索引、知识图谱、数据库以及专业存储库中进行搜索。
- 合成：AI通过相互关联排名融合技术（RRF），将多个搜索结果列表合并为统一的集合。这种技术通过奖励那些在多个结果列表中持续出现的最优选项，来对多个结果列表进行评分和整合。
- 评分：每个文档的评分依据其与原查询的相关程度以及在不同列表中的排名来进行计算。
- 最终排名：文档根据总分数进行重新排序，从而得出SI用于生成答案的统一结果集。
个过程解释了为什么那些出现在多个子查询结果中的综合文章能够更频繁地被引用。
仅仅在某个狭窄的搜索范围内具有相关性已经不够了。你需要在整个相关主题中都能体现出相关性并受到关注。
如何针对查询扇出进行优化来提升AI可见性？
1、扇出查询分析：找出你所讨论的主题的衍生主题和常见模式
| 扇出模式 | 是什么触发的？ | 优化优先级 |
| 实体较多的模式 | 具有多种属性的产品、工具和服务 | 明确的属性覆盖机制+结构化的数据 |
| 用户旅程较多的模式 | 复杂的购买行为，陌生的产品类别，多阶段决策 | 涵盖所有阶段的内容集群 |
| 更依赖信任的模式 | YMYL相关话题、高成本项目、不可逆转的决策 | EEAT信号+第三方验证 |
| 比较模式 | 需要再不同选项之间做出选择的查询 | 并排评估+决策标准制定 |
| 个性化模式 | 基于位置或上下文的查询 | 本地相关性+针对用户的特定视角 |
| 近期模式 | 时间敏感或不短变化的话题 | 内容的新鲜度+时间特征 |
一旦你发现了关于你的品牌或主题的各种查询中出现的模式，就根据这些模式的影响程度来对其进行排序。
并非所有的扇出模式都同等重要，重点关注：
- 与你的目标和目标受众保持一致。
- 填补现有内容中的空白。
- 提供具有竞争力的差异化优势。
2、检查你的扇出查询是否涵盖了关键主题
接下来，对照你已经识别的扇出查询优先级，对现有内容进行审计。你目标涵盖了哪些角度？还有哪些角度没有涉及？
首先尝试拓宽内容的范围，查看整个网站的内容，找出那些明星不存在的内容。可以使用Ahrefs的Site Explorer查看你所有页面的极其在搜索中的表现情况。
评估网站内容是否涵盖了你扇出查询分析得出的主要模式。注意这一层级的内容空白。这些空白需要创建新内容进行填充。
第二，通过逐页审核的方式来深入了解情况。这样做的目的是评估目标查询或主题下每篇帖子的深度。可以使用Ahrefs的AI内容辅助工具来实现。
第三，利用查询扇出模式来指导站外策略。许多扇出查询会触发对外部验证信息的搜索，如评论网站、最佳榜单、行业出版物、对比网站以及社区讨论等。这些资源是无法再你的网站上进行优化的。可以使用Ahrefs的Brand Radar来查看AI平台会引用哪些第三方来源。
无论是审查自己的网站内容，还是第三方的相关数据，都应该重点关注哪些与分析中确定的高优先级目标符合的内容缺失之处。
3、填补网站内外的所有内容空白
查询扇出机制是AI搜索用来推测用户真正需求的方式。优化这一机制意味着不是停留在主题集群的思维方式。选择合适的方法取决于AI试图填补的上下文信息类型。
1> 于产品、工具和服务来说，要确保你的实体数据完整且一致。实体数据包括产品属性、特点等显性特征，以及各种隐性特征。如何优化这些特征：
- 通过精确的描述、高质量的图片以及相关功能的详细信息来优化产品页面。
- 优化图片，明确标注其所代表的功能和属性。
- 优化标签和分类，以便包含核心产品线的高优先级属性。
- 创建相关产品页面，优化针对某一属性类别的关键词搜索效果。当然，前提是这些关键词搜索量足够大，或者术语你产品线的重点销售领域。
- 添加相关产品的信息结构，并尽可能准确和完整地填写各项细节。不要省略产品的技术规格或相关功能和属性描述。
- 检查商家中心以及相关产品信息，确保产品的特性、功能和属性在适当的地方得到了准确的呈现。
如果担心遗漏信息，可以尝试使用AI工具来绘制决策流程图，或者进行更深入的分析，发现其中的潜在模式。
2> 对于复杂的搜索流程，需要涵盖决策过程的每一个阶段。
通过涵盖所有阶段的内容集群来实现优化。创建核心页面（涵盖广泛主题的概述），并辅以集群页面（深入探讨具体子主题），从而涵盖认知、了解、比较、决策和实施等各个阶段。
3> 对于涉及高风险或具有重大影响的主题，充分展示你的专业知识和经验，让这些信息变得不容忽视。
4、评估你的主题覆盖范围和表现情况
查询扇出的调整可能会改变你所的衡量指标，但它不应取代传统的SEO评估方式，相反，它增添了一个新的维度。你需要同时了解传统的搜索表现和AI生成的引用模式。
最后
AI搜索通过查询扇出扩展处理认知负担，将模糊的查询转化为全面的研究结果。这AI搜索中，目标不是仅仅针对个别关键词或提示进行排名，而是要全面覆盖买个搜索背后的各种隐含和明确的上下文信息。
本文中大量可实操的部分涉及的工具来自Ahrefs。