Modele AI, które wkroczyły z przytupem do wyszukiwarek zmieniły patrzenie na potrzeby użytkownika i jego interakcję z wynikami wyszukiwania. To już nie czasy prostych haseł i wyników, które często mylą się w próbie przypasowania do potrzeb użytkowników – dziś algorytmy próbują zrozumieć cały kontekst, a przede wszystkim intencje, a nawet ukryte potrzeby stojące za zapytaniem. Jednym z mechanizmów, który odgrywa w tym procesie kluczową rolę, jest query fan-out, które weźmiemy sobie na tapetę w tym artykule.
Na czym polega technika Query fan-out?
Query fan-out to zaawansowany proces interpretacji zapytania, w którym jedno główne hasło wpisywane przez użytkownika jest przez algorytm automatycznie rozbijane na wiele bardziej szczegółowych, tematycznie powiązanych zapytań tzw. subqueries. Wyszukiwarka nie traktuje już tego co wpisujemy jako wyizolowanej frazy, lecz jako fundament do stworzenia całej mapy tematycznej.
Technika Query fan-out sprawia, że wyniki wyszukiwania przestają być jedynie odpowiedzią na pytania zadane wprost, a stają się kompleksowym zestawem informacji odpowiadających na realne potrzeby użytkownika, nawet te ukryte, których nie jest jeszcze w pełni świadomy w momencie wyszukania informacji.
Czym są sub-zapytania?
Ważnym elementem tego procesu są subqueries, czyli zapytania pochodne, które powstają na podstawie analizy semantycznej i kontekstowej. To właśnie one umożliwiają poznawanie tematu z różnych stron, co bezpośrednio wpływa na widoczność naszej treści w różnych wariantach wyszukiwania, a nie przy pojedynczej frazie kluczowej.
Przykład Query fan-out w wyszukiwarce
Wyobraźmy sobie, że użytkownik chcący kupić nowy telefon wpisuje w wyszukiwarkę Google zapytanie: „Jaki smartfon wybrać w 2025 roku?”
Na pierwszy rzut oka jest to jedno, proste pytanie, jednak w logice query fan-out algorytm może wygenerować szereg pytań pomocniczych i podobnych, takich jak:
- jaki smartfon do 2000 złotych,
- najlepszy flagowiec,
- telefon z najlepszym aparatem fotograficznym,
- smartfon z najdłuższą żywotnością baterii,
- telefon do gier mobilnych,
- najlepszy smartfon dla seniora i wiele innych.
Każde z tych dodatkowych zapytań to osobna interpretacja, czyli subqueries, które odpowiadają różnym intencjom użytkowników. Algorytm oczywiście nie zakłada jednej potrzeby, lecz analizuje wiele scenariuszy, podpowiadając tym samym różne warianty i rozwiązania. Odbiorca otrzymuje nie jedną odpowiedź, lecz zestaw rekomendacji, porównań i porad, które pomogą mu znaleźć najlepsze możliwe rozwiązanie, spersonalizowane pod jego potrzeby.
Przykład zastosowania query-fan-out w AI Overviews
Mechanizm query fan out – jak działa?
Tak jak już wspomnieliśmy w skrócie – algorytm rozbija jedno pojedyncze zapytanie na wiele powiązanych tematycznie pytań podrzędnych.
Cały proces query fan-out jest jednak wieloetapowy. Co się dzieje po kolei?
- Analiza intencji użytkownika – AI identyfikuje, czy zapytanie ma charakter prosty, czy wielowątkowy, a także czy ma charakter informacyjny, zakupowy, porównawczy czy nawigacyjny.
- Uruchomienie procesu fan-out – Jeśli algorytm napotka złożone zapytanie uruchamia proces rozłożenia go na wiele sub-zapytań na podstawie różnych kontekstów i wyszukiwań.
- Generowanie subqueries – Tworzone są podtematy – np. osoby kupujące laptopa mogą dowiedzieć się m.in. jaki laptop do pracy biurowej będzie najlepszy, a jaki do gamingu, na jakie parametry zwrócić uwagę przy wyborze.
- Wyszukiwanie równoległe – Algorytmy analizują wiele wyników jednocześnie.
- Scalenie informacji i prezentacja wyników – Dane są porządkowane i zwracane użytkownikowi w postaci kompleksowej spójnej informacji popartej np. dodatkowymi linkami.
Mechanizm ten zapewnia znacznie większy poziom personalizacji i trafności odpowiedzi – użytkownik otrzymuje wiele informacji, dzięki czemu nie musi wpisywać w wyszukiwarkę tak jak niegdyś kilka pojedynczych zapytań.
Jak zoptymalizować treści na stronie pod query fan-out?
Jeszcze do niedawna w praktykach tworzenia treści często można było się spotkać z tym że tekst był zoptymalizowany pod jedną frazę kluczową. Dziś jednak jest to już nie do przyjęcia, a nie możemy skupiać się na suchej optymalizacji pod słowa kluczowe, a przede wszystkim na maksymalnym wyczerpaniu i przedstawieniu tematu wielowątkowo.
Oto kilka wskazówek jak podejść do tematu optymalizacji treść:
Analizowanie intencji użytkownika
Warto pamiętać, że za zapytaniem użytkownika może kryć się wiele intencji, których jest świadom, a także nie. Może on po prostu nie móc w stanie precyzyjnie określić swój problem, formułując pytanie w sposób bardzo uproszczony. Musimy więc podejść do tematu kompleksowo, by nie odpowiedzieć krótko na proste pytanie Internauty, ale również dać mu wprowadzenie do innych wątków wliczających się w zakres tematyczny.
Budowanie klastrów tematycznych
Zamiast tworzyć pojedyncze artykuły skupione wyłącznie na pojedynczej frazie kluczowej, powinniśmy projektować całe klastry tematyczne. W praktyce oznacza to budowanie bazy powiązanych treści, które kompleksowo opisują dany obszar wiedzy w ujęciu różnych wątków. Klastry tematyczne mogą składać się ze strony filarowej (pillar page), artykułów w postaci poradników, treści porównawczych.
Pisanie zgodne z NLP
Tworząc treści musimy pamiętać o tym, w jaki sposób AI przetwarza nasz język naturalny.
Powinniśmy zatem:
- dzielić treść na mniejsze i spójne fragmenty (tzw. chunking),
- porządkować treści według sekcji tematycznych,
- urozmaicać formatowanie o nagłówki i listy z punktami,
- pisać w sposób naturalny i zrozumiały dla użytkownika.
Dzięki temu systemy AI lepiej skanują treści i wykorzystują ich fragmenty do generowania odpowiedzi.
Recykling treści
Możemy wrócić również do starszych materiałów, które zamieszczaliśmy na stronie i przeredagować je pod obecne wymogi. Zastanówmy się, które artykuły wymagają zaktualizowania informacji, a które można rozbudować o dodatkowe podtematy. Zwróćmy uwagę również, czy są one czytelne i mają poprawną strukturę (przyjazną dla AI). Poprzez recykling treści wzmacniamy naszą widoczność w nowych modelach wyszukiwania.
Wiarygodność i autorytet
W środowisku opartym na AI jakość staje się kluczowym czynnikiem rankingowym. Musimy budować wizerunek “eksperta w dziedzinie”, w oczach zarówno użytkowników, jak i algorytmów. Nasze teksty muszą być przede wszystkim bardzo merytoryczne, zgodne z aktualną wiedzą i informacjami, publikowane na podstawie sprawdzonych źródeł. Mogą również wykorzystywać cytaty i opinie znanych ekspertów. Wysoki poziom wiarygodności sprawia, że nasz content będzie częściej wybierany przez AI jako źródło informacji.
Podsumowując, Query fan-out redefiniuje sposób wyszukiwania informacji i projektowania treści. Jego mechanizm może być dla nas niezwykle pomocny w strategii budowania cennego i wartościowego contentu na stronie internetowej, a nie takiego, który pasuje jedynie algorytmom wyszukiwarki (jak często to miało miejsce w przypadku treści SEO). Jako właściciele stron powinniśmy stawiać na jakościowy content, zawierający przemyślaną strukturę i odpowiadający na złożone intencje.
FAQ – Pytania i odpowiedzi
- Czym jest query fan-out?
Query fan-out to mechanizm, który rozbija jedno pytanie użytkownika na wiele sub-zapytań, odszukując jego rozmaite potrzeby i intencje.
- Jakie są różnice między query fan out a tradycyjnym wyszukiwaniem?
Tradycyjne wyszukiwanie opiera się na pojedynczej frazie i przypisanej jej jednej odpowiedzi, natomiast query fan-out analizuje wiele intencji jednocześnie. Pozwala to na prezentację bardziej dopasowanych i rozbudowanych wyników.
- Czy query fan-out ma wpływ na strategię SEO?
Tak, podejście to zmusza nas do tworzenia treści bardziej kompleksowych i dostosowanych do potrzeb użytkowników, nieograniczających się wyłącznie do zoptymalizowania pod słowa kluczowe. Strategia SEO musi uwzględniać rozbudowany tematycznie i jakościowy content.
- Gdzie stosowany jest mechanizm query fan-out?
Query fan out wykorzystywane jest m.in. przez narzędzia AI Overviews i AI Mode w wyszukiwarce Google.
- Czy query fan-out daje lepsze wyniki wyszukiwania?
Tak, użytkownik szybciej otrzymuje spójną i treściwą odpowiedź, ma dostęp do bardziej zróżnicowanych informacji i przez to lepiej rozumie dany temat. Często też odkrywa nowe aspekty zagadnienia, które wcześniej nie przyszłyby mu samoistnie do głowy.
Paweł Maciejewski
Specjalista ds. pozycjonowania