Query fan-out: как ИИ уточняет запрос покупателя

От вопроса до уточнений

Человек в поиске пишет три слова. В чате с ИИ он описывает ситуацию целиком, со всеми условиями. Чтобы ответить на такой вопрос, системе мало одного поиска. Она разбивает вопрос на части и ищет по каждой.

Текстовая версия схемы

• Требования
• Какой материал подходит для плоской кровли
• Можно ли монтировать зимой
• Сколько займет работа на такой площади
• Факт на сайте: Материал, зимний монтаж, сроки
• Ограничения
• Кто работает с НДС
• У кого есть допуски и гарантия
• Кто выезжает в нужный район
• Факт на сайте: НДС, допуски и гарантия, район выезда
• Сравнение
• ПВХ-мембрана или наплавляемый материал
• Из чего складывается цена за кв. м
• Что пишут заказчики о подрядчиках
• Факт на сайте: Материалы, расчет цены, отзывы

Итоговый ответ собирается из найденного по всем веткам. Подрядчик, у которого на сайте нет ни слова о зимнем монтаже и работе с НДС, может просто не попасть в те ветки, где решается выбор.

Похожее делает и ChatGPT. В справке OpenAI о поиске сказано, что ChatGPT обычно переписывает вопрос в один или несколько целевых запросов к поисковым партнерам, после первых результатов может отправить более точные, а включенная память тоже влияет на формулировку. Как готовить к этому сайт, мы разобрали в статье как попасть в рекомендации ChatGPT.

Что подтверждает Google

Термин query fan-out Google использует официально. В руководстве для владельцев сайтов сказано, что AI Overviews и AI Mode могут применять этот прием, то есть отправлять несколько связанных поисков по подтемам и разным источникам данных, чтобы собрать ответ. Там же отмечено, что AI Mode и AI Overviews могут использовать разные модели и техники, поэтому набор ответов и ссылок у них различается. AI Overviews показываются только тогда, когда системы Google считают их полезным дополнением к обычной выдаче, и часто не появляются вовсе.

В анонсе AI Mode в блоге Google механизм описан подробнее. AI Mode разбивает вопрос на подтемы и одновременно отправляет множество запросов от имени пользователя. Режим глубокого исследования, по словам Google, может выполнить сотни поисков.

Чего Google не подтверждает

Главное слово в документации "может". Google не пишет, что fan-out срабатывает на каждый вопрос, не раскрывает число и формулировки уточнений и не дает владельцу сайта отчета о них. У сервиса, который показывает "точные скрытые запросы ИИ", запросите метод получения данных. Отдельные действия API могут быть наблюдаемыми, а скрытые поиски интерфейса могут быть лишь реконструкцией; универсального вывода без проверки нет.

Агентство iPullRank в своей методике Relevance Engineering исходит из того, что поисковые системы расширяют запросы по смыслу и опираются на тематические кластеры, а ИИ ищет конкретные фрагменты текста. Это рабочая модель агентства, а не описание алгоритмов. Какие страницы и фрагменты попадают в источники ответа и что из этого можно доказать, разобрано в материале о том, как AI-поиск выбирает источники.

Как строить карту подтем

Карта подтем отвечает на вопрос, какие решения принимает покупатель и где на сайте лежат факты для каждого решения. Строится она в четыре шага.

1. Собрать реальные вопросы. Источники это звонки и переписка отдела продаж, вопросы из тендеров, возражения на встречах, отзывы клиентов.
2. Сгруппировать их по решениям. Подходит ли технология, укладываемся ли в сроки, можно ли доверять подрядчику, сколько это стоит.
3. Для каждого решения записать факт, без которого его не принять. Цифра, условие, документ, пример работы.
4. Назначить URL-владельца. Это основная страница для самостоятельного решения покупателя. Общие факты, например контакты и действующие условия, могут корректно повторяться на других страницах.

Если для самостоятельного вопроса нет основной страницы, сначала ищут страницу, куда он логично ложится разделом. Новый URL создают, когда у вопроса отдельное решение и отдельный читатель. Сравнение материалов полезно и тому, кто подрядчика еще не выбирает.

Один основной URL назначают самостоятельному интенту, а не каждому повторяющемуся факту. Название, телефон и действующие условия могут присутствовать на нескольких страницах. Проблема возникает при противоречиях или когда несколько почти одинаковых страниц претендуют на одно и то же решение покупателя.

Почему не нужна страница на каждый вариант

Fan-out часто понимают так. Раз ИИ задает много уточнений, надо выпустить страницу под каждое. Ремонт кровли зимой, ремонт кровли с НДС, ремонт кровли в Химках, в Мытищах, в Подольске, и так сотня адресов.

Результат обычно один. Десятки страниц с одним и тем же текстом, где меняется город или пара слов. В правилах Google о спаме такие схемы описаны прямо. Страницы под похожие запросы и отдельные регионы, которые ведут посетителя к одной и той же цели, относятся к дорвеям. Массовое создание страниц ради позиций без пользы для читателя относится к злоупотреблению масштабированным контентом, и неважно, писал их человек или нейросеть.

Есть и довод из исследований. Semrush вместе с Кевином Индигом изучили 1094 категории в США в ChatGPT с января по июнь 2026 года, по пять типовых вопросов покупателя в каждой. Авторы называют брендом-владельцем темы того, кто появляется в ответах минимум на четыре вопроса из пяти и опережает ближайшего конкурента на 5 процентных пунктов. Явный владелец нашелся только у 15,2% категорий. Это синтетическая панель с собственным определением, но вывод понятен. Выигрыш одного вопроса не дает устойчивого присутствия в теме, а копии страницы под синонимы ничего не добавляют к ответам на соседние вопросы.

Отдельная страница под город оправдана, если в нем другая услуга, свой офис, свои цены или условия выезда. Если отличается только название, город указывают в зоне обслуживания на основной странице.

Как применить в работе

На практике работа с fan-out сводится к проверке, закрывает ли сайт все решения покупателя. Порядок такой.

• Карта подтем собрана. По каждой услуге есть 10-20 реальных вопросов, сгруппированных по решениям, и у каждого решения есть URL-владелец.
• Факты на месте. Каждый нужный факт написан текстом на странице-владельце, рядом с формулировкой вопроса, а не в PDF или на картинке.
• Нет дублей. Два URL не отвечают на один и тот же вопрос одинаковым текстом.
• Ответ полезен. Сотрудник, который не писал страницу, находит на ней ответ на каждый вопрос из карты меньше чем за минуту.
• Наблюдение без выводов о причинах. Вопросы из карты периодически задают в нужных ИИ-сервисах и записывают дату, режим и источники. Это показывает картину ответов, но не раскрывает скрытые запросы.

Обещать, что после правок сайт попадет в нужные ветки, честно нельзя. Можно сделать так, чтобы ответ на каждое уточнение у вас был и находился.

Собрать вопросы от продаж и проверить, отвечают ли на них страницы, владелец может сам. Когда карта выходит за пару десятков страниц, нужно разобраться с дублями и URL-владельцами или связать карту с реальными источниками ответов, это задача для SEO и GEO-специалиста, например в рамках услуги продвижение бизнеса в ответах ИИ.

Автор статьи

Михаил Кислов

Руководит SEO- и GEO-направлением Q2 Agency: стратегия, контроль качества и результаты по каждому проекту.

Команда Q2