Google opisuje fan-out własnymi słowami
Model myślowy, który większość zespołów wciąż nosi w głowie, to lista rankingowa. Masz słowo kluczowe, silnik ma indeks, a gdzieś pomiędzy jest pozycja, którą możesz przesunąć. Każdy produkt wyszukiwania AI wypuszczony w ostatnich dwóch latach rozbił ten model, a Google spisało dokładnie, jak.
Wytyczne Google dla właścicieli witryn mówią, że AI Overviews i AI Mode mogą używać techniki query fan-out, wykonując wiele powiązanych wyszukiwań w podtematach i źródłach danych, by przygotować jedną odpowiedź. Ogłoszenie z I/O autorstwa Elizabeth Reid, VP i szefowej wyszukiwarki Google, jest bardziej konkretne co do AI Mode: dzieli twoje pytanie na podtematy i w twoim imieniu wysyła naraz mnóstwo zapytań. Podany przez Google powód to zasięg. Rozchodzenie się zapytań pozwala wyszukiwarce sięgnąć w sieć głębiej niż pojedyncze tradycyjne zapytanie.
Odpowiedź dotyczy więc czegoś innego niż to, co wpisano. Zanim odpowiedź się złoży, silnik uruchomi zestaw pytań, które sam napisał, a twoja strona albo pojawiła się w niektórych z nich, albo nie.
Kilkanaście przy zwykłym pytaniu, setki przy trudnym
Google dwa razy podało liczbę. W marcu 2026 roku jego własna seria wywiadów poprosiła Dounię Berradę, Senior Engineering Director w wyszukiwarce, o wyjaśnienie metody. Jej podsumowanie: AI Mode w zasadzie wykonuje za ciebie kilkanaście wyszukiwań w czasie potrzebnym na jedno. Jej przykład to zdjęcie ogrodu, gdzie jedno przesłanie niesie naraz kilka prawdziwych pytań o cień, klimat i pielęgnację, a model wykonuje wyszukiwanie dla każdego z nich.
Na drugim końcu skali Deep Search w AI Mode używa tej samej techniki posuniętej dalej. Google mówi, że może wykonać setki wyszukiwań, rozumować na podstawie rozproszonych informacji i przygotować raport z pełnymi cytowaniami. Fan-out stał się też multimodalny. Circle to Search i Lens dzielą teraz jeden obraz na osobne obiekty i wyszukują je równolegle, więc jedno zdjęcie pokoju staje się wyszukiwaniami lampy, dywanu i krzesła.
Kilkanaście to liczba warta zapamiętania, bo opisuje zwykły przypadek, a nie pokazowy.
Każdy silnik dzieli pytania i żadne dwa nie zgadzają się, jak daleko
To nie jest nawyk wyłącznie Google, a budżety nie są nawet zbliżone. Perplexity publikuje domyślne instrukcje, z którymi działa asystent jego Agent API, i mówią one, by dla trafności i równoległości dzielić złożone zapytania użytkowników na osobne wywołania narzędzi. Ta sama opublikowana domyślna konfiguracja nakłada jednak sufit: wykonaj najwyżej trzy wywołania narzędzi, zanim zakończysz.
Trzy, kilkanaście i setki to różne maszyny. Dokumentacja Google dodaje, że AI Overviews i AI Mode mogą używać różnych modeli i technik, więc odpowiedzi i pokazywane linki będą się różnić między dwiema powierzchniami w tej samej firmie.
Ta różnica to praktyczny problem. Marka może trzymać miejsce na krótkiej liście w silniku, który rozchodzi się na dwanaście sposobów, i wypaść z niej w silniku, który rozchodzi się na trzy, przy tym samym pytaniu, tego samego dnia, z tą samą witryną i bez żadnej zmiany.
Podzapytanie, na którym przegrywasz, nigdy nie jest tym, które śledziłeś
Oto awaria, która kosztuje najwięcej. Zespół wybiera frazę główną pasującą do strony produktu i ją obserwuje. Marka się pojawia. Panel świeci na zielono.
Tymczasem fan-out napisał jedenaście innych pytań. Cena wobec dwóch nazwanych konkurentów. Czy to działa dla zespołu pięciu osób. Na co przeszli ci, którzy zrezygnowali. Integracja z narzędziem, o którym nikt w marketingu nie myśli. Każde z nich ma własne wyniki, własne cytowane źródła i własnych zwycięzców, a składają się w odpowiedź, którą kupujący faktycznie czyta.
Nic z tego do ciebie nie trafia. Google liczy AI Overviews i AI Mode w zwykłym ruchu Web search w Search Console, więc podzapytania nigdy nie pojawiają się jako osobne wiersze. Jedyny sposób, by je zobaczyć, to zadawać silnikom pytania, które zadałby kupujący, wielokrotnie, i zapisywać, co wraca.
To jest pomiar, do którego zbudowaliśmy Proofsource: próbkuj każdy silnik na zestawie promptów, mapuj fan-out, śledź, które źródła są cytowane obok których, i nakładaj przedział Wilsona na każdą liczbę, żeby zmiana musiała przebić szum, zanim zostanie uznana za zmianę.
Cztery sposoby mierzenia pytania, którego nigdy nie zadałeś
Nic z tego nie wymaga naszego produktu. Wymaga tego, byś przestał traktować jeden prompt jak jeden prompt.
- Napisz fan-out sam, zanim cokolwiek zmierzysz. Weź frazę główną i wypisz dziesięć lub dwanaście pytań, na które kupujący musi dostać odpowiedź pod nią: cena, alternatywy, dla kogo to jest, z czym się łączy, dlaczego ludzie rezygnują. Ta lista to twój prawdziwy zestaw promptów.
- Pytaj każdy silnik osobno i zachowuj odpowiedzi. AI Mode, AI Overviews, ChatGPT, Perplexity i Gemini nie zgodzą się ze sobą, a ta niezgoda jest wynikiem, a nie wadą twojej metody.
- Próbkuj wielokrotnie, zanim cokolwiek wywnioskujesz. Jedno uruchomienie mówi, co wydarzyło się raz. W próbkowanych przez nas kategoriach widzimy od 9% do 27% zmiany z dnia na dzień w tym, które nazwy się pojawiają, zależnie od silnika. Pojedynczy odczyt na takiej bazie to nie pomiar.
- Czytaj cytowane źródła, a nie tylko wzmianki. W próbkowanej przez nas kategorii listicle stanowiły 44% tego, co ChatGPT cytował przy pytaniu o najlepszy produkt. Jeśli na twoje podzapytania odpowiadają zestawienia osób trzecich, perfekcyjna własna witryna tego nie rozstrzyga.
Gdzie możemy się mylić
Opisany wyżej mechanizm to Google i Perplexity opisujące własne systemy, a żadna z tych firm nie publikuje faktycznych podzapytań stojących za daną odpowiedzią. Kilkanaście to zaokrąglone podsumowanie dyrektorki inżynierii w wywiadzie, a nie zmierzony rozkład, i będzie się zmieniać w zależności od pytania, powierzchni i miesiąca. Traktuj to jako rząd wielkości i nic dokładniejszego.
Limit trzech wywołań narzędzi to opublikowana wartość domyślna w dokumentacji Agent API od Perplexity. Opisuje tę udokumentowaną wartość domyślną i nic nie mówi o tym, co robi produkt konsumencki przy konkretnym pytaniu.
Nasze własne liczby są nasze. Zmienność od 9% do 27% i 44% udziału listicle to pojedyncze pomiary na pobranych przez nas próbach, w kategoriach, w których je pobraliśmy, i nie bronilibyśmy żadnej z nich jako ogólnego prawa. Strona Google dla właścicieli witryn była ostatnio aktualizowana w grudniu 2025 roku, a te produkty zmieniają się szybciej niż ich dokumentacja.
Bronilibyśmy kształtu błędu. Śledzenie jednego ciągu znaków w systemie, który pisze własne pytania, mierzy jedyne wejście, które kontrolujesz, i żadne z tych, które decydują o odpowiedzi.
