查詢擴展（Query Fan-Out ）介紹：理解 Google AI 搜尋的重要技術

AI 摘要（AI Overviews）和 AI 模式（AI Mode）都可能會使用「查詢擴散傳遞功能」技術，也就是在子主題和資料來源中發出多個相關搜尋，以便產生回覆。在產生回覆時，我們的進階模型會找出更多相關網頁，讓我們顯示與回應相關的更多實用連結 (比傳統網頁搜尋更廣泛多元)，讓您探索更多新的可能性。

傳統搜尋的 single-query retrieval（單一查詢檢索）

在傳統（關鍵字式）搜尋流程中，通常採用的是「單一查詢 → 倒排索引檢索 → 排名」的直線式（one-shot）檢索模型，也就是 single-query retrieval 或 monolithic retrieval。

使用者輸入一句關鍵字查詢（往往經過簡單同義詞／拼字校正），
搜尋系統把這「同一條查詢」同時廣播到各分片索引（shard-level fan-out，但查詢本身不被拆分），
各分片返回前 K 條候選文件，再由集中式排序器（merger / reducer）合併、重排，
最終輸出前 N 筆結果。

AI 搜尋的「Query Fan-Out」對應到傳統搜尋的「Single-Query Retrieval / One-Shot Retrieval」──它們分別代表「多查詢並行檢索」與「單查詢直接檢索」兩種不同的檢索策略。

如果想要更了解「檢索」（Retrieval）的概念，歡迎閱讀本篇文章《Retrieval（檢索）介紹：索引之後、排名之前的關鍵搜尋環節》，有很白話且詳細的解釋。

ChatGPT 有用 Query Fan-Out 嗎？

ChatGPT 的搜尋與 Google AI Mode Query Fan-Out 有相關性，下面一起討論。

ChatGPT o3 搜尋時，也會把我們的提問改寫多條子查詢並平行送出、或分批送出，同樣是「一查多投」。

這種做法本質上就是 query fan-out，但 ChatGPT 通常會說：「rewrite your query into one or more targeted queries（把查詢重寫成一個或多個更精準的查詢）」，不會使用「query fan-out」這個名詞。

ChatGPT 的搜尋流程

1. 判斷要不要上網找資料：模型先看你的問題是否需要即時或外部資訊。

2. 子查詢改寫：若需要，就把原句拆成多個更具體的關鍵字組合（可能同時考慮地理位置、時間範圍、同義詞等）。官方文件：「通常會重寫成一個或多個查詢再送給供應商」

3. 發送到第三方搜尋：這些子查詢可一次丟 Bing、Shopify 等不同索引，並行或序列地取回結果。

4. 把摘錄回灌給 o3：最後再走 RAG / 多步推理，把找到的段落、數據、圖片一併塞回模型，生成帶引用的回答。

延伸閱讀：《反向工程 ChatGPT SEO 策略：看透 AI 搜尋邏輯》

Query Fan-Out 對 SEO 的意義

從「關鍵字」轉向「主題／意圖」

AI Mode 在背景發射的子查詢涵蓋大量「隱含意圖」；要被選中，內容必須同時解答多個相關問題，而不僅是單一關鍵字

強調主題權威度（Topical Authority）

把一個主題的所有子問題都寫成高品質頁面，並利用內部連結串起，提升被選入 fan-out 子查詢的機率。

同時也建議把一個主題周邊的子主題都盡量想完，並且在內容中提供答案。

延伸閱讀：《AI Overviews（AI 摘要）介紹：AIO 是什麼？品牌要如何勝出？》

SEO 基礎原則仍重要

核心排名要素（內容品質、連結、技術健康）並未失效，只是 Query Fan-Out 把它們用在更多子查詢上。

內容結構與段落粒度

Fan-Out 會抽取「段落級」內容餵給 LLM。因此清晰的 H 標題、短段落、條列式重點，有助於被模型抓取並作為「引述片段」，文章架構要乾淨好懂，讓爬蟲容易理解。

總結

Google 2024 年底獲得了 Thematic Search 專利，專利內容與目前 AI Mode 使用的 query fan-out 技術相符，但「多查詢並行檢索」（ parallel query retrieval）已成為整個 AI 搜尋產業的共同趨勢。

SEO 策略必須從關鍵字排名，走向對「隱含子查詢 / 主題網」的全面覆蓋與可抽取性優化，才能進一步提升能見度。

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