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查詢擴展（Query Fan-Out ）介紹：理解 Google AI 搜尋的重要技術
這個 Query Fan-Out（查詢擴展）是很重要的概念，對於我們理解 AI 搜尋、出現在 AI 搜尋上，有很重要的影響。
Google 官方說明搜尋 AI 模式（AI Mode）的描述中，提到了：
「在底層技術應用上，AI 模式採用了我們的查詢擴展（query fan-out）技術，將使用者的一個問題拆解成多個子主題，並同時展開多項查詢。
這讓 Google 搜尋能夠更深入地探索網頁、發掘更多網路資訊，並找到與問題高度相關的優質內容。」
這個 Query Fan-Out（查詢擴展）是很重要的概念，對於我們理解 AI 搜尋、出現在 AI 搜尋上，有很重要的影響。
接下來就來一起了解 Query Fan-Out 是什麼吧！
Query Fan-Out（查詢擴展）是什麼
Query Fan-Out 就是把「一條查詢」拆成多條子查詢，同時送往多個資料來源／分片／下游服務，再把回傳結果匯整成一份回應的設計模式
白話文解釋：
一條查詢本來只會問一個地方。而 Fan-Out 就是把這條查詢「分身」成好幾條小查詢，同時去很多地方找，再把結果拼回來，變成一整份回應。
白話文舉例：
想像你生了一場不明原因的大病，主治醫師判斷光靠自己難以一次看出全貌，於是同一上午把你安排到心臟科做心電圖、放射科掃 CT、血液科抽血。
三位專科醫師就像三條平行的查詢路徑，各自在自己的領域迅速蒐集關鍵線索。
下午回到診間，主治醫師把三份檢查報告攤在桌上：這裡的數據顯示血管阻塞風險，那裡的影像又揭露一塊陰影，血液指標則補上發炎程度。只有把這些「碎片」交叉比對、去除重複、填補缺口，才能寫出一份完整的聯合診斷書與治療計畫。
後端系統裡的 Query Fan-Out 也如此運作──多個微服務各自回傳部分 JSON 欄位（風險評分、建議藥物、預估住院天數），必須由 Aggregator 這位「主治醫師」將它們合併成一份最終回應，讓前端一次就拿到全景資訊。
Query Fan-Out 的內涵
拆分意圖：透過 NLP 與 Gemini 模型深入理解原始查詢的多重子意圖。
並行搜尋：同時向多個資料來源（即時網頁、Knowledge Graph、Shopping Graph…）發起多條子查詢。
聚合與摘要：利用大型語言模型，把不同子查詢回傳的片段按「主題／子主題」群組，生成一段有引註的總結內容。這在 Google 最新公開的「Thematic Search」專利裡有被提及。
為什麼 LLM／AI 搜尋幾乎都要做 Query Fan-Out？
核心理由：LLM 要給得出「又廣又準的答案」，就必須先「一次問很多個版本、搜很多個資料庫」，把證據撈到幾乎無可挑剔，才能在後續生成階段減少胡說八道。
在 Google AI Mode 裡，系統會先把「原始提問」拆成數十甚至上百個子查詢，再同步送出。Google 稱這招就是 query fan-out，用來「深入網路，更精準地對應使用者的複雜需求」。
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。
推薦閱讀：《AI Mode（AI 模式）是什麼？Google AI 搜尋的下一個巨變》
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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