查询扇出：提升AI可见度的关键

即使您的网站高居谷歌搜索结果首页，也可能从未被大语言模型引用或提及。理解“查询扇出”——AI系统构建答案的后台过程——就能解开这个谜团。

当用户向ChatGPT或Perplexity提问时，AI并不会默认调用排名最高的网页。相反，它在后台运行一系列相关搜索，从最相关、最可靠的来源提取信息——无论这些来源的排名如何。如果您的品牌没有出现在这些搜索中（无论是通过自有内容还是第三方内容），就很难进入AI生成的答案。高排名固然有益，但在AI搜索时代，覆盖面和可检索性才是制胜关键。

本指南将教您如何优化内容策略以应对查询扇出，从而提升AI可见度。您将学到：

• 大语言模型为何使用查询扇出
• 不同主流AI平台上的行为差异
• 这如何改变您创建和组织内容的方式
• 一个六步工作流，帮助您在AI搜索中获得更多引用

免费模板：我们的查询扇出审计模板包含现成的电子表格，用于记录核心提示、子查询和内容缺口，还有一个检查清单助您保持进度。立即下载，边学边用。

首先，让我们深入探讨查询扇出的工作原理。

什么是查询扇出？

查询扇出是AI搜索系统将单个用户查询分解为多个子查询，以创建最有帮助回复的过程。换句话说，AI将查询“扇出”成一系列相关的子问题，以构建更完整的主题图景。然后，它从多个来源（编辑网站、Reddit帖子、对比页面和产品页面）提取信息，综合成一个全面的答案。

AI系统使用查询扇出有几个原因：

• 确认信息：单个来源可能错误或有偏见。运行并行子查询允许系统交叉引用多个来源，在确认答案前找到共识。
• 处理复杂、特定的查询：当问题有多个层面（例如在价格、可靠性和长期价值上比较两款产品）时，扇出将其分解为系统可以独立研究的可管理部分。
• 回答真实问题：搜索“最佳牙刷”的人可能还想知道价格、电池续航和耐用性，即使他们没有明说。扇出能预判这些需求并预先收集证据。

例如，搜索“最佳牙刷”可能触发“最佳电动牙刷 [年份]”和“敏感牙龈最佳牙刷”等子查询。这有助于AI构建更完整、更有用的答案：

• 最佳电动牙刷：顶级推荐和编辑共识
• 敏感牙龈最佳牙刷：用例推荐
• Oral-B vs. Philips Sonicare：正面比较数据
• 最佳环保牙刷：性价比选择和定价信息

AI将这些发现综合成一个涵盖用户可能想知道的所有内容的答案：顶级推荐、价格范围、用例分解和比较。通过这种方式，它预判了用户的需求，即使原始提示只有两个词。

查询扇出不是什么

既然我们已经介绍了查询扇出的概念，让我们澄清一些常见的误解。查询扇出不是：

• 关键词研究：这是寻找受众搜索词的过程。查询扇出是AI系统在每次有人提问时自动在后台做的事情。
• People Also Ask（其他人还问了什么）：PAA是一个可见的SERP功能，向用户展示他们可能还想搜索什么。而扇出在后台发生，无论你是否能看到。
• 固定的查询集：根据SurferSEO的一项研究，只有27%的扇出子查询在重复搜索中保持一致。子查询会因措辞、用户上下文和平台而异。

为什么查询扇出对AI可见度至关重要

理解查询扇出是什么只是第一步。真正的问题是：它对您的内容策略意味着什么？以下是四个应该让您重新思考内容方法的转变。

1. 您不需要顶级排名就能获得AI引用

顶级排名不会自动转化为AI引用。当AI将查询分解为子查询时，它会为每个子查询提取最相关、最完整的来源，无论其排名如何。根据Semrush的一项研究，ChatGPT引用第21位及以后页面的概率接近90%。Perplexity和谷歌也表现出相同的模式。

2. AI检索的是段落，而非页面

AI系统不会将用户引导至一个页面，而是扫描您的内容，合成出能解决查询的确切段落。这意味着您回答问题越早，被提取的机会就越大。数据支持这一点。根据增长顾问Kevin Indig对120万条ChatGPT回复的分析，ChatGPT回复中44.2%的引用来自页面前30%的内容，31.1%来自中间，24.7%来自最后三分之一。

3. 您是在整个主题上竞争，而非单个关键词

SEO通常围绕单个关键词展开。而查询扇出则围绕全面覆盖展开。这就是为什么在某个主题上广泛且关联性强的覆盖（想想支柱页面和主题集群）可以帮助您获得更多AI可见度。

专家提示：根据SurferSEO的AI概览研究，那些为扇出查询（不仅仅是主查询）排名的页面被引用的可能性高出161%。

4. 查询扇出压缩了购买旅程

我们被告知买家是线性移动的——认知、考虑、决策——并且长期以来为每个阶段优化内容。有了AI，这些阶段压缩成一个。一个高意向的问题会触发系统扇出。它提取认知层面的背景、考虑层面的比较和决策层面的细节，整合成一个答案。整个购买旅程现在可以在一次交互中完成。因此，您的内容需要在全漏斗中发挥作用，而不仅仅是您瞄准的那个阶段。

专家提示：想在阅读时实践这些步骤吗？我们的免费查询扇出审计模板包含用于跟踪核心提示、子查询、意图分组和内容缺口的电子表格，还有一个检查清单确保整个工作流程不偏离轨道。

查询扇出工作流程：六步获取更多AI引用

这个六步工作流程向您展示如何通过识别和瞄准高影响力的子查询来获得更多AI引用。它是可重复的，因此您可以针对每个对您业务重要的主题遵循这些步骤。

注意：每个AI平台处理扇出的方式不同，从运行的子查询数量到如何引用来源。我们将在工作流程之后深入探讨平台差异。

第一步：找到您的核心提示

核心提示是您的理想客户在尝试解决您的产品或服务所针对的问题时，会向AI工具提出的对话式短语或问题。核心提示通常：

• 是长尾且高度具体的
• 与真实用例或约束条件相关联
• 接近决策，而非仅仅浏览

将核心提示视为AI SEO中的核心关键词：高商业意图、旨在推动销售的关键词。

例如，“降噪耳机”是一个关键词。“什么降噪耳机最适合在家工作时有孩子在旁边，且价格低于300美元？”是一个核心提示。

寻找您的受众提问的核心提示的地方：

• 客户支持工单
• 社区论坛
• 销售通话记录
• 内部聊天记录
• Google Search Console查询

例如，当我在Reddit上搜索降噪耳机时，我在真实用户的帖子中发现了多个核心提示。比如这个询问最适合远程医疗的降噪耳机的帖子，还有这个询问耐用、能使用超过两年的耳机的帖子。

论坛和记录是一个很好的起点。但您需要一个专用工具来使用真实的AI搜索数据找到核心提示。Semrush的AI可见度工具包会告诉您用户向AI工具输入了什么，以及AI的回复。

为了展示它的工作原理，我将以知名耳机品牌Bose为例。

注意：我将使用Semrush向您展示如何完成查询扇出工作流程。如果您没有订阅，可以免费试用Semrush One，它包含AI可见度工具包和Semrush Pro。

首先，我在“可见度概览”工具中搜索了Bose的域名。“主题与来源”报告显示，该品牌已在AI答案中出现的提示超过123,700个。通过筛选“noise canceling”，我可以更深入地挖掘特定主题的核心提示，例如“针对感官问题的降噪耳机”。点击提示会提供完整的分解：AI的回复、与您品牌一起被提及的每个品牌，以及它引用的确切来源。

对您自己的域名重复相同的过程。这些提示是您最高优先级的核心提示——您的受众已经在搜索它们，AI也已经在回答它们。

还没有AI可见度？ 使用“提示研究”工具。输入一个宽泛的主题，查看在您的行业中产生最多AI结果的提示。当您找到相关提示时，将它们添加到您的电子表格中。即使只有几个核心提示，也足以让您进行下一步。

第二步：生成您的扇出集

生成扇出集有两种方法：手动或使用专用扇出工具。手动方法免费，有助于您理解扇出的行为方式，而工具更快，更适合大规模工作。

我将从手动方法开始。将以下提示模板粘贴到任何AI平台中，以获得扇出集：

将这个[您的核心提示]问题扩展成AI系统为回答它可能搜索的子查询。

当我将Reddit核心提示输入ChatGPT时，它返回了按类别分组的子查询：“核心产品类别”、“耐用性与寿命”、“电池与硬件寿命”、“可靠性与故障率”。每个类别都是您将在第四步中解决的潜在内容缺口。

在多个AI工具中运行您的核心提示，以获得更完整的图景，因为每个平台扩展提示的方式往往不同。

专家提示：手动研究是一个不错的起点，但输出可能包含不准确或幻觉。一个专用的扇出工具可以模拟不同AI平台如何扩展您的查询，并返回一个您可以立即采取行动的有组织的子查询列表。

为了更快，值得尝试Backlinko的免费ChatGPT查询扇出工具。安装Chrome扩展程序，打开ChatGPT，提出您的核心提示。该扩展程序会实时捕获回复，并分解ChatGPT在后台运行的每个子查询。当我通过它运行一个提示时，面板显示了：模型生成的每个子查询、回复背后的元数据（包括模型版本）、以及每个被引用的URL，按类型分类：来源、产品、图片和新闻。

在收集子查询时，为每个子查询分配一个查询类型——这告诉您在下一步中需要创建什么样的内容。使用以下定义对它们进行分类。

查询类型及其含义：

• 改写：原始提示的改写版本
• 比较：权衡两个或多个选项
• 隐含：解决用户未明确陈述的需求
• 个性化：针对特定情况、约束或偏好定制
• 实体扩展：深入探讨提到的特定品牌、产品或人物
• 相关：AI预判用户接下来可能想了解的关联主题

第三步：按意图类型对子查询进行分组

按意图分组告诉您需要创建什么类型的内容以及每种内容的最佳格式。要对子查询进行分类，请回答这个问题：用户在得到答案后真正想做什么？

考虑降噪耳机查询扇出集中的一个例子：“Sony vs Bose Noise Canceling Headphones”。问这个问题的人是在权衡两个特定产品，因此它是一个“比较”查询。这个查询的正确格式是正面比较页面或表格，而不是一般的购买指南或列表文章。

意图并不总是这么明显，一些子查询可能适合多个分组。发生这种情况时，将其放在意图最强烈的地方。

以下是主要意图分组及其对应内容的通用指南：

分组	描述	例子子查询	内容格式
定义/基础	什么是X？X如何工作？	降噪耳机如何工作	解释性文章、词汇表部分
比较/替代品	X vs Y，X的替代品	apple airpods max vs sony wh 1000xm4	比较页面、正面比较部分
最佳X/推荐	特定用例的最佳选择	最适合在家工作的降噪耳机	列表文章、购买指南
问题/故障排除	如何修复X，为什么X会发生	如何消除音频中的背景噪音	操作指南、FAQ部分
定价/价值	X多少钱，X值得吗	有没有150美元以下好的无线降噪耳机？	定价页面、价值比较部分
社会证明/讨论	评论、Reddit观点、用户体验	嘈杂环境中通话的最佳耳塞 Reddit	评论汇总、用户反馈部分

第四步：审计您现有内容中的缺口

一旦您按意图和格式对子查询进行了分组，检查您的网站已经覆盖了哪些，哪些还没有（即内容缺口）。

首先搜索您自己的网站。在谷歌中输入“site:yourdomain.com [子查询主题]”。例如，运行“site:bose.com noise canceling headphones”会显示他们关于该主题的所有页面。

从这里，根据每个页面应覆盖的子查询来评估它：

• 覆盖范围：是直接回答子查询，还是仅仅在行文中提及？
• 格式：是否是针对意图的正确内容格式？
• 自包含答案：答案能否独立存在，无需读者再到别处查找？

根据覆盖级别对每个页面进行分类：

覆盖级别	表现	行动
未覆盖	网站上没有页面解决此子查询	创建直接针对此子查询的新内容
部分覆盖	一个页面在行文中提及了该主题，但没有直接解决子查询	在现有页面中添加一个专门的部分，完整回答子查询
完全覆盖	一个专门的部分或页面完全回答了子查询，并且可以在不需要周围上下文的情况下被AI提取和引用	监控AI引用情况，并定期更新以保持时效性

对于每个子查询，您还需要知道哪些竞争对手出现在您的核心提示中。手动在AI平台上运行您的核心提示来收集这些信息。或者，回顾您在第一步中从AI可见度工具包进行的研究。点击任何提示，查看哪些品牌被提及以及AI引用的确切来源。

已经与竞争对手一起出现了？那是一个值得保护的核心提示——专注于加强您的覆盖范围，以便保持在答案中。如果竞争对手出现了而您没有，那是一个值得在它们完全占据之前填补的缺口。

第五步：组织您的内容以便AI提取

创建正确的内容只完成了一半工作。另一半是让AI能够轻松地找到、解析和使用它。

首先填补您在第四步中识别的缺口。对于没有覆盖的子查询，创建直接针对它们的专门页面或部分。对于部分覆盖，在现有页面中添加自包含的答案，这些答案能解决子查询，而无需周围的上下文。

然后，组织所有内容，以便AI能够干净地提取：

• 直接解决具体问题——以答案开头，而不是背景信息
• 使用内容分块：将内容分解成重点部分，使用清晰的标题、短段落和项目符号
• 在页面或部分的早期加载关键信息
• 使用清晰、精确的语言，包括具体产品名称、数字和特定于用例的措辞
• 添加FAQ部分

以下是实际应用中的样子。Bose仅在美国就在AI平台上有超过63,900次提及。这当然有帮助，因为他们家喻户晓。但他们的内容也构建得易于提取。

他们的产品页面将具体声明作为可扫描元素前置——“24小时电池续航”和“传奇降噪”——而不是将其埋没在文案中。关键规格被组织成结构化的比较表格。

他们还为飞行等用例构建了专门的落地页，使用了描述性、场景特定的语言。这很重要，因为AI会扇出到针对特定用例的子查询。当我搜索“best noise-canceling headphones for flight anxiety”时，AI Mode推荐了Bose，使用了与Bose飞行落地页几乎相同的语言。

当用户的提示与您的页面构建所针对的场景匹配时，AI系统更有可能从中提取内容。这是一个明显的例子。

您不需要彻底改造网站才能实现这一点。即使重组几个高优先级页面来解决您的扇出缺口，也可以提高您被提取和引用的机会。

第六步：衡量您在AI搜索中的表现

一旦您的内容组织好并上线，跟踪您在大语言模型中的表现。从您在第一步中识别的核心提示开始。

对于每个提示，您需要知道：

• 您是否出现？ 您的品牌是否在回复中被提及或推荐？
• 它说的准确吗？ AI关于您品牌的说法是否正确，还是它提取了过时或错误的信息？
• 您如何比较？ 哪些竞争对手出现在同一回复中，他们相对于您是如何被定位的？

如果您手动跟踪，可以在多个大语言模型中（使用隐私或无痕窗口）运行它们并记录您的发现。但是，一旦您需要跨平台跟踪数十个子查询，手动跟踪就会变得混乱且耗时。

我使用Semrush的提示跟踪器来自动化这个过程。它会提醒您核心提示提及情况的变化，因此您无需自己反复运行它们。

另一个有用的工具是“可见度概览”。它提供一个AI可见度分数，跟踪您与竞争对手相比在AI答案中出现的频率。“感知”工具跟踪情感，以便您了解大语言模型如何描述您的品牌——以及它们是否更有利地提及竞争对手。它还会分解驱动这种情感的因素。对于Bose，“行业领先的降噪”显示为优势，而“耳罩式型号不防汗”则标记了他们可以通过针对性内容来解决的用例。

跟踪应该是一个持续的过程。定期重新审视您的核心提示，并在新的子查询出现或竞争对手取得进展时更新您的内容。

查询扇出在不同平台上的工作原理

内容如何出现在AI答案中取决于几个因素：系统是搜索实时网络还是从其训练知识中提取、它运行多少个子查询、它偏爱哪些来源以及如何引用它们。理解这些模式可以帮助您就内容结构、格式以及优化工作的重点做出更明智的决策。此外，如果竞争对手在特定大语言模型中表现优于您，了解该平台如何处理扇出可以帮助您找出原因。

平台及其扇出方式

• ChatGPT：内部推理，然后在问题需要新鲜数据、比较或当前信息时运行实时网络搜索
• Perplexity：结合对话上下文与实时网络搜索
• Claude：先澄清意图；主要依赖训练数据
• Google AI Overviews：将谷歌索引综合成简洁的、精选摘要风格的摘要
• Google AI Mode：将复杂提示分解为对谷歌索引的多次搜索

注意：下面描述的一些行为基于每个系统在被提示时对自身推理的描述。大语言模型并不总是其自身过程的可靠叙述者，因此请将这些观察视为方向性的而非确定性的。

ChatGPT

对于简单的信息性查询，ChatGPT通常从其训练数据中回复，而不运行实时搜索。但当问题需要新鲜信息、比较或真实世界数据时，情况就会改变。

当我以思考模式询问我应该买哪辆车（丰田 vs. 本田）时，ChatGPT花了大约22秒推理这个问题。然后，它根据41个引用来源生成了一个答案。这就是查询扇出在起作用：一个提示，多种来源，多个子查询在后台运行。

默认情况下，您看不到ChatGPT运行的子查询。但我会向您展示如何找到它们（别担心——比看起来简单）。

注意：这种DevTools方法仅适用于ChatGPT的网页版。您无法在移动设备或桌面应用程序中访问子查询数据。

1. 首先，在ChatGPT中搜索一个核心提示。
2. 查看浏览器的地址栏，复制chatgpt.com/c/后面出现的slug——那是您对话的唯一ID。
3. 右键点击页面上的任意位置，选择“检查”。开发者面板将在屏幕一侧打开。
4. 点击面板顶部的“Network”，将您复制的slug粘贴到过滤器栏中，刷新页面。
5. 点击slug的fetch版本（在Name列下）。
6. 打开Response选项卡。加载完成后，按Ctrl+F（Mac上为Cmd+F）并搜索单词“queries”。

出现的就是ChatGPT在生成答案之前运行的确切内部搜索集。对于丰田vs本田提示，ChatGPT生成了关于以下方面的查询：车辆规格、燃油经济性、可靠性、安全评级、长期拥有成本。

一旦您有了子查询，将它们与您的内容进行交叉引用。您是否针对了每一个？您的页面是否使用了ChatGPT正在搜索的相同语言——“长期拥有成本”而不仅仅是“价值”？

ChatGPT通常从第三方来源提取，如Reddit帖子、评论网站和比较页面。因此，主题权威性在这里很重要——不仅仅是在您网站上有什么，还有您的品牌是否出现在ChatGPT可能检索的来源中。

Perplexity

Perplexity同时运行两种类型的扇出：

• 内部扇出：扫描您之前的对话历史以获取相关上下文
• 外部扇出：搜索外部网络以获取相关信息

最终答案同时基于这两个层面，这意味着您的内容需要适用于一系列用户情况，而不仅仅是一个。

对于丰田vs本田的问题，Perplexity的第一批子查询与汽车无关。相反，它检查我是否之前提到过任何可能影响其推荐的内容，比如预算限制、驾驶习惯或关于任一品牌的过往问题。只有在这次内部扫描之后，它才启动了关于可靠性、拥有成本和安全评级的外部搜索。

这对您的内容意味着什么：Perplexity可能会将您的页面与您无法预测的上下文配对：用户过去的问题、约束或偏好。您的内容需要足够具体和自包含，以便无论周围上下文如何，都能保持准确和有用。

Claude

Claude采取了不同的方法。它不会立即运行子查询，而是先提出澄清性问题。然后，它根据您的答案生成回复。

当我问丰田vs本田的问题时，Claude在生成答案之前展示了一个偏好小工具。一旦我回复，它就会生成一个根据我的优先级定制的推荐。

由于它在搜索前先澄清意图，Claude倾向于生成比其他平台更少、更有针对性的扇出子查询。

这对您的内容意味着：直接回答具体、明确的用例，而不是试图在一个页面上覆盖所有角度。

Google AI Overviews和AI Mode

AI Overviews以简洁的AI生成摘要形式出现，来源列在可点击的侧边栏中。它们通过将谷歌现有的网络索引综合成一个更紧凑、更集中的摘要来工作。

相比之下，AI Mode是一个专门的对话式搜索标签，专为复杂的、多部分的问题而设计。与AI Overviews一样，它利用谷歌的索引生成答案，但提供更多的交互和深度。

两个平台都不暴露它们运行的子查询。但SEO专家已经找到了一种方法来提取谷歌的扇出，即使用配置了Gemini API的Screaming Frog。

对于两者，优化重点是一样的：将答案前置，使用描述性的副标题，并组织内容使各个段落能够独立存在。

AI搜索依赖于查询扇出——您的内容策略也应如此

仅靠高排名不会赢得AI的提及。那些出现的品牌是那些覆盖了受众实际在问的问题，并使这些内容易于AI提取和引用的品牌。

您已经拥有了查询扇出框架。现在，关键在于执行。从一个核心提示开始，映射子查询，审计您的内容现状。然后，一次一个主题地处理缺口。

接下来，通过我们的AI搜索策略指南，更深入地了解如何让您的品牌在AI平台上被看到和信任。