Was ist Query Fan-Out?
Die KI-Suche führt Ihre Suchanfrage nicht aus. Sie führt im Hintergrund ein Dutzend verwandter Suchanfragen durch und erstellt daraus die Antwort. So ändert sich, welche Inhalte relevant sind.
Was Sie lernen werden
- Was ist Query-Fan-Out und welche KI-Suchmaschinen nutzen es?
- Die sieben Arten von Unterabfragen und wonach jede einzelne sucht
- Warum Seiten, die für eine Suchanfrage kein Ranking erzielen, trotzdem dafür zitiert werden können
- Wie man Inhalte um Unterabfragen herum plant
Query Fan-Out ist eine Technik, bei der ein KI-Suchsystem eine Nutzerfrage in viele verwandte Suchanfragen aufteilt, für jede die entsprechenden Ergebnisse abruft und diese zu einer einzigen Antwort kombiniert. Google beschrieb diese Technik öffentlich bei der Einführung AI Mode im Jahr 2025. Dasselbe Prinzip liegt auch AI Overviews, ChatGPT Suche und Perplexity zugrunde.
Ein Beispiel
Jemand fragt: Welches CRM ist das beste für ein kleines Unternehmen? Eine klassische Suchmaschine listet Seiten für diese Suchanfrage auf. Ein KI-gestütztes Suchsystem könnte im Hintergrund Folgendes ausführen:
- CRM-Preise pro Benutzer 2026
- HubSpot vs. PipeDrive für kleine Teams
- CRM mit Gmail-Integration
- Kostenloses CRM für 3 Benutzer
- Wie schwierig ist der Wechsel zu CRM?
Es liest die besten Passagen aus jedem Ergebnissatz und verfasst eine Antwort, die Preis, Vergleiche, Integrationen und Wechselkosten unter Einbeziehung von Quellen aus allen Datensätzen abdeckt.
Warum es für SEO wichtig ist
Fan-Out löst die Verbindung zwischen dem Ranking für eine Suchanfrage und der Häufigkeit, mit der sie zitiert wird:
- Eine Seite, die bei der Suche nach „bestem CRM“ auf Platz zehn rangiert, kann die wichtigste Quelle für „CRM mit Gmail-Integration“ sein und in der Antwort zitiert werden.
- Eine Seite, die bei der Suche nach dem „besten CRM“ auf Platz eins rangiert, aber nie die Preise erwähnt, kann den Preisaspekt der Antwort an jemand anderen verlieren.
Die Beantwortung der Teilfragen ist genauso wichtig wie deren Relevanz für die Hauptfrage.
Sieben Arten von Unterabfragen
| Typ | Wonach es sucht | Beispiel |
|---|---|---|
| Verwandt | Angrenzende Themen | Software für den Vertriebsprozess |
| Implizit | Der Benutzer hat dies nicht angegeben. | CRM-System, das mit Gmail funktioniert |
| Vergleichend | X vs. Y, Alternativen | HubSpot vs. Zoho |
| Neuformulierung | Gleiche Absicht, andere Worte | Kundenmanagement-Tool für Startups |
| Juristische Person | Bestimmte Marken und Produkte | Pipedrive-Preise |
| Nachverfolgen | Die nächste wahrscheinliche Frage | Wie migriere ich Kontakte? |
| Personalisierung | Der Kontext des Benutzers | CRM für eine 5-köpfige Agentur |
Unser Query Fan-out Generator sagt Unterabfragen für jede Abfrage voraus, gruppiert nach diesen Typen.
Wie man die Fan-Out-Rate optimiert
- Erstellen Sie eine Liste mit Unterfragen zu Ihren Hauptthemen. Nutzen Sie dazu den Generator „Nutzer fragen auch“ und die Fragen, die Ihre Kunden in Verkaufsgesprächen stellen.
- Überprüfen Sie die Abdeckung. Fügen Sie Ihre Seiten-URL in den Generator ein, um zu sehen, welche Unterabfragen die Seite abdeckt, teilweise abdeckt oder nicht abdeckt.
- Jede wichtige Teilabfrage sollte einen eigenen Abschnitt mit einer passenden Überschrift und einem ersten Satz, der die Frage beantwortet, erhalten. Abschnitte werden separat abgerufen; ein übersichtlicher Abschnitt ist daher einer Erwähnung in einem Absatz vorzuziehen.
- Erstellen Sie Vergleichs- und Alternativseiten für vergleichende Unterabfragen. Diese gehören zu den am häufigsten zitierten Seitentypen.
- Verknüpfen Sie den Cluster. Unterabfragen, die besser auf einer anderen Seite beantwortet werden, sollten von dieser Seite aus verlinkt werden.
Grenzen
Suchmaschinen veröffentlichen ihre tatsächlichen Suchanfragen nicht, und diese variieren je nach Nutzer, Standort und Gesprächsverlauf. Jedes Tool, auch unseres, prognostiziert wahrscheinliche Suchanfragen mithilfe eines Sprachmodells. Nutzen Sie die Liste zur Planung, nicht als Messdaten.