这条在：GEO 图书馆 · 机制：AI 怎么找、怎么挑、怎么写
什么是查询扇出（query fan-out）？
查询扇出（query fan-out）是 AI 准备回答时，围绕用户的问题拆出多个相关的子问题，分别去搜，再把结果组织成回答的一种做法。
截至 2026 年 9 月 27 日，Google 官方说明，AI 概览和 AI 模式可能使用查询扇出，但不是每次都会用。
你问 AI 一个复杂的问题，比如「新开一家咖啡馆，选什么咖啡机好」，它可能不是拿这句话原样去搜，而是先拆成几个子问题：预算、出杯量、维护、各品牌口碑……分别搜一遍，再把结果拼成回答。这种做法，Google 管它叫「query fan-out」，这篇叫它查询扇出。
各家公开资料说到了哪一步
- Google：官方文档写，AI 概览和 AI 模式「may use a "query fan-out" technique」，可能用查询扇出，跨子主题、跨数据来源发起多条相关搜索；是「可能」，不是每次都用。这个词 Google 在 2025 年 3 月介绍 AI 模式时就公开用过；5 月的 I/O 大会上又说，AI 模式会把问题拆成子主题，同时发出许多条查询。
- DeepSeek：它的一次发布说明（V2.5-1210 版）写，网页端联网搜索时，「面对用户的复杂问题，模型将自动提取多个关键词并行搜索」。这是那个版本的说明，限定在复杂问题上。
- ChatGPT：OpenAI 说，ChatGPT 搜索有时跟其他搜索提供方合作，这时通常会把你的问题改写成一条或多条定向查询。改写成一条，就不算扇出；也不是每次都并行。
- Kimi、Perplexity：Kimi 的 Agent 集群模式里，每个子智能体可以独立搜索；Perplexity 的开发者接口允许一次提交最多五条相关查询。这些是特定模式和接口的能力，我们没找到它们普通聊天会这么做的官方原句。
还有两份技术材料能看出思路：Google 的一份专利申请描述了这样的办法：先列出几个相关的子问题，筛选后分别搜索，再组织答案。百度搜索团队的一篇预印本也写到，系统会先把复杂问题拆成几项任务，这些任务不只是搜索。专利申请不代表已经上线，预印本也不是产品说明。
豆包这边，我们这次没完成火山方舟联网搜索文档的核验，不能据此判断豆包 App 怎么搜索。
对品牌意味着什么
我们的理解是：只看自家网页在客户原来那句问法下排第几，可能不够；AI 还可能围绕相关的子问题找到别的材料（排名跟引用的关系见搜索排名靠前就一定会被引用吗）。
卖 SEO 工具的 Surfer 做过一项观察：先抓一万个关键词的前十结果，再针对其中出现 AI 概览的关键词，通过 Gemini 获取扇出查询。它发现，一个网页进入前十结果的扇出查询越多，被 AI 概览引用的比例越高，报告的相关系数是 0.77。这是观察到的相关，不是实验；通过 Gemini 获取的查询，也不能认定就是 AI 概览实际使用的查询；数据采集时间没披露。
这些结论别往外推
- 可能用，不等于每次都用。 Google 说的是「可能使用」；OpenAI 说的是和其他搜索提供方合作时，通常改写成一条或多条查询。
- 一家的做法，不能替别家说。 DeepSeek 那句只对它那个版本成立；其他平台有没有、怎么拆，要看各自的说明。
- 别把猜出的子问题当成 AI 实际搜过的词。 一家做 GEO（AI 搜索优化）服务的公司在讨论 Google 时写：「品牌无法看到完整内部查询路径，因此不应以猜测的“隐藏查询”批量建页。」另一边，另一家卖 AI 可见度监测和优化产品的公司在文章摘要里，把多个平台回答复杂问题的过程统一写成「会将该 Prompt（提示词）拆分为多个相关的子搜索」；对照 Google 的「可能使用」和 OpenAI 的「一条或多条」，这句话少了必要的限定。
我们的建议是：不用去猜 AI 内部拆了哪些查询，更不用为每个猜测建一页。更稳妥的做法，是先想清楚客户问一个大问题时，真正关心的是哪几件事，看自己的材料是不是把这几件事都讲清楚了。这是母本的建议；这次核到的材料，不能证明这样做会让 AI 更多地引用你的内容。
出处 12 条，A 级 7 条、B 级 3 条、C 级 2 条 · 展开全部
Google《AI features and your website》（最后更新 2025-12-10）：AI 概览和 AI 模式「may use a "query fan-out" technique — issuing multiple related searches across subtopics and data sources — to develop a response.」 原文
Google 博客，2025-03-05，介绍当时在 Labs 测试的 AI 模式：「It uses a “query fan-out” technique, issuing multiple related searches concurrently across subtopics and multiple data sources」。 原文
Google 博客，2025-05-20（I/O 2025）：AI 模式「breaking down your question into subtopics and issuing a multitude of queries simultaneously on your behalf.」 原文
Google 专利申请 US20250117381A1（2025-04-10 公开，优先权日 2023-10-10）摘要：「to generate a plurality of candidate subqueries for multifaceted natural language (NL) based input」。这是专利申请公开文本，不代表已经部署。 原文
OpenAI 帮助中心：ChatGPT 搜索有时跟其他搜索提供方合作，「When it does, ChatGPT search typically rewrites your query into one or more targeted queries that it sends those providers.」 原文
DeepSeek-V2.5-1210 发布说明，网页端联网搜索：「面对用户的复杂问题，模型将自动提取多个关键词并行搜索」。同页说当时 API 暂不支持搜索。 原文
Perplexity Search API 文档：「Pass up to five related queries in one request to explore different angles of a topic. Each query is processed independently:」这是开发者自己提交的多条查询。 原文
Kimi K2.5 介绍，Agent 集群模式：「每个子智能体都可以独立使用工具搜索、生成、分析和组织信息。」没找到普通聊天必然多关键词并行搜索的官方原句。 原文
百度搜索团队预印本 v1（2025-06-20）：「the Planner is responsible for decomposing complex queries into structured sub-tasks and orchestrating execution through appropriate tools.」子任务包括检索以外的工具。 原文
Surfer（卖 SEO 内容优化和 AI 可见度工具），最后更新 2026-09-17：「We pulled the top 10-ranking pages for 10,000 keywords.」先抓一万个关键词的前十结果，再对其中出现 AI 概览的关键词，用 Gemini 获取约 33000 条扇出查询，分析 173902 个网址；一个网页进入前十结果的扇出查询越多，被 AI 概览引用的比例越高，Spearman 相关系数 0.77。只看 Google AI 概览，观察性研究，采集时间没披露。 原文
说法之一：一家卖 AI 可见度监测和优化产品的公司，更新 2026-06-10：「系统在生成答案前，会将该 Prompt（提示词）拆分为多个相关的子搜索。」上文同时列了 ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity 和 Google AI 模式。 原文
说法之二：一家提供 GEO 服务的公司，2026-09-08：「品牌无法看到完整内部查询路径，因此不应以猜测的“隐藏查询”批量建页。」 原文
大家也这样问
- 什么是查询扇出？
- AI回答前会把问题拆成几个搜索词吗？