В класическото SEO сме свикнали да анализираме ключови думи, SERP, intent (намерение на потребителя) и конкуренти. Но в AI търсенето се появява още един важен слой — fan-out queries.
Fan-out queries са допълнителни заявки за търсене, които LLM (големите езикови модели) могат да изпълняват „зад кулисите“, за да оформят крайния отговор. Потребителят въвежда един prompt (подкана), но AI може да го разложи на няколко детайлни търсения: с модификатори, конкретна година, сравнения, сайтове за ревюта, trusted entities (доверени източници) и други ресурси.
Именно затова анализът на fan-out queries се превръща в едно от най-полезните направления за AEO/GEO (Answer Engine Optimization / Generative Engine Optimization) през 2026 година. Той показва не това, което потребителят е написал директно, а езика, на който AI реално търси информацията.
Какво може да се види във fan-out данните:
1. Search patterns (Модели на търсене)
AI може сам да добавя към търсенето думи като best, reviews, top, comparison, 2026, дори ако потребителят не ги е написал.
Например, потребителят може да попита:
Which CRM should I use for a small sales team?
А fan-out заявката зад кулисите може да изглежда по-близо до:
best CRM software for small sales teams 2026 reviews
За SEO това е важен сигнал: страницата трябва да покрива не само основната заявка, но и вариантите, чрез които AI може да проверява и валидира отговора.
2. Trust entities (Доверени източници и субекти)
Във fan-out queries често се вижда кои източници AI използва като слой на доверие. За различните ниши това могат да бъдат:
- NIST за киберсигурност;
- IRS за данъчни теми;
- Държавни сайтове за правни (legal) или финансови въпроси;
- Академични източници за здравеопазване (health) или научни изследвания (research);
- Браншови асоциации за B2B сектора.
Това помага да се разбере кои entities (субекти) трябва да бъдат взети предвид в съдържанието, линковете, цитиранията и изграждането на topical authority (тематичен авторитет).
3. Review sites (Сайтове за ревюта)
За B2B и SaaS сектора fan-out queries често показват, че LLM търси потвърждение в платформите за ревюта:
- G2;
- Gartner;
- Capterra;
- TrustRadius;
- Clutch;
- Нишови директории.
Това означава, че видимостта в AI (AI visibility) не винаги се гради само върху вашия собствен сайт. Понякога за попадането в AI отговорите е по-важно как брандът е представен в платформи на трети страни, които изкуственият интелект използва за проверка.
4. Freshness signals (Сигнали за актуалност)
Изследване на Peec AI показва, че ChatGPT често добавя текущата година във fan-out заявките си. Това обяснява защо страниците с актуални актуализации, свежи данни, нови примери и ясно посочена дата на обновяване могат да се представят по-добре в AI търсенето.
За SEO това не означава „просто да смените датата“. Необходимо е реално да се обновяват:
- Примерите;
- Сравнителните таблици;
- Цените (pricing);
- Скрийншотовете;
- Списъкът с инструменти;
- Източниците;
- Препоръките;
- Блоковете с изводи и заключения.
5. Entities, които AI проверява преди отговора
Fan-out queries могат да покажат кои брандове, категории, стандарти, платформи или източници AI смята за важни по дадената тема.
Това е изключително полезно за структурирането на съдържанието: можете да разберете кои субекти трябва да добавите на страницата, какви сравнения да направите, кои източници да цитирате и кои сигнали за доверие (trust signals) да подсилите.
Източници:
- Peec AI: Patterns we see in ChatGPT query fanouts — https://peec.ai/blog/patterns-we-see-in-chatgpt-query-fanouts
- OpenAI Help Center