6Прочитав эту статью вы узнаете, что такое Query fan-out (веерные запросы), что именно ищут большие языковые модели (LLM) в вашей тематике и как это протестировать бесплатно через браузерное расширение SiteAnalyzer SEO Tools.
Каждый запрос, поступающий от пользователя в ИИ, преобразуется в десяток подзапросов, которые соответствующая LLM выполняет в интернете в режиме реального времени. Именно эти подзапросы определяют, какие сайты будут упомянуты в результирующем ответе. Прочитав эту статью вы узнаете, как увидеть список подзапросов, источники и оценку приоритетности для каждого из введенных вопросов к ИИ.
Что на самом деле происходит, когда вы задаете вопрос ИИ
У LLM нет «волшебного» индекса всего интернета. Модель берет ваш запрос, разбивает его на несколько связанных подзапросов и параллельно отправляет их в поисковые системы, такие как Яндекс или Google.
Затем она собирает лучшие результаты по каждому запросу, находит совпадающую информацию и формирует итоговый ответ. Весь этот процесс занимает считанные секунды, и пользователь не видит самих поисковых операций.
Стратегии SEO постоянно меняются, но оптимизация под темы, возникающие при расширении запросов (query fan-out), остается эффективным подходом, позволяющим одновременно расставлять приоритеты как для традиционного поиска, так и для поиска с использованием ИИ.
Просмотр всех подзапросов, классифицированных по единой методике
Связанные запросы, сравнения, расширение сущностей, переформулировка, актуальные и неявные. Всего шесть категорий, выделенных на основе опубликованной методологии, позволяют точно определить упущенные направления без догадок.
- Конкретные веб-страницы, которые LLM использовала бы для формирования ответа по каждому подзапросу.
- Реальные результаты поиска, ранжированные так, как их сегодня выдает поисковая система. Используйте их, чтобы найти подборки (списки), в которых стоит присутствовать вашему бренду, страницы со сравнениями, где вас должны упоминать, а также незанятые ниши, где новая страница может быстро выйти в топ.
- Полный текст ответа, который сформировал бы ИИ.
- Синтезированный ответ, который система выдачи ответов (answer engine) сформировала бы на основе проанализированных страниц. Пронумерованные ссылки ведут к списку источников. Именно этот ответ читают ваши потенциальные клиенты.
Кода вы определили список подзапросов (fan-out) можно приступить к выбору оптимальной стратегии действий для каждого из них
Ваш выбор зависит от двух факторов: ранжируется ли уже ваш сайт и насколько высока конкуренция по данному запросу. Четыре сценария – четыре стратегии.
1. Вы в ТОП-10
Не переделывайте все заново. Просто оптимизируйте имеющееся.
Вы уже в числе лидеров. Добавьте точную формулировку подзапроса в качестве заголовка раздела. Убедитесь, что ответ на него содержится в четком фрагменте текста объемом 150-300 слов, расположенном сразу под этим заголовком. Языковые модели (LLM) «считывают» отдельные фрагменты, а не страницы целиком.
Быстрый результат · 1 час
2. Страницы на позициях 2-5
Работа с фундаментом.
Либо дополните существующую страницу разделом с прямым ответом на подзапрос, либо создайте отдельную страницу, если тема существенно отличается. Добавьте внутреннюю ссылку с основной страницы, используя подзапрос в качестве анкора.
Средние затраты усилий · 1-3 часа
3. Нет в выдаче, жесткая конкуренция
Избегайте решение задачи в лоб.
Добейтесь упоминания в подборках, на сайтах с обзорами и в рейтингах, которые уже занимают высокие позиции. Добавьте туда свой сайт, свяжитесь с автором и договоритесь о включении в существующий контент. Языковые модели часто цитируют такие подборки – так ваше название попадет в ответ.
Максимальная эффективность · постоянная работа
4. Нет в выдаче, низкая конкуренция
Создайте новую страницу. Это настоящая «золотая жила».
Используйте подзапрос в качестве заголовка H1. Дайте прямой ответ в первом же абзаце. Добавьте сравнительную таблицу, четкое определение и хотя бы одну конкретную цифру. Языковые модели «любят» низкоконкурентные подзапросы, так как у них мало альтернативных источников информации.
Самый недооцененный метод · начните прямо сейчас
Несколько приемов, которые повышают ценность любой страницы, независимо от контекста
1. Используйте формулировки подзапросов в точности так, как они звучат
LLM (большие языковые модели) ориентируются на семантическое сходство текстов, но точное совпадение формулировок обеспечивает максимальную уверенность для ИИ. Включайте ключевые слова из списка подзапросов (вариантов поисковых запросов) в заголовок H2 и в первое предложение текста.
2. Пишите небольшими, емкими абзацами, а не сплошным массивом текста
Каждый раздел должен отвечать на один подзапрос и содержать от 150 до 300 слов. Именно такой объем информации LLM чаще всего берут за основу для прямого ответа пользователю.
3. Добавляйте конкретные данные и факты
Фраза «Продажи выросли» быстро забывается. А вот предложение «В третьем квартале продажи выросли на 34%, достигнув 4,2 млн долларов» – это именно то, что LLM могут процитировать дословно. Цифры, даты и названия брендов – ваши союзники.
4. Распространяйте свой контент и за пределами собственного сайта
Соцсети, форумы, гостевые статьи, расшифровки подкастов, обсуждения на Reddit. Чем больше площадок транслируют ваше сообщение, тем выше шансы, что именно вас укажут в качестве источника информации.
FAQ (ответы на вопросы)
Если у вас остался вопрос, который мы упустили, команда РокетКраулер с радостью на него ответит.
Q: Чем данный метод отличается от обычного подбора ключевых слов?
A: Традиционный подбор ключевых слов показывает, что люди вводят в Яндекс или Google. Метод «расширения запросов» (fan-out) показывает, что вводит в Яндекс или Google большая языковая модель (LLM) после того, как проанализирует запрос пользователя. Это другой уровень анализа и иные возможности. Поэтому, стоит использовать оба подхода.
Q: Все ли LLM расширяют запросы одинаково?
A: Нет. У каждой модели свои цепочки рассуждений и свои данные для обучения, поэтому один и тот же промпт (запрос) обрабатывается по-разному в ChatGPT, Алиса, Claude, Perplexity, ГигаЧат, DeepSeek и Gemini. Представленные здесь термины носят ориентировочный характер. Общие закономерности сохраняются в разных моделях, даже если конкретные формулировки различаются.
Q: Как часто стоит повторять процедуру расширения запросов?
A: Всякий раз, когда меняется контекст вашего запроса. Например, при появлении нового конкурента на рынке, запуске продукта или наступлении нового года. Модуль «Query fan-out» в браузерном расширении SiteAnalyzer SEO Tools учитывает текущую дату при генерации вариантов, поэтому результат для запроса «лучший X» в 2026 году будет отличаться от результата для того же запроса в 2025 году.
Q: Почему некоторые подзапросы относятся к совершенно иной категории, чем я ожидал?
A: Это ценное наблюдение, а не ошибка. У многих аббревиатур и коротких названий брендов есть доминирующие значения за пределами вашей отрасли. Если в результатах расширения преобладают данные из другой сферы, это означает, что в открытом интернете для данного термина более популярно иное значение.
Пытаться выйти в топ по такому термину без контекста – рискованная затея. Используйте более длинную фразу, указывающую на вашу отрасль, или создайте страницу, четко разъясняющую значение термина именно в вашем контексте.
Браузерное расширение SiteAnalyzer SEO Tools
Браузерное расширение SiteAnalyzer SEO Tools позволяет бесплатно отслеживать «Query fan-out» запросы для ИИ-ассистентов ChatGPT, DeepSeek, Claude, Gemini, Perplexity, Алиса AI и ГигаЧат.
Аналитика осуществляется путем ведения истории запросов к ИИ-ассистентам с возможностью подробного анализа каждого ответа по числу вопросов к поиску, найденным источникам, доменам, цитатам и другим фильтрам.
• Перейти на страницу расширения SiteAnalyzer SEO Tools.
• Читать статью по работе с модулем «Query fan-out» в браузерном расширении.
• Установить расширение для браузера Chrome и Firefox
Другие статьи
