Query fan-out – Vad det är & hur det påverkar din SEO-strategi
Query fan-out är en teknik där en användarfråga (sökord) delas upp i flera parallella underfrågor. Dessa frågor skickas ut samtidigt för att hämta information från många olika källor, ofta på passage-nivå snarare än dokumentnivå. Resultatet sammanställs sedan till ett enda, ofta generativt, svar. Detta skiljer sig från traditionell sökning där enstaka resultatlänkar rankas efter relevans.
I grunden handlar query fan-out om att en enda fråga, som “optimera AI-sök”, bryts ned i flera semantiskt relaterade underfrågor, till exempel:
- Hur fungerar passage retrieval?
- Vad är skillnaden mellan traditionell sökning och generativa svar?
- Hur syns man i Googles AI-läge?
Varje underfråga skickas ut till flera källor samtidigt (fan-out), och relevanta passager eller “chunks” extraheras. Dessa sätts sedan ihop till ett generativt svar, ofta med källhänvisningar och länkar. Denna metod möjliggör snabb, bred och djup informationshämtning – en slags sökning som mer liknar ett samtal än en lista med blå länkar.
Vad skiljer query fan-out från en traditionell sökning?
| Traditionell sökning | Query fan-out |
|---|---|
| Rankar dokument och länkar | Skapar sammanställningar i realtid |
| Visar klickbara resultat (SERP) | Ger konkreta svar direkt |
| Följer en deterministisk ordning | Tematiskt klustrade svar |
| Fokuserar på enskilda URL:er i större utsträckning | Bryter ut information på passage-nivå |
| Kräver användarklick |
Kostnadsfri analys av er SEO
Omsätter ni mer än 10 miljoner erbjuder vi en kostnadsfri audit av er SEO och hur ni bör optimera för i AI-sök. Analysen görs och presenteras av seniora specialister. Vi utmanar gärna er nuvarande strategi.
Intern struktur och ämneskluster: Nyckeln till synlighet
Du behöver bygga ämneskluster där varje produktkategori stöds av:
- Kategorisida: “Kaffemaskin”
- Underkategorier: Filterade sidor som “Espressomaskiner”, “Kapselmaskiner”, “Vita kaffebryggare”
- Innehållssidor: Guider, köpstöd, vanliga frågor
Länka tydligt mellan dessa – använd brödsmulor och länkar i texten. AI kan använda dessa signaler för att förstå relationer mellan innehåll.
Hur förutsäger du följdfrågor användare faktiskt ställer?
Genom att förutse användarens nästa steg kan du bygga innehåll som både besvarar deras behov och ökar din chans att bli citerad i AI-svaren.
Använd din egen kundtjänst som datakälla
Det enklaste, och ofta mest förbisedda, sättet att hitta verkliga följdfrågor är att lyssna på din egen kundsupport. Vilka frågor får ni innan ett köp? Vad är oklart kring leverans, material, storlek eller retur? Dessa frågor är guld värda – för AI:n letar just efter den typen av förklarande innehåll.
Säljer du löparskor? Då kanske frågor som dessa ställs till er:
- Är skorna stora eller små i storlek?
- Fungerar dessa löparskor för plattfot?
Kolla sökvolym – även för relaterade frågor
Verktyg som Ahrefs, SEMrush eller Google Search Console visar inte bara huvudfrågan, utan också relaterade söktermer. Analysera vad som triggar vidare klick:
- Vad googlar användaren efter när de inte hittar svaret direkt?
- Vilka termer återkommer i kundtjänst och sökdata?
Tips: Gruppera dessa frågor per sökintention – då vet du vilka sidor du behöver skapa eller expandera.
Sätt dig i kundens (löpar)skor
Tänk inte som e-handlare, tänk som en person som står med pengarna i handen men inte är 100 % säker än. Vad skulle du vilja veta innan du köper?
- Trygghet: ”Hur lång är garantin?”, ”Hur funkar returen?”
- Jämförelse: ”Vad är skillnaden mellan modell A och B?”
SEO i ett AI-landskap
När sökmotorer som Google börjar leverera kompletta svar direkt i sökresultatet (såsom AI Mode och AI Overviews), utan att användaren behöver klicka sig vidare, förändras spelplanen för alla som tidigare fokuserat på enskilda sökord. I ett query fan-out-system premieras tydliga, citerbara och informativa källor som kan inkluderas i genererade svar.
