Fan-out queries: як зрозуміти, що AI реально шукаєУ класичному SEO ми звикли аналізувати ключові слова, SERP, intent і конкурентів. Але в AI-пошуку з’являється ще один важливий шар — fan-out queries.Fan-out queries — це додаткові пошукові запити, які LLM може виконувати “за лаштунками”, щоб сформувати відповідь. Користувач пише один prompt, але AI може розкласти його на кілька уточнених пошуків: з модифікаторами, роком, порівняннями, review-сайтами, trusted entities та іншими джерелами.Саме тому аналіз fan-out queries стає одним із найкорисніших напрямів для AEO/GEO у 2026 році. Він показує не те, що користувач написав напряму, а те, якою мовою AI реально шукає інформацію.Що можна побачити у fan-out data:1. Search patterns AI може сам додавати до пошуку слова на кшталт best, reviews, top, comparison, 2026, навіть якщо користувач цього не писав. Наприклад, користувач може запитати: Which CRM should I use for a small sales team? А fan-out query може виглядати ближче до: best CRM software for small sales teams 2026 reviews Для SEO це важливий сигнал: сторінка має покривати не тільки основний запит, а й ті варіанти, через які AI може перевіряти відповідь.2. Trust entities У fan-out queries часто видно, які джерела AI використовує як шар довіри. Для різних ніш це можуть бути: - NIST для cybersecurity; - IRS для податкових тем; - державні сайти для legal або finance; - академічні джерела для health або research; - галузеві асоціації для B2B. Це допомагає зрозуміти, які entities потрібно враховувати в контенті, посиланнях, цитуваннях і topical authority.3. Review sites Для B2B і SaaS fan-out queries часто показують, що LLM шукає підтвердження на review-платформах: - G2; - Gartner; - Capterra; - TrustRadius; - Clutch; - нішеві directories. Це означає, що AI visibility не завжди будується тільки на вашому сайті. Іноді для потрапляння в AI-відповіді важливіше, як бренд представлений на сторонніх платформах, які AI використовує для валідації.4. Freshness signals Дослідження Peec AI показувало, що ChatGPT часто додає поточний рік у fan-out queries. Це пояснює, чому сторінки з актуальними оновленнями, свіжими даними, новими прикладами та зрозумілою датою оновлення можуть краще працювати в AI-пошуку. Для SEO це не означає “просто міняти дату”. Потрібно реально оновлювати: - приклади; - порівняльні таблиці; - pricing; - screenshots; - список інструментів; - джерела; - рекомендації; - блоки з висновками.5. Entities, які AI перевіряє перед відповіддюFan-out queries можуть показати, які бренди, категорії, стандарти, платформи або джерела AI вважає важливими для теми.Це корисно для побудови контенту: можна зрозуміти, які сутності треба додати на сторінку, які порівняння зробити, які джерела процитувати і які trust-сигнали посилити.Джерела:- Peec AI: Patterns we see in ChatGPT query fanouts — https://peec.ai/blog/patterns-we-see-in-chatgpt-query-fanouts- OpenAI Help Cen