Le « query fan out » est un processus par lequel une intelligence artificielle ou un moteur de recherche décompose une requête initiale, souvent complexe ou large, en plusieurs sous-requêtes plus spécifiques. Ces sous-requêtes explorent différents angles, entités ou intentions liés au sujet initial, et sont envoyées en parallèle afin d’explorer diverses sources d’informations avant de synthétiser une réponse complète et nuancée. Query Fan Out, qu’est-ce que c’est ?
Technique de query fan out derrière les aperçus AI Overviews et le mode IA
Le query fan out est utilisé dans les aperçus IA de Google, ainsi que dans le mode IA de Google. Nous le savons grâce aux fuites « happy warehouse leaks », ainsi qu’au procès Google VS. DOJ.
Comme les aperçus arriveront bientôt en France, c’est le moment de parler de la manière d’optimiser le contenu pour cette technologie.
PS : Query Fan Out est également utilisé par les autres moteurs génératifs tels que Chatgpt, Perplexity et, bien sûr, Gemini (llm sous le capot des aperçus IA et du mode IA).
Voici ce que Google indique dans sa documentation officielle :
En arrière-plan, le mode IA utilise notre technique de distribution des requêtes, qui décompose votre question en sous-thèmes et émet simultanément une multitude de requêtes en votre nom. Cela permet à la recherche d’explorer le Web de manière plus approfondie qu’une recherche traditionnelle sur Google, vous aidant ainsi à découvrir davantage de contenu et à trouver des informations incroyablement pertinentes qui correspondent à votre requête.
Quelles sont les neuf étapes du fan-out technique ?
La requête se déploie à partir des aperçus de l’IA de Google et le fonctionnement de l’IA est le suivant :
L’utilisateur pose une question
Google récupère l’historique des recherches, les signaux provenant de l’appareil et du compte utilisateur, etc.
Pour réduire la requête initiale : l’IA analyse la requête complexe ou longue afin d’identifier les différents concepts, intentions et ambiguïtés.
Elle décompose l’intention globale en éléments plus petits et plus faciles à gérer.
Génération de sous-requêtes (Fan-Out) : l’IA crée plusieurs sous-requêtes précises et sémantiquement proches, chacune explorant un angle ou une nuance différente du sujet initial.
Recherche simultanée en parallèle : toutes ces sous-requêtes sont exécutées en parallèle sur différentes bases de données, moteurs de recherche, graphes de connaissances, etc., afin d’explorer au maximum le champ sémantique.
Agrégation des résultats : les résultats de ces multiples sous-requêtes sont ensuite combinés, synthétisés et structurés afin de fournir une réponse complète, cohérente et optimisée.
Selon moi, Otterly est aujourd’hui le meilleur outil pour générer des requêtes en éventail. Il est gratuit, très facile à utiliser et vous pouvez même choisir le mode d’analyse que vous souhaitez.
Petite précision : Otterly distingue un « mode IA » et les aperçus Google AI O. Le premier est beaucoup plus avancé, tandis que les aperçus fournissent des réponses plus légères, car ils s’appuient sur Google Fast Search, un sujet que j’aborderai en détail une autre fois.
Profound est un outil d’un tout autre niveau. Contrairement aux solutions gratuites, il fonctionne sur la base d’un abonnement, avec des offres à partir de 99 $ par mois.
Sa promesse est plus ambitieuse : en plus de l’analyse des sous-requêtes générées par le Query Fan-Out, Profound offre également un suivi de la visibilité de votre marque dans les LLM tels que ChatGPT, Gemini et d’autres modèles majeurs.
Et ce n’est pas tout : la plateforme va encore plus loin en proposant des services d’optimisation et d’intégration de la marque directement dans les modèles d’IA.
Personnellement, j’ai un petit doute sur la véracité de cette affirmation… mais bon.
Edward Sturm, SEO, a proposé un petit tutoriel pour extraire le Query Fan-Out d’une discussion ChatGPT.
Personnellement, je l’ai testé : ça fonctionne, mais les sous-requêtes sont souvent rares, généralement une ou deux seulement.
Comment optimiser le contenu pour le Query Fan Out ?
Utilisez l’outil Query Fan Out pour identifier les sous-requêtes
Allez au-delà de la simple optimisation des mots-clés individuels : vous devez comprendre l’ensemble du parcours de vos clients et les nombreuses questions qu’ils se posent sur le sujet que vous traitez. En d’autres termes, vous devez être un véritable expert dans votre domaine d’expertise (E. E. AT)
Autorité thématique complète pour viser le thème d’autorité. (Expérience de l’E. E. A. T)
Couvrez un sujet de manière exhaustive, abordez toutes les sous-requêtes et tous les aspects pertinents, et reliez-les sémantiquement.
Anticipez les questions complémentaires : l’objectif de la requête Fan Out est d’amener les utilisateurs à poser leurs questions complémentaires et d’y apporter des réponses, même si elles ne sont pas explicitement formulées dans la requête initiale.
Pour tout sujet général que vous ciblez, vous devrez réfléchir aux sous-sujets ou aux angles que l’utilisateur pourrait explorer, et fournir des réponses approfondies et ciblées pour chaque sous-sujet. (Faites confiance à votre E. E. AT)
En plus de ces instructions, vous devez également prendre en considération les meilleures pratiques pour optimiser votre contenu pour le GEO (optimisation générative pour les moteurs de recherche) ou l’optimisation pour les moteurs de recherche, telles que :
Le Query Fan-Out décompose une requête complexe en plusieurs sous-requêtes, explore différents angles en parallèle, puis synthétise une réponse complète. L’utilisation de cette technique et des outils associés (Perplexity, Pro, Otterly, Profound) vous permet de créer un contenu génératif complet, structuré et optimisé pour les moteurs de recherche.
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