Het begrijpen van LLM query fan-out is een cruciaal onderdeel van AI-zoekmachineoptimalisatie. Fan-out zoekopdrachten openen een nieuw begrip van hoe we zoekwoorden kunnen implementeren. In die zin biedt het een nieuwe benadering van LLM-zoekmachines en SEO. Laten we eens kijken wat het is en hoe het te gebruiken voor marketing.

Wat is Query Fan-Out?

Een query fan-out beschrijft een techniek die wordt gebruikt door AI-zoekmachines, waarbij zoektermen worden opgesplitst in gerelateerde subquery's om een robuuster, completer antwoord te krijgen. Een AI-zoekopdracht retourneert niet altijd het exacte trefwoord, dus zal het naar gerelateerde entiteiten gaan, en deze functie is veel breder in bereik dan een standaard brede zoekopdracht, zoals begrepen met klassieke Google SEO.

Als je bijvoorbeeld zoekt op “beste SEO-bedrijven in Alabama”, zijn er misschien niet zoveel bedrijven die zichzelf duidelijk “SEO-bedrijven” noemen. Voor een standaard zoekopdracht wordt dit uitgebreid met zoekwoorden als digitale marketingbedrijven, marketingbedrijven, SEO-specialisten, marketingconsultants, enz. Bij fan-out zoekopdrachten omvat dit alles, plus dingen zoals SEO-bedrijf Yelp en Google reviews, Google Maps informatie, Sortlist reviews, etc.

De zoekstijl is anders omdat de AI een antwoord probeert te vinden dat links en gegevens omzet in informatie. De AI wil tot een conclusie komen over de zoekopdracht en verzamelt daarom veel verschillende bronnen (in dit geval recensies).

Hier is een ander voorbeeld. Stel dat je aan een AI vraagt: “Ik zoek een film met een achtervolgingsscène door het bos. Geen horror”. Het zal waarschijnlijk film samenvattingen, recensies, Reddit pagina's zoals “r/movieslikethis” opzoeken voor de juiste trefwoorden, discussie forums, en misschien zelfs studies over cinematografie. Door de specificiteit van de zoekopdracht wordt de zoekactie breder, wat mogelijkheden kan bieden voor AI-zoekoptimalisatie.

Afhankelijk van de AI zal de zoekopdracht die iemand invoert ertoe leiden dat kijkers een aantal gerelateerde links te zien krijgen. Dit biedt een kans voor betere SEO en linkbuilding binnen de AI-antwoorden.

Handleiding Fan-Out AI-modus opvragen

Hier lees je hoe je zoekopdrachten kunt analyseren en hoe dat je kan helpen met SEO:

• De soorten fan-out queries begrijpen: Fan-out query's zijn er in verschillende vormen en het begrijpen ervan is de sleutel tot het bereiken van een beter bereik. Soorten zijn onder andere gerelateerde onderwerpen, impliciete vragen, vergelijkende vragen, frequentie en nog veel meer. Ze vereisen allemaal een andere aanpak.
• Begrijpen hoe AI fan-out gebruikt: Zorg voor een strategie die rekening houdt met hoe AI zoekopdrachten ophaalt, termen desambigueert en verbanden legt.
• Onderwerp in kaart brengen: Verschillende onderwerpen en genres van zoekopdrachten bevatten verschillende elementen. Sommige zoekopdrachten gebruiken entiteiten, terwijl andere afhankelijk zijn van vertrouwensscores. Bepaal welk onderwerp welke benadering vereist.
• De kloof tussen gebruikers en trajecten overbruggen: Zorg ervoor dat alle gegevens van de entiteit volledig zijn, zodat u alle basisgegevens hebt. Je kunt optimaliseren voor elke fase van interesse, van informatie zoeken tot kopen. Op dezelfde manier kunnen gebruikers op zoek zijn naar verschillende soorten informatie, dus je kunt het schema, beeldinformatie, tags, gegevens van het koopcentrum, enz. invullen. Dit zorgt ervoor dat je een uitgebreide bron bent over een onderwerp.
• Prestaties bijhouden: Analyseer of je aanpak werkt of niet. Tools zoals SEMRush en Ahrefs bieden verschillende manieren om de prestaties te controleren.

Laten we het wat verder uitdiepen.

Fan-Out vraagtypes

• Verwante onderwerpen: Onderwerpen gerelateerd aan de oorspronkelijke zoekopdracht die extra informatie toevoegen. Een gebruiker kan zoeken naar kampeertips en de AI kan kijken naar de prijzen van tenten, de beste soorten voedselcontainers, enz.
• Impliciete vragen: De extra informatie met betrekking tot de vraag die AI denkt nodig te hebben. Als je vraagt naar de beste antivirussoftware, zoekt het misschien op hoeveel ze kosten, of ze compatibel zijn met pc's of andere gerelateerde vragen.
• Vergelijkende vragen: Wanneer de zoekopdracht twee dingen vergelijkt. Een gebruiker die bijvoorbeeld wil weten welke SEO-tool de beste is, kan informatie krijgen uit een artikel met de titel “SEMRush vs Ahrefs”.
• Frequentie: Informatie die seizoensgebonden of over het algemeen tijdgevoelig is. Je zou kunnen vragen, “Wat is de goedkoopste pc voor gaming?”, en het zal putten uit de laatste prijzen, de huidige normen voor gaming, enz. Op dezelfde manier kun je vragen wat voor weer het vandaag is, en het antwoord zal altijd anders zijn.
• Herformuleringen: Mensen stellen dezelfde vraag vaak op meerdere manieren. AI gebruikt de verschillende versies om een volledig antwoord samen te stellen.
• Contextuele variaties: AI houdt rekening met de geschiedenis, de locatie en het gedrag van de gebruiker. Als je een “dichtbij mij” vraag stelt, wordt er rekening gehouden met je locatie. Als je je eerdere muziekvoorkeuren hebt opgegeven, zal het programma dingen aanbevelen die daarmee te maken hebben.
• Volgende vragen: Soms gaat AI verder dan de basisinformatie over bepaalde zoekopdrachten. Als je informeert naar de symptomen van een ziekte, kan het behandelingsopties aanbevelen en manieren om de ziekte helemaal te vermijden.

Het AI Fan-Out-proces

• Vraaganalyse: De AI analyseert de prompt om de bedoeling, complexiteit en het benodigde type antwoord te begrijpen (gebeurt in milliseconden). Als er geen AI-overzicht beschikbaar is voor deze zoekopdracht, kan er een perfect goed antwoord zijn van een Wikipedia-fragment of een commerciële site.
• Ontleding: Het breekt de vraag op in meerdere subvragen. Dit helpt om alle verschillende invalshoeken te behandelen en een goed antwoord te geven. Bijvoorbeeld, “hoe schrijf ik een masterscriptie” wordt opgesplitst in de onderzoeksprocedure, beoordelingscriteria, scriptiestructuur, enzovoort.
• Parallel ophalen: De uitwaaierende query's worden doorzocht in meerdere webindexen zoals Google, Yahoo, enz. en in kennisgrafieken, databases of gespecialiseerde opslagplaatsen. Afhankelijk van de zoekopdracht worden er meerdere gecontroleerd om te vergelijken.
• Synthese: Het antwoord verschijnt als één geheel met behulp van reciprocal rank fusion (RRF). Deze methode scoort en voegt meerdere lijsten met resultaten samen door overeenkomsten en informatieve symmetrie te vinden, waarbij degenen die informatie bevestigen worden beloond.
• Scoren: De documenten die worden doorlopen krijgen een relevantiescore met betrekking tot de oorspronkelijke zoekopdracht. De documenten die in het grootste aantal lijsten voorkomen, krijgen een hogere score.
• Eindklassement: Zodra de totaalscore is beoordeeld, vindt de AI een eenduidig resultaat dat wordt gebruikt om een antwoord te geven.

Onderwerpen in kaart brengen

Verschillende onderwerpen hebben verschillende soorten benaderingen die ze triggeren. Hier volgt een overzicht van de belangrijkste:

• Entiteiten-zwaar: Zoekopdrachten naar producten, diensten, hulpmiddelen, werkplekken, locaties, enz. Voor deze zoekopdrachtoptimalisaties moet worden gewerkt met gestructureerde gegevens, kaarten, beoordelingssites zoals Yelp, bedrijvenregisters en vergelijkbare expliciete attributen.
• Zware reis: Deze is van toepassing op complexe aankopen en beslissingen in meerdere fasen, waarbij bijvoorbeeld de installatie duur kan zijn of veel denkwerk vereist. Als je een nieuw verwarmings- of HVAC-systeem koopt, zal AI het proberen uit te splitsen in berekeningen, prijzen, het soort huizen waarmee het werkt, energienormen, overheidssubsidies, enz. Inhoud die deze verschillende clusters behandelt, zal allemaal relevant zijn.
• Vertrouwenszwaar: Controversiële onderwerpen, items met hoge kosten en onomkeerbare beslissingen vereisen een hoge autoriteit, EEAT en validatie door derden. Voor financiële onderwerpen, juridisch advies, psychiatrische en medische informatie ligt de lat hoger. Deze leggen de nadruk op referenties, certificeringen, klantbeoordelingen, naleving van regelgeving, .org URL's en overheidsbronnen.
• Vergelijkend: Bij vergelijkende zoekopdrachten wordt de nadruk gelegd op zij-aan-zij evaluaties en beslissingscriteria. Meerdere beoordelingen worden samengevoegd of er wordt gezocht naar vergelijkbare vergelijkingen op forums en Reddit threads.
• Gepersonaliseerde: Deze zoekopdrachten kunnen zoeken naar locatiegegevens of sites die overeenkomen met de voorkeuren van bepaalde gebruikers. Locatiegegevens zijn hier belangrijker. LLM-gestuurde zoekopdrachten houden een logboek bij van wat de gebruiker leuk vindt, dus u kunt dit niet plannen tenzij u zich richt op specifieke niches van gebruikers.
• Recent: Tijdgevoelige zoekopdrachten zijn hier het meest relevant. Richt je op het bewaren van verse inhoud, inhoud met sterke aanwijzingen van tijdsafhankelijkheid. Recente updates en huidige best practices maken deze makkelijker te vinden.

Hoe de gaten in de klantreis optimaliseren voor AI

Een LLM zoekmachine houdt rekening met veel verschillende informatie. Daarom moet je een breed scala aan gegevens bestrijken.

• Productpagina's optimaliseren: Voeg nauwkeurige beschrijvingen, afbeeldingen en details van relevante functies toe.
• Afbeeldingen optimaliseren: Voeg specifieke vermeldingen van kenmerken en eigenschappen toe. Voeg bijvoorbeeld de productnaam toe waarvan je denkt dat mensen ernaar zullen zoeken met een merknaam en beschrijf deze goed in de alt-tekst.
• Optimaliseer je tags en categorieën: Neem prioritaire kenmerken van je producten op. Vermeld kleuren, redenen om ze te kopen, prijzen, enz.
• Relevante verzamelpagina's maken: Extra inhoud die helpt om meer bevestigende informatie over je producten te geven. Dit zal helpen om je product een boost te geven ten opzichte van anderen.
• Relevant productschema toevoegen: Voeg alle technische specificaties van je product of relevante kenmerken en eigenschappen toe.
• Controleer je commerciële gegevens en productfeeds: Zorg ervoor dat de eigenschappen, kenmerken en attributen van je product een nauwkeurig beeld geven van je product en relevant zijn.

Prestaties bijhouden voor Query Fan-Out Optimalisatie

Gebruik SEMRush of Ahrefs voor het bijhouden van uw reguliere SEO. Voeg de prioritaire zoekopdrachten toe die meer zoekpotentieel hebben naast uw belangrijkste zoekwoorden en gebruik tags om gerelateerde zoekopdrachten te groeperen per onderwerpcluster. Deze nieuwe lijst kan helpen bij het verzamelen van prestaties over de hele linie, waarbij rekening wordt gehouden met het grotere geheel. Je kunt ook meer aandacht besteden aan synoniemen en gerelateerde termen die op elkaar lijken of die je wilt vastleggen. Met AI-zoeken kun je een breder net uitwerpen.

Er zijn softwaretoepassingen zoals Brand Radar die helpen bij het monitoren wanneer en hoe je merk wordt geciteerd. Het kan statistieken meten over ChatGPT, Perplexity, Google AI-functies, enz. Deze zijn vooral handig voor zoekopdrachten die veel voorkomen, omdat je misschien nooit weet wanneer je bedrijf wordt genoemd, omdat het minder voorspelbaar kan zijn. Controleer in welke zoekopdrachten je opduikt en herhaal die gerelateerde termen waar je misschien nog niet aan gedacht hebt. Maak er gebruik van, voeg ze toe aan je webpagina's en kijk of het de AI en reguliere zoekcijfers verbetert.

Je zou ook metingen en portfolio's met onderwerpclusters moeten opzetten. Veel websites doen dit al, maar met AI moet dit misschien een standaard SEO-tactiek worden. Je kunt geaggregeerde statistieken bijhouden en zien of je aanpak de zichtbaarheid over het hele onderwerp verbetert in plaats van specifieke pagina's. Je kunt onderwerpclusters tekenen op verschillende SEO-tools.

Hoewel alle standaard SEO statistieken nog steeds van toepassing zijn, moet je ze afstemmen op verschillende soorten zoekopdrachten, zoals hierboven besproken. Focus op schema-optimalisatie voor bedrijven, locaties, recepten, vaste prijzen en andere schema-gevoelige onderwerpen. Richt je op het vaak bijwerken van gegevens voor tijdgevoelige zoekopdrachten. Ook autoriteitsscores zijn belangrijker dan ooit.

Als je op zoek bent naar inhoud die AI-zoekresultaten oplevert, bekijk dan onze marketingdiensten. We bouwen een end-to-end workflow om het bereik te optimaliseren, zodat je achterover kunt leunen en de cijfers binnen ziet rollen.