Compreender o fan-out das consultas LLM é uma parte crucial da otimização dos motores de busca com IA. As consultas de pesquisa fan-out abrem uma nova perspetiva sobre a forma como podemos implementar palavras-chave. Neste sentido, proporcionam uma nova abordagem aos motores de busca LLM e à SEO. Vamos ver o que é e como utilizá-lo no marketing.

O que é o Query Fan-Out?

Um fan-out de consulta descreve uma técnica utilizada pelos motores de pesquisa de IA, em que os termos de pesquisa são divididos em subconsultas relacionadas para criar uma resposta mais robusta e completa. Uma pesquisa com tecnologia de IA pode nem sempre devolver a palavra-chave exacta, pelo que irá para entidades relacionadas, e esta funcionalidade é muito mais abrangente do que uma pesquisa alargada normal, como se entende com a SEO clássica do Google.

Por exemplo, se procurar “as melhores empresas de SEO no Alabama”, pode não haver muitas empresas que se designem abertamente por “empresas de SEO”. Para uma consulta padrão, isto será alargado para incluir palavras-chave como empresas de marketing digital, empresas de marketing, especialistas em SEO, consultores de marketing, etc. Com as consultas alargadas, isto incluirá tudo isto, além de coisas como as avaliações da empresa de SEO no Yelp e no Google, informações do Google Maps, avaliações do Sortlist, etc.

O estilo de pesquisa é diferente porque a IA está a tentar encontrar uma resposta que transforme ligações e dados em informação. Pretende chegar a uma conclusão sobre a consulta, pelo que irá compilar muitas fontes diferentes (neste caso, críticas).

Eis outro exemplo. Suponhamos que pergunta a uma IA: “Estou à procura de um filme com uma cena de perseguição na floresta. Não de terror”. Provavelmente, a IA irá procurar resumos de filmes, críticas, páginas do Reddit como “r/movieslikethis” para as palavras-chave certas, fóruns de discussão e talvez até estudos sobre cinematografia. Devido à especificidade da consulta, a pesquisa é alargada, o que pode criar oportunidades na otimização da pesquisa com IA.

Dependendo da IA, a consulta de pesquisa introduzida resultará na visualização de algumas hiperligações relacionadas. Isto representa uma oportunidade para melhorar a SEO e a construção de ligações nas respostas da IA.

Guia de consulta do modo AI Fan-Out

Eis como pode analisar as consultas de fan-out e como isso o ajudará com a SEO:

• Compreender os tipos de consultas de fan-out: As consultas de fan-out apresentam-se de várias formas e compreendê-las é fundamental para obter um melhor alcance. Os tipos incluem tópicos relacionados, perguntas implícitas, consultas comparativas, recência e muito mais. Todos eles exigem abordagens diferentes.
• Compreender como a IA utiliza o fan-out: Ter uma estratégia que tenha em conta a forma como a IA recupera as consultas, desambigua os termos e cria ligações.
• Mapeamento de tópicos: Diferentes tópicos e géneros de consultas incorporam diferentes elementos. Algumas consultas utilizam entidades, enquanto outras dependem de pontuações de confiança. Determinar que tópico requer que abordagem.
• Cobrir a lacuna do percurso do utilizador: Certifique-se de que todos os dados da entidade estão completos para cobrir todas as suas bases. Pode otimizar para todas as fases de interesse, desde a procura de informação até à compra. Da mesma forma, os utilizadores podem estar à procura de diferentes tipos de informação, pelo que pode preencher o esquema, as informações de imagem, as etiquetas, os dados do centro comercial, etc. Isto garantirá que é uma fonte completa sobre um tópico.
• Acompanhar o desempenho: Analisar se a sua abordagem está a funcionar ou não. Ferramentas como SEMRush e Ahrefs fornecem vários meios para verificar o desempenho.

Vamos analisar a questão com mais profundidade.

Tipos de consulta Fan-Out

• Tópicos relacionados: Assuntos relacionados com a consulta original que acrescentam informações adicionais. Um utilizador pode procurar dicas para acampar e a IA pode pesquisar os preços das tendas, os melhores tipos de recipientes para alimentos, etc.
• Perguntas implícitas: As informações adicionais relacionadas com a consulta que a IA poderá considerar necessárias. Quando se pergunta qual é o melhor software antivírus, a IA pode procurar saber quanto custa, se é compatível com o PC ou outras questões relacionadas.
• Consultas comparativas: Quando a consulta compara duas coisas. Por exemplo, um utilizador que queira saber qual é a melhor ferramenta de SEO pode receber informações de um artigo intitulado “SEMRush vs Ahrefs”.
• Recência: Informação sazonal ou geralmente sensível ao tempo. Pode perguntar-se “Qual é o PC mais barato para jogos?”, e a resposta basear-se-á nos preços mais recentes, nos padrões actuais para jogos, etc. Do mesmo modo, pode perguntar-se qual é o estado do tempo hoje, e a resposta será sempre diferente.
• Reformulações: É frequente as pessoas fazerem a mesma pergunta de várias formas. A IA utiliza as várias versões para compilar uma resposta completa.
• Variações contextuais: A IA tem em conta o histórico, a localização e o comportamento do utilizador. Se fizer uma pergunta “perto de mim”, a localização será tida em conta. Se o utilizador tiver introduzido as suas preferências musicais anteriores, a IA recomendará coisas relacionadas com essas preferências.
• Consultas da próxima etapa: Por vezes, a IA vai mais longe do que as informações básicas sobre determinadas pesquisas. Se perguntar quais são os sintomas de uma doença, a IA pode recomendar opções de tratamento e formas de a evitar completamente.

O processo de Fan-Out da IA

• Análise de consultas: A análise da IA analisa o pedido para compreender a intenção, a complexidade e o tipo de resposta necessária (acontece em milissegundos). Se não estiver disponível uma visão geral da IA para esta pesquisa, pode ter uma resposta perfeitamente boa de um excerto da Wikipédia ou de um sítio comercial.
• Decomposição: Divide a pergunta em várias sub-perguntas. Isto ajuda a cobrir todas as várias perspectivas para completar uma boa resposta. Por exemplo, “como escrever uma tese de mestrado” é dividido em procedimento de investigação, critérios de classificação, estrutura da tese, etc.
• Recuperação paralela: As consultas de fan-out são pesquisadas em vários índices da Web, como o Google, Yahoo, etc., e em gráficos de conhecimento, bases de dados ou repositórios especializados. Consoante a consulta, serão verificadas várias consultas para comparação.
• Síntese: A resposta aparece como um conjunto unificado utilizando a fusão de classificação recíproca (RRF). Este método classifica e funde várias listas de resultados, encontrando pontos comuns e simetria informativa, recompensando os que corroboram a informação.
• Pontuação: Os documentos que percorre recebem uma pontuação de relevância em relação à consulta original. Os documentos que aparecem no maior número de listas recebem pontuações mais elevadas.
• Classificação final: Quando a pontuação total é avaliada, a IA encontra um resultado unificado, que utiliza para dar uma resposta.

Como mapear tópicos

Diferentes tópicos têm diferentes tipos de abordagens que os accionam. Eis uma lista das mais importantes:

• Grande número de entidades: Pesquisas de produtos, serviços, ferramentas, locais de trabalho, localizações, etc. Estas optimizações da pesquisa de consultas exigem que se trabalhe com dados estruturados, mapas, sítios de avaliação como o Yelp, registos de empresas e atributos explícitos semelhantes.
• Viagem intensa: Esta opção aplica-se a compras complexas e a decisões em várias fases em que, por exemplo, a instalação pode ser dispendiosa ou exigir uma reflexão considerável. Se estiver a comprar um novo sistema de aquecimento ou de AVAC, a IA tentará decompô-lo em cálculos, preços, tipos de casas com que funcionará, normas energéticas, subsídios governamentais, etc. Os conteúdos que abrangem estes diferentes grupos serão todos relevantes.
• Confiança pesada: Tópicos controversos, itens de alto custo e decisões irreversíveis exigem alta autoridade, EEAT e validação de terceiros. Os tópicos financeiros, os conselhos jurídicos, as informações psiquiátricas e médicas têm uma fasquia mais alta para ultrapassar. Estes darão ênfase a credenciais, certificações, análises de clientes, conformidade regulamentar, URLs .org e fontes governamentais.
• Comparativo: As avaliações lado a lado e os critérios de decisão são realçados nas consultas comparativas. O sistema junta várias análises ou procura comparações semelhantes em fóruns e tópicos do Reddit.
• Personalizado: Estas consultas podem procurar dados de localização ou sítios que correspondam às preferências anteriores de determinados utilizadores. Os dados de localização serão mais importantes aqui. A pesquisa com LLM mantém um registo do que o utilizador gosta, pelo que não é possível planear isto, a menos que se esteja a inclinar para nichos de utilizadores específicos.
• Recentes: As consultas sensíveis ao tempo são mais relevantes aqui. Concentre-se em manter conteúdo novo, conteúdo com fortes indicações de dependência do tempo. As actualizações recentes e as melhores práticas actuais facilitam a sua pesquisa.

Como otimizar as lacunas do percurso do cliente para a IA

Um motor de pesquisa LLM tem em conta muitas informações díspares. É por isso que é necessário cobrir um vasto leque de dados.

• Otimizar as páginas de produtos: Adicione descrições exactas, imagens e detalhes de caraterísticas relevantes.
• Otimizar imagens: Adicione menções específicas de caraterísticas e atributos. Por exemplo, adicione o nome do produto que pensa que as pessoas irão procurar com um nome de marca e descreva-o corretamente no texto alternativo.
• Optimize as suas etiquetas e categorias: Inclua os atributos prioritários dos seus produtos. Indique as cores, as razões para os comprar, os preços, etc.
• Criar páginas de coleção relevantes: Conteúdo adicional que ajuda a fornecer mais informações de corroboração sobre os seus produtos. Isto ajudará a impulsionar o seu produto em relação aos outros.
• Adicionar esquema de produto relevante: Adicione todas as especificações técnicas do seu produto ou caraterísticas e atributos relevantes.
• Verifique os seus dados comerciais e feeds de produtos: Certifique-se de que as propriedades, caraterísticas e atributos do seu produto retratam corretamente o seu produto e são relevantes.

Como controlar o desempenho para a otimização da consulta Fan-Out

Utilize a SEMRush ou a Ahrefs para monitorizar a sua SEO regular. Adicione as consultas de fan-out prioritárias que têm mais potencial de pesquisa juntamente com as suas palavras-chave principais e utilize etiquetas para agrupar consultas relacionadas por grupo de tópicos. Esta nova lista pode ajudar a agregar o desempenho, tendo em conta o panorama geral. Também pode querer aumentar o foco em sinónimos e termos relacionados que parecem semelhantes ou que gostaria de capturar. Com a pesquisa de IA, pode lançar uma rede mais alargada.

Existem aplicações de software como o Brand Radar que ajudam a monitorizar quando e como a sua marca é citada. Pode medir estatísticas do ChatGPT, Perplexity, funcionalidades de IA do Google, etc. Estas aplicações são especialmente úteis para consultas de fan-out porque pode nunca saber quando a sua empresa está a ser mencionada, uma vez que pode ser menos previsível. Verifique quais as pesquisas em que aparece e reitere os termos relacionados que poderá não ter considerado. Aprofunde-se neles, adicione-os às suas páginas Web e verifique se melhoram a IA e os números de pesquisa regulares.

Também deve configurar a medição e os portefólios com grupos de tópicos. Muitos sítios Web já o fazem, mas com a IA, isto pode ter de se tornar uma tática de SEO padrão. Pode acompanhar as métricas agregadas e ver se a sua abordagem está a melhorar a visibilidade de todo o tópico em vez de páginas específicas. Pode desenhar grupos de tópicos em diferentes ferramentas de SEO.

Embora todas as métricas de SEO padrão continuem a ser aplicáveis, é necessário orientá-las para diferentes tipos de consultas, tal como referido anteriormente. Concentre-se na otimização do esquema para empresas, localizações, receitas, preços fixos e outros tópicos sensíveis ao esquema. Concentre-se na atualização frequente dos dados para consultas sensíveis ao tempo. Do mesmo modo, as pontuações de autoridade são mais importantes do que nunca.

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