Query Fan-Out do Google: o que é, como funciona e como otimizar

Termo oficializado pelo Google, o Query Fan-Out é parte importante do funcionamento das respostas do AI Mode e de outros recursos com inteligência artificial. Entender sobre esta técnica é fundamental para aplicar, otimizar e ser referenciado por mecanismos de busca generativa.

As últimas novidades sobre SEO em tempos de Inteligência Artificial estão aquecendo todo o mercado. Em meio a tantas ferramentas e conceitos, um novo termo revelado oficialmente pelo Google deve mudar o foco de quem quer otimizar para IA: Query Fan-Out.

Quem já estudou sobre o AI Mode ou utilizou a ferramenta percebeu que a forma que as respostas são apresentadas vai muito além de um mero resumo dos principais resultados da SERP, e o maior responsável por isso é justamente o Query Fan-Out.

O Google deixou de ser apenas um agregador de resultados e passou a ser um “pesquisador particular”, trazendo respostas curadas e customizadas de acordo com cada busca.

Se você quer ter os conteúdos da sua marca entre aqueles que são mencionados pelo Google, conhecer este conceito é obrigatório. Como é algo novo, quem sai na frente bebe água limpa e pode ganhar destaque em um cenário que, neste exato momento, ainda é menos disputado.

O que é Query Fan-Out?

Query Fan-Out é o processo de abrir em leque uma busca realizada, de tal forma que a IA ou mecanismo que recebe a busca analisa centenas de alternativas relacionadas com a pesquisa realizada. 

É o que o Google faz quando expande uma consulta inicial em várias subconsultas relacionadas, especialmente no AI Mode. Então, o buscador não responde apenas à query “crua”, mas sim abre um leque de interpretações da consulta original, tentando antecipar a intenção do usuário.

Query é o termo de busca usado junto ao Google e aos demais buscadores. Fan-out, por sua vez, pode ser traduzido como espalhar, dispersar, dividir ou abrir em leque. Query Fan-Out, então, representa o ato de “abrir um leque”, “dispersar” a query originalmente procurada.

Depois que este leque é aberto e as demais alternativas adjacentes são pesquisadas e interpretadas, o Google converge os resultados, entregando algo que atenda da melhor maneira possível à busca feita pelo usuário.

Isso resulta em uma técnica de recuperação de informação que decompõe a consulta original do usuário em subconsultas e as executa em paralelo, consumindo o conteúdo de diferentes fontes, como sites da internet, Knowledge Graph, Shopping Graph e por aí vai.

O termo foi introduzido no artigo “Expanding AI Overviews and introducing AI Mode”, no blog do Google, em março de 2025. Porém, em minhas participações em eventos, fóruns na internet, discussões no LinkedIn e outras interações, tenho visto que o conceito tem sido menos comentado pelos SEOs do que deveria (e merecia).

Posso explicar o Query Fan-Out da seguinte forma:

• Um usuário digita algo (por exemplo, “melhor café em São Paulo”)
• O Google, então, faz o “Fan-Out”, extrapolando a busca original com variações que façam sentido e ajudem a trazer o melhor resultado possível ao que foi buscado (como “melhor cafeteria em São Paulo”, “cafés especiais em Pinheiros”, “café perto da Avenida Paulista” etc.).
• Em seguida, o Google consulta documentos que atendem a essas variações, em um leque mais amplo do que foi originalmente proposto.
• Por fim, acontece o “Fan-In”, ou seja, o inverso do “Fan-Out”, convergindo os resultados e trazendo um mix de resultados capazes de cobrir a intenção real do usuário.

Graficamente, seria algo mais ou menos assim:

Essa explicação deixa claro que o Query Fan-Out é diferente de outras práticas também aplicadas pelo Google, como a expansão tradicional das pesquisas por meio da busca de sinônimos e aprofundamento semântico, por exemplo.

Vale ressaltar que nem todas as buscas necessariamente “acionam” o Query Fan-Out, mas sim principalmente aquelas que são mais complexas, demandando análises comparativas, tomadas de decisão que envolvem vários critérios ou sínteses de diferentes fontes.

Uma busca por “aniversário de Santa Catarina” não necessariamente trará este tipo de resposta, mas “por que Santa Catarina foi fundada” poderia acionar o Google AI Mode.

Se estivéssemos em Star Wars, o Fan-Out seria como uma frota de sondas partindo do Hoth (sua pergunta) para mapear subtemas e reportar ao comando (resposta final).

Como o Query Fan-Out funciona?

Tecnicamente, é como se fosse um processo quebrado em várias etapas:

1. Interpretação da intenção: primeiro, o Google entende qual é a verdadeira intenção de busca do usuário.
2. Decomposição em subconsultas: é aqui que acontece o “Query Fan-Out” de fato, abrindo o leque da busca original.
3. Execução paralela: as subconsultas são executadas paralelamente para entender quais são as melhores fontes para montar aquela resposta.
4. Recuperação multi-fonte: o próximo passo consiste em fazer de fato as consultas, sejam elas na internet, no Knowledge Graph, no Google Shopping Graph ou em outras fontes.
5. Raciocínio: depois das buscas, todo aquele conteúdo é analisado em conjunto e estruturado na forma da melhor resposta possível para a busca realizada, conforme sua intenção.
6. Síntese com links: por fim, tudo que foi consumido é sintetizado para responder à solicitação realizada. Também são apresentados os links que foram consultados para caso o usuário queira aprofundar suas buscas.

Existe uma diferença técnica para a SERP clássica, que mostra apenas os links como resultado das consultas.

Exemplos de Query Fan-Out

Abaixo, trouxemos dois exemplos para exemplificar como uma consulta pode ser quebrada em subconsultas por meio do query fan-out. Entender as potenciais subconsultas permite definir como otimizar páginas e conteúdos para intenções de busca mais aprofundadas.

	Possível consulta	Possíveis subconsultas
Softwares B2B	Plataforma ABM para mid-market com integração HubSpot até R$ 5.000	Integrações, limites de usuários, benchmarks por porte de empresa
E-commerce de tênis de corrida	Tênis para 10k no calor, pisada supinada, asfalto	Índice de ventilação, densidade da entressola, comparativo de modelos de 2025

O impacto do Query Fan-Out no SEO

Se antes você disputava pelo top 10 dos resultados da SERP, hoje a disputa é por ser um candidato a fonte no mix que o Google sintetiza em seu AI Mode.

Se amplitude e profundidade nos conteúdos já eram importantes, hoje são ainda mais.

Porém, um ponto importante a ser destacado, conforme levantamento do Search Engine Roundtable, é que as subconsultas de Fan-Out não aparecem no Google Search Console. Isso acontece porque elas não renderiza uma página de resultados de busca, que é de onde chegam os dados do GSC.

Por isso, nesta nova fase de seleção de fontes por “mérito informacional”, é válido ficar de olho em algumas métricas proxy (não diretamente relacionadas, mas que podem ajudar a ter uma noção sobre o impacto do Query Fan-Out):

• Citações em respostas de IA
• Tráfego de referrers “Google / AI Mode” (quando disponível)
• Aumento nas consultas de conteúdos com palavras-chave de cauda longa ou branded

Variações nesses pontos podem ser indicativos valiosos de que seus resultados estão sendo privilegiados e contemplados no AI Mode, o que deve ser um motivo de satisfação, já que este é um ambiente que ainda tem muito a ser explorado.

Como otimizar para aparecer entre as fontes do Query Fan-Out?

O Query Fan-Out é relativamente novo, assim como o ABC Framework do Google, sobre o qual falei há alguns dias por aqui. Por isso, ainda não existe um “manual” consolidado sobre o tema, mas em meio aos meus testes, estudos e pesquisas, cheguei aos seguintes pontos:

Trabalhe no Information Gain Score

O Information Gain Score (IGS) é um conceito que ajuda a mensurar a qualidade e a relevância de dados novos em relação a temas já conhecidos. Em outras palavras, é o “nível de novidade com credibilidade e relevância” que um conteúdo tem.

Inclusive, o Google tem uma patente sobre “Contextual estimation of link information gain”, uma clara demonstração de que o conceito é importantíssimo para o gigante das buscas.

Considerando que o Query Fan-Out “abre o leque” das pesquisas para agregar informações, pontos de vista e abordagens diferentes, ter conteúdos que vão além do óbvio e entregam novidades têm relação direta com a escolha do Google AI Mode.

Um conteúdo do Backlinko, inclusive, mostra que eles têm como objetivo entregar de 10% a 40% de conteúdo com Information Gain, ao passo que o restante contempla o “básico” da intenção de busca dos usuários.

Isso significa que você precisa contemplar o que o usuário quer saber inicialmente no conteúdo, mas também ir além, o que é bom para agregar conhecimento a ele e também ajuda tecnicamente, no posicionamento e nos destaques perante a concorrência no AI Mode. Aqui, inclusive, temos uma relação direta com o Google E.E.A.T., conjunto de diretrizes que ajuda a avaliar a qualidade e a relevância de conteúdos online.

Mapeie a árvore de fan-out da sua query

Pesquise em seus dados uma consulta longa real do seu público e identifique subtemas que podem agregar àquele conteúdo. Algumas sugestões são comparativos, critérios, cenários, restrições e quaisquer outros pontos que ajudem a olhar de forma mais ampla para o tema.

Uma vez que isso for mapeado, veja o que pode ser contemplado em seus conteúdos, seja por meio de atualização dos que já existem ou até mesmo na criação de novas páginas.

Isso pode trazer uma imensidão de possibilidades para levar seu conteúdo a outro patamar, tanto para a apreciação dos usuários quanto para a consideração do Google.

Erros comuns e mitos do Query Fan-Out

Embora ainda haja muito a descobrir e consolidar neste sentido, trago aqui alguns pontos fundamentais para que você evite cometer erros que podem prejudicar seus resultados:

• Query Fan-Out não é keyword stuffing. É sobre amplitude inteligente de conteúdo + novidade e credibilidade nas informações.
• Google Search Console vai mostrar as subconsultas. Pelo menos por ora, isso não é verdade.

Para otimizar para o AI Mode, basta resumir os primeiros resultados. Ao analisar o guia sobre os sistemas de classificação da Pesquisa Google, vemos que Helpful Content prioriza utilidade e originalidade, não um mero resumo dos primeiros resultados (por melhor que ele seja feito).

Já está mais do que claro que o SEO mudou. Quem não se atualizar reluta diante de um cenário que está colocado à frente de nossos olhos e que ganha mais força a cada dia que passa.

Contemplar estratégias que considerem o consumo e a compilação de informações por meio de ferramentas de Inteligência Artificial é necessário para quem deseja ter sucesso neste novo universo, e se estamos falando de algo do Google, como o AI Mode, toda sugestão é valiosa.

Sigo estudando e testando para desbravar esses novos horizontes e compartilhar conhecimento por aqui, como gosto de fazer e já tenho feito há tanto tempo. Se quiser ter uma agência de SEO que se coloca como uma parceira estratégica para o sucesso e perenidade do seu negócio, conte com a Hedgehog e esteja ao lado de quem é protagonista na escrita da história do SEO no Brasil e no mundo.