No verbete de hoje, vamos entender o que é query fan-out: um processo utilizado por sistemas de busca baseados em IA no qual uma única consulta do usuário é desdobrada em múltiplas subconsultas internas. O objetivo é compreender com mais precisão a intenção de busca e reunir evidências suficientes antes de gerar uma resposta final.
Esse mecanismo permite que a IA lide com buscas complexas, ambíguas ou pouco usuais, indo além da simples correspondência direta de palavras-chave e explorando diferentes dimensões do mesmo problema.
Quando surgiu query fan-out
O conceito ganhou visibilidade pública em 2025, com o lançamento e a divulgação das funcionalidades de AI Mode e AI Overviews e documentações do Google que explicam como a camada de IA passa a operar sobre as consultas. Desde então, várias apresentações, posts e análises da comunidade técnica têm detalhado como o mecanismo funciona na prática.
Antes disso, técnicas de expansão de consulta e decomposição existiam em busca semântica e query expansion (partes relacionadas ou sinônimos), mas não eram rotuladas amplamente como query fan-out.
Como funciona o query fan-out
Quando o usuário realiza uma busca, o sistema não responde apenas com base no texto literal da consulta. Em vez disso, o Google executa uma sequência de etapas internas para compreender melhor a intenção e reunir informações mais completas:
Reescrita da consulta (query rewriting)
A IA interpreta o significado da pergunta e gera variações possíveis da busca original, incluindo sinônimos, reformulações semânticas e versões mais amplas ou mais específicas da intenção do usuário.
Geração de subconsultas (fan-out)
Com base nessa interpretação, o sistema cria múltiplas subconsultas em paralelo. Cada uma investiga uma faceta diferente da intenção de busca, funcionando como caminhos simultâneos de exploração do tema.
Busca lexical e busca semântica
Cada subconsulta aciona dois tipos principais de recuperação de informação:
- Busca lexical, que procura correspondência direta entre termos;
- Busca semântica, baseada em embeddings, que identifica conteúdos com significado semelhante, mesmo quando não utilizam as mesmas palavras.
Esse processo amplia significativamente o conjunto de páginas e fontes consideradas relevantes.
Validação cruzada entre fontes
Os resultados obtidos passam por uma comparação interna que avalia consistência, alinhamento com a intenção de busca, confiabilidade (EEAT), profundidade do conteúdo e atualidade das informações.
Síntese da resposta (RAG / LLM)
Por fim, o modelo consolida os aprendizados de todos esses caminhos em uma única resposta estruturada, que pode ser apresentada como AI Overview ou em outros formatos de resposta gerada por IA.
Exemplo prático das ramificações
Para entender o query fan-out de forma mais concreta, vale olhar para um exemplo simples do dia a dia. Quando um usuário faz uma pergunta aparentemente direta, o sistema não tenta respondê-la de forma isolada. Em vez disso, a IA expande essa busca em várias frentes para compreender melhor o contexto e entregar uma resposta mais completa.
Um exemplo disso: a pessoa pode perguntar “Como investir com pouco dinheiro?”. A partir dessa consulta, o fan-out gera diversas subconsultas internas, que podem incluir:
- Melhores investimentos para iniciantes;
- Investimentos a partir de valores baixos;
- Riscos de investir pouco capital;
- Como montar uma carteira simples;
- Fundamentos de educação financeira;
O que o Google revelou sobre query fan-out
Documentações e apresentações recentes do Google indicam que o query fan-out representa uma mudança estrutural na forma como o buscador processa pesquisas.
Em vez de limitar a busca ao índice tradicional da web, o sistema passa a expandir a consulta em múltiplas perguntas internas e a buscar respostas em diferentes áreas do ecossistema Google, como Web, YouTube, Maps e outros repositórios de informação. Essas ramificações permitem que o buscador reúna contexto, dados complementares e diferentes perspectivas antes de sintetizar uma resposta final gerada por IA.
Na prática, isso reforça que o SEO moderno exige entender quais subperguntas o Google está criando a partir de uma busca principal e produzir conteúdos capazes de responder a essas ramificações, e não apenas à query original.
Impacto do query fan-out no SEO e na AI Search
Com o query fan-out, otimizar para uma única query deixa de ser suficiente. Hoje, o Google passa a valorizar conteúdos que exploram um tema de forma realmente completa, indo além da pergunta principal e respondendo às diferentes intenções que podem surgir a partir dela.
Nesse contexto, clusters de conteúdo se tornam fundamentais, pois ajudam o buscador a entender que o site cobre o assunto em profundidade, conectando uma página central (pillar) a conteúdos complementares que respondem às subperguntas geradas pelo fan-out.
Outro ponto importante é que a relevância não depende mais apenas de ocupar o topo das SERPs tradicionais. Conteúdos semanticamente bem construídos, com explicações claras e alinhadas à intenção de busca, podem ser utilizados pela IA mesmo que não estejam na primeira posição.
Trechos bem estruturados, diretos e fáceis de interpretar tendem a ser extraídos para compor respostas em AI Overviews e outros formatos de AI Search.
