Query Fan-Out: Die unsichtbaren Suchanfragen hinter einer KI-Antwort

Von Manfred Mayer Rieger · Veröffentlicht 30. September 2026

Wer Googles AI Mode nach Unternehmungen für eine Gruppe in Nashville fragt, löst etwas aus, bevor überhaupt eine Antwort geschrieben wird: Die eine getippte Zeile zerfällt im Hintergrund in mehrere Suchanfragen, die niemand zu sehen bekommt. Robby Stein, bei Google zuständig für das Produkt Suche, beschrieb den Vorgang in einem Interview im Juli 2025 so: Das System denke sich dann quasi eine Reihe von Anschlussfragen aus — gute Restaurants, gute Bars, was mit Kindern zu unternehmen ist — und beginne, all das für sich selbst zu googeln. Aus einer getippten Zeile werden mehrere, ausgeführt im Hintergrund, bevor die fragende Person überhaupt etwas zu sehen bekommt.

Was ist die Query-Fan-Out-Technik genau?

Google nennt das selbst Query Fan-Out, und die eigene Entwicklerdokumentation beschreibt es ziemlich unverblümt: AI Overviews und AI Mode könnten eine “Query-Fan-Out”-Technik einsetzen — mehrere verwandte Suchanfragen über Teilthemen und Datenquellen hinweg stellen —, bevor daraus eine Antwort entsteht. Googles eigene Ankündigung zu AI Mode formuliert es fast identisch: Die Funktion stelle mehrere verwandte Suchanfragen gleichzeitig über verschiedene Teilthemen und Datenquellen und führe die Ergebnisse anschließend zusammen. Eine feste Zahl nennt keine der beiden Beschreibungen, weil es keine gibt — wie viele versteckte Suchanfragen entstehen, hängt von der jeweiligen Frage ab.

Wie viele Suchanfragen löst eine einzige Frage tatsächlich aus?

Für Deep Search, eine langsamere und gründlichere Variante desselben Prinzips, hat Stein eine konkrete Größenordnung genannt: Das System könne, laut einem Bericht von Search Engine Journal, Dutzende bis Hunderte Hintergrundanfragen auslösen, bevor ein Ergebnis zurückkommt. Das gewöhnliche AI Mode arbeitet kleiner, aber das Muster bleibt gleich. Selbst eine schmale Anfrage wie “beste Wandersneaker” fächert nachweislich in Teilanfragen zu den besten Sneakern für Männer, für unterschiedliche Jahreszeiten, für Wanderwege und für Slip-on-Modelle auf — eine Handvoll Blickwinkel, die niemand eingegeben hat, allesamt ausgelöst durch eine einzige Phrase, wie Digiday berichtete. Eine Seite, die nur auf die eine getippte Phrase zugeschnitten ist, konkurriert gegen einen Recherche-Schritt, der zusätzlich vier oder fünf Phrasen prüft, die niemand eingegeben hat.

Zählt das Ranking für die exakt getippte Suchanfrage überhaupt noch?

Es zählt weiterhin. Es reicht nur nicht mehr allein, seit die Recherche so funktioniert. Der von Stein beschriebene Mechanismus rankt keine ganzen Seiten gegen eine Anfrage und ist dann fertig — er holt sich Textpassagen, die jede der erzeugten Teilanfragen beantworten, und setzt die Ergebnisse zu einer einzigen Antwort zusammen. Eine Seite, die für die wörtliche Phrase ganz oben steht, aber nichts zu den zwei oder drei Fragen sagt, die eine lesende Person beim Eintippen dieser Phrase eigentlich im Kopf hat, trägt zu den daraus entstehenden Teilanfragen nichts bei. Ranking verschafft die Chance, überhaupt abgerufen zu werden. Es garantiert nicht, dass der Recherche-Schritt bei den verwandten Fragen etwas Zitierfähiges findet.

Kostet das eine Website mehr als eine verpasste Erwähnung?

Ja, echten Referral-Traffic, und das ist keine Vermutung. Lily Ray, Leiterin der SEO-Strategie bei Amsive, sagte gegenüber Digiday unumwunden: Sie nutze AI Mode täglich, und es sei derzeit schwer, einen externen Klick zu bekommen — die Funktion sei erkennbar so gebaut, dass sie externe Links entmutige. Eine Seite kann genau die Passage liefern, die eine Fan-out-Suche brauchte, zitiert werden — und trotzdem keinen Klick bekommen, weil die Antwort bereits aus dieser Passage zusammengesetzt war, bevor überhaupt ein Link sichtbar wurde. Der Mechanismus selbst ist nicht so detailliert veröffentlicht, dass sich direkt dagegen planen ließe — weshalb der SEO-Berater Mike King ein eigenes Werkzeug baute, nur um Googles Fan-out-Verhalten von außen nachzubilden und zu sehen, was es mit einer gegebenen Anfrage tatsächlich anstellt.

Lässt sich prüfen, ob die eigene Seite die richtigen Teilfragen beantwortet?

Eine grobe Antwort lässt sich finden, ohne zu raten. Ein Prüfpunkt in einem Sichtbarkeits-Audit-Werkzeug hält die Seiten eines Unternehmens gegen einen festen Satz von Fragetypen, die eine kaufinteressierte Person eintippen könnte — Marke, Kategorie, Vergleich, Preis, Standort, Information, Support — und meldet, wie viele davon eine passende Seite finden. Im Kleinen ist das dasselbe Problem wie Fan-out: ein Thema zerfällt in mehrere verwandte Fragen, die einzeln geprüft werden, statt allein deshalb als beantwortet zu gelten, weil irgendeine Startseite existiert. Ein Durchlauf gegen die Website eines Unternehmens im August ergab vier von fünf zutreffenden Kategorien abgedeckt — Marke, Kategorie, Vergleich und Information fanden jeweils eine passende Seite —, die fünfte, Support, nicht: Nirgendwo auf der Seite stand, was nach einem Kauf passiert. Der Prüfpunkt beruht auf der Einschätzung eines Modells, nicht auf einem exakten Zählverfahren, und ist deshalb eher eine zweite Meinung als eine gesicherte Tatsache. Eine zweite Meinung ist trotzdem mehr, als die meisten Websites vor der Veröffentlichung einholen. Ein KI-Auffindbarkeits-Check prüft eine verwandte Frage — ob die Textpassagen einer Seite überhaupt sauber genug strukturiert sind, um herausgelöst zu werden, was erst zählt, sobald eine Fan-out-Suche entschieden hat, dass sich das Abrufen einer Seite lohnt.

Eine einmal getippte Frage war selten nur eine einzige Frage. Sie trug meist eine Handvoll verwandter Fragen mit sich, so wie “Unternehmungen für eine Gruppe in Nashville” Restaurants, Bars und Kinderaktivitäten gleich mitbringt. Die grundsätzliche Mechanik, wie ein Modell eine Seite liest und bewertet, entscheidet weiterhin, ob eine dieser Teilanfragen überhaupt etwas Zitierfähiges findet — Fan-out macht nur auf einen Schlag sichtbar, wie viele davon schon immer da waren. Suchmaschinen ließen diese Mehrdeutigkeit früher unausgesprochen. Diese hier spricht sie offen aus, und dieselbe Technik läuft inzwischen auch innerhalb von Googles AI Mode in Deutschland bei einem wachsenden Anteil ganz gewöhnlicher Suchanfragen — nicht nur bei den explorativen, um die es in diesem Beitrag vor allem ging.