Elyson Gums
Atualizado em 27/07/2026
20 min de leitura
O Google muda mais rápido do que você consegue acompanhar? Não se preocupe, isso é comum pra muita gente.
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Query fan-out, ou ramificação de pesquisas, é uma técnica que divide uma busca em vários subtemas. O Google e as IAs fazem isso para entender as nuances de cada assunto e gerar uma resposta mais detalhada. Dezenas (ou até centenas!) de subpesquisas podem ser realizadas de forma simultâneas, após a pessoa enviar o prompt.
Por exemplo, se você pesquisar “notebook com boa bateria”, nos bastidores, a IA também pesquisará por “melhores notebooks”, “notebooks econômicos”, “laptop com boa bateria”, entre outros.
No Google, a query fan-out está nas AI Overviews e no Modo IA. Nos assistentes de IA, como Claude, Perplexity e ChatGPT, o processo ocorre sempre que o prompt ativa uma pesquisa em tempo real na web.
A implicação para SEO é que agora é necessário pensar em como cada prompt é desmembrado pelas IAs. Essas subconsultas nem sempre aparecem na interface, mas há ferramentas para identificar o que ocorre nos bastidores de cada pesquisa. Neste post, você conhecerá a teoria e as melhores práticas de SEO por trás das query fan-out.
A query fan-out transforma uma única pesquisa em várias. O buscador ou assistente de IA analisa um prompt em busca de variações, complementos e informações implícitas nele. Cada uma dessas variações é pesquisada paralelamente, e as informações consultadas são usadas na resposta.
No caso do Google, as pesquisas são feitas nos índices de todos os seus produtos, como Web, Imagens, Mapas, Vídeos, Notícias, entre outros. As respostas também podem ser multimodais, incluindo elementos de texto, vídeo, listagens de e-commerce, entre outros, a depender do prompts e das fontes pesquisadas.
Esse processo tornou-se necessário muito por conta das mudanças nos hábitos de busca. Inicialmente, as pessoas digitavam termos simples (palavras-chave) para encontrar informação. Hoje, elas têm oportunidade de conversar para encontrar informação, o que resulta em prompts longos, cheios de requisitos, com diferentes rodadas de raciocínio, descrição de problemas com linguagem do mundo real, entre outros detalhes.
A query fan-out é um dos elementos de infraestrutura que torna possível gerar uma resposta satisfatória. O funcionamento nasce a partir da compreensão semântica das pesquisas. Ou seja, o Google e as IAs interpretam o significado das palavras, independentemente do texto.
É por isso que a query fan-out para um prompt de “dicas para fotografar fora de casa” podem resultar em subpesquisas como “melhores horários para fotografar” ou “dicas para fotos no sol”.
Quanto mais complexo o prompt, mais subpesquisas são disparadas. Para prompts simples, surgem cerca de 2 a 5 subtemas. Prompts mais complexos, como comparação de múltiplos produtos, podem ativar algumas dezenas. O limite teórico do Google é centenas de pesquisas em paralelo, mas raramente acontece.
Vamos ver a ramificação de pesquisas na prática. Imagine que uma pessoa faça a seguinte pesquisa:
Qual o melhor laptop para estudantes de engenharia que precisam de boa bateria e placa de vídeo dedicada para rodar CAD?
Para encontrar os modelos, a query fan-out desmembra essa pesquisa em várias outras, como:
A partir daí, o Google entenderá quais são as configurações para rodar os aplicativos de CAD, o que significa uma “boa bateria” nesse contexto, qual placa de vídeo atinge a performance desejada, entre outros aspectos do produto.
Na hora de gerar uma resposta no Modo IA, detalhará as especificações de cada um, explicando por quais razões são boas escolhas para estudantes de engenharia trabalhando com CAD.
Hoje, as principais LLMs do mercado expandem os prompts ao pesquisar na web. Gemini, ChatGPT, Perplexity, Claude – todas realizam algum processo parecido, embora eles não sejam oficialmente chamados de query fan-out.
O que acontece é que essas ferramentas usam sistemas de RAG e grounding. Estas são formas de buscar informações em fontes externas, para que as respostas da IA sejam mais precisas e confiáveis.
As ferramentas de pesquisa na web fazem parte dessa arquitetura. No caso das LLMs que temos hoje, o processo ocorre em tempo real. Elas não armazenam índices como fazem os buscadores tradicionais, então todas as consultas são feitas na hora, quando o modelo detecta a necessidade de acessar a internet.
Um dos aspectos mais importantes, e que passa despercebido, é que a IA não pesquisa o mesmo que o usuário. Ela transforma o prompt em variações que são mais simples e fáceis de rodar para gerar uma boa resposta. O Bing chama o conceito de “grounding queries“, ou pesquisas de grounding.
A base de tudo está na capacidade de um buscador ou IA de interpretar o significado por trás das palavras pesquisadas.
Os conceitos-chave para entender como tudo isso funciona são:
Resumindo bastante: palavras e prompts são transformados em sequências numéricas (vetores). Essa sequência é comparada com outras, armazenadas em bancos de dados vetoriais pelas IAs. Quanto mais próximos os números, mais próximos seus significados.
É assim, por exemplo, que o ChatGPT formula suas respostas. Por esse mesmo funcionamento, sabe que “Notebook” e “laptop” estão colados, por serem sinônimos. Ou que “Notebook” e “placa de vídeo” estão conectados, assim como “placa de vídeo” e “RTX 5060”.
A partir dessa compreensão, ocorrem três processos principais para gerar uma query fan-out: a análise semântica do prompt, a geração de subpesquisas e a construção da resposta. Para facilitar, vamos ver cada uma seguindo o exemplo do “computador para estudantes de engenharia que rode CAD”.
O primeiro passo é entender o que exatamente a pessoa quer saber. A IA observa:
Com base na análise semântica da pesquisa, a IA fará um “brainstorm” para encontrar os termos relacionados.
As etapas são:
O último passo é ler as páginas e formular a resposta, após rodar as pesquisas nos “bastidores”.
É relativamente simples:
Dependendo do prompt, diferentes tipos de subpesquisas podem ser realizados.
No Google, a equipe da iPullRank categorizou as seguintes:
Essa lista foi elaborada com base nas patentes WO2024064249A1, US20240362093A1, US20240289407A1 e WO2025102041A1 do Google.
O resultado desse estudo foi a tabela abaixo, produzida por eles e traduzida por mim. Ela tem como ponto de partida um prompt inicial simples, “melhor SUV elétrico”.
| Tipo de pesquisa | Definição | Quando/como acontece | Função | Exemplo | Patente |
| Pesquisas relacionadas | Busca termos semanticamente próximos (geralmente conectados por relações de entidades) | Quando a IA identifica coocorrência ou proximidade no Knowledge Graph. | Expande a recuperação de informação para cobrir temas de interesse. | “SUVs elétricos híbridos mais bem avaliados”, “melhores crossovers elétricos” | WO2024064249A1, US20240362093A1 |
| Pesquisas implícitas | Pesquisa por termos que provavelmente interessam, mas não estão explícitos na pesquisa. | Inferência com base na formulação, na ambiguidade e no histórico de comportamento do usuário. | Inclui na resposta necessidades de informação mais profundas. | “carros elétricos com maior autonomia”, “carros elétricos familiares acessíveis” | WO2024064249A1, US20240289407A1 |
| Consultas comparativas | Comparação de produtos ou entidades. | O classificador detecta uma tomada de decisão ou a ambiguidade na pesquisa original. | Aciona a recuperação de conteúdo estruturado ou contrastivo para síntese e reclassificação. | “Rivian R1S vs. Tesla Model X”, “tabela comparativa de SUVs elétricos 2025” | WO2024064249A1, US20240362093A1 |
| Pesquisas recentes | Considera pesquisas anteriores feitas na mesma conversa. | Consultas anteriores na sessão ou no histórico de busca, recuperadas para fornecer mais contexto à resposta. | Personaliza a sessão e mantém o tom de conversa | (Consultas anteriores: “incentivos fiscais para comprar carro elétrico” → “melhor SUV elétrico”) | US20240289407A1 |
| Pesquisas personalizadas | Pesquisas que levam em conta interesses, localização ou histórico do usuário | Recuperadas da memória de longo prazo do usuário ou de embeddings de usuário. | Refina a recuperação para refletir o contexto e o comportamento passado do usuário. | “carros elétricos com desconto em Curitiba” | WO2025102041A1, US20240289407A1 |
| Pesquisas reformuladas | Significa reescrever a pesquisa com outras palavras. | Modelo de linguagem reformula o prompt | Aumenta a diversidade lexical das expansões de consulta para capturar diferentes formas de expressar a mesma intenção. | “qual é o melhor SUV elétrico”, “melhores SUVs elétricos de 2025” | WO2024064249A1, WO2025102041A1 |
| Pesquisas com expansão de entidade | São subpesquisas que substituem, restringem ou generalizam termos com base em relações de entidades no Grafo de Conhecimento. | A LLM estabelece correspondências entre entidades equivalentes, mais amplas ou mais específicas. | Amplia ou especifica o escopo usando âncoras do Grafo de Conhecimento, por exemplo, substituindo “SUV” por modelos ou marcas específicas. | “avaliações do Model Y”, “Volkswagen ID.4 vs. Hyundai Ioniq 5” | WO2024064249A1, US20240362093A1 |
Mark Williams-Cook, criador do AlsoAsked, acredita que o campo “As Pessoas Também Perguntam” do Google tradicional também pode oferecer respostas sobre a query fan-out. Inclusive, a “árvore de perguntas” que a ferramenta gera se parece bastante com a representação visual das queries fan-out.
Nas demais IAs, provavelmente o processo segue uma lógica bem parecida. No ChatGPT, outros pesquisadores pontuam a presença de termos específicos e detalhes adicionais:
A query fan-out tem diversas implicações diretas no SEO. Algumas são reflexo das mudanças maiores no comportamento de buscas, como a pesquisa semântica das IAs, enquanto outras mudanças são causadas especificamente pelos processos de ramificação de buscas.
Os impactos principais são três:
Há, aí um desafio: conhecer de verdade a jornada do cliente e entender como a IA “raciocina” para gerar uma resposta. Seu site deve se alinhar, simultaneamente, ao que o visitante quer saber, e à forma como essa informação é pesquisada na web, após ser digitada em uma IA.
Muitas vezes, o alinhamento acontece naturalmente. Por exemplo, se você está tentando ranquear para “dicas de fotografia ao ar livre”, naturalmente o seu texto vai falar da importância da luz do sol e dos melhores horários para fotografar. Isso simplesmente faz parte do tema.
Só que nem sempre é assim. Veja este outro exemplo, de um teste real. Pesquisei “quem são os melhores especialistas em SEO do Brasil”, que é um experimento que estamos rodando aqui na SEO Happy Hour, e fui olhar como o ChatGPT pesquisa esse assunto.
Ele buscou por “conferências” e “artigos”. Não tem nada a ver com o prompt inicial, mas indica um caminho claro de otimização, caso a gente queira reforçar a autoridade para esse prompt.
As query fan-outs não são claramente expostas. O Google não mostra na interface, nem o ChatGPT. Elas estão apenas nos dados de tráefgo, visíveis pelo DevTools do navegador (F12 ou botão direito/inspecionar). Ou seja, é meio chatinho de descobrir o que de fato está sendo pesquisado.
O passo a passo para ver manualmente está descrito abaixo, usando o ChatGPT como exemplo.
Felizmente, existem plugins que simplificam o processo. Abaixo, usaremos o FanoutFox, desenvolvido pelo pesquisador Suganthan Mohanadasan. Por enquanto, ele mapeia apenas o ChatGPT, mas já há planos de incluir Gemini e Perplexity também. Este é o tutorial para instalar.
O Fanoutfox permite montar um dashboard para a sua marca. É possível contabilizar menções em prompts, comparar com os concorrentes, ver a query fan-out de cada prompt e acompanhar a cadeia de raciocínio por trás das respostas.
Para ver a query fan-out, basta começar a pesquisar no ChatGPT a partir de uma conta logada. Todas as conversas ficam salvas em uma biblioteca, acessível por um menu chamado “fan-out explorer”.
Para ver a query fan-out, basta clicar sobre um prompt.
Uma boa abordagem para mapear a query fan-out é:
As otimizações para query fan-out envolvem criar páginas que cobrem o tópico principal + possíveis subpesquisas. Ou seja, conteúdos densos, completos e úteis, que abordam as variações do assunto, as questões gerais, suas especificidades, temas implícitos, entre outros.
O objetivo não é necessariamente ter uma página para cada subconsulta – isso provavelmente levaria à canibalização e ao abuso de palavras-chave. Pelo contrário: cada conteúdo deve ser autossuficiente, atendendo completamente à intenção de busca do visitante.
Assim, mesmo que você não apareça para o tópico principal, você pode aparecer para algum subtema relevante, acionado na ramificação de pesquisas.
Autoridade de tópico (ou “autoridade no assunto”) significa ser reconhecido como especialista em determinado assunto, por meio de uma cobertura especializada. Isto permite que você aborde cada tópico e significado relacionado a um tema geral.
Uma das melhores estratégias para construir essa autoridade são os topic clusters. Significa selecionar um tema, criar uma página pilar para ele, e diversas “páginas satélites” que abordam as variações de assunto e os temas semanticamente relacionados. Todas as páginas são conectadas por links internos, formando um “núcleo” sobre aquele tema dentro do seu site.
Por exemplo, em um conteúdo sobre “melhores computadores para estudantes de engenharia”, você poderia incluir também informações sobre:
Estes temas podem estar em páginas de produto, ou em páginas separadas de um blog.
Em ambos os casos, contribuem para que o seu site possa ser “encontrado” mais facilmente dentro das subpesquisas feitas na query fan-out.
Se o ChatGPT ou Modo IA não pesquisam na web, não existe query fan-out para otimizar. Parece até óbvio dito dessa forma, mas muitas estratégias de conteúdo seguem falando coisas que a IA já sabe.
Lembre-se sempre de que a IA só ativa a pesquisa na web para buscar informações novas ou específicas, que ela não conhece. Se a sua página publicar algo que for “consenso”, facilmente verificável nos dados de treinamento, não tem porque a IA consultar o seu site. E, se houver uma pesquisa na web, provavelmente será em uma fonte oficial, de altíssima autoridade, como a Wikipedia.
Um exemplo básico:
Use o FanoutFox (ou semelhantes) para entender como a consulta se ramifica.
Faça isso para:
Não crie uma página para cada subconsulta que você identificar. Use como um guia para garantir que o seu post está alinhado com o que as pessoas e as IAs esperam encontrar.
Em SEO, nos acostumamos à categorização de intenção de busca entre informativa, transacional e comercial. Tente ser mais específico do que isso, pois as IAs têm diversas intenções de busca, como:
Veja quais intenções estão no prompt principal, e quais intenções são cobertas na query fan-out. O trabalho do seu texto será atender a elas.
As IAs selecionam passagens de dentro das páginas. São fragmentos de texto atribuíveis que respondem ao prompt ou às subpesquisas.
Portanto, estruture bem o seu texto, seguindo as boas práticas de formatação e escrita otimizada para SEO:
E-E-A-T são os critérios de credibilidade adotados pelo Google. Eles são importantes no SEO tradicional e nos recursos de IA, pois o buscador dá preferência às fontes que demonstram autoridade sobre determinado tema, ainda mais em um contexto de ler fragmentos de várias páginas paralelamente.
As letras de E-E-A-T significam:
Para demonstrar essas características em suas páginas, você deve:
Ao produzir conteúdo, tente prever a jornada de busca de informação das pessoas. Não estamos falando necessariamente sobre a jornada do cliente ou as etapas do funil de marketing.
Em vez disso, pense em tudo que é necessário saber para resolver um problema. Se as páginas abordarem esses assuntos, provavelmente estarão alinhadas com a query fan-out.
Por exemplo, no caso dos “notebooks para estudar engenharia”, provavelmente a jornada da pessoa será “como escolher um bom notebook para engenharia” > “comparação entre [modelo 1] e [modelo 2]” > “análises [modelo de computador]”.
O Google tentará prever esse comportamento. Se o seu conteúdo fizer o mesmo, a sua “área de cobertura” aumenta, assim como suas chances de ser a referência citada.
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Compreender a query fan-out será cada vez mais importante. Para se adaptar ao futuro do SEO, entre em contato com a SEO Happy Hour. Nosso time de especialistas tem décadas de experiência nas estratégias que são o fundamento da visibilidade em mecanismos de IA.
Elyson Gums é redator na SEO Happy Hour. Trabalha com redação e produção de conteúdo para projetos de SEO e inbound marketing desde 2014, em segmentos B2C e B2B. É bacharel em Jornalismo (Univali/SC) e mestre em Comunicação Social (UFPR).
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