Elyson Gums
Atualizado em 15/07/2025
12 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 é o processo de desmembrar uma pesquisa em vários subtemas. O Google faz isso quando alguém usa AI Overviews e Modo IA. Dezenas (ou até centenas!) de pesquisas podem ser realizadas de forma simultânea.
Por exemplo, se você pesquisar “notebook com boa bateria”, nos bastidores o Google pesquisará também por “melhores notebooks”, “notebooks econômicos”, “notebook com boa bateria”, “tempo de duração da bateria dos notebooks em 2025”, entre outros.
Outras IAs provavelmente usam sistemas parecidos. O vazamento do system prompt do ChatGPT revelou que o buscador faz o mesmo processo, mas limitando-se a cinco pesquisas por vez.
Isso tem grandes implicações para o trabalho de SEO. Além de entender o comportamento de busca, também será necessário pensar em como uma palavra-chave será fragmentada pelo Google na query fan-out.
Neste post, você verá todos os detalhes sobre o processo.
Query fan-out, ou ramificação de pesquisas, é uma técnica de recuperação de informação que transforma uma única pesquisa em várias. Isso é feito para que o buscador consiga entender as nuances de cada assunto e gerar respostas mais detalhadas por meio da IA.
No caso do Google, diversas pesquisas são feitas simultaneamente em seu índice. O buscador lê os principais resultados e usa os dados para escrever uma resposta mais completa.
Todos os produtos do Google podem ser pesquisados, como Imagens, Mapas, Vídeos, Notícias, etc.
O conceito foi revelado na apresentação do Modo IA no Google I/O 2025 e representa uma grande mudança na forma como o Google funciona.
Historicamente, as pesquisas eram tratadas como um conjunto de palavras-chave. O trabalho dos buscadores era encontrar páginas que continham esses termos.
Na query fan-out, o Google buscará termos semanticamente relacionados, mesmo que as palavras sejam completamente diferentes. É por isso que pesquisas sobre “fotografia fora de casa” resultam em subtemas como “melhores horários para fotografar” ou “dicas para fotos no sol”.,
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.
Infelizmente, não há informações oficiais sobre como o processo acontece, nem sobre quais pesquisas são feitas nos bastidores.
Mas sabemos que a base de tudo é a compreensão semântica – ou seja, a habilidade do buscador em interpretar os significados das palavras.
Os conceitos-chave para entender esse processo incluem:
Com base nisso tudo, o Google consegue entender quando os significados das palavras estão “próximos”.
“Notebook” e “laptop” estão colados, por serem sinônimos. “Notebook” e “placa de vídeo” também estão perto, pois os termos estão relacionados. O mesmo para “placa de vídeo” e “RTX 5060”. Já “notebook” e “tijolo” estão bem longe, pois não têm nada a ver.
Perguntei ao Gemini, que é o modelo de linguagem das IAs do Google, se ele podia me contar os detalhes práticos de como as queries fan-out funcionam. Escrevi as informações abaixo com base na resposta dele – portanto, use apenas como referência, pois sabemos que não se pode confiar cegamente nas IAs devido ao alto risco de alucinações.
O primeiro passo é entender o que exatamente a pessoa quer saber. Para facilitar, vamos seguir o exemplo do “computador para estudantes de engenharia que rode CAD”.
A partir dessa busca, o buscador observará:
Com base na análise semântica da pesquisa, o Gemini 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:
Hoje, não há nenhuma forma direta de analisar a geração de pesquisas em larga escala. É uma realidade bem diferente da pesquisa de palavras-chave, que pode ser feita em várias ferramentas diferentes.
Parte disseo se deve ao fato da query fan-out ser dinâmica e variável por natureza. É possível que uma mesma pesquisa gere vários tipos de ramificação diferentes, dependendo de alguns contextos, como a disponibilidade de dados atualizados ou o jeito que a pergunta foi formulada.
Podemos apenas especular, mas já é sabido que os links citados pelo Modo IA do Google variam muito. Uma das hipóteses é que seja por causa de diferenças nas queries fan-out.
Outro detalhe é que não há APIs que mostrem as query fan-outs. Logo, até é possível simular o comportamento do Google, mas não há dados oficiais do buscador.
Sem dados oficiais, resta às empresas e profissionais de SEO fazer inferências sobre como as pesquisas estão sendo desmembradas.
O modo mais simples é observar as respostas do Modo IA e das AI Overviews. Observe os principais tópicos e temas que aparecem para entender quais assuntos relacionados provavelmente foram pesquisados ou são considerados relevantes para os visitantes.
Também é possível usar LLMs, como o Gemini ou o ChatGPT. Use prompts como:
“Imagine uma pessoa que está pesquisando por ‘[expressão exata de busca]’. Como você desmembraria essa busca, com base nas entidades e seus atributos, intenção de busca e similaridade semântica?”.
Você não terá dados absolutos como resposta, mas é um ponto de partida para entender como as pesquisas podem estar relacionadas.
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.
Não existem otimizações específicas para query fan-out. O que ocorre são mudanças de estratégia, para que o site passe a focar mais em estabelecer relações semânticas relevantes e menos em cobrir palavras-chave específicas.
Como o assunto ainda é novidade, não há pesquisas que comprovem quais ações geram melhores resultados. Portanto, o melhor é seguir com as estratégias já recomendadas de cobertura semântica e de SEO, como estruturar bem o conteúdo, cobrir temas com profundidade e fortalecer o E-E-A-T.
Tudo isso já é importante e deve ficar ainda mais, caso o Modo IA realmente substitua o Google tradicional.
Veja abaixo as melhores formas de começar.
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.
Conteúdos bem estruturados são facilmente lidos por humanos e robôs sem a necessidade de consultar a página inteira.
As principais práticas da escrita otimizada para SEO permanecem válidas. São elas:
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 site cobrir o assunto, pode ser uma das referências usadas.
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.
As letras de E-E-A-T significam:
Para demonstrar essas características em suas páginas, você deve:
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Compreender as queries fan-out será cada vez mais importante no futuro. Para se adaptar ao futuro do SEO, entre em contato com a SEO Happy Hour. Nosso time de especialistas tem décadas de experiência nass 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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