Cómo funcionan las Query Fan-Out en AI Mode de Google
Descubre cómo funcionan las query fan-out en AI Mode de Google y cómo seleccionan el contenido a mostrar y citar en los resultados de búsqueda.
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Google ha comenzado a transformar su buscador en una experiencia generativa de búsqueda, conocida como AI Mode. En este nuevo modo, el buscador no solo muestra enlaces azules tradicionales, sino que genera resúmenes con inteligencia artificial en la parte superior de los resultados.
Detrás de estas respuestas generativas hay un cambio arquitectónico fundamental: en lugar de procesar la consulta como una única búsqueda, Google la descompone en múltiples subconsultas mediante la técnica llamada “query fan-out”. Este enfoque permite abordar distintas facetas de la pregunta del usuario en paralelo, proporcionando una respuesta mucho más completa y contextual que la búsqueda tradicional.
¿Qué es la técnica Query Fan-Out?
La técnica query fan-out consiste en expandir una única consulta de usuario en muchas subconsultas relacionadas para cubrir diferentes interpretaciones o subtemas implícitos en la consulta origina.
Fuente: iPullrank.com
En esencia, el buscador actúa como un investigador que toma la pregunta compleja del usuario y la divide en partes más manejables, cada una enfocada en un aspecto particular. Google describe que se emiten múltiples búsquedas simultáneas sobre subtemas y diversas fuentes de datos, cuyos resultados luego se reúnen para brindar al usuario una respuesta unificada y fácil de entender.
Este método permite acceder a mayor amplitud y profundidad de información que una búsqueda tradicional, ya que explora múltiples vertientes de la pregunta al mismo tiempo.
Por ejemplo, si un usuario pregunta “¿Es mejor la leche de avena o la de almendra para perder peso considerando la intolerancia a la lactosa y el impacto ambiental?”, el sistema no ejecuta una sola búsqueda con esa frase completa.
En cambio, una IA avanzada (como el modelo Gemini de Google) primero interpreta a fondo la intención y matices de la pregunta, y luego expande la consulta compleja en múltiples subconsultas más específicas, cada una dirigida a un ángulo distinto de la pregunta original. En otras palabras, identifica las facetas principales (por ejemplo, comparación nutricional, consideraciones de alérgenos, efecto ambiental, estudios científicos recientes, etc.) y crea consultas separadas para investigar cada una.
Descomposición de la consulta e identificación de subconsultas
Cuando el usuario envía su pregunta en el Modo IA, los sistemas de Google primero analizan la consulta usando procesamiento de lenguaje natural avanzado para entender la intención, el contexto y los distintos elementos que la componen. Este análisis determina, entre otras cosas, si es necesario usar fan-out (en base a la complejidad y a qué tipo de respuesta se requiere). Si se decide que sí, la IA descompone la consulta en subconsultas que cubren las posibles sub-intenciones del usuario.
Distribución a múltiples verticales y sistemas en paralelo
Una vez definidas las subconsultas, Google las envía en paralelo a diferentes sistemas especializados o “verticales” de búsqueda para obtener información diversa de cada uno. En la arquitectura de Google, existen múltiples fuentes de datos y motores verticales que pueden contribuir a una respuesta completa:
La arquitectura de fan-out reparte la consulta en subconsultas a múltiples fuentes: índices web, Gráfico de Conocimiento, verticales especializados (Noticias, Shopping, Mapas, etc.) e incluso modelos de IA avanzados.
Recolección y síntesis de resultados
Cada sistema o vertical consultado devuelve a Google su pieza de información relevante: ya sea una lista de páginas web, un conjunto de hechos, entradas de base de datos o incluso texto generado por un modelo. El orquestador central de la búsqueda entonces recopila todos estos fragmentos de información generados por las subconsultas. Este es un paso crítico: en lugar de simplemente mezclar resultados heterogéneos, el sistema debe analizarlos y combinarlos de forma inteligente para construir una respuesta unificada.
Heurísticas de selección y ranking de resultados sintetizados
Una vez recopilada la información de las subconsultas, el sistema enfrenta el desafío de cómo organizar y presentar todo ese conocimiento de manera útil. A diferencia de la búsqueda tradicional, donde los resultados ya vienen rankeados en una lista, aquí la IA debe elaborar una respuesta compuesta y decidir qué contenido incluir, en qué orden y qué omitir.
Búsqueda tradicional vs búsqueda con fan-out generativo
Esta aproximación difiere radicalmente de la búsqueda tradicional. En el buscador clásico, una consulta produce un conjunto único de resultados (una lista de páginas web ordenadas por relevancia para esos términos).
La búsqueda generativa con fan-out, por el contrario, convierte una sola consulta en muchas consultas distintas, cada una devolviendo su propio conjunto de resultados. Es decir, detrás de un solo query del usuario ahora ocurren múltiples búsquedas concurrentes, cubriendo subtemas o intenciones secundarias que el usuario no formuló explícitamente.
Otra diferencia clave es cómo se utilizan los resultados. En la búsqueda tradicional, Google evalúa páginas enteras para clasificarlas; con fan-out el sistema puede extraer fragmentos o pasajes específicos de diferentes páginas y alimentar con ellos la respuesta generada. Esto significa que la IA no se limita a mostrar una página relevante, sino que incorpora directamente la información puntual de varias fuentes en el texto de la respuesta.
Además, Google no revela al usuario cuáles subconsultas internas se lanzaron, solo muestra el resultado sintético final, lo que agrega opacidad desde el punto de vista del SEO. Para el usuario, sin embargo, la experiencia es recibir una respuesta directa y enriquecida que ya condensa diversos aspectos de su pregunta.
Finalmente, la decisión de cuándo aplicar fan-out depende de la complejidad de la consulta. Consultas sencillas o factuales (ej: “capital de España”) probablemente no activan este mecanismo intensivo, pues pueden resolverse con una única búsqueda directa (por ejemplo, consultando el Knowledge Graph de Google).
En cambio, consultas más largas, compuestas o que implican comparar criterios (“cómo optimizar el rendimiento de un sitio web”, “mejor coche eléctrico por menos de 30.000€ con buena autonomía”, etc.) sí desencadenan el fan-out para explorar todas las aristas de la necesidad del usuario.
El fan-out está especialmente indicado para preguntas profundas, con múltiples criterios o que requieren síntesis de información de varias fuentes, que antes habrían requerido que el usuario realizara varias búsquedas por su cuenta.
En definitiva, la arquitectura de query fan-out ampliada con inteligencia artificial está llevando a Google del paradigma de “te busco 10 enlaces útiles” al de “te doy la respuesta que necesitas, respaldada en 10 enlaces útiles”. Esto plantea nuevos retos (como asegurar la objetividad, dar crédito a los creadores originales, o redefinir estrategias SEO), pero también un enorme salto de comodidad para el usuario.
La búsqueda se vuelve más conversacional, proactiva y holística, capaz de entender preguntas complejas y ofrecer respuestas directas, ricas en contexto. Google se encamina así a ser no solo un buscador de información, sino un socio inteligente que ayuda a resolver tareas y tomar decisiones, orquestando múltiples fuentes de conocimiento bajo el capó con velocidad y precisión sin precedentes.
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