Fan-fuera de la consulta

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El memorando de hoy se trata de Fan-Out de consultas, un concepto fundamental detrás del modo AI que reescribe silenciosamente las reglas de SEO.

Probablemente haya escuchado el término. Tal vez lo hayas visto en el anuncio del modo AI de Google, la redacción de Aseyda Solis o la inmersión profunda de Mike King.

Pero, ¿por qué es realmente tan revolucionario? ¿Y cómo afecta la forma en que abordamos la estrategia de búsqueda en el futuro? ¡Es posible que ya esté «optimizando» para ello y ni siquiera seas consciente!

Eso es en lo que estamos cavando hoy.

Además: he creado una herramienta de clasificador de intención para suscriptores premium para ayudarlo a agrupar las indicaciones y preguntas por parte del usuario en segundos, llegando a finales de esta semana (aún necesita planchar algunos problemas).

En este número, cubriremos:

• Qué fan-out de consulta es.
• Cómo alimenta el modo Ai, la búsqueda profunda y la búsqueda de conversación.
• Por qué optimizar para «una consulta, una respuesta» ya no es suficiente.
• Formas tácticas de alinear su ecosistema de contenido con el comportamiento de ventilador.

Vamos a entrar en eso.

¿Qué es el fanático de la consulta y por qué escuchas tanto sobre eso en este momento?

La consulta Fan-Out es cómo el modo AI de Google toma una sola búsqueda y la expande en muchas preguntas relacionadas detrás de escena.

Puede atraer una gama más amplia de contenido que podría responder más de su verdadera intención, no solo sus palabras exactas.

Está escuchando sobre esto ahora porque las nuevas descripciones de IA de Google y el «modo AI» dependen de este proceso, lo que podría cambiar lo que se muestra en los resultados de «búsqueda».

La consulta Fan-Out no es solo otra palabra de moda de marketing. Así es como funciona el modo AI.

Es crucial comenzar a comprender este concepto porque es muy probable que el modo AI se convierta en la experiencia de búsqueda predeterminada en los próximos años. (Espero que sea una vez que Google descubra cómo monetizarlo adecuadamente).

Es por eso que creo que el modo AI podría convertirse en el estándar de búsqueda:

En el podcast Lex Fridman, Sundar Pichai dijo que el modo AI se arrastrará lentamente más en la experiencia de búsqueda principal:

Lex Fridman: «¿Ves una trayectoria en el futuro posible donde el modo AI reemplaza por completo los 10 enlaces azules más general de IA?»

Sundar Pichai: «Nuestro plan actual es el modo AI estará allí como una pestaña separada para las personas que realmente quieren experimentar eso, pero aún no está en el nivel allí, nuestras principales páginas de búsqueda. Pero a medida que funcionen las características, seguiremos migrando a la página principal, y por lo tanto puede verlo como un continuo».

También dijo que apuntar a la web es un principio de diseño principal:

Lex Fridman: «¿Y la idea de que el modo AI aún lo llevará a la web a la web creada por los humanos?»

Sundar Pichai: «Sí, ese será un principio de diseño central para nosotros».

Sin embargo, si las descripciones de IA son una indicación, no debe esperar que mucho tráfico pase por los resultados del modo AI. Las pérdidas de CTR pueden superar el 50%.

Y según Semrush y Ahrefs, ~ 15% de las consultas muestran vistas generales de IA.

Pero el número real es probablemente mucho mayor, ya que no estamos contactando las indicaciones de estilo de cola ultra largo y de cola que los buscadores están utilizando cada vez más.

Aunque el modo AI cubre solo un poco más del 1% de las consultas en este momento, como se menciona en la nueva normalidad, es probable que sea la extensión natural de cada descripción general de la IA.

Comprender el fanático de la consulta para optimizar mejor su contenido solo tiene sentido

Nota importante aquí: no quiero fingir que sé cómo «optimizar» para el fanático de la consulta.

Y la consulta Fan-Out es un concepto, no una práctica o una táctica para la optimización.

Con eso en mente, comprender cómo funciona el fanático de la consulta es importante porque las personas están utilizando indicaciones más largas para buscar conversación.

Y, por lo tanto, en la búsqueda de conversación, un solo mensaje cubre muchas intenciones de usuarios.

Echemos un vistazo a este ejemplo de Deep SEO:

La búsqueda profunda realiza decenas a cientos de búsquedas para compilar un informe. He probado indicaciones para las decisiones de compra. Cuando solicité «el mejor automóvil familiar híbrido con 7 asientos en el rango de precios de $ 50,000 a $ 80,000», Deep Investigations superó a 41 resultados de búsqueda y razonó su camino a través del contenido.
(…)

El informe tardó 10 minutos en armar, pero probablemente guardó un horario humano de investigación y al menos 41 clics. Clics que podrían haber ido a los anuncios de Google.

En mi búsqueda de un automóvil familiar híbrido, la función de búsqueda profunda entendió múltiples viajes de búsqueda, múltiples intentos y sintetizó lo que habría sido múltiples páginas de resultados clásicos de SEO en una sola pieza de contenido.

Y consulte este ejemplo del propio material de marketing de Google:

Crédito de la imagen: Kevin Indig

Esta búsqueda profunda inició cuatro búsquedas, pero he visto ejemplos de 30 y más.

Esta es exactamente la razón por la cual es importante comprender el fanático de la consulta.

La búsqueda conversacional basada en AI ya no coincide con una sola consulta con un solo resultado.

Se está avivando en docenas de búsquedas, intenciones y tipos de contenido relacionados para sintetizar una respuesta que evita por completo las vías de SEO tradicionales.

La mecánica detrás de la consulta Fan-Out

Aquí está la comprensión de cómo funciona el fan-out de la consulta basada en la maravillosa investigación de Mike King, así como el anuncio y la documentación de Google:

1. En la búsqueda clásica, Google devuelve una lista clasificada para una consulta. En modo AI, Géminis explota su aviso en un enjambre de subteres, cada uno dirigido a una faceta diferente de lo que realmente le importa. Ejemplo: «Las mejores zapatillas de deporte para caminar» se convierte en las mejores zapatillas de deporte para hombres, zapatos para caminar para senderos, zapatos para clima húmedo, durabilidad de los calcetines en zapatos para caminar, etc.
2. Esas subterías disparan simultáneamente en el índice web en vivo, El gráfico de conocimiento, el gráfico de compras, los mapas, YouTube, etc. El sistema básicamente ejecuta un trabajo informático distribuido en su nombre.
3. En lugar de tratar una página web como una gran respuesta, El modo AI levanta los pasajes, tablas o imágenes más relevantes de cada fuente. Piense en «selección de agujas» en lugar de «rango de pila». Entonces, en lugar de un motor de búsqueda que dice «toda esta página es la mejor coincidencia», es más como «esta oración del Sitio A, ese gráfico del Sitio B, y este párrafo del Sitio C» son las partes más relevantes.
4. Google mantiene una «memoria de sesión» en ejecución – Un usuario que incrusta destilado de sus búsquedas, ubicación y preferencias pasadas. Ese vector empuja que se generan las subterrinas y cómo se enmarcan las respuestas.
5. Si el primer lote no llena todos los espacios, el modelo buce y emite más subcreperies granulares, tira de nuevos pasajes y los cose en el draft hasta que la cobertura parezca completa. Todo esto en unos segundos.
6. Finalmente, Géminis fusiona todo en una sola respuesta y lo coincide con las citas. La búsqueda profunda («modo de IA sobre esteroides») puede ejecutar cientos de estas subteres y escupir un informe completamente citado en minutos.

Tenga en cuenta que las entidades son la columna vertebral de cómo Google entiende y expande el significado. Y son fundamentales para cómo funciona el fanático de la consulta.

Tome una consulta como «Cómo reducir la ansiedad naturalmente». Google no solo coincide con esta frase con las páginas con esa redacción exacta.

En cambio, identifica entidades como «ansiedad», «remedios naturales», «dormir», «ejercicio» y «dieta».

A partir de ahí, la consulta se activa y podría generar subterías relacionadas, refinando basada en búsquedas previas del usuario:

• «¿El magnesio ayuda con la ansiedad?»
• «Técnicas de respiración para el estrés»
• «Los mejores tés de hierbas para calmar los nervios»
• «Cómo el sueño afecta los niveles de ansiedad»

Estas no son solo reescrituras de palabras clave. Son ideas relacionadas semántica y contextualmente construidas a partir de entidades conocidas y sus relaciones.

Entonces, si su contenido no va más allá de la consulta principal para cubrir las relaciones de entidad de apoyo, corre el riesgo de ser invisible en el nuevo SERP impulsado por la IA.

La cobertura de la entidad es lo que permite que su contenido aparezca en esa extensión semántica completa.

Aquí hay una buena manera de visualizar esto es la relación entre preguntas, temas y expansión de la entidad (de tambiénked.com):

Crédito de la imagen: Kevin Indig

Si todo esto le recuerda fuertemente el concepto de intención del usuario, sus instintos están bien ajustados.

A pesar de que la consulta del abanico suena genial y se ve innovador, hay poca diferencia en cómo ya deberíamos apuntar a temas en lugar de palabras clave a través de contenido rico en entidad. (Y todos deberíamos haber estado haciendo esto por un tiempo).

Interjection de Amanda aquí: diría que este tipo de proceso (o uno similar) ha estado sucediendo detrás de escena en los resultados clásicos de SEO por un tiempo … aunque, desafortunadamente, no tengo pruebas concretas. Solo un fuerte reconocimiento de patrones al pasar demasiado tiempo en los SERP que prueba las cosas. 😆

En 2018-2019, noté que este patrón ocurre a menudo con una clasificación de piezas de contenido en profundidad y ricas en entidad, y funcionando bien, para múltiples intentos relacionados en la búsqueda. Cuanto más era una pieza de contenido rica en entidad, y cuanto más se abordaba el contenido de la «próxima necesidad natural» del buscador, más tiempo aumentaba el tiempo + tiempo de permanencia al tiempo que concluye el viaje de búsqueda …

Y cuanto más el contenido hacía esas cosas, más era visible el contenido para nuestro público objetivo en las clasificaciones clásicas … y más tiempo mantenía esa visibilidad o clasificación a pesar de los cambios de algoritmo o las actualizaciones de contenido de la competencia.

Movimientos de SEO implementables relacionados con la mecánica de ventilador de consultas

Cuando tiene en cuenta el fanático de la consulta, hay algunos pasos prácticos que puede tomar para dar forma a su contenido y su optimización funcionan de manera más efectiva.

Pero antes de darle un escaneo, necesito reiterar lo que se mencionó anteriormente: no voy a afirmar que tengo una forma clara de «optimizar» para el proceso de ventilador de consultas de modo AI de Google, es demasiado nuevo.

En su lugar, esta lista lo ayudará a optimizar su ecosistema de contenido para abordar completamente las necesidades multifacéticas detrás del objetivo de búsqueda de su usuario objetivo.

Debido a que la optimización para la búsqueda de conversación comienza con un cambio simple: abordar las necesidades del buscador desde múltiples ángulos y asegurarse de que puedan encontrar esos múltiples ángulos en su sitio … no solo una consulta a la vez.

1. Pasaje primero autor.

• Escribe en bloques de 40-60 palabras, cada uno respondiendo una microculación.
• Llegue con la respuesta, luego detalle: refleja cómo AI selecciona fragmentos.

2. Encabezados semánticamente ricos.

• Evite los encabezados y subtítulos genéricos («Descripción general»). Entidades y modificadores de incrustación, la IA puede girar en subterías (por ejemplo, «duración de la batería de los SUV EV en invierno»).

3. Ganchos de credibilidad salientes.

• Cite fuentes revisadas por pares, gubernamentales o de alta autoridad; LLM de Google favorece los pasajes que tienen citas y fuentes para reclamos de base.

4. Arquitectura agrupada.

• Construya páginas centrales que resuman y un enlace profundo a los radios. El ventilador a menudo superficies urls de profundidad mixta; Los grupos apretados aumentan las probabilidades de que se elija una página de hermanos.

5. Enlaces de salto contextual («Fraggles» o «enlaces de anclaje»).

• Para una forma larga, use enlaces de salto interno dentro de la copia del cuerpo, no solo en el TOC. Estos ayudan a los LLM y los bots de búsqueda en las entidades, secciones y micro respuestas más relevantes en toda la página. También mejoran UX. (Crédito al concepto «Fraggles» de Cindy Krum).

6. Frescura Pings.

• Actualice las estadísticas sensibles al tiempo a menudo. Incluso una edición de línea menor más una nueva fecha fomenta el Rebloque y califica la página para las subcrases «Web Live».

Cómo optimizar la cobertura de la intención: un componente clave del ventilador de consultas

El modo AI de Google y el proceso de ventilador de consulta reflejan cómo piensan los humanos: romper una pregunta en partes y reconstruir la mejor información para resolver una necesidad.

Las personas no buscan en un silo: cuando buscan, están buscando desde una perspectiva, un historial y con emociones y múltiples preguntas/preocupaciones adjuntas.

Pero como industria, nos hemos centrado durante mucho tiempo en consultas individuales, intenciones o grupos de temas para guiar nuestra optimización. Claro, esto es útil, pero es una lente estrecha.

Y pasa por alto el panorama general: optimizar su ecosistema de contenido para abordar completamente las necesidades más amplias y multifacéticas detrás del objetivo de una persona.

Sabemos que el modo AI de Google se basa en:

• Consultas relacionadas.
• Intentos de usuario relacionados.
• Entidades relacionadas y conectadas.
• Reformateo/reformulación del aviso.
• Comparación.
• Personalización: historial de búsqueda, correos electrónicos, etc.

Entonces, aquí está mi concepto paso a paso (no probado):

1. Las indicaciones son preguntas.
2. Pero solo cubrir preguntas no es suficiente, necesitamos crear contenido para su intención de usuario subyacente.
3. Si podemos clasificar una gran cantidad de preguntas en torno a un tema, podemos aumentar nuestras posibilidades de ser visibles cuando el modo AI se despliega.

Aquí hay una guía paso a paso:

1. Recopile preguntas para un tema de:
   • Entrevistas con el cliente (la mejor fuente, en mi experiencia).
   • La herramienta de magia de palabras clave de Semrush.
   • Ideas de palabras clave de Ahrefs.
   • Reddit (por ejemplo, a través de GummySearch).
   • YouTube (Vidiq).
   • La excelente herramienta QFORIA de Mike King.
2. Agrupe su colección de preguntas por intenciones de usuario.
3. Haga coincidir cada intención con una pieza de contenido o pasaje específico en su sitio.
4. Use herramientas de búsqueda y pruebe las conversaciones reales con LLM para ver quién se ubica en la parte superior para la intención.
5. Compare su contenido/pasaje con las piezas de contenido referidas superiores.
6. Asegúrese de que su contenido sea rico en entidad e incluya esas dulces y dulces información de información.

Los suscriptores pagos no solo obtienen más contenido, más datos y más información, sino que también obtienen la herramienta de clasificación de intención que creé para ayudarlo a ahorrarle algo de tiempo en este trabajo que he enumerado anteriormente (llegando a suscriptores premium a finales de esta semana).

Si ha estado haciendo la era previa a la búsqueda de SEO, es probable que ya haya estado haciendo alguna versión de este trabajo.

Lo clave para recordar es agrupar preguntas y consultas por intención, y optimizar para obtener intentos en sus temas centrales.

Piense en lo que habría sido un «viaje de búsqueda» o «viaje de contenido» para su usuario en la búsqueda clásica, y reconoce que ahora está sucediendo de una vez en una sesión de chat.

El mayor cambio mental que probablemente necesite hacer es pensar en las consultas como indicaciones versus búsquedas.

¿Y esas indicaciones? Los usuarios ingresan de varias maneras o estructuras semánticas. Es por eso que una comprensión de las entidades juega un papel clave.

Pero antes de saltar, necesito enfatizar un factor central para crear contenido con el fanático de la consulta en mente: asegúrese de hacer el trabajo para tomar sus preguntas recopiladas que planea apuntar y agruparlas por intención.

Este es un primer paso crucial.

Para ayudarlo a hacer eso, he creado una herramienta de clasificación de intención que los suscriptores premium obtendrán en su bandeja de entrada a finales de esta semana. Es simple de usar y puede soltar su lista de preguntas recopiladas para agrupar por intención en cuestión de minutos.

Imagen Feaded: Paulo Bobita/Search Engine Journal