AI 搜尋如何運作 · 第 2 階段

什麼是查詢扇出？它如何改變被檢索出來的東西？

這是整條管線裡唯一有引擎用自己的文字描述過的階段，而它悄悄改寫了「一個關於某話題的頁面」要參賽必須包含什麼。

第 2 階段深入解析12 分鐘閱讀更新於 2026 年 8 月 30 日9 條出處，7 條一手來源，2 條為廠商來源（僅描述，不連結）

本頁內容

簡短回答

查詢扇出，是 AI 引擎把一個問題變成多次搜尋、而不是一次搜尋的那一步，而每一條生成出來的搜尋在檢索時都有自己的候選集。所以一個回答了某話題四個子問題的頁面，在四個入口上都具備資格；只回答一個的頁面，只在一個入口上具備資格。這讓扇出成為一個關於廣度、而不是關於長度的論證。它被拿來解釋的那道缺口很大：一項針對 Google AI Overviews、涵蓋 4,706 條查詢的學術審計發現，該系統查閱過的網域平均有 53% 根本不在該查詢的自然結果前十名內。²

關鍵要點

Google 是唯一記錄了這項技術的引擎，而且它留了餘地：AI Overviews 和 AI Mode「可能會使用一種『查詢扇出』技術」。任何關於別家引擎如何展開問題的說法，都是推斷。¹
長度不是槓桿。一份涵蓋 174,048 個被引用頁面的廠商資料集測得，詞數與引用位置的相關性為 Spearman 0.04，且 53.4% 的引用落在 1,000 詞以下的頁面上。⁶
灌水會賠掉相關性。在一項 KDD 2026 的基準測試裡，十種只改正文的策略平均把前 20 名命中率從 0.58 拉低到 0.53，最差的一種掉到 0.37。⁵
你看不到自己的扇出查詢：Search Console 把 AI 介面的曝光併入普通的「Web」搜尋類型，所以任何以「你的扇出查詢」為賣點的清單，都是一次重建。¹

定義

什麼是查詢扇出？

查詢扇出，是從一個使用者問題生成多條搜尋查詢，好讓引擎按話題、而不是按字串去檢索。它位在理解與檢索之間：意圖進去，一組相關搜尋出來，其中每一條都跑自己的檢索。Google 在自己的文件裡用一句話寫明了它，而那句話裡的保留說法值得留著：AI Overviews 和 AI Mode「可能會使用一種『查詢扇出』技術」，其做法是「跨子話題與資料來源發起多次相關搜尋」，藉此生成回答。¹

那句話裡有兩個詞承擔了很多分量。子話題意味著這種展開是語義的：引擎把問題拆成一個好答案應該涵蓋的若干面向。資料來源意味著這種展開同時也是橫向的：不同的搜尋可能瞄準不同的語料庫，而不是全都打向同一個網頁索引。而可能意味著 Google 描述的是它的系統可以使用的一種技術，不是每一條回答裡都保證發生的步驟。這一步所在的整條管線，見AI 搜尋如何運作這一階段。

那些生成出來的搜尋最後落在哪裡，寫在 Google 的第二個頁面上，也就是它的 AI 優化指南：該文件把接地定義為提升 AI 回答的品質、準確性與時效性，方式是「依靠我們核心的搜尋排名系統，從我們的搜尋索引中檢索相關且最新的網頁」。⁹所以扇出並沒有繞開搜尋。它只是把你的頁面必須成為候選的那種普通搜尋檢索，乘上了好幾遍。

機制

為什麼一個問題會變成好幾次搜尋？

因為對話式的問題通常是在要一個判斷，而一個判斷需要好幾種證據，沒有哪一次搜尋能一次給全。「這對兩個人的團隊值得嗎？」不可能從一個結果集裡答好。要答得好，需要知道這東西多少錢、上手要多久、有哪些替代方案、會出什麼問題：四次不同的搜尋、四套不同的詞彙，而且沒有一套裡面有「值得」這兩個字。一個只為這個說法發出一次字面搜尋的引擎，檢索回來的會是一堆在爭論這個說法的論壇貼文。

這就是 AI 答案會引用那些從沒提到你品類的頁面的機械原因。如果你的問題展開出一條關於訂閱定價模式的通用子查詢，那麼一篇泛談訂閱定價模式的頁面就是合法候選，不管它當初是為哪個產業寫的。這也是反過來那件事的機械原因：一個完全切題、回答了看得見的問題卻沒回答任何子問題的頁面，在好幾個檢索點裡只參與了其中一個，其餘入口都輸給了那些真的回答了子問題的人。

後果

扇出如何改變被檢索出來的東西？

扇出把一個頁面進入候選池的獨立機會數量乘了好幾倍，也讓引用集合與原始查詢的排名集合脫鉤。關於這種脫鉤的學術測量幅度很大。發表於 Findings of ACL 2026、資料採集於 2025 年 9 月的一項 Google AI Overviews 4,706 條查詢審計發現，AI Overviews 查閱過的網域有 53% 根本不出現在該查詢的自然結果前十名，27% 連前一百名都沒有。²一份採集於 2026 年 3、4 月的 55,393 條查詢預印本，在可比的口徑上測得 AI Overview 引述的網域有 29.8% 不出現在對應的第一頁上。⁸請把這兩個數字當成大約 30% 到 53% 的一個區間來讀，並注意 Kirsten 計算的是系統查閱過的網域，那和它引用的集合並不相同。SIGIR 2026 上發表的一項 11,500 條查詢研究測得，Google 自然結果、AI Overviews 與 Gemini 之間 URL 層級的 Jaccard 相似度為 0.11–0.18。³

同一份審計還發現，哪怕是同一條查詢，被檢索出來的集合也不穩定：把同一批查詢隔兩個月再跑一次，AI Overviews 兩次回傳的網頁裡只有 18% 是重疊的，自然搜尋則是 45%。²一張「誰被引用了」的截圖只是樣本數為一的觀察，所以針對自己覆蓋度做的任何前後對照，都要重複測量之後才說得上什麼。

扇出是解釋這道缺口最說得通的機制，而「說得通」就只是說得通，這一點值得挑明：兩項研究都沒有對扇出這一步做儀器化測量，因為 Google 之外沒有人做得到。這些研究確立的是待解釋效應的規模。Google 的文件確立的是存在一個形狀對得上的機制。這是兩類不同的證據，合起來比其中任何一個單獨都更有力。

排名並沒有變得不重要。它現在是高頻引用的必要條件，對長尾則越來越不充分：被反覆引用的頁面依然傾向於是有排名的頁面，而一次性引用的長尾，越來越多來自那些在看得見的查詢上離第一頁很遠、卻精準對上某條扇出子查詢的頁面。

廣度，不是長度

扇出是不是代表我該寫更長的頁面？

不是。扇出獎勵的是你真正回答了多少個子問題，而詞數和引用結果幾乎無關。2025 年 12 月發布的一項廠商研究分析了 560,346 條 AI Overviews，對應 1,677,876 個被引用的 URL，其中 174,048 個頁面可以抽出正文，測得詞數與引用位置之間的 Spearman 相關性為 0.04。在同一個資料集裡，53.4% 的引用落在 1,000 詞以下的頁面上；被引用在第四到第十位的頁面平均 1,690 詞，第一位是 1,270 詞，所以真要說有什麼規律，那就是更長的頁面反而排得更後面。⁶

把它和另一份 2026 年 1 月發布的廠商資料集裡的扇出覆蓋結論並排看：那份資料取自 1.46 億個搜尋結果頁與 190 萬條 AI Overview 引用，報告指出「在某話題的扇出查詢上有排名」與「被 AI Overview 引用」之間的相關性為 Spearman 0.77，而在扇出查詢上有排名的頁面被引用的可能性高出 161%。⁷兩個數字都是廠商發布、而且是相關性質的，但合起來讀時指向同一個方向：會動的是對不同問題的覆蓋，不是文字的體量。十個各自只回答一個碎片的單薄頁面，各自只競爭一次。一個回答了整簇問題的頁面，在每一個入口上都在競爭。

這一步是否可見

你看得到自己話題的扇出查詢嗎？

沒有任何引擎會公開它生成的那些查詢，而 Google 的報告是彙總的，不是逐條的。它的文件寫道，「出現在 AI 功能（例如 AI Overviews 和 AI Mode）裡的網站，會計入 Search Console 的整體搜尋流量」，並且「在成效報告中，以『Web』搜尋類型呈現」。¹你看得到 AI 介面帶來了曝光和點擊。你看不到是哪一條子查詢把你檢索出來的，因為扇出查詢是內部的。

這一步的適用面也比聽起來窄。在 2026 年 3、4 月採集的 55,393 條趨勢查詢裡，只有 13.7% 真的回傳了 AI Overview，而在以問句形式提出的查詢上升到 64.7%。⁸介面根本不觸發的地方就沒有扇出可言，所以值得用這種方式去推敲的，正是那些寫成問句的查詢。

所以任何提供「你的扇出查詢」的工具或顧問，提供的是一次重建。這未必沒有用，因為一份對買家接下來會問什麼的良好重建，確實是很有幫助的產出；但它是把推斷當作遙測來呈現的，你應該照這個性質給它定價。最便宜的誠實替代品不花錢：讀一讀最近二十個真實潛在客戶在銷售通話和客服工單裡問你的問題，以及引擎在自己答案下方建議的追問。那就是子問題，用買家自己的話寫的。

應用

怎樣為扇出而寫，又不至於灌水？

給每個子問題一個用問句寫成的標題，在標題底下的第一句就把它回答掉，並且讓那個回答夠自足，被整段抽出來、沒有上下文也還站得住。正是這種結構讓一個頁面在好幾個檢索點上具備資格，而不是只在一個；也正是這種結構在第四階段幫得上忙，因為那裡的選擇作用在段落而不是頁面上。在每個答案前面加一段清嗓子的話，對這兩件事都是反效果。

讓這件事保持誠實的紀律是做減法。只增加那些你確實能用具體內容回答的子問題；一個什麼都沒說的小節，會稀釋頁面的話題訊號，卻不會多出一個入口。一項被 KDD 2026 接收、跑過 171,003 份文件與 2,700 條查詢的端到端基準測試，把十種只改正文的改寫策略放在 0.58 的前 20 名命中率基線上衡量：取平均後掉到 0.53，最差的一種掉到 0.37；論文的結論是，只改正文本身並不足夠，因為這些改寫會偏離真實查詢所用的詞彙。⁵真實的覆蓋會賺到入口。灌水的覆蓋會賠掉相關性。

本文誠實的邊界

扇出只有一個引擎記錄過，只有一句話，還帶著「可能」這個保留詞。本文裡關於其他引擎如何展開問題的一切，都是從它們被觀察到的行為推斷的，不是從它們發表過的任何東西推斷的。Google 之外沒有人看得到一條扇出查詢，所以覆蓋效應根本沒有人能直接測量：上面那個 0.77 的相關性和 161% 的數字來自廠商資料集，是相關性質的，而且用的是對扇出的重建，不是真貨。扎實的部分是：機制確實存在；引用集合與排名集合嚴重分歧；而要解釋這種分歧，需要一個大致就是這個形狀的機制。

產品派得上用場的地方，和派不上的地方

扇出這套方法用手做不花一分錢：列出買家從第一次聽說你的品類到付錢之間會問的六個問題，逐一搜尋，記下誰被引用，再看看你有沒有哪一個頁面能誠實地把這六個都回答掉。如果沒有，那就是你下一件要做的事，而且不需要任何軟體。Bavior 站在再往後一步的位置。它按排程把一組固定的 prompt 打到五個引擎上，並記錄每一條答案引用了哪些來源，讓你看得出覆蓋度上的工作有沒有改變被檢索出來的是誰，而不是從一張截圖去猜；當被引用的來源是一串正在進行的討論串時，它會用你掌控的帳號草擬一則回覆，任何內容送出之前都要先由你審核。它不會重建扇出查詢，因為那是把推斷打扮成資料；它也無法讓引擎發出一條對你有利的搜尋。免費 AI 能見度檢測與免費 GEO 健檢不需要付費方案；付費方案為按月付費每月 $99 起，或按年付費每月 $79.17（截至 2026 年 8 月 30 日）。

出處，全部核查於 2026 年 8 月 30 日

Google Search Central，〈AI features and your website〉（查詢扇出、Search Console 的報告方式、資格條件；第一方，最後更新於 2025 年 12 月 10 日）：developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features
Kirsten 等，Findings of ACL 2026；對 Google AI Overviews 的 4,706 條查詢審計，資料採集於 2025 年 9 月，涵蓋美國與德國；原文為「on average 53% (27%) of domains that AIO consults are not contained in top-10 (top-100) Organic search results」；另有隔兩個月重跑時 AIO 兩次網頁重疊率僅 18%、自然搜尋為 45%：aclanthology.org/2026.findings-acl.526
Grossman 等，SIGIR 2026；11,500 條查詢；Google 自然結果、AI Overviews 與 Gemini 之間 URL 層級的 Jaccard 為 0.11–0.18：arxiv.org/abs/2604.27790
〈Optimizing Visibility in Generative Engines: A Critical Survey of Generative Engine Optimization (2023–2026)〉，2026 年 7 月 15 日，arXiv:2607.14035（綜述預印本）：arxiv.org/abs/2607.14035
Kim 等，〈SAGEO Arena: A Realistic Environment for Evaluating Search-Augmented Generative Engine Optimization〉，已被 KDD 2026 接收，arXiv:2602.12187v2，修訂於 2026 年 8 月 7 日；171,003 份文件與 2,700 條查詢；十種只改正文的策略把 Hit@20 從 0.58 平均拉低到 0.53，最差 0.37：arxiv.org/abs/2602.12187
內容長度研究，2025 年 12 月：560,346 條 AI Overviews、1,677,876 個被引用的 URL、174,048 個可抽出正文的頁面；詞數與引用位置的 Spearman 相關性為 0.04；53.4% 的引用落在 1,000 詞以下的頁面。廠商發布；依本課程的規則，只描述、不連結。
扇出覆蓋研究，2026 年 1 月：1.46 億個搜尋結果頁、190 萬條 AI Overview 引用；在重建出的扇出查詢上有排名與被引用之間的相關性為 Spearman 0.77，這類頁面被引用的可能性高出 161%。廠商發布且為相關性質；依本課程的規則，只描述、不連結。
Xu、Iqbal 與 Montgomery，2026；55,393 條趨勢查詢，採集於 2026 年 3 月 13 日至 4 月 21 日；AIO 整體觸發率 13.7%，問句型查詢為 64.7%；原文為「29.8% of AIO reference domains do not appear anywhere on the corresponding first page」（預印本）：arxiv.org/abs/2605.14021
Google Search Central，〈Google’s Guide to Optimizing for Generative AI Features on Google Search〉（把接地定義為「依靠我們核心的搜尋排名系統」來提升回答；第一方，最後更新於 2026 年 7 月 10 日）：developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide

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常見問題

你想知道的，都在這裡。

查詢扇出只是 Google 才有的東西嗎？

Google 是唯一用自己的文字記錄了扇出的引擎，它把 AI Overviews 和 AI Mode 描述為可能「跨子話題與資料來源發起多次相關搜尋」來生成回答。其他助理面對單一問題時也看得出會發出多次搜尋，有幾個還會在介面上列出跑過的搜尋，但沒有一家公開描述過這種展開是怎麼運作的。所以這個機制在一個引擎上是確證的，在其他引擎上是觀察到的；任何為非 Google 引擎描述具體扇出演算法的文章，描述的都是猜測。

一個問題會扇出成多少條子查詢？

引擎之外沒有人知道，也沒有任何引擎公開過這個數字。你看到的任何具體數目，五條、十條或幾十條，要麼是從某個剛好會顯示部分搜尋的介面推斷出來的，要麼是編的。可以報告的是後果，不是計數：一項對 Google AI Overviews 的 4,706 條查詢學術審計，在 2025 年 9 月的資料上發現，它查閱過的網域有 53% 不出現在該查詢的自然結果前十名；而一項採集於 2026 年 3、4 月的 55,393 條查詢預印本，把可比的第一頁缺口測為 29.8%。大約 30% 到 53% 才是誠實的區間，這就是人們搬出扇出去解釋的那道缺口的規模。請按覆蓋真實的子問題來設計內容，而不是按覆蓋多少條。

我該把一個話題拆成很多頁面，去接住更多扇出查詢嗎？

通常恰恰相反。扇出獎勵的是真的回答了某話題若干個子問題的頁面，因為這樣的頁面在每一個檢索點上都是合法候選；而十個單薄頁面各自只在一個點上競爭。長度本身不是槓桿：2025 年 12 月一項涵蓋 174,048 個被引用頁面的廠商研究測得，詞數與引用位置的相關性為 Spearman 0.04，且 53.4% 的引用落在 1,000 詞以下的頁面上。只有當你能用具體內容回答某個子問題時，才增加對應的小節：什麼都沒說的小節只會稀釋頁面，不會多出一個入口。

我在哪裡能看到是哪一條扇出查詢引用了我的頁面？

哪裡都看不到：扇出查詢是內部的，沒有任何引擎會報告它們。Google 的文件寫道，出現在 AI 功能裡的網站「會計入 Search Console 的整體搜尋流量」，並在「Web 搜尋類型」下呈現，所以你看到的是來自 AI 介面的彙總曝光與點擊，而不是把你檢索出來的那一條子查詢。任何呈現「你的扇出查詢」的產品，呈現的是一次重建。免費的替代品是：真實潛在客戶在通話和客服工單裡問你的最近二十個問題，加上引擎在自己答案下方建議的追問。

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