用户搜索旅程从堆叠式搜索到分散式搜索

搜索早期的人们通过逐步优化他们的查询来找到信息。 如果第一个结果不符合他们的需求，他们会调整关键词或添加关键字并再次尝试。 这种方法，我们称之为“查询堆叠”，简单而线性。

这种方法容易理解和跟踪，每个查询都单独记录，因此您可以看到人们如何从一个术语转移到另一个术语。 今天，谷歌推出了一个 AI 驱动的层次，改变了游戏规则。

Query Fan-Out

Query Fan-Out 是一项 AI 驱动的技术，可以更改结果的生成方式。

在传统搜索中，单个查询会返回一个链接列表。但是，AI 模式将用户提示分解为多个相关搜索，然后同时运行这些搜索，并将找到结果合并到综合答案中。

这种方法旨在提供比传统搜索更详细和个人化的结果。

分析

Google 的 AI-第一阶段检查用户的初始查询，以识别关键方面和维度。它寻找意图、背景以及任何暗示用户想要什么的限定词。

分解

接下来，系统分解原始询问成更小，更专注的小询问，每个子询问都针对主题的特定面向。

例如，对“健康家庭餐”这个问题的询问可能会产生关于烹饪时间、饮食限制和儿童友好菜谱的子询问。

并行搜索

所有这些子查询都同时在多个来源上运行，包括网站、论坛和数据库。并行搜索可以节省时间，并确保 AI 从每个相关角度收集见解。

结果合成

最后，AI 将每个子询问的结果合并到一个单一的、逻辑性的答案中。它将摘要、数据点和引用合并到一个简洁的答案中。这样用户可以获得更详细，更全面地回答而无需点击多个页面。

项目 Mariner

Project Mariner 是谷歌深度学习实验室开发的 AI 浏览器代理，可以理解网页、规划多步骤操作并将其执行为用户。它可以处理任务，如在线购物、预订预约或填写表单，通过浏览网站、检索数据和执行命令。

当与 AI 模式集成时，Mariner 扩展了 Query Fan-Out 超越信息获取到任务执行。AI 模式同时产生子询问以覆盖每个角度，Mariner 代理不仅可以收集详细信息，还可以执行操作，如预订票或进行购买。

Teach 和 Repeat 功能允许用户展示一个任务一次，代理将在未来类似查询中复制它。这种组合意味着 AI 模式可以在单步流程中提供答案并完成任务。

SEO 和内容策略的影响

在 Query Fan-Out 中，内容创作者必须以单个页面来回答用户更广泛的需求，而不是依赖个人后续询问。

这意味着撰写有关每种可能角度的文章，并使用清晰的章节标题或 FAQ 格式，以便 AI 模式可以轻松表达每种解释。 分析团队也需要适应。

而不是只跟踪用户输入的精确搜索词语，分析人员应该监测会话行为以捕捉从 AI 驱动对话中产生的新变体。

持续测试对于内容创作者来说至关重要。通过反复提交相同的提示并记录 AI 报告的子询问，模式将在单次运行之间出现。这意味着用户意图仍然很重要，内容应该直接讲述查询背后的需求，而不是仅仅填写关键词，以便 AI 模式能够识别和奖励广泛角度覆盖。

结论

搜索已经从线性逐步转变为分支探索。Query 堆叠预测并可测量。

在 AI 模式下，Fan-out 更加丰富但不稳定。随着 Google 的 AI 承担更多的搜索旅程，内容创作者必须适应。覆盖所有常见角度，跟踪新模式，并持续测试。这是保持可见性在 AI 驱动世界中的最佳方法。