Was ist Query Fan-Out und warum ist es wichtig?

Wenn du bei Google oder ChatGPT eine komplexe Frage stellst, bekommst du oft erstaunlich präzise Antworten. Aber wie funktioniert das eigentlich im Hintergrund? Ein Schlüsselbegriff dabei ist „Query Fan-Out“. Diese Technik zerlegt deine Anfrage in mehrere Teilfragen, durchforstet das Netz in verschiedene Richtungen und führt die Ergebnisse zu einer einzigen, smarten Antwort zusammen. Für dich als Marketer:in eröffnet das neue Chancen. Denn wer weiß, wie Query Fan-Out funktioniert, kann Inhalte so gestalten, dass sie von KI-Systemen bevorzugt zitiert werden.

Was steckt hinter dem Begriff?

Query Fan-Out beschreibt eine Technik, bei der KI-Suchsysteme eine komplexe Anfrage in mehrere kleinere Teilfragen aufspalten. Diese Teilfragen werden gleichzeitig (oder sehr schnell nacheinander) verarbeitet, oft durch parallele Websuchen oder interne Datenabfragen. Die gesammelten Informationen werden anschließend zusammengeführt und zu einer einzigen, kohärenten Antwort verdichtet.

Im Gegensatz zur klassischen Suche, bei der oft nur die direkt beste Übereinstimmung gezeigt wird, geht Query Fan-Out also einen Schritt weiter: Die KI denkt mit und fragt „intelligenter“ nach. Gerade Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT oder Google Gemini nutzen diese Technik intensiv, um präzisere, kontextstärkere Antworten zu liefern.
Für Online-Marketer:innen ist das wichtig, weil diese Art der Informationsverarbeitung darüber entscheidet, welche Inhalte in KI-Antworten auftauchen und welche nicht.

​​Wie funktioniert Query Fan-Out in der Praxis?

Stell dir vor, du gibst in Google AI Mode oder bei ChatGPT eine Frage ein wie: „Welche nachhaltigen Marketingstrategien funktionieren 2026 für E-Commerce?“

Statt nach einem einzigen Artikel zu suchen, der alles abdeckt, analysiert die KI die Frage und erkennt: Hier geht es nicht nur um eine Strategie, sondern um mehrere Themen gleichzeitig – z. B. „Nachhaltigkeit“, „Marketingtrends 2026“, „E-Commerce-spezifische Maßnahmen“ und „Erfolgsbeispiele“. Was passiert dann? Die KI teilt die Eingabe in mehrere Unteranfragen auf, etwa:

• „Was sind nachhaltige Marketingstrategien?“
• „Welche Marketingtrends gibt es 2026?“
• „Was funktioniert speziell im E-Commerce?“
• „Gibt es Best Practices für nachhaltiges Marketing im Onlinehandel?“

Query Fan-Out, eigene Darstellung

Anschließend führt das System diese Einzelrecherchen durch, teils mithilfe von Websuchen, teils aus trainierten Modellen oder gespeicherten Daten und erstellt daraus eine kombinierte Antwort. Du bekommst als Ergebnis nicht nur eine Liste von Strategien, sondern auch Hinweise auf aktuelle Trends, Studien oder Praxisbeispiele.

Warum Query Fan-Out die Zukunft der Suchmaschinenoptimierung verändert

Query Fan-Out verändert nicht nur, wie KI-Systeme Inhalte verarbeiten, sondern auch, welche Inhalte überhaupt sichtbar werden. Während klassische Suchmaschinen auf Keywords und einzelne Seiten setzen, denkt ein LLM vernetzter: Es kombiniert mehrere Perspektiven, zieht Inhalte aus verschiedenen Quellen und bewertet sie nicht nur nach Relevanz, sondern nach Kontext und Tiefe.
Für dich als Online-Marketer:in bedeutet das einen Paradigmenwechsel: Nicht mehr nur die eine „beste Seite“ zu einem Suchbegriff gewinnt, sondern die Inhalte, die verschiedene Teilaspekte eines Themas verständlich, strukturiert und thematisch breit abdecken.

Was daraus folgt:

• Inhalte sollten mehrere Fragevarianten abdecken, nicht nur eine konkrete Keyword-Formulierung.
• Unterthemen und verwandte Aspekte sollten aktiv mitgedacht und integriert werden.
• Content-Formate wie FAQs, Ratgeber und Deep-Dive-Seiten gewinnen an Bedeutung vor allem dann, wenn sie verschiedene Sichtweisen oder Zielgruppen berücksichtigen.

Die Suchmaschine der Zukunft ist keine Liste mehr, sondern ein Gesprächspartner. Und wer Teil dieses Gesprächs sein will, muss Inhalte liefern, die so strukturiert sind, dass ein KI-System sie versteht, einordnen und weiterverwenden kann.

Welche Chancen ergeben sich für deine Marke durch Query Fan-Out?

Wenn KI-Systeme eine Anfrage aufteilen und nach den besten Antworten für jede Teilfrage suchen, stellt sich aus Marketingsicht eine zentrale Frage: Kommt deine Marke in diesen Antworten überhaupt vor?

Genau hier liegt das Potenzial. Wenn du Inhalte so aufbereitest, dass sie zu den Teilfragen passen, die durch Query Fan-Out entstehen, kannst du:

• Erwähnungen in KI-Antworten erzielen, auch ohne direkten Markenbezug in der Ursprungsfrage.
• Zitate mit Verlinkungen erhalten, z. B. in ChatGPT oder Bing AI, wenn deine Inhalte besonders fundiert oder hilfreich sind.
• Deine Marke frühzeitig in der Customer Journey sichtbar machen, dort, wo Suchende noch recherchieren und vergleichen.

Quelle: ChatGPT

Besonders in informationsgetriebenen Phasen vor der Kaufentscheidung kann eine präzise Antwort deiner Marke über den Erfolg entscheiden. Wenn du z. B. eine fundierte Übersicht zu nachhaltigen Verpackungslösungen für Onlineshops lieferst, kannst du in KI-Antworten auftauchen, selbst wenn die ursprüngliche Frage eher allgemein formuliert war.
Kurz: Query Fan-Out schafft mehr Touchpoints für deine Inhalte. Die Voraussetzung ist, dass sie gut strukturiert, umfassend und hilfreich sind.

Wie du deine Inhalte für Query Fan-Out optimierst

Damit deine Inhalte bei der Aufteilung von Suchanfragen durch LLMs berücksichtigt werden, brauchst du eine neue Herangehensweise an Content-Strukturen. Es geht weniger um einzelne Keywords und mehr um thematische Tiefe, semantische Breite und technische Lesbarkeit. Diese fünf Maßnahmen helfen dir dabei:

1. Relevante Kernthemen identifizieren

Konzentriere dich auf Themen, bei denen deine Marke echte Expertise hat und die für deine Zielgruppe kaufentscheidend sind. Nutze Tools wie das AI Visibility Toolkit von Semrush, Google Trends oder klassische Keyword-Recherche, um herauszufinden:

• Welche Fragen in deinem Themenumfeld besonders häufig gestellt werden.
• Welche Aspekte Nutzer:innen besonders interessieren.
• Welche Themen bereits mit deiner Marke verknüpft werden oder verknüpft werden sollten.

Quelle: AI Visibility Toolkit von Semrush, Beispiel 121watt.de

Quelle: AI Visibility Toolkit von Semrush, Beispiel 121watt.de

Praxis-Tipp: Führe zusätzlich Interviews mit deinem Sales- oder Support-Team, um reale Fragen deiner Kundschaft zu sammeln. KI-Systeme wie ChatGPT greifen genau solche Fragen auf.

2. Themencluster aufbauen

Statt einzelne, isolierte Seiten zu veröffentlichen, solltest du Inhalte in Themenclustern organisieren. Dabei geht es darum, ein zentrales Thema ganzheitlich abzudecken und dabei alle relevanten Unterfragen zu beantworten, die bei einem Query Fan-Out entstehen könnten.

Ein Themencluster besteht aus:

• Einer Pillar-Seite, die das Hauptthema umfassend einführt (z. B. „Nachhaltiges Marketing im E-Commerce“).
• Mehreren Cluster-Seiten, die jeweils ein spezifisches Unterthema vertiefen (z. B. „Klimaneutrale Verpackung“, „CO₂-Kompensation im Versand“, „Nachhaltige Produktkommunikation“).
• Diese Struktur hilft nicht nur Nutzer:innen, sich zurechtzufinden. Sie gibt auch KI-Systemen ein starkes Signal: Hier findet sich fundierter, strukturierter und thematisch relevanter Content. Genau das, was bei einem Query Fan-Out bevorzugt verarbeitet wird.

Tool-Tipp: Nutze Tools wie Sistrix oder Semrush, um mögliche Unterthemen zu finden. Achte dabei auf Suchvolumen, Frageformulierungen und thematische Nähe zu deinem Kernthema.

3. Hilfreiche und umfassende Inhalte schreiben

Klingt simpel, ist aber entscheidend: Inhalte, die bei Query Fan-Out berücksichtigt werden, müssen mehr leisten als reine Keyword-Texte. Denn LLMs wie ChatGPT oder Gemini stellen nicht einfach nur Fakten zusammen. Sie bewerten Inhalte nach Tiefe, Kontext und Verständlichkeit.

Das heißt konkret:

• Beantworte Unterfragen gezielt. Überlege dir zu jedem Unterthema: Welche spezifischen Fragen könnten Nutzer:innen stellen? Gliedere deinen Text so, dass diese Fragen sichtbar und klar beantwortet werden.
• Schreibe modular. KI-Systeme bevorzugen Texte, die sich abschnittsweise verstehen und zusammenfassen lassen. Nutze dafür klare Überschriften, kurze Absätze und logische Struktur.
• Biete mehrere Perspektiven an. Gerade bei beratungsintensiven Themen (z. B. „Welche CRM-Lösung ist die richtige?“) lohnt es sich, unterschiedliche Szenarien oder Zielgruppen darzustellen. So erhöhst du die Chance, bei verschiedenen Teilfragen aufzutauchen.
• Vermeide leere Phrasen. KI erkennt Oberflächlichkeit und ignoriert sie. Was zählt, ist Substanz. Biete Fakten, Vergleiche, Anwendungsbeispiele oder kurze Einschätzungen aus der Praxis.

Recherche-Hack: Analysiere die Top-Antworten von ChatGPT zu einem Thema und frage dich: „Welche Lücken gibt es hier, die meine Inhalte besser füllen könnten?“

4. Texte für Natural Language Processing (NLP) optimieren

LLMs wie ChatGPT oder Gemini verarbeiten Inhalte mithilfe von Natural Language Processing (NLP). Damit sie deine Inhalte richtig interpretieren und in KI-Antworten einbauen können, musst du für Maschinen genauso schreiben wie für Menschen. Das ist kein Widerspruch, sondern eine Frage der Struktur und Sprache.

Das solltest du beachten:

• Schreibe in vollständigen, klaren Sätzen. Vermeide zu lange Verschachtelungen oder Abkürzungen ohne Erklärung. Eine klare Satzstruktur erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass KI deinen Text richtig versteht und korrekt zitiert.
• Definiere Begriffe, wo es nötig ist. Besonders bei Fachbegriffen oder Abkürzungen hilft eine kurze, direkte Erklärung. Beispiel: „LLM (Large Language Model) ist ein KI-System, das…“
• Nutze Zwischenüberschriften sinnvoll. Jede Zwischenüberschrift sollte ein klar abgegrenztes Thema behandeln. Das erleichtert KI-Systemen die Inhaltszuordnung, besonders beim Query Fan-Out.
• Wiederhole kontextrelevante Begriffe gezielt. Wenn ein Abschnitt z. B. über „nachhaltige Verpackungen im E-Commerce“ spricht, nenne diesen Begriff mehrmals statt ihn zu ersetzen durch unspezifische Synonyme wie „diese Lösung“.
• Strukturiere deine Inhalte sauber: Listen, Tabellen und definierte Abschnitte machen es einfacher, einzelne Informationen herauszulösen.

Struktur-Tipp: Denke beim Schreiben so, als müsste dein Text in Abschnitten bei ChatGPT wiedergegeben werden, ohne dass der Rest der Seite bekannt ist. Jeder Abschnitt sollte für sich verständlich sein.

5. Schema-Markup gezielt einsetzen

Selbst der beste Content bringt wenig, wenn KI-Systeme ihn nicht richtig erkennen oder zuordnen können. Hier kommt Schema-Markup ins Spiel: strukturierte Daten, die du in den HTML-Code deiner Seite einbaust, um Inhalte für Maschinen verständlicher zu machen.

Warum das wichtig ist:

• KI-Systeme, die beim Query Fan-Out mehrere Quellen gleichzeitig abfragen, bevorzugen Inhalte, die eindeutig gekennzeichnet sind. Schema-Markup hilft ihnen dabei, Informationen wie Produkttypen, Bewertungen, Preise, Verfügbarkeit oder Autor:innen klar zu erkennen und korrekt zu verwenden.

Beispiele für sinnvolle Schema-Typen:

• Article oder FAQPage für Blogbeiträge, Anleitungen, Ratgeber
• Product + Offer für Shop-Seiten mit Preis und Lagerstatus
• HowTo für Schritt-für-Schritt-Anleitungen
• Organization für Informationen über dein Unternehmen

Tipp: Nutze Tools wie Schema.org oder den Rich Results Test von Google, um dein Markup zu prüfen und passende Typen zu identifizieren.

Praxisnutzen für Query Fan-Out:
Wenn eine KI z. B. die Frage stellt „Ist Produkt X verfügbar?“, und deine Seite das sauber mit Schema Offer und availability markiert, steigt die Chance, dass deine Info direkt in die Antwort einfließt.

Fazit: Query Fan-Out als Hebel für KI-Sichtbarkeit

Query Fan-Out verändert grundlegend, wie Suchsysteme und besonders KI-gestützte Plattformen, Informationen beschaffen und präsentieren. Für dich als Marketer:in bedeutet das: Es reicht nicht mehr, nur für ein einzelnes Keyword oder eine „exakte Suchanfrage“ zu optimieren. Entscheidend ist, ob deine Inhalte Antworten auf die Teilfragen liefern, die bei der internen Zerlegung durch ein KI-System entstehen.
Je besser du die Prinzipien von Query Fan-Out verstehst und anwendest, desto wahrscheinlicher ist es, dass deine Inhalte:
in KI-Antworten zitiert werden,

als vertrauenswürdige Quelle dienen,

und so Einfluss auf Entscheidungen deiner Zielgruppe nehmen, lange bevor sie deine Website aktiv besucht.

Quelle:
semrush.com

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Dieser Artikel wurde KI-unterstützt erstellt und durch menschliche Fachkenntnis überarbeitet und optimiert.