Fan-out-Optimierung

Seit Google erklärt hat, dass der KI-Modus eine Frage in viele Teilsuchen zerlegt, stellt sich jede Marketingabteilung dieselbe Frage: Kann man dafür optimieren? Die Branche hat darauf mit einem eigenen Namen geantwortet, Fan-out-Optimierung. Gemeint ist, die wahrscheinlichen Teilfragen zu einem Thema vorab zu ermitteln und so zu beantworten, dass die eigene Seite für möglichst viele davon als Quelle taugt.

Den Mechanismus dahinter beschreibt der Eintrag Query Fan-out. Hier geht es um die Methode: was sie praktisch bedeutet, welche Datenquellen es gibt und an welcher Stelle Google selbst sagt, dass der Ansatz in Spam umschlägt.

Vom Mechanismus zur Methode

Google hat Query Fan-out im März 2025 öffentlich gemacht, aber nie eine „Fan-out-Optimierung“ empfohlen. Der Schritt vom Mechanismus zur Methode kam aus der SEO-Szene. Einflussreich war ein Fachartikel von iPullRank vom 27. Mai 2025, der den KI-Modus anhand von Google-Patentanmeldungen analysierte und ein kleines Werkzeug mitlieferte: Qforia lässt ein Gemini-Modell zu einer Suchanfrage mögliche Teilsuchen erzeugen, samt vermuteter Absicht.

Seitdem gibt es eine ganze Reihe solcher Fan-out-Generatoren. Wichtig für die Einordnung: Sie simulieren Teilsuchen mit einem Sprachmodell. Sie lesen keine echten Google-Daten aus. Das Ergebnis ist eine plausible Liste von Unterthemen, vergleichbar mit einem guten Brainstorming, keine Messung.

Damit ist Fan-out-Optimierung im Kern eine Weiterentwicklung der Themenplanung. Neu ist der Blickwinkel: Statt „Für welches Keyword soll die Seite ranken?“ lautet die Frage „Welche Teilfragen muss eine KI klären, bevor sie eine Empfehlung ausspricht, und beantworte ich sie?“. Eng verwandt ist die Prompt-Recherche, die bei den Fragen der Nutzer ansetzt statt bei den Teilsuchen der Maschine.

So sieht die Methode in der Praxis aus

Seriös umgesetzt besteht Fan-out-Optimierung aus vier Arbeitsschritten. Keiner davon braucht ein Spezialwerkzeug.

1. Teilfragen sammeln. Aus Vertriebsgesprächen, Support-Tickets, Suchanfragen in der Search Console und, als Ergänzung, aus simulierten Teilsuchen.
2. Abdeckung prüfen. Jede Teilfrage einer bestehenden Seite und einem Abschnitt zuordnen. Was keinen Platz findet, ist eine Lücke.
3. Lücken auf vorhandenen Seiten schließen. Ein Abschnitt, der eine Teilfrage direkt und belegt beantwortet, ist oft wirkungsvoller als eine neue Seite. Wie solche Abschnitte gefunden werden, erklärt Passage Retrieval.
4. Beobachten statt raten. Ob sich etwas bewegt, zeigen zitierte Quellen und Berichte der Suchmaschinen, nicht ein Score im Tool.

Ein Beispiel aus dem Anlagenbau

Ein fiktiver Hersteller von Druckluftanlagen hat eine starke Produktseite. Ein Werkstattleiter fragt eine KI-Suche: „Welcher Kompressor passt für eine Schreinerei mit zwölf Mitarbeitern?“ Plausible Teilfragen wären Luftbedarf, Schrauben- oder Kolbenkompressor, Lautstärke in der Werkstatt, Energiekosten und Wartung. Die Abdeckungsprüfung zeigt: Luftbedarf und Bauarten stehen auf der Produktseite, zu Lautstärke und Energiekosten gibt es nichts.

Die richtige Konsequenz sind zwei neue Abschnitte auf der bestehenden Seite, mit konkreten Werten aus den eigenen Datenblättern. Die falsche wären fünf neue Seiten „Kompressor für Schreinereien“, „Kompressor für Tischlereien“, „leiser Kompressor Werkstatt“ und so weiter.

Wo Google die Grenze zieht

Lange gab Google zur Optimierung auf Teilsuchen keine Empfehlung ab. Im Mai 2026 bezog das Unternehmen deutlich Stellung. Im Leitfaden „Website für generative KI-Funktionen in der Google Suche optimieren“, veröffentlicht am 15. Mai 2026, steht sinngemäß: Für jede denkbare Variante einer Suche eigene Inhalte zu erstellen, ausdrücklich auch für Fan-out-Anfragen, verstößt gegen die Spam-Richtlinie zu massenhaft erstellten Inhalten, wenn es vor allem der Manipulation dient.

Im selben Leitfaden schreibt Google, KI-Systeme verstünden Synonyme und die allgemeine Bedeutung einer Anfrage. Man müsse sich nicht sorgen, zu wenige Longtail-Keywords zu haben. Das trifft die schwächste Spielart der Fan-out-Optimierung: Varianten-Listen abarbeiten.

Was sich davon messen lässt

Den direktesten Blick auf echte Teilsuchen bietet derzeit Microsoft. Seit dem 10. Februar 2026 zeigt der Bericht „AI Performance“ in den Bing Webmaster Tools neben Zitationszahlen auch Grounding Queries: Suchphrasen, mit denen KI-Antworten in Copilot und Bing Ihre Inhalte gefunden haben. Für Google gibt es nichts Vergleichbares.

Googles Bericht zu generativen KI-Funktionen in der Search Console liefert nur Impressionen je Seite, keine Suchanfragen. Was er zeigt und was nicht, steht im Beitrag Search Console KI-Bericht. Für Ihre wichtigsten Kundenfragen bleibt deshalb die Stichprobe: feste Fragen regelmäßig stellen und festhalten, welche Quellen zitiert werden. Das ist Prompt-Tracking.

Realistisch formuliert: Fan-out-Optimierung erhöht die Chance, für Detailfragen als Quelle herangezogen zu werden. Garantieren kann sie es nicht, denn die Teilsuchen laufen im Index und klassische Rankingfaktoren entscheiden mit. Den Gesamtansatz dahinter beschreibt der Beitrag GEO-Optimierung.