Kısa tanım
Query fan-out (sorgu yelpazesi), bir yapay zekâ arama sisteminin kullanıcının sorusunu alt konulara bölüp her biri için ayrı, ilgili aramalar yaparak cevabını bu sonuçlardan oluşturması tekniğidir. Google, AI Overviews ve AI Mode’un bu tekniği kullanabildiğini açıklar. Google’a göre bu sayede klasik aramaya göre daha geniş ve çeşitli bir bağlantı seti gösterilebilir.
Google query fan-out tekniğini nerede ve nasıl kullanıyor?
Google, AI Overviews ve AI Mode’un cevap oluştururken query fan-out tekniğini kullanabildiğini geliştirici belgesinde açıklıyor. Tanıma göre sistem, alt konular ve veri kaynakları genelinde birden fazla ilgili arama yapıyor; cevap yazılırken destekleyici web sayfalarını da bu aramalarla belirliyor. Bu iki özelliğin genel işleyişini AI Overviews ve AI Mode rehberinde ele aldık.
Google’ın Mayıs 2025’te yayımladığı AI Mode duyurusu tekniği daha somut anlatıyor: AI Mode soruyu alt konulara bölüyor ve kullanıcı adına aynı anda çok sayıda sorgu çalıştırıyor. Aynı duyuruya göre Deep Search özelliği aynı tekniği bir adım ileri taşıyor ve yüzlerce arama yapabiliyor.
Aşağıdaki dağılım Google’ın yayımladığı bir liste değil; tekniğin mantığını gösteren kurgusal bir örnek. “Küçük bir kafe için espresso makinesi seçimi” sorusu şu alt aramalara ayrılabilir:
- Tek gruplu ve çift gruplu makineler arasındaki fark
- Günlük fincan sayısına göre kazan kapasitesi
- Elektrik bağlantısı ve su arıtma ihtiyacı
- Bakım ve servis koşulları
Sorgu yelpazesi klasik aramadan hangi noktada ayrılıyor?
Klasik aramada tek sorgu tek bir sonuç listesi üretir ve kullanıcı bağlantılar arasından seçim yapar. Sorgu yelpazesinde ise sistem tek soruyu birden fazla aramaya çevirir ve bulduklarını tek bir cevapta birleştirir. Google’a göre bu yöntem, cevap yazılırken daha fazla destekleyici sayfa belirlenmesini ve klasik bir web aramasına kıyasla daha geniş ve çeşitli bir bağlantı setinin gösterilmesini sağlıyor.
| Boyut | Klasik arama | Sorgu yelpazesi |
|---|---|---|
| Arama sayısı | Kullanıcının yazdığı tek sorgu | Alt konulara göre birden fazla ilgili arama |
| Sonucun biçimi | Bağlantı listesi | Yapay zekâ cevabı ve destekleyici bağlantılar |
| Kaynak çeşitliliği | Sorguyla eşleşen sayfalar | Google’a göre daha geniş ve çeşitli bağlantı seti |
Google hangi alt aramaların yapıldığını ya da her birinde hangi sayfaların değerlendirildiğini yayımlamıyor. Bu yüzden bir sayfanın hangi alt sorgu üzerinden kaynak gösterildiğini dışarıdan bilmek zor; ancak cevaptaki bağlantılardan çıkarım yapılabilir.
Query fan-out bir web sitesi sahibi için ne anlama geliyor?
Belgelenen kısım şu: AI Overviews ve AI Mode’da bağlantı olarak görünmek için sayfanın dizine eklenmiş ve snippet ile gösterilmeye uygun olması gerekiyor; Google ek bir gereklilik ya da özel bir optimizasyon olmadığını belirtiyor. Aşağıdaki maddeler ise Google’ın açıklamasına değil, tekniğin mantığına dayanan çıkarımlar ve öyle okunmalı.
- Alt soruları kapsamak: Ana sorunun yanında kullanıcının sorabileceği yan soruları da net cevaplayan sayfalar, yelpazenin birden fazla dalında aday olabilir.
- Ana sorguda ilk sırada olmamak: Bir alt soruyu iyi cevaplayan sayfa, ana sorguda üst sıralarda olmasa da bağlantı olarak görülebilir.
- Pasaj düzeyinde netlik: Her bölümün ilk cümlelerinin başlıktaki soruyu doğrudan cevaplaması, o alt soru için kullanılabilecek bir pasaj oluşturabilir; bu yaklaşımı GEO nedir yazısında örneklerle anlattık.
- Birbirine bağlı sayfa kümesi: Geniş bir konu tek sayfaya sığmıyorsa alt konular ayrı sayfalarda işlenip iç linkleme ile bağlanabilir. Google da içeriğin site içi bağlantılarla kolayca bulunabilmesini yapay zekâ özellikleri için önerdiği uygulamalar arasında sayıyor.
Bu çıkarımların hiçbiri yeni bir teknik değil; arama niyetine uygun ve iyi yapılandırılmış içerik zaten klasik SEO’nun temeli. Google da SEO’nun en iyi uygulamalarının yapay zekâ özellikleri için geçerli olmaya devam ettiğini söylüyor.
Bir sitenin yapay zekâ cevaplarındaki yeri nasıl izlenebilir?
Google’a göre yapay zekâ özelliklerinden gelen trafik, Search Console’da Performans raporundaki genel arama trafiğine dahil ediliyor. Belgede alt sorgu düzeyinde ya da kullanılan pasaj düzeyinde ayrı bir rapordan söz edilmiyor; bu yüzden izleme büyük ölçüde düzenli gözleme dayanıyor.
- Hedef soru ve ondan türeyebilecek yan sorular için bir liste hazırlamak.
- Bu soruları belirli aralıklarla aramak ve yapay zekâ cevabında hangi bağlantıların gösterildiğini kaydetmek.
- Kaynak gösterilen sayfaların hangi alt soruyu cevapladığını not etmek ve eksik kalan alt sorular için içerik planlamak.
- Aynı soruları diğer yapay zekâ asistanlarında da denemek; her sistemin arama altyapısı farklı olduğu için sonuçlar ayrışabilir.
Bu tür tekrarlı kontrolleri ChatGPT, Gemini ve Claude cevaplarında karşılaştırmalı görmek için yapay zekâ görünürlük testi bir başlangıç noktası sunuyor. Diğer GEO kavramlarının kısa tanımları SEO ve GEO sözlüğü sayfasında yer alıyor.
Sık sorulan sorular
Query fan-out yalnız Google’a mı özgü?
Bu sayfadaki tanım Google’ın belgelerine dayanıyor; Google, AI Overviews ve AI Mode’un bu tekniği kullanabildiğini açıklıyor. Gemini API’deki Google Arama ile temellendirmede de model gerekirse bir ya da birden fazla arama sorgusu üretip çalıştırıyor. Diğer yapay zekâ asistanlarının soruları nasıl işlediğini her sağlayıcının kendi belgelerinden kontrol etmek gerekir.
Query fan-out için özel bir işaretleme ya da dosya gerekir mi?
Hayır. Google, AI Overviews ve AI Mode’da görünmek için yeni makine okunur dosyalar, yapay zekâya özel metin dosyaları ya da özel schema.org işaretlemesi gerekmediğini belirtiyor. Ön koşul, sayfanın dizine eklenmiş ve snippet ile gösterilmeye uygun olması.
Deep Search ile query fan-out arasında nasıl bir ilişki var?
Google’ın AI Mode duyurusuna göre Deep Search, AI Mode’daki sorgu yelpazesi tekniğini bir adım ileri taşıyor ve yüzlerce arama yapabiliyor. Yani ayrı bir yöntem değil, aynı tekniğin daha geniş ölçekte uygulanması olarak tanıtılıyor.
İlgili terimler
Kaynaklar
- Google Search Central – AI Features and Your Website
- Google Blog – AI Mode in Google Search: Updates from Google I/O 2025
- Google AI for Developers – Grounding with Google Search
Bu sayfayı en son tarihinde gözden geçirdik.
