Query-Fan-Out-Technik
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Alle sprechen über Query Fan-Out – wie nutzt du es als Business-Intelligence?

Die Optimierung für die KI-Suche mit der Query-Fan-Out-Technik hilft Multi-Location-Marken, ihre Sichtbarkeit zu steigern, Autorität aufzubauen und in der KI-gestützten Suche erfolgreich zu sein.

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Wir haben diesen Artikel aus dem Englischen ins Deutsche übertragen. Klicke hier, um den Originalartikel zu lesen. Wenn dir inhaltliche Probleme auffallen, sende bitte eine Nachricht an sara.vordermeier@uberall.com.

Ich kann mich kaum erinnern, wann ich das letzte Mal regelmäßig (und geduldig) Suchanfragen bei Google eingegeben und mich durch ein Meer aus blauen Links gescrollt habe, nur um eine ausreichend gute Antwort zu finden.

Suchagenten wie ChatGPT, Gemini und Claude haben der lokalen Suche sehr schnell eine dialogorientierte Ebene hinzugefügt — eine, die innerhalb von Sekunden Details, Kontext und Follow-ups liefert. Auch wenn ich KI-Antworten weiterhin mit eigener Recherche gegenprüfe und Google nach wie vor seinen Platz in meinem Such-Toolset hat — insbesondere bei stark markenbezogenen lokalen Suchen — ist es heute nur noch selten der Ausgangspunkt meiner Search Journey.

Und wir wissen, dass ich damit nicht allein bin. Mehr als die Hälfte der Verbraucher:innen wenden sich direkt an KI-Systeme, um Antworten zu erhalten. Marketingteams und Unternehmen sind unsicher, teilweise sogar frustriert — auf dem Papier zielen sie auf die richtigen lokalen Keywords ab; ihr technisches SEO ist solide; sie veröffentlichen regelmäßig Inhalte. Und trotzdem können sie nichts bewegen.

Gerade Location-Marketer stellen uns immer wieder dieselben Fragen zu dieser neuen Realität der KI-Suche: Wie wird meine Marke angezeigt? Warum werden unsere Wettbewerber empfohlen und nicht wir? Können wir dieses Ergebnis beeinflussen — und wenn ja, wie?

Wie wir in der Suche sagen: „Es kommt darauf an.“ Doch eine wahrscheinliche Antwort lautet: dünner Content und fehlende Markenautorität — und die Lösung ist Query Fan-Out.

Was ist Query Fan-Out in der KI-Suche?

Query Fan-Out ist mittlerweile ein viel diskutiertes Thema. Gehen wir also erst einmal die Grundlagen durch, bevor wir speziell über lokale Marketing-Anwendungen sprechen.

Was ist Query Fan-Out in der KI-Suche, und warum spricht plötzlich jeder in der Search-Welt darüber?

Query Fan-Out ist der Prozess, bei dem:

  1. Eine Anfrage in kleinere, leichter verdauliche Teile zerlegt wird.
  2. Diese Anfrage auf semantische Absicht analysiert wird.
  3. Das System mehrere Unteranfragen (Sub-Queries) in seinem Index oder im Live-Web durchsucht.
  4. Die KI dann die Top-Ergebnisse jeder Unteranfrage analysiert und die Daten extrahiert, die sie benötigt, um die ursprüngliche Anfrage zu beantworten.
  5. Die KI diese Daten aggregiert und die zitierten Fakten in einer einzigen, natürlichen Sprachantwort liefert.

Schauen wir uns ein Query Fan-Out einer Anfrage zum Thema Query Fan-Out an. Nur zum Spaß.

Ursprüngliche Suchanfrage: „Was ist die Query-Fan-out-Technik?"
1. Die Anfrage wird in kleinere, leichter verarbeitbare Teile aufgeteilt
  • Bedeutung von Query Fan-out
  • Wie Query Fan-out funktioniert
  • Beispiele für Query Fan-out
  • Tools für Query Fan-out
2. Die Anfrage wird hinsichtlich semantischer Absicht und erwartetem Antworttyp analysiert
Die Anfrage ist informationsorientiert mit technischem Inhalt, der sich an Marketer und SEO-Fachleute richtet.
3. Das KI-System sucht nach mehreren Teilanfragen im Index oder im Live-Web
  • Warum ist Query Fan-out für Marketer wichtig?
  • Was bedeutet Query Fan-out im SEO-Kontext?
  • Welche Vorteile bietet Query Fan-out?
  • Gibt es Tools zur Unterstützung der Query-Fan-out-Analyse?
  • Kann Query Fan-out die Sichtbarkeit in Suchergebnissen verbessern?
  • Was ist der Unterschied zwischen Query Fan-out und traditioneller Keyword-Recherche?
4. Die KI analysiert die Top-Ergebnisse jeder Teilanfrage und extrahiert die benötigten Daten
Die besten Ergebnisse basieren in der Regel auf Relevanz, Aktualität, Autorität und Kontext.
5. Die KI aggregiert diese Daten und liefert die belegten Fakten in einer einzigen Antwort
„Die Query-Fan-out-Technik ist ein Ansatz im SEO und in der KI-gestützten Suche, bei dem eine einzelne Nutzeranfrage in mehrere verwandte Teilanfragen aufgefächert wird. So kann das Suchsystem die Suchabsicht umfassender verstehen. Anstatt eine Anfrage als einzelne, isolierte Frage zu behandeln, zerlegt das System sie in kleinere Komponenten – Definitionen, Beispiele, Vorteile, Vergleiche und Tools –, um die relevantesten Inhalte im Web zu finden.

Für Marketer hilft Query Fan-out dabei, Lücken in der Inhalts- und Wissensabdeckung zu identifizieren und sicherzustellen, dass eine Marke in KI-generierten Antworten auf alle verwandten Fragen erscheint. Durch die Behandlung dieser Mikro-Anfragen verbessern Unternehmen ihre Sichtbarkeit, Relevanz und Autorität in KI-Suchergebnissen." – Beispiel einer KI-generierten Antwort

Vielleicht spricht plötzlich jeder über Query Fan-Out, weil es einer der Gründe ist, warum manche denken, SEO sei tot. Denn von SEOs wird nicht mehr erwartet, dass sie für einzelne Keywords optimieren. Stattdessen sollen sie relevante „Chunks“ oder Passagen ihrer Seiten optimieren, damit diese von KI-Tools wie ChatGPT, Gemini, Perplexity und ähnlichen Systemen abgerufen und angezeigt werden.

Die guten SEOs reagieren darauf mit: „Wir optimieren schon seit Jahren für Long-Tail-Keywords, E‑E‑A‑T-Inhalte und Informationsgewinn durch umfassende Inhalte.“ Das liegt daran, dass GEO im Grunde einfach nur gute SEO ist – nur mit höheren Einsätzen.

Es gibt viele, viele technische Artikel, die erklären, wie Query Fan-Out in noch viel größerem Detail funktioniert. Mein Ziel ist es, dir eine umsetzbare Möglichkeit zu geben, die Query-Fan-Out-Technik zu nutzen, um die Sichtbarkeit deiner Standorte zu erhöhen – egal ob du ein Enterprise-Unternehmen, eine Franchise oder ein kleineres Multi-Location-Business bist.

Was bedeutet Query Fan-Out für Multi-Location-Marken?

Wir können mit ziemlicher Sicherheit sagen, dass sich die KI-Suche dahin entwickelt, ein reichhaltigeres Sucherlebnis zu bieten, das die Absicht der Nutzer besser erkennt, respektiert und erfüllt als je zuvor. KI-Antworten beeinflussen nun jede Phase des Funnels – Awareness, Entscheidungsfindung und Conversion – oft gebündelt in einer einzigen Oberfläche. Und die Query-Fan-Out-Technik ist das Gefäß, das dieses reichhaltige Sucherlebnis ermöglicht.

Hier liegt die Herausforderung für viele Multi-Location-Marken: Dein Content kann dünn, veraltet oder nicht strukturiert genug sein, um die Spezifität zu liefern, die KI-Modelle benötigen – besonders bei standortspezifischen Inhalten. Und wenn dein Content die Fragen und Absichten lokaler Kund:innen nicht vollständig beantwortet, wird die KI wahrscheinlich auf die Inhalte deiner Mitbewerber zurückgreifen, um diese Wissenslücken zu füllen.

Praktisch bedeutet das, dass die bis 2028 erwarteten 750 Milliarden Dollar, die durch KI-gesteuerte Suche fließen sollen, möglicherweise nicht durch dein Unternehmen laufen, sofern du deine Standorte nicht für KI-Sichtbarkeit und Leistung optimierst. Genau hier kommt die Query-Fan-Out-Technik ins Spiel.

Das Verstehen – und Operationalisieren – von Query Fan-Out ist entscheidend, um Stakeholder:innen nicht nur zu zeigen, wo deine Marke in der KI-Suche erscheint (oder nicht), sondern auch, warum. Durch die Erweiterung einer einzelnen Eingabeaufforderung (oder Query) zu Dutzenden verknüpfter Mikrofragen können Marken nachvollziehen, wie sie ihre Abdeckung, Autorität und Relevanz in KI-Antworten erhöhen.

GEO Studio, das erste Generative-Optimierungstool für Multi-Location-Marken, hilft Marketern dabei, zu erkennen, wo die KI-Sichtbarkeit zugunsten von Mitbewerbern sinkt und wo Autoritätsgewinne erzielt werden können. Die Plattform unterstützt die Erstellung von Experteninhalten, die direkt die Prompts beantworten, die potenzielle Kund:innen stellen – und misst die Ergebnisse über:

  • Höhere KI-Erwähnungsrate (AI Mention Rate): Dein Unternehmen wird innerhalb von KI-Antworten häufiger referenziert.
  • Höhere KI-Zitationsrate (AI Citation Rate): Dein Content wird als Quelle in KI-Antworten zitiert.
  • Höherer KI-Share of Voice (SoV): Deine Sichtbarkeit übertrifft die deiner Wettbewerber in KI-generierten Antworten.

Detailliertere Informationen zu diesen zentralen Begriffen in der KI-Suche findest du in unserem Artikel, und mehr über diesen Workflow und GEO-Reporting erfährst du, indem du eine Demo bei unserem Team anfragst.

Die Maximierung deiner Leistung in diesen Kennzahlen im Laufe der Zeit reduziert die Abhängigkeit potenzieller Kund:innen von lokalen Mitbewerbern für Informationen, Produkte oder Dienstleistungen. Du wirst als Autorität eingestuft, zu der Kund:innen zurückkehren, egal wo sie suchen.

So könnte Query Fan-Out aussehen, wenn wir es auf eine Multi-Location-Pizzamarke anwenden, die herausfinden möchte, wie sie ihren dünnen Content verbessern kann.

Ursprüngliche Suchanfrage: „Was sind die besten italienischen Restaurants in London?"
1. Die Anfrage wird in kleinere, leichter verarbeitbare Teile aufgeteilt
  • Beste italienische Restaurants nach Stadtviertel
  • Beste italienische Restaurants für Pizza
  • Beste italienische Restaurants für Pasta
  • Beste italienische Restaurants nach Bewertungen
  • Beste italienische Restaurants mit Michelin-Stern
  • Italienische Restaurants mit Liefer- oder Abholservice
2. Die Anfrage wird hinsichtlich semantischer Absicht und erwartetem Antworttyp analysiert
Die Anfrage ist informationsorientiert mit lokalem, erlebnisorientiertem Inhalt für Verbraucher. Der erwartete Antworttyp sind voraussichtlich Ranglisten, Empfehlungen oder kuratierte Guides.
3. Das KI-System sucht nach mehreren Teilanfragen im Index oder im Live-Web
  • Beste italienische Restaurants in Soho London
  • Beste Pasta-Restaurants London Bewertungen
  • Top-bewertete Pizzerien in London
  • Italienische Restaurants London mit vegetarischen Optionen
  • Italienische Restaurants mit Lieferservice in London
  • Italienische Restaurants in der Nähe der Oxford Street London
4. Die KI analysiert die Top-Ergebnisse jeder Teilanfrage und extrahiert die benötigten Daten
Die besten Ergebnisse basieren in der Regel auf Relevanz und Standortinformationen, Bewertungen, Aktualität, Autorität und Kontext.
5. Die KI aggregiert diese Daten und liefert die belegten Fakten in einer einzigen Antwort
„Zu den besten italienischen Restaurants in London im Jahr 2026 zählen: das von der Osteria Francescana inspirierte Restaurant XYZ in Soho, bekannt für seine frische Pasta und seinen Michelin-würdigen Service; die Pizzeria ABC in Covent Garden, gefeiert für ihre holzofengebackenen Pizzen und veganen Optionen; das Ristorante LMN in Mayfair mit gehobener Küche und erstklassigen Weinbegleitungen; sowie die Trattoria OPQ in Shoreditch, beliebt für authentische regionale Gerichte und entspanntes Ambiente."

So nutzt du Query Fan-Out für deine Strategie

Tools, die es dir ermöglichen, deine relevantesten Queries “aufzufächern” (Query-Fan-Out-Technik), helfen dir dabei, autoritative Themencluster und umfassende Content-Hubs rund um deine Standorte zu erstellen. Und vergiss nicht: Content-Autorität multipliziert sich. KI-Modelle neigen dazu, Marken zu zitieren, die ein Thema ganzheitlich abdecken – vom Hauptpfeilerthema „beste italienische Restaurants in London“ bis zu den Fan-Out-Unterthemen „bestbewertetes italienisches Restaurant für Vegetarier in London“.

Ich würde empfehlen, dir beim Finden und Schließen von Content-Lücken folgende Fragen zu stellen:

  • Beantwortet mein Content die Prompt-Frage?
  • Enthält mein Content Expertenwissen, Autorität und einzigartige standortspezifische Einblicke?
  • Ist mein Content kohärent strukturiert mit Überschriften, Absätzen, Metadaten, Schema, Tabellen, Listicles, FAQs?
  • Stelle ich sicher, dass mein Content aktuell bleibt?
  • Überwache ich die Content-Performance mit den richtigen KPIs?

So erklären wir unseren Multi-Location-Kund:innen in GEO Studio, Schritt für Schritt:

  1. Content-Lücken und Prompt-Möglichkeiten identifizieren: Sieh dir an, wo deine Marke oder dein Standort erwähnt und zitiert wird – und wo nicht – im Prompt Center.
  2. Content-Erstellung priorisieren: Konzentriere dich auf Prompts mit dem höchsten Wert und Volumen.
  3. Experten-geführten Content veröffentlichen: Stelle sicher, dass jedes Stück E-E-A-T demonstriert, Informationsgewinn liefert und die Prompt-Frage vollständig beantwortet. Dies kannst du direkt im Action Center tun.
  4. Query Fan-Out verfolgen: Identifiziere verbundene Prompts, die von deinem Hauptprompt ausgehen, um deine Autorität über verwandte Themen und lokale Suchintentionen zu erweitern.
  5. Schritt 3 wiederholen.
  6. KI-Sichtbarkeit über Zeit überwachen: Prüfe im Olympus-Dashboard deine Mention Rate, Citation Rate und Share of Voice über die Zeit.

Unsere Technical Product Managerin Luma erklärt:

„Sobald du Prompts in GEO Studio identifiziert hast, die aussagekräftige Ergebnisse liefern, kannst du sie speichern und planen, um Share of Voice (SoV)-Trends über die Zeit zu verfolgen und zu verstehen, wie sich deine Sichtbarkeit im Vergleich zu Wettbewerbern verschiebt. Fan-Out ist besonders nützlich während der Entdeckung, wenn du Variationen von Prompts testest, um zu sehen, wie die Formulierung Marken-Erwähnungen, Zitate und Wettbewerbspräsenz beeinflusst, oder wenn du noch die Prompts identifizierst, die die repräsentativsten Ergebnisse liefern.“

So stellst du sicher, dass du Query Fan-Out in der KI-Suche nutzt, um die Autorität deiner Marke gezielt aufzubauen, sie überall zu verstärken und sicherzustellen, dass sie gegenüber lokalen Wettbewerbern bevorzugt wird.

Stay Locally Relevant with GEO Studio

AI visibility will fluctuate, just like traditional visibility did before. But what keeps you ahead (and enjoying a slice of that $750 billion search revenue) is optimizing thin content, prioritizing helpfulness, and encouraging engagement. “Thick” location-specific content that answers real customer questions across every relevant angle is what earns human trust — and AI citations. That’s fully in your control.

With GEO Studio’s Prompt Center, multi-location brands can turn query fan-out into business intelligence — identifying gaps, building authority, and measuring impact through Mention Rate, Citation Rate, and Share of Voice. This stops location marketers guessing: “How is my brand showing up? Why are my competitors being recommended instead of us? Can we influence that outcome — and how?” So they can focus on winning in the new search reality.

Lokal relevant bleiben mit GEO Studio

Die Sichtbarkeit in der KI-Suche wird schwanken, genau wie die traditionelle Sichtbarkeit früher. Aber was dich vorne hält (und dir ein Stück des erwarteten 750-Milliarden-Dollar-Umsatzes aus KI-Suche sichert) ist, dünnen Content zu optimieren, Nützlichkeit zu priorisieren und Engagement zu fördern. „Dichter“, standortspezifischer Content, der echte Kundenfragen aus jedem relevanten Blickwinkel beantwortet, schafft menschliches Vertrauen – und KI-Zitationen. Das liegt vollständig in deiner Kontrolle.

Mit dem Prompt Center von GEO Studio können Multi-Location-Marken die Query-Fan-Out-Technik in Geschäftsinformationen verwandeln – Lücken identifizieren, Autorität aufbauen und Wirkung über Mention Rate, Citation Rate und Share of Voice messen. Das verhindert, dass Standort-Marketer raten müssen: „Wie taucht meine Marke auf? Warum werden unsere Wettbewerber empfohlen statt uns? Können wir dieses Ergebnis beeinflussen – und wie?“ So können sie sich darauf konzentrieren, in der neuen Suchrealität erfolgreich zu sein.

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