Google的AI Mode、ChatGPT和Perplexity等大型语言模型能够预测初始查询的可能后续问题，并在单一回答中提供综合信息。Google在2025年3月的一篇博客文章中宣布这一做法时称之为“扇出”（fan out）结果。因此，我们现在将该术语用于所有生成式AI平台。
在《针对谷歌AI发散结果的SEO》一文中，我阐述了基础要点。这些平台通常会解释其发散推理逻辑，或者我们可以从回复中推断出来。例如，答案往往包含安全注意事项、选择标准以及用于做出明智决策的额外来源。
搜索优化师越来越多地针对扇出查询实施页面内优化策略，例如发布常见问题解答（FAQ）板块以涵盖可能的扇出答案，从而提高网站被引用的几率。
这是一种有效的扇出策略，但还有更多内容。
定位产品
发散结果具有不可预测性。Gemini 可能对同一提示词产生不同的发散结果。然而，所有发散结果都指明了需要重点关注的领域。
对于提示词“值得尝试的最佳有机护肤品牌”，Gemini可能会进行扇出扩展，包括知名主流品牌、“适合敏感肌的品牌”、最具性价比的品牌，以及“独特专长领域”，如“植物配方”、无动物实验品牌和使用天然成分制作彩妆颜色的品牌。
再次向Gemini输入相同的查询，可能会产生关于有机产品官方认证的扇出结果；另一次查询可能包含用户评分和评论。
总体而言，所有扇出角度都有助于产品定位。
锁定来源
生成式AI平台在各主题领域的专业程度各不相同。例如，在ChatGPT中输入“最佳跑鞋”通常会得到来自Runner’s World的扇出结果，因为该媒体对跑者相关产品的比较和列表非常详尽。
了解这些常被引用的出版物会影响商家的产品定位。请在多个平台上（如ChatGPT、Perplexity和Gemini）进行多次提示，并记录引用来源。
第三方工具可以通过运行提示词并生成引用报告来提供帮助。例如，Otterly.ai会根据你追踪的提示词生成一份“被引用最多的域名”综合报告。该报告展示了来自ChatGPT、Perplexity、Microsoft Copilot和谷歌AI概览的结果，揭示了重叠的引用情况。
Otterly.ai的报告列出了针对特定提示词在主流大型语言模型中被引用最多的URL。点击图片放大。
在此基础上，商家可以探索提升可见度的策略，例如撰写专栏文章或成为编辑内容来源。
揭示购物旅程
消费者的购买旅程正在发生不同变化。有些人搜索细分领域的关键词，而另一些人则寻求解决特定需求的方法。所有这些都需要独特的落地页和内容来与品牌建立互动。
了解潜在的发散问题可以优化客户获取。可以从一个Gemini提示词开始，例如：
Gemini或AI Mode针对“值得尝试的最佳有机护肤品牌”会使用哪些扇出查询？
在我的测试中，Gemini提供了以下选项：
- 有机护肤的好处是什么？你可以从非有机护肤常见的痛点入手，吸引那些正在研究这些问题的人群到你的品牌，例如：什么是对羟基苯甲酸酯（parabens）？哪些护肤成分会导致痤疮？敏感肌应避免哪些成分？常见的护肤防腐剂是否会引起过敏？
- “天然”护肤与“有机”护肤有什么区别？（你可以通过解释有机护肤可能是他们正在寻找的产品，来吸引那些研究“天然”护肤的受众）
- 非有机护肤品中应避免哪些常见成分？
在网站内解答这些问题可以推动在发散回复中的引用，从而吸引新客户，例如那些尚未意识到有机选项的客户。