Le query fan-out, c’est l’étape où un moteur de recherche IA prend votre question, la reformule en plusieurs recherches plus ciblées, les lance (souvent en même temps), puis rédige une seule réponse à partir de tout ce que ces recherches ont remonté. Google le documente pour AI Mode (le mode IA de Google) et pour les AI Overviews (les Aperçus IA), et ChatGPT, Perplexity et Gemini en ont chacun leur version. C’est ce qui explique qu’une page puisse être citée pour un prompt sur lequel elle ne s’est jamais positionnée, et qu’une page classée première sur le mot-clé principal puisse être laissée de côté.
Ce guide décortique le mécanisme à partir de ce que Google, OpenAI et Perplexity ont réellement publié, montre ce que nous avons observé en capturant de vraies requêtes fan-out via l’API Gemini le 18 octobre 2026, et vous donne une méthode reproductible pour cartographier les sous-requêtes de n’importe quel sujet et les transformer en une seule page bien construite. Pour chaque chiffre ci-dessous, nous indiquons qui l’a mesuré et comment.
À retenir
- Le fan-out est bien réel et documenté officiellement : Google explique que AI Mode découpe une question en sous-thèmes et lance « une multitude de requêtes simultanément » ; OpenAI indique que la recherche ChatGPT réécrit votre prompt « en une ou plusieurs requêtes ciblées ».
- Les nombres de requêtes fan-out publiés vont d’environ 1,4 à 10,7 par prompt. L’écart tient à la méthode : quel moteur, quel modèle, et si la recherche était forcée ou non.
- Les formulations exactes sont instables. Dans le test de Seer sur Gemini 3, seuls 8 fan-outs sur 11 029 sont apparus dans les 13 exécutions. Raisonnez en thèmes, pas en chaînes de caractères.
- Dans notre propre capture, les modèles Gemini les plus récents ont sauté l’étape de découverte du type « meilleurs outils » et se sont contentés de vérifier les prix d’une short-list qu’ils connaissaient déjà. Si vous n’êtes pas sur cette liste, aucune requête fan-out ne partira à votre recherche.
- Rédigez une page complète par vraie question d’acheteur, avec une section qui répond clairement à chaque sous-question. Une page par variante de fan-out, c’est ce que Google appelle un abus de contenu à grande échelle.
Qu’est-ce que le query fan-out dans la recherche IA ?
Le query fan-out est une technique de récupération d’information : un modèle de langage déploie un prompt en plusieurs requêtes de recherche liées, récupère des résultats pour chacune, puis fonde une réponse unique sur l’ensemble. Le glossaire de Google le définit comme « un ensemble de requêtes simultanées et liées, générées par le modèle pour obtenir davantage d’informations », dans son guide d’optimisation pour les fonctionnalités d’IA générative.
L’exemple choisi par Google est parlant justement parce qu’il est banal. Pour la question « comment réparer une pelouse envahie de mauvaises herbes », les requêtes fan-out pourraient inclure « meilleurs désherbants pour pelouse », « éliminer les mauvaises herbes sans produits chimiques » et « comment empêcher les mauvaises herbes dans la pelouse ». Aucune ne correspond à ce que l’utilisateur a tapé. Chacune remonte un ensemble de pages différent, et la réponse finale peut citer des passages issus des trois.
Deux conséquences en découlent. D’abord, l’unité de récupération, c’est la sous-requête : une page est en concurrence sur les recherches cachées, pas seulement sur le prompt visible. Ensuite, le fan-out se greffe sur la recherche classique. Google précise noir sur blanc que les AI Overviews et AI Mode reposent sur ses systèmes de classement principaux et qu’une page « doit être indexée et pouvoir s’afficher dans la recherche Google avec un extrait » pour apparaître comme lien de référence (Les fonctionnalités d’IA et votre site). Le fan-out élargit le filet ; il ne remplace pas l’index. Si vous découvrez la discipline dans son ensemble, notre article sur le generative engine optimization (GEO) pose le contexte.
Comment Google AI Mode utilise-t-il le query fan-out ?
AI Mode s’appuie sur un modèle Gemini pour déterminer les sous-thèmes qu’exige une question, lance en parallèle de nombreuses recherches Google sur ces sous-thèmes, puis assemble une réponse unique avec des liens. C’est la description officielle, et elle n’a pas varié depuis le lancement :
- Mars 2025, lancement. Google annonce que AI Mode « utilise une technique de “query fan-out”, en lançant simultanément plusieurs recherches liées sur différents sous-thèmes », sur une version personnalisée de Gemini 2.0 (Google, 5 mars 2025).
- Mai 2025, Google I/O. Elizabeth Reid, responsable de Search, décrit AI Mode « décomposant votre question en sous-thèmes » et lançant « une multitude de requêtes simultanément », ce qui permet à Search d’« explorer le web plus en profondeur qu’une recherche traditionnelle ». Le même billet présente Deep Search, qui « peut lancer des centaines de recherches » pour produire un rapport sourcé (Google, 20 mai 2025).
- Juillet 2025, plus de détails. Robby Stein, VP Product de Search, explique que pour un voyage à Nashville, le système « peut penser à tout un tas de questions comme les bons restaurants, les bons bars, que faire avec des enfants » avant de « commencer à googler, en gros ». Il ajoute que AI Mode puise dans les systèmes temps réel de Google, comme Google Finance et le Shopping Graph (Search Engine Journal).
- Novembre 2025, Gemini 3. Google annonce que le query fan-out « bénéficie d’une mise à niveau majeure » : Search peut effectuer davantage de recherches et « trouver de nouveaux contenus qu’il aurait pu manquer auparavant » (Google, 18 novembre 2025).
Les brevets de Google vont dans le même sens, avec une réserve. La demande « Search with stateful chat » (US20240289407A1) décrit la « génération d’une ou plusieurs requêtes synthétiques à partir de la sortie du LLM » et la sélection de documents de résultats, et le brevet accordé « Thematic search » (US12158907B1) décrit la génération de sous-thèmes et l’affinage d’une première requête par une seconde. Un brevet montre ce que Google a inventé, pas ce qui tourne en production : prenez-les comme des descriptions plausibles, pas comme une spécification.
Les AI Overviews de Google utilisent-ils aussi le query fan-out ?
Oui, parfois. La documentation de Google indique que les AI Overviews comme AI Mode « peuvent utiliser une technique de “query fan-out”, en lançant plusieurs recherches liées sur différents sous-thèmes et sources de données ». Le « peuvent » compte : les AI Overviews sont conçus pour répondre vite à des requêtes courtes, et le billet de novembre 2025 précise que, dans les deux fonctionnalités, les questions difficiles sont confiées au modèle le plus puissant tandis que les plus simples passent par des modèles plus rapides. En pratique, attendez-vous à un fan-out léger sur un AI Overview rapide et à un fan-out bien plus lourd dans AI Mode et Deep Search. Google ne publie de chiffres pour aucun des deux.
Comment ChatGPT et Perplexity déploient-ils un prompt en plusieurs requêtes ?
ChatGPT réécrit votre prompt en une ou plusieurs requêtes de recherche, les envoie à ses fournisseurs de recherche et peut enchaîner avec des requêtes plus pointues après avoir lu les premiers résultats. L’article d’aide d’OpenAI consacré à la recherche ChatGPT indique qu’il « réécrit généralement votre requête en une ou plusieurs requêtes ciblées », donne l’exemple d’une recherche en biotech où une première requête est suivie de « requêtes supplémentaires, plus précises », et note qu’avec la Mémoire activée, la reformulation peut intégrer des informations enregistrées (un utilisateur végan à San Francisco qui cherche des restaurants voit sa demande devenir « bons restaurants végans San Francisco »). Avec la personnalisation, deux utilisateurs peuvent donc déclencher des fan-outs différents pour le même prompt.
La fonction Pro Search de Perplexity traite une question étape par étape et peut lancer des « recherches de suivi qui s’appuient sur les résultats précédents ». C’est un fan-out séquentiel : chercher, lire, chercher à nouveau.
Les mesures indépendantes comblent ce que les éditeurs ne publient pas :
- Volume par prompt. Peec AI a analysé 5 millions de fan-outs d’avril 2026 et en a compté 2,1 par prompt sur ChatGPT, 1,4 sur Perplexity et 6,8 sur Grok (Peec AI, mai 2026). Profound a fait tourner 10 000 prompts pendant 14 jours et a observé environ 1,4 à 2 recherches par exécution sur ChatGPT, Perplexity et Copilot.
- Des requêtes plus longues et plus précises. Sur 20 millions de fan-outs ChatGPT dans cinq pays, la longueur moyenne a à peu près doublé, d’environ 6 mots en octobre 2025 à environ 12 en janvier 2026, tandis que le nombre par prompt restait entre 2,3 et 2,8 (Peec AI, février 2026). ChatGPT ne cherche pas plus souvent ; il cherche plus précisément.
- Peu de répétition. Dans l’étude de Profound, 91 % des chaînes de requêtes de ChatGPT étaient uniques d’une exécution à l’autre, contre 14 % sur Perplexity, qui reste proche de la formulation de l’utilisateur.
- Tous les prompts ne déclenchent pas de recherche. DataForSEO a constaté que 47,5 % de 100 000 prompts ChatGPT déclenchaient des recherches fan-out (DataForSEO, mai 2026). Les autres ont reçu une réponse tirée des connaissances propres du modèle.
Pourquoi ChatGPT cherche-t-il en anglais pour des prompts dans d’autres langues ?
Personne en dehors d’OpenAI ne le sait avec certitude, mais le phénomène est bien mesuré. Peec a constaté que dans environ 78 % des cas non anglophones, ChatGPT ajoutait des recherches en anglais, et que 43 % de toutes les étapes de fan-out pour des prompts non anglophones se faisaient en anglais, de 94 % pour le turc à 66 % pour l’espagnol (Peec AI). Parmi leurs exemples : des prompts allemands sur des logiciels qui ne renvoyaient aucune entreprise allemande. OpenAI ne documente pas la façon dont la langue est choisie. Pour une marque hors du monde anglophone, la conséquence est très concrète : vos pages en langue locale ne représentent qu’une partie du vivier de récupération, et vous devez aussi être décrit avec précision dans les sources anglophones qui se positionnent sur votre catégorie.
| Moteur | Ce que dit officiellement l’éditeur | Ce que des tiers ont mesuré | Ce que cela signifie pour vous |
|---|---|---|---|
| Google AI Mode | Découpe la question en sous-thèmes ; « une multitude de requêtes simultanément » ; amélioré avec Gemini 3 | API Gemini 3 : 10,7 fan-outs par prompt avec ancrage forcé (Seer, 501 prompts) | Le fan-out le plus lourd. Couvrez toute la décision, pas seulement le mot-clé principal |
| Google AI Overviews | « Peut utiliser » le fan-out ; les requêtes simples passent par des modèles plus rapides | Aucun chiffre public. La plupart des pages citées se classent toujours dans le top 10 (Ahrefs, juillet 2025) | Ici, le positionnement classique reste le levier principal |
| Google Deep Search | « Peut lancer des centaines de recherches » | Aucun chiffre public | La profondeur et les données de première main finissent dans les longs rapports |
| Recherche ChatGPT | Réécrit en « une ou plusieurs requêtes ciblées » ; requêtes de suivi ; tient compte de la mémoire | 2,1 par prompt ; longueur d’environ 6 à environ 12 mots ; 91 % de chaînes uniques ; environ 47,5 % des prompts déclenchent une recherche | Des requêtes peu nombreuses, précises et changeantes. Soyez la meilleure page pour chaque besoin précis |
| Perplexity | Pro Search enchaîne des recherches de suivi en plusieurs étapes | 1,4 par prompt sur Sonar ; requêtes proches de la formulation de l’utilisateur | Reprendre les mots de l’utilisateur aide encore ici |
Combien de requêtes fan-out un prompt génère-t-il ?
De zéro à plusieurs centaines, et les moyennes publiées divergent parce qu’elles ne mesurent pas la même chose. Voici comment les lire :
- Seer Interactive, API Gemini 3 : 10,7 par prompt (de 3 à 28) sur 501 prompts, soit 78 % de plus que les 6,01 de Gemini 2.5 (Seer, novembre 2025). Seer avait forcé l’ancrage (grounding) sur chaque prompt, donc chaque prompt déclenchait une recherche.
- Seer Interactive, exécutions répétées : 8,52 par prompt sur 100 prompts exécutés 13 fois (Seer, janvier 2026).
- Peec AI et Profound, moteurs grand public : de 1,4 à 2,1 par prompt sur ChatGPT, Perplexity et Copilot, mesurés à partir de prompts suivis.
- Modes de recherche approfondie : Google indique que Deep Search peut lancer des centaines de recherches ; Ahrefs a rapporté une tâche ChatGPT Deep Research qui a enchaîné 420 recherches (Ahrefs, mars 2026), une anecdote isolée plutôt qu’une moyenne.
La réponse honnête est donc la suivante : une réponse de chat classique lance une poignée de recherches, AI Mode en lance davantage, et les modes de recherche approfondie bien plus encore. Plus que le nombre, c’est la forme qui compte. La même étude de Seer a montré que 95 % des fan-outs de Gemini 3 avaient un volume de recherche mensuel nul, et dans l’étude à exécutions répétées, seuls 8 fan-outs uniques sur 11 029 sont apparus dans les 13 exécutions. Les requêtes fan-out sont longues, précises et pour la plupart inventées sur le moment : c’est pour cela qu’un outil de mots-clés ne vous en montrera jamais la plupart.
Ce que nous avons vu en capturant de vraies requêtes fan-out
Pour observer le mécanisme de nos propres yeux plutôt que de répéter les résumés des autres, nous avons mené notre propre petite capture le 18 octobre 2026. Nous avons envoyé des prompts à l’API Gemini avec l’outil d’ancrage Google Search activé (non forcé : le modèle décide s’il cherche ou non) et enregistré chaque requête de recherche exécutée par le modèle, telle que renvoyée dans la réponse de l’API. Nous avons utilisé trois modèles : gemini-2.5-flash, gemini-3.1-pro-preview et gemini-3.8-flash.
Le prompt commercial était : « Quel outil de gestion de projet est le meilleur pour une agence marketing de 15 personnes en télétravail, et combien va-t-il nous coûter par an ? » Nous l’avons lancé 13 fois (5, 3 et 5 exécutions selon le modèle). Nous avons aussi lancé 6 fois l’exemple de Google sur la pelouse envahie de mauvaises herbes.
| Modèle | Exécutions | Recherches par exécution | Exécutions avec une requête de découverte « quel outil est le meilleur » | Marques recherchées |
|---|---|---|---|---|
| gemini-2.5-flash | 5 | 2, 8, 6, 12, 7 | 5 sur 5 | Asana, ClickUp, Monday.com (4 exécutions sur 5 chacune), Wrike et Trello (3 sur 5), Teamwork.com (2 sur 5), Notion, Jira, Smartsheet (1 sur 5) |
| gemini-3.1-pro-preview | 3 | 3, 3, 4 | 1 sur 3 | ClickUp, Asana, Monday.com (3 sur 3) |
| gemini-3.8-flash | 5 | 4, 4, 4, 3, 4 | 0 sur 5 | Asana, ClickUp, Monday.com (5 sur 5), Teamwork.com (4 sur 5) |
Trois constats se dégagent :
- Les modèles récents ont sauté la découverte. Gemini 2.5 Flash a cherché « best project management tools for remote marketing agency » (meilleurs outils de gestion de projet pour agence marketing en télétravail), puis a comparé les prix de jusqu’à huit éditeurs. Les deux modèles Gemini 3.x sont pour la plupart passés directement à des requêtes comme « clickup pricing plans annual » pour trois ou quatre éditeurs qu’ils avaient déjà en tête. Dans 7 exécutions Gemini 3.x sur 8, aucune recherche ne demandait quel outil était le meilleur. La short-list venait du modèle, et la recherche servait à vérifier les prix.
- Le prix était la seule constante. Les 13 exécutions ont cherché des tarifs, 9 sur 13 ont ajouté « annual » (annuel) et 4 sur 13 ont ajouté une année (2025 ou 2026). Aucune des 13 exécutions n’a cherché d’avis, d’intégrations, d’accès client ou invité, ni de suivi du temps, alors que ces points comptent pour une agence. Ces besoins ont été traités, quand ils l’ont été, à partir des connaissances propres du modèle.
- Certains prompts ne déclenchent aucune recherche. Pour la question des mauvaises herbes, Gemini 3.8 Flash a répondu de lui-même dans 3 exécutions sur 3. Gemini 2.5 Flash a cherché dans 2 exécutions sur 3, avec 5 et 6 requêtes comme « natural weed control methods for lawns » (méthodes naturelles contre les mauvaises herbes) et « chemical weed killers for lawns » (désherbants chimiques pour pelouse), très proches de l’exemple documenté par Google.
Limites : il s’agit de 19 appels d’API sur une seule journée. L’API Gemini avec ancrage n’est pas le même système que Google AI Mode, qui ajoute ses propres couches de classement, de Shopping Graph et de personnalisation. Voyez-y un aperçu de la façon dont les modèles Gemini planifient leurs recherches, pas une mesure de AI Mode. La leçon pour un éditeur de logiciel reste concrète : si le modèle a déjà une short-list en tête, vous devez y figurer (ce qui passe par la façon dont vous êtes décrit sur le web, pas par une seule page), et la requête qui, elle, est bien lancée, du type « tarif [votre marque] par utilisateur annuel », doit tomber sur une page tarifs à jour et explorable.
Pourquoi être premier sur le mot-clé principal ne suffit-il pas pour être cité par l’IA ?
Parce que AI Mode récupère des résultats pour les sous-requêtes, pas seulement pour le prompt, et que les pages qui gagnent les sous-requêtes ne sont souvent pas celles qui se positionnent sur le mot-clé principal. seoClarity a analysé 1 000 requêtes transactionnelles américaines en septembre 2025 et constaté que seulement 19 % des 12 011 citations de AI Mode provenaient du top 20 organique, et que seulement 28 % des requêtes avaient au moins une URL du top 10 citée (seoClarity, octobre 2025). Mike King, d’iPullRank, a fait le même constat : les pages citées ne figuraient souvent pas dans le top 100 pour la requête d’origine, parce qu’elles avaient été récupérées par des sous-requêtes synthétiques (iPullRank).
Les AI Overviews fonctionnent autrement, et il faut être précis. Ahrefs a constaté que 76,1 % des citations d’AI Overviews de son échantillon de juillet 2025, portant sur 1 million d’Overviews, provenaient du top 10 (Ahrefs), et quand les auteurs ont testé si le fan-out expliquait le reste, les données ne l’ont pas confirmé. En résumé : pour les AI Overviews, bien se positionner reste le levier principal ; pour AI Mode et les moteurs conversationnels, se positionner sur le mot-clé principal vous fait entrer dans l’un des viviers de récupération, et les autres se jouent sur la qualité de votre réponse à chaque sous-question.
À quoi ressemble la carte fan-out d’un prompt ?
Une carte fan-out liste les sous-questions qu’implique un prompt, le type de chacune et l’endroit où votre page y répond. Voici la carte que nous avons construite pour le prompt de gestion de projet ci-dessus, confrontée à ce que les modèles Gemini ont réellement cherché lors de nos 13 exécutions. Elle compte 12 sous-requêtes, ce qui correspond aux 8 à 11 que les études publiées rapportent généralement pour un prompt riche.
| # | Sous-requête | Type | Cherchée lors de nos 13 exécutions ? | Passage qui doit y répondre |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Meilleur logiciel de gestion de projet pour agences marketing | Découverte | 6 sur 13 (surtout Gemini 2.5) | H2 avec une short-list classée et les critères de sélection |
| 2 | Outils de gestion de projet pour équipes en télétravail | Contrainte | 5 sur 13 (« remote ») | H3 sur les fonctions asynchrones et les fuseaux horaires |
| 3 | Tarif [outil] par utilisateur, facturation annuelle | Vérification | 13 sur 13 | Tableau des prix avec date de vérification |
| 4 | Coût pour 15 utilisateurs par an | Calcul | 5 sur 13 (« 15 users ») | Exemple de calcul détaillé par outil |
| 5 | Tarif [outil] 2026 | Fraîcheur | 4 sur 13 (année ajoutée) | Date « prix vérifiés le » bien visible |
| 6 | [Outil A] vs [Outil B] pour agences | Comparaison | 2 sur 13 (« comparison » générique) | Tableau comparatif |
| 7 | [Outil] pour agences marketing | Entité + cas d’usage | 1 sur 13 | Un court paragraphe par outil |
| 8 | Portail client ou accès invité | Besoin implicite | 0 sur 13 | H3 sur la collaboration avec les clients |
| 9 | Suivi du temps et heures facturables | Besoin implicite | 0 sur 13 | H3 sur les processus de facturation |
| 10 | Intégrations avec Slack, Google Workspace, HubSpot | Besoin implicite | 0 sur 13 | Tableau des intégrations |
| 11 | Avis d’utilisateurs en agence | Validation | 0 sur 13 | Synthèse d’avis indépendants, avec liens |
| 12 | Remise facturation annuelle vs mensuelle | Détail de coût | 9 sur 13 (« annual ») | Ligne sous le tableau des prix |
Lisez les zéros avec attention. Ils ne veulent pas dire « laissez tomber ». Ils signifient que le modèle a répondu à ces besoins à partir de ce qu’il savait déjà : pour les influencer, il faut être décrit avec précision sur le web (avis, comparatifs, documentation), pas attendre une recherche qui ne viendra peut-être jamais. Les lignes aux chiffres élevés, elles, sont celles où une seule page peut gagner directement la récupération.
Comment trouver les requêtes fan-out de votre sujet ?
Combinez une carte manuelle (pour couvrir ce à quoi pensent les modèles) avec un échantillon de requêtes observées (pour voir ce qu’ils cherchent vraiment). Voici la méthode que nous utilisons :
- Formulez le prompt comme le ferait un acheteur. Une phrase complète, avec les contraintes qu’ajoute une vraie personne (taille d’équipe, budget, lieu, délai). Des mots-clés courts produisent des fan-outs courts et peu représentatifs.
- Découpez-le en sous-questions typées. Reprenez les types de la carte ci-dessus : découverte, contrainte, vérification, calcul, fraîcheur, comparaison, entité, besoin implicite, validation. Visez 8 à 12 sous-questions.
- Ajoutez les questions que posent les vrais internautes. Récupérez les People Also Ask (« Autres questions posées ») et les recherches associées pour le mot-clé principal et deux ou trois sous-requêtes. Ce ne sont pas des fan-outs, mais ce sont les mêmes questions formulées avec des mots humains. Le planificateur de mots-clés d’AI Rank Lab renvoie les PAA et les recherches associées avec le volume, ce qui accélère cette étape.
- Capturez des fan-outs observés. Lancez le prompt au moins 5 fois via une source qui renvoie les vraies requêtes : l’API Gemini avec l’ancrage Google Search (la réponse liste les requêtes exécutées, comme le décrit la documentation de Google sur l’ancrage), ou le ChatGPT Fan-Out Query Extractor gratuit de SE Ranking. Certains praticiens lisent aussi les réponses réseau de ChatGPT dans les DevTools du navigateur ; cela repose sur des champs non documentés qu’OpenAI peut modifier, et nous ne l’avons pas vérifié pour cet article.
- Regroupez par thème, pas par chaîne. Fusionnez « clickup pricing plans annual » et « ClickUp pricing per user per month annual » en un seul thème : le tarif annuel de ClickUp. Les données de Seer sur les exécutions répétées montrent que les chaînes exactes se répètent rarement : comptez plutôt combien de fois un thème revient d’une exécution à l’autre.
- Évaluez chaque thème par rapport à votre page. Bien couvert, couvert superficiellement ou absent. Les thèmes fréquents qui manquent forment votre plan.
- Recommencez chaque trimestre. Les modèles évoluent. Gemini 3 générait 78 % de fan-outs en plus que Gemini 2.5 dans les données de Seer, et dans les nôtres, les modèles plus récents cherchaient encore autrement.
Quels outils montrent les requêtes fan-out, et sont-elles observées ou prédites ?
La question essentielle à poser à tout outil de fan-out : affiche-t-il des requêtes qu’un moteur a réellement lancées (observées) ou des requêtes qu’un LLM pense que le moteur pourrait lancer (prédites) ? Les deux sont utiles, mais seules les requêtes observées constituent une preuve.
Transparence : AI Rank Lab est notre produit. Nous le citons en premier parce que c’est notre site, et nous avons appliqué les mêmes critères à chaque outil ci-dessous.
| Outil | Observé ou prédit | Ce qu’il vous apporte | Idéal pour |
|---|---|---|---|
| AI Rank Lab | Ni l’un ni l’autre pour les chaînes fan-out brutes ; observé pour les citations | N’affiche pas les chaînes de requêtes fan-out. Il couvre les étapes qui les entourent : PAA et recherches associées dans le planificateur de mots-clés, suggestions de prompts et plans construits à partir de la recherche concurrentielle dans la Content Suite, et suivi programmé des prompts sur ChatGPT, Claude, Gemini et Perplexity ainsi que sur AI Overviews et AI Mode, avec l’enregistrement des URL citées | Transformer une carte fan-out en contenu et vérifier si les citations évoluent |
| API Gemini avec ancrage Google Search | Observé | Les requêtes exactes exécutées par le modèle et les sources utilisées, à chaque appel | Capture maison si vous savez lancer un petit script ; paiement à l’appel |
| SE Ranking ChatGPT Fan-Out Query Extractor | Observé (via l’API d’OpenAI) | Les requêtes lancées par ChatGPT pour jusqu’à 10 prompts par lot ; gratuit avec des limites quotidiennes ; export CSV | Des échantillons ChatGPT rapides et gratuits |
| Peec AI | Observé (à partir de prompts suivis) | Les fan-outs capturés à partir des prompts que vous suivez ; leurs pages de recherche s’appuient sur ces données | Le suivi continu des fan-outs de ChatGPT, Perplexity et Grok |
| DataForSEO LLM Mentions API | Observé (collecté par l’éditeur) | Les requêtes fan-out via le périmètre de l’API, pour les équipes qui construisent leurs propres tableaux de bord | Les développeurs qui travaillent à grande échelle |
| Outil Query Fan-Out d’Otterly AI | Prédit | Des extensions générées pour ChatGPT et les surfaces IA de Google, classées par type et par intention, que vous pouvez ajouter comme prompts suivis | Esquisser rapidement une carte fan-out |
| Qforia (iPullRank) | Prédit (simulé) | Des requêtes synthétiques simulées pour Google AI Mode et AI Overviews | Un point de départ gratuit pour des cartes façon Google |
Nous n’avons pas indiqué de prix, car la plupart de ces outils sont intégrés à des offres plus larges qui changent souvent ; consultez la page tarifs de chaque éditeur le jour de l’achat (l’outil de SE Ranking était gratuit lors de notre vérification du 18 octobre 2026).
Comment structurer une page pour que chaque passage réponde à une sous-requête ?
Donnez à chaque sous-question fréquente sa propre section, avec un intertitre clair, qui commence par une réponse directe et autonome avant de l’étayer. La récupération par fan-out confronte les passages à de nombreuses requêtes précises : une section qui répond proprement à une question dès ses deux premières phrases est facile à récupérer et à citer. C’est aussi une bonne écriture pour les lecteurs, et Google est clair sur le fait qu’il n’en faut pas plus : « Il n’est pas nécessaire de découper votre contenu en petits morceaux pour que l’IA le comprenne mieux », et ses systèmes « savent comprendre les synonymes », donc inutile de coller mot pour mot aux formulations fan-out.
Utilisez ce modèle de plan pour une question d’acheteur :
- Réponse d’ouverture (2-3 phrases). La réponse directe au prompt principal, citable telle quelle.
- Encadré « À retenir ». Quatre ou cinq lignes qu’un lecteur (ou un modèle) peut reprendre.
- H2 : la sous-requête de découverte (« Quel X est le meilleur pour Y ? »), avec une short-list et les critères qui la justifient.
- Un H2 ou H3 par contrainte (taille d’équipe, budget, région, cas d’usage). Chacun commence par la réponse pour cette contrainte.
- Un tableau pour les sous-requêtes de vérification : prix, limites, caractéristiques, avec la date de vérification.
- Un tableau comparatif pour les sous-requêtes « A vs B ».
- Des H3 pour les besoins implicites que l’acheteur n’a pas formulés mais qui compteront pour lui.
- Une liste numérotée pour la procédure, si la question implique de faire quelque chose.
- Des entrées de FAQ pour les petites sous-questions restantes.
- Sources et méthodologie dans le texte, pour que chaque affirmation porte sa propre preuve.
Notre checklist AEO couvre le volet technique (indexabilité, éligibilité aux extraits, vitesse de chargement) qui détermine si ces passages peuvent seulement être récupérés. La Content Suite d’AI Rank Lab construit un plan de ce type à partir d’un prompt et d’une recherche concurrentielle, et son audit SEO, AEO et GEO vérifie la structure de la page une fois en ligne.
Faut-il créer une page distincte pour chaque requête fan-out ?
Non. Le guide de Google le dit sans détour : même s’il « peut être tentant de créer un contenu distinct pour chaque variante possible de la façon dont les gens pourraient chercher », le faire pour manipuler les classements ou les réponses de l’IA enfreint sa politique contre l’abus de contenu à grande échelle, et « un grand nombre de pages ne rend pas un site de meilleure qualité ». Le fan-out joue d’ailleurs contre cette tactique : les chaînes changent presque à chaque exécution, si bien qu’une page par chaîne court après une cible qui ne sera plus là la fois suivante. Une page complète par vraie question d’acheteur, avec une section par sous-question, est à la fois l’approche conforme et l’approche efficace. Des pages séparées n’ont de sens que lorsqu’une sous-question correspond à un besoin réellement différent (par exemple une page tarifs complète ou un guide d’intégration dédié).
Les erreurs courantes avec le query fan-out
- Créer une page par sous-requête. C’est de l’abus de contenu à grande échelle au sens de Google, et c’est vain vu l’instabilité des chaînes fan-out.
- Optimiser pour les chaînes fan-out exactes. Seuls 8 fan-outs Gemini 3 sur 11 029 se sont répétés dans les 13 exécutions de Seer, et 91 % des chaînes ChatGPT étaient uniques dans l’étude de Profound. Ciblez des thèmes.
- Se fier au volume de recherche pour prioriser. De 95 % à 99 % des fan-outs ont un volume enregistré nul dans les données de Seer. Priorisez selon la fréquence d’un thème d’une exécution à l’autre et sa proximité avec la décision d’achat.
- Prendre des fan-outs prédits pour des preuves. Un outil qui génère des sous-requêtes probables fait du brainstorming, pas de la mesure. Validez avec des captures observées.
- Ignorer ce que le modèle sait déjà. Dans notre capture, les modèles récents ne cherchaient que des marques qu’ils connaissaient déjà. Être décrit avec précision dans les avis, comparatifs et documentations tiers fait partie de l’optimisation pour le fan-out.
- Laisser la page tarifs vieillir ou bloquer les robots. Des requêtes de vérification comme « [marque] pricing annual » ont été lancées dans chacune de nos 13 exécutions. Si cette page est obsolète, cachée derrière un formulaire ou générée uniquement en JavaScript, le modèle vérifie sur la page de quelqu’un d’autre.
- Oublier le vivier anglophone. Pour les marchés non anglophones, les données de Peec montrent qu’une large part des recherches de ChatGPT se fait en anglais.
- Ajouter un balisage IA spécial ou un llms.txt pour Google. Google indique que vous n’avez besoin ni de nouveaux fichiers lisibles par les machines, ni de fichiers texte pour l’IA, ni de balisage schema.org spécial pour apparaître dans ses fonctionnalités d’IA.
Comment savoir si votre optimisation pour le fan-out fonctionne ?
Mesurez les citations et les impressions du prompt principal sur des exécutions répétées, pas sur des instantanés isolés. Deux sources combinées donnent une image fidèle :
- Le rapport de performances IA générative de Google Search Console. Lancé le 3 juin 2026 et déployé pour tous les sites au 31 août 2026, il affiche les impressions, pages, pays, appareils et dates pour les AI Overviews, AI Mode et les fonctionnalités IA de Discover (Google Search Central). Il ne liste pas les requêtes fan-out : servez-vous-en pour voir quelles pages gagnent des impressions IA après restructuration.
- Le suivi répété des prompts sur plusieurs moteurs. Lancez le prompt principal à intervalles réguliers et notez quels domaines et quelles URL sont cités. Attendez-vous à du bruit : sur 968 exécutions répétées de 42 paires prompt-moteur suivies dans AI Rank Lab (de février à octobre 2026), le chevauchement médian des domaines cités entre deux exécutions consécutives était de 0,41 (indice de Jaccard), et seulement 3,5 % des domaines cités, en médiane, apparaissaient dans toutes les exécutions. Avec une telle variation d’une exécution à l’autre, jugez les évolutions sur plusieurs semaines d’exécutions, pas sur un seul contrôle. Notre guide du vérificateur d’AI Overviews explique comment le mettre en place pour Google, et le plan en 30 jours pour être cité par ChatGPT couvre la même boucle pour ChatGPT.
Restez honnête sur l’attribution. Aucune étude contrôlée publiée n’isole la couverture des fan-outs comme cause d’une hausse des citations, et les données d’Ahrefs sur les AI Overviews n’ont pas confirmé l’explication par le fan-out pour les citations hors top 10. La cartographie fan-out est une méthode de planification qui rend les pages complètes plus probables ; ce n’est pas un interrupteur.
En bref
Le query fan-out transforme un prompt en plusieurs recherches précises et changeantes. Google le documente, OpenAI aussi, et les nombres mesurés dépendent du moteur, du modèle et de la méthode. Cartographiez les sous-questions par type, examinez un échantillon de requêtes observées, regroupez-les en thèmes et répondez à chaque thème dans une section clairement titrée d’une seule page complète, avec des faits datés sur les pages où atterrissent les requêtes de vérification. Puis mesurez sur des exécutions répétées.
Si vous voulez voir quelles pages ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, AI Overviews et AI Mode citent pour vos prompts, et transformer les manques en plans de contenu, vous pouvez suivre vos prompts dans AI Rank Lab.
Get a free AI ranking consultation
Want your brand to show up when ChatGPT, Gemini and Perplexity answer questions in your market? Tell us about your site and our team will send a personalized strategy.
