Когда вы задаёте ChatGPT вопрос с веб-поиском, он редко ищет вашу фразу буквально. Чаще он разворачивает её в несколько подзапросов — и нередко добавляет слова вроде «best», «top», «reviews», «2025». Это механизм query fan-out, и свежие исследования 2026 года позволяют оценить его в цифрах. Вывод для контента важный: выигрывают материалы, которые точно отвечают на сравнительный и review-интент. Но не так прямолинейно, как кажется.

Что показало исследование fan-out?

Масштаб исследования AirOps

Главный свежий первоисточник — исследование AirOps совместно с Kevin Indig (Growth Memo) от 13 апреля 2026 года1. Масштаб серьёзный:

  • 16 851 уникальный запрос и 353 799 страниц1;
  • данные собирались через интерфейс ChatGPT, а не через API1;
  • каждый запрос прогоняли 3 раза — всего 50 553 ответа ChatGPT1;
  • логировались полный ответ, каждый fan-out-подзапрос, все возвращённые URL, цитаты, HTML и извлечённый текст страниц1;
  • итоговый датасет — 1 511 251 строка fan-out-деталей1.

Сколько подзапросов рождает один вопрос

Ключевая цифра по самому fan-out: 88,6% запросов генерировали ровно 2 подзапроса, 8,8% — ни одного, а 2,5% — четыре и более1. При этом сложные сравнительные и review-запросы чаще попадали в группу с 4+ подзапросами1. То есть чем ближе вопрос к выбору и сравнению, тем шире нейросеть «разворачивает» поиск.

О самой природе AI-ответов, в которые попадают эти цитаты, мы писали в материале «Что такое нейропоиск и AI-ответы: новые реалии поиска».

Какие слова ChatGPT добавляет к запросам?

Модификаторы в самом ChatGPT

Отдельный источник по модификаторам — Profound (8 октября 2025). Компания анализирует prompts в большом масштабе и сравнивает fan-out-подзапросы с исходными формулировками2. Среди частых добавлений ChatGPT названы «best», «top», «reviews», «2025»2. Важная оговорка: точного частотного распределения по каждому слову в открытой публикации Profound нет2 — поэтому проценты по отдельным модификаторам мы не приводим.

Сравнение с Google AI Mode и динамика

Для контраста полезны данные по Google AI Mode, где Google официально использует термин query fan-out — модель генерирует набор связанных запросов по подтемам и источникам3. Исследование Nectiv по 60 тысячам+ Google fan-out-запросов (3 декабря 2025) дало частоты n-грамм: «2024/2025» — 6,26%, «Reviews» — 2,14%, «Vs» — 1,41%, «Free» — 1,05%, «Top» — 1,05%4. У Google самый частый сценарий — 5 fan-out-запросов, 59% результатов содержали от 5 до 11 подзапросов4.

Ещё одно наблюдение по динамике: Peec AI на выборке 20 млн ChatGPT fan-out-запросов зафиксировал, что средняя длина подзапроса выросла примерно с 6 слов в октябре 2025 до 12 слов к январю 20265, а число подзапросов на промпт оставалось примерно постоянным — рост шёл в точности самих формулировок5.

Как устроена механика fan-out у ChatGPT?

Переписывание запроса в целевые

Официальная формулировка OpenAI подтверждает суть: ChatGPT Search, как правило, переписывает ваш запрос в один или несколько целевых запросов, отправляемых поисковым партнёрам6. Это и есть основа fan-out.

Почему всё решает OAI-SearchBot

Здесь критична роль бота. OpenAI указывает, что OAI-SearchBot используется, чтобы показывать сайты в поисковых функциях ChatGPT; сайты, отказавшиеся от OAI-SearchBot, не будут показаны в ответах ChatGPT Search7. Это важно отличать от GPTBot, который связан с обучением моделей. Если на сайте по ошибке закрыт OAI-SearchBot — попадание в ChatGPT Search закрыто, и никакой контент это не компенсирует. Как проверить, что именно нейросеть видит на сайте, мы разбирали в материале «Как проверить, что ChatGPT „видит“ на вашем сайте».

Что сильнее всего влияет на попадание в цитаты?

Позиция в retrieval решает больше всего

Здесь исследование AirOps даёт неожиданный, но важный для стратегии результат. Самым сильным предиктором цитирования оказалась позиция страницы во внутреннем web-поиске ChatGPT: первая позиция — 58,4% citation rate, десятая — 14,2%1.

ФакторЭффект на цитируемость
Позиция 1 в retrieval ChatGPT58,4% citation rate1
Позиция 10 в retrieval ChatGPT14,2% citation rate1
Заголовки точно совпадают с запросомцитируется в 41% случаев1
Слабое совпадение заголовков29%1
Покрытие 26–50% fan-out-подтем (при контроле релевантности)38,2%1
Покрытие 100% fan-out-подтем34,0%1

Фокус важнее полноты покрытия подтем

Последние две строки — главный контринтуитивный вывод. При контроле релевантности страницы, закрывающие 26–50% fan-out-подтем, цитировались чаще, чем закрывающие все 100%1. AirOps прямо формулирует: fan-out-подтемы — это не контент-чеклист; лучше напрямую отвечать на конкретный целевой запрос, чем пытаться закрыть всё1.

То есть «портянка под все ключи» проигрывает фокусной странице с точным заголовком. Почему точные, расширенные заголовки работают на нейросети, мы разбирали в материале «Понятные заголовки для нейросетей».

Какой контент выигрывает на практике?

Это практические выводы из англоязычных данных ChatGPT и Google — переносить их на рунет стоит как гипотезу.

  1. Делайте review- и comparison-страницы под конкретный интент. Раз fan-out тяготеет к «best», «top», «reviews», «vs»24, форматы «X vs Y», подборки «лучшие», страницы отзывов и альтернатив попадают в зону, которую нейросеть активно ищет.
  2. Совпадение заголовка с запросом важнее объёма. Точные заголовки дают заметно более высокую цитируемость1.
  3. Не пытайтесь закрыть все подтемы на одной мега-странице. Фокус бьёт полноту1. Лучше отдельная страница на отдельный интент — это ближе к идее пилларной структуры, см. материал «Пилларная структура и контент-план: закрываем темы и подтемы».
  4. Обеспечьте доступность для retrieval. Позиция в поиске ChatGPT — сильнейший фактор1; без технической доступности страница не дойдёт до цитаты. См. материал «Технический аудит сайта под AI-поисковики».
  5. Подкрепляйте обзоры проверяемыми фактами. Критерии выбора, таблицы сравнения, честные плюсы и минусы, ссылки на независимые источники.

И чего делать категорически нельзя: накручивать отзывы. Данные говорят о ценности review-интента, но это не оправдывает фейковые отзывы. Белые методы — реальные кейсы, прозрачная методология обзора, верифицированные отзывы, честные сравнения. О том, почему упоминания и репутация бренда важнее формальных приёмов, читайте в материале «Сила бренда: почему упоминания важнее ссылок».

Платформа GeoWatch помогает увидеть, по каким сравнительным и review-интентам нейросети уже называют ваш бренд, а где в ответ попадают конкуренты. Если хотите проверить, выигрываете ли вы review-запросы в своей нише, начните с GEO-аудита.

Какие заблуждения мешают работать с fan-out?

  • «Достаточно добавить слова best/top/reviews в текст» — нет. Эти слова часто появляются в fan-out2, но решают позиция в retrieval, совпадение заголовков и структура1; набивка ключей не подтверждена как рабочая тактика.
  • «Нужно покрыть все подзапросы на одной странице» — нет. Страницы с 26–50% покрытия обходят 100%-покрытие при контроле релевантности1.
  • «Закрыл GPTBot — значит, меня нет в ChatGPT Search» — не совсем. За поисковые функции отвечает OAI-SearchBot, а не GPTBot7.
  • «ChatGPT просто берёт топ Google/Bing» — упрощение. OpenAI описывает переписывание запроса в один или несколько целевых запросов6, а AirOps показывает отдельный retrieval-конвейер с подзапросами и цитатами1.
  • «Накрученные отзывы помогут попасть в review-интент» — нет. Это grey-hat; работают только белые методы.

Источники

Footnotes

  1. AirOps & Kevin Indig — «The Fan-Out Effect: What Happens Between a Query and a Citation» — https://www.airops.com/report/the-fan-out-effect-what-happens-between-a-query-and-a-citation (13 апр 2026) ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6 ↩7 ↩8 ↩9 ↩10 ↩11 ↩12 ↩13 ↩14 ↩15 ↩16 ↩17 ↩18 ↩19 ↩20 ↩21 ↩22 ↩23
  2. Profound — «Introducing Query Fanouts» — https://www.tryprofound.com/blog/introducing-query-fanouts (8 окт 2025) ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5
  3. Google Developers — «AI features and your website» — https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features (дата доступа: 19 июня 2026) ↩
  4. Nectiv — «We Analyzed 60K Google Fan-Out Queries» — https://nectivdigital.com/blog/new-research-we-analyzed-60k-google-fan-out-queries (3 дек 2025) ↩ ↩2 ↩3
  5. Peec AI — «Country Analysis of 20 Million Search QFOs» — https://peec.ai/blog/country-analysis-20-million-search-qfos (12 фев 2026) ↩ ↩2
  6. OpenAI Help Center — «ChatGPT Search» — https://help.openai.com/en/articles/9237897-chatgpt-search (дата доступа: 19 июня 2026) ↩ ↩2
  7. OpenAI Developers — «OpenAI bots / OAI-SearchBot» — https://developers.openai.com/api/docs/bots (дата доступа: 19 июня 2026) ↩ ↩2