日本Queue公司运营的AI搜索优化及LLMO服务“umoren.ai”发布了关于生成型AI“查询扇出（Query Fan-Out，简称QFO）”的调查结果。
此次调查基于2023年2月5日至5月27日期间，通过该公司免费QFO分析工具收集的35,482条提示词数据，分析了生成型AI在处理查询时的QFO行为。
结果显示，ChatGPT和Google Gemini在用户提出一个问题时，平均会在后台自动生成4.23个不同的子查询，最多可达33个。值得注意的是，ChatGPT生成的子查询数量约为Gemini的1.6倍，表明不同AI搜索引擎的QFO行为存在根本差异。
此外，调查还发现提示词的详细程度与生成的子查询数量呈正相关。用户在提示中越具体地写入“预算”、“地区”、“用途”等条件，AI就会将这些条件拆分成多个子查询分别检索。相比于简单的“指定搜索”，条件搜索会在后台产生更多的查询请求，这为内容优化提供了重要参考。
Queue公司指出，过去内容优化通常基于“用户输入一个关键词对应优化一个页面”的假设，但在AI搜索时代，用户的一个问题背后，AI会自动生成多个搜索子查询。因此，内容被哪些子查询检索和引用，成为内容曝光的关键。
