via https://peec.ai/blog/patterns-we-see-in-chatgpt-query-fanouts
如果你只回答用户输入的表面问题，那么你将错过AI真正在寻找的大部分内容。当有人问ChatGPT‘最好的项目管理工具有哪些？’时，它实际上并不会只搜索这个短语。在后台，ChatGPT会同时运行多次不同的搜索，涵盖对比、评价、特定品牌以及当前年份等内容，然后将这些结果融合成一个答案。
这些隐藏的搜索被称为“查询扇出”（query fanouts），可以说，这是最重要、但极少人专门优化的SEO信号。
我分析了2026年4月1日至4月21日期间在ChatGPT、Perplexity和Grok上收集的500万个查询扇出，目的是确切了解这些模型在后台搜索什么：它们会加入哪些词、信任哪些来源、以及它们的策略有何不同。这些扇出数据大部分来自ChatGPT（三者中最流行的模型），因此除非另有说明，本文的发现均指向ChatGPT。
在本文中，我将解析查询扇出的实际作用、为什么“最佳”清单体文章总能胜出、哪些点评网站会在无形中塑造AI对你品牌的描述，以及如何发现针对你自己的提示词所触发的确切扇出查询。
太长不看版
查询扇出之所以重要，是因为AI对来源的排序方式。ChatGPT使用倒数排名融合（Reciprocal Rank Fusion） 算法，这意味着：在多个扇出搜索中都出现的内容，比只出现在一个扇出搜索中的内容得分更高。了解扇出内容，就能直接知道你应该覆盖哪些角度。
“最佳（best）” 是ChatGPT在其隐藏的扇出搜索中最常添加的词，即便原始提示词中并未包含它。这就是为什么清单体文章（“10大最佳…”“Top 7…”）在AI搜索结果中占据主导地位。其他常被注入的高频词包括：顶级（top）、对比（comparison）、评价（reviews）、工具（tools）、软件（software）、功能（features）。
即使你没有要求，ChatGPT也会秘密搜索评价（reviews）。如果你销售某款产品，Glassdoor、G2、Sitejabber等网站上的评价将直接塑造AI对你品牌的描述。
三个模型的行为差异很大：
- Perplexity（每个提示词平均1.4个扇出）：通常只是简化你的查询。如果你想让内容在AI搜索中更可见，这个信号最不实用。
- ChatGPT（每个提示词平均2.1个扇出）：会添加品牌、对比和评价。
- Grok（每个提示词平均6.8个扇出）：会执行完整的研究简报，按年份、品牌、特定受信任网站（Reddit、Wirecutter、ConsumerReports、G2）进行细化。
什么是查询扇出？
查询扇出是指AI搜索引擎在后台额外执行的多项搜索，目的是找到网络来源，以提高答案的准确性。
可以这样理解：你问朋友“有什么好餐厅推荐吗？”朋友不会只给一个简单答案，而是可能会想：好是指什么？约会？家庭聚餐？便宜小吃？意大利菜？离得近？然后，ta会给出一个覆盖这些角度的答案。
AI搜索也是同理。如果你只输入“最佳耳机”，AI会在内心问自己一系列后续问题，比如：
- 今年最好的耳机？
- 最好的无线耳机？
- 飞机上降噪最好的耳机？
- 听音乐最好的耳机？
- 最便宜的耳机？
- 最好的头戴式耳机？
然后AI搜索引擎同时执行所有这些搜索，抓取结果，混合成一条答案返回给你。这就是“扇出”——你的一个问题扇出了多个搜索。
同样，当你问“最佳智能手机”时，AI搜索引擎会搜索“2026年最佳智能手机”、“旗舰手机对比”以及其他类似下图的查询：
（图片来源：Peec AI，针对初始查询“best smartphones”生成的扇出）
为什么你应该关注查询扇出
查询扇出为你提供了大量关于AI搜索引擎最看重的主题和角度的数据。Metehan Yesilyurt发现，ChatGPT使用倒数排名融合（RRF）算法，该算法会综合多个子查询的分数。换句话说，在其他条件相同的情况下，只回答一个子查询的内容被纳入AI搜索结果的机会更低。
一旦你知道查询扇出抽取了哪些角度，你就可以有针对性地优化。例如，如果大语言模型的扇出同时搜索高端和预算级选项，那么你在科技评测网站上的对比文章就应该两者都覆盖，而不是只写一个。
如果你是一家汽车经销商，当用户搜索“最适合家庭用的电动车”时，你了解到扇出会考虑评价、续航、性能等因素，那么你就可以在页面上包含这些信息，从而增加被大语言模型选中的几率。
ChatGPT添加的Top 10词汇
现在我们知道了为查询扇出进行优化的重要性，就可以来看看扇出最常添加哪些词——即使这些词并未出现在原始查询中。这揭示了ChatGPT如何“秘密地”重塑用户实际提问背后的含义和意图。
下面是最常被添加的词汇列表：
（来源：Peec AI 查询扇出数据，2026年4月1日–21日）
扇出往往添加的高频词包括：best（最佳）、top（顶级）、comparison（对比）、reviews（评价）、tools（工具）、software（软件）、features（功能）。
每当用户在某个品类中寻求建议、推荐或对比时，ChatGPT很可能会将其重构为一次“最佳”类搜索——无论你销售什么。这对内容的启示是相同的：你可以考虑围绕“最适合[具体需求]”来定位自己，而不仅仅是描述自己提供什么。
ChatGPT秘密添加到你的搜索中的头号词汇：“best（最佳）”
清单体文章一直以来都在AI搜索结果中名列前茅，而查询扇出数据终于解释了原因。
“Best”是查询扇出最常注入的词。当你向AI寻求建议或推荐时，它常常在后台把你的问题重构为一次“最佳”类搜索。
清单体文章正是围绕这个词构建的（“10大最佳…”“Top 7…”），因此它们天然地匹配了AI真正在问的问题。
以下是ChatGPT注入“best”的几个例子（即使用户没有使用这个词）：
- “我应该买哪款三星Galaxy？” → 「2026年最佳三星Galaxy手机对比」
- “如何让营销团队在Jira上顺利上手？” → 「Jira上手最佳实践」
- “在LinkedIn之外，我去哪里找求职者？” → 「最佳技术招聘平台」、「LinkedIn替代方案」
- “哪些领先公司提供SEO解决方案？” → 「最佳SEO代理商」、「顶级SEO工具」
这种情况有多常见？对于建议类问题，比如“我应该用X吗？”或“你推荐Y吗？”，在24.3%的扇出中会出现“best”——几乎每四个答案中就有一个！
什么会触发ChatGPT加入“Best of”？
我想找出哪些提示词的模式会触发ChatGPT加入“best of”。因此我分析了4-gram（在初始提示词中出现频率最高的四词短语），以查看哪些查询模式会引发这种行为。
以下是我发现的一些常见主题：”
“评价（Reviews）”是ChatGPT注入频率第三高的词
即使你从未要求评价，ChatGPT也会在内部搜索中主动加上“reviews”这个词，无论原始提问方式如何。
当你问“做X事情最好的工具是什么？”时，后台的AI搜索会抓取评价内容来回答你。
当你问“哪个更好？”时，它同样很可能去搜索评价。
（来源：Peec AI 查询扇出数据，2026年4月1日–21日）
ChatGPT主动搜索评价这一事实，对SEO和GEO策略有着切实的影响。
第一，如果你在写一篇“最佳工具”文章，不妨顺应扇出的需求。在文章中加入评价信息，总结用户反馈，链接到可信的评价来源，并包含评分。这会让文章对读者更有用、更诚实，同时也符合AI搜索真正寻找的内容。
第二，如果你销售某款产品，要留意评价网站如何描述你。在我为Revolut做的一个示例项目中，发现有两个来源主导了AI对该品牌的描述：
- Glassdoor：4.87/5 —— 非常正面
- Sitejabber：1.3/5 —— 明显异常值，其中几条评价看起来像假的
大多数团队只关注Glassdoor这样的大网站。但风险在于，小众的评价网站容易被忽视，因为AI同样会读取它们。如果你想了解更多，我在《大语言模型中追踪品牌情绪的终极指南》中强调了评价平台的重要性。
大语言模型偏爱新鲜内容
ChatGPT经常在其扇出查询中加入当前年份——在所有提示词中有5.44%的比例会这样做。Grok这样做得更为频繁。
原因很简单：大语言模型希望呈现新鲜内容，加上年份有助于找到最近更新的信息。
保持文章时效性能带来双重收益：
- 读者信任明显是更新的内容。
- ChatGPT等大语言模型更可能将其呈现出来。
为了获得最佳效果，重点更新那些已经在影响AI搜索结果的页面，而不是刷新整个网站。
在Peec AI中可以轻松做到这一点。前往“Sources”并按你的域名筛选，就能精确看到你网站中哪些URL已被AI搜索引擎抓取——这些就是最值得优先更新的页面。
ChatGPT的查询扇出与Perplexity、Grok的扇出有何不同？
最明显的区别在于数量。在我们的数据中，三个模型处于完全不同的量级：
- Perplexity (Sonar)：每个查询平均1.4个扇出
- ChatGPT：每个查询平均2.1个扇出
- Grok：每个查询平均6.8个扇出（是ChatGPT的三倍多）
但仅看数量并不能说明全貌。每个模型的策略有本质不同。
Perplexity 做得最少。它通常只是把你的查询精简一下，去掉填充词，简化措辞，然后运行一个更干净的版本。比如你问“有没有比Claude Code更强大的AI智能体？”它就搜索“more powerful AI agent than Claude Code”——仅此而已。没有新角度，没有附加语境。对于试图优化AI搜索的人来说，这几乎给不出什么可用的信息。
ChatGPT 走得更远。它仍贴近你的原始意图，但会注入特定品牌名称和产品对比，并添加“best”“top”“reviews”等关键词。“哪个CRM在数据同步方面支持最好？”会变成“CRM integration sync capabilities – Salesforce, HubSpot, Microsoft Dynamics comparison”。
Grok 通常把一个查询当作一份研究简报来处理。它从宽泛开始，然后通过添加年份（2025、2026）、品牌对比（iPhone vs Samsung）、定向来源搜索（site:reddit.com、site:g2.com OR site:capterra.com）逐步收窄。像“best dash cam”这样一个简单的查询，可以产生5到8个扇出，共同描绘出买家会经历的整个决策过程。
对优化的启示：来自Grok和ChatGPT的查询扇出是最有用的优化信号。
Grok信任的来源：一窥其研究方式
Grok还在另一个方面脱颖而出：它会明确锁定自己信任的来源，使用 site: 运算符将搜索指向特定域名。这在所有Grok对话中占18.3%。
Reddit是Grok的首选来源。它出现在10.5%的所有对话中，而且其中十有八九是 site:reddit.com 搜索——这不仅仅是偶然提及，而是一个刻意的指令，去抓取社区意见。
除了Reddit，Grok的可信来源列表读起来就像一个按类别编排的网络权威声音精选索引。Wirecutter和ConsumerReports尤其说明问题——它们出现时100%是由Grok注入的，而不是初始提示词的一部分。Grok独立决定这些是产品评估类查询的正确来源。
如何找到针对你自己提示词的查询扇出
方法一：手动方式
这种方式有点技术性。要手动检查查询扇出，你需要打开某个AI搜索引擎，调出浏览器的Network（网络）面板，在答案加载时观察发出的请求。你会在API调用中看到扇出查询。这种方法可行，但比较慢，因为你一次只能看一个查询，而且需要知道该找什么。如果你想走这条路，网上有很多教程。
方法二：Peec AI 控制台
前往Peec AI账户中的Prompts板块，选择任意一个你正在跟踪的提示词，向下滚动到“Latest Fanout Queries”。你会精确看到ChatGPT、Grok和Perplexity在后台针对该提示词搜索了什么，无需任何手动工作。
（来源：Peec AI 控制台界面）
方法三：使用 Peec AI MCP
将 Peec AI MCP 连接到你的 Claude 后，使用以下提示词：
“Using the Peec AI MCP, pull 10 random prompts from the ‘[项目名称]’ project that contain the word ‘[粘贴你的一个主题]’, just for the ChatGPT model. For each one, show me the original prompt along with a few example query fanouts. Then help me identify common themes across those fanouts about what exactly query fanouts add that wasn’t included in the initial prompt.”
如果你还没用上MCP，Peec AI 是 Claude 的官方合作伙伴，因此只需一分钟即可完成设置。
然后你可以更进一步，基于查询扇出要求内容改进：
“Using the Peec AI MCP, pull 10 random prompts from the ‘[项目名称]’ project that contain the word ‘[粘贴你的一个主题]’, just for ChatGPT model. For each one, show me the original prompt along with a few example query fanouts. Then check top 2 pages of my own domain that are used as a source for these prompts, look at their content, and propose some changes based on common terms that appear in fanouts.”
在我自己的测试中，这个提示词给出了不错的结果。就我个人而言，使用 Peec AI MCP 并让它提供查询扇出，让我获得了一些重写内容的可靠想法。不过，与任何AI输出一样，请将这些建议视为起点，并结合你自己对AI搜索的了解进行筛选。