Imaginez poser une question complexe à Google, et recevoir une réponse synthétique, pertinente et personnalisée, sans avoir à parcourir des dizaines de liens, ni même à avoir à taper de multiples requêtes. C'est l'ambition de l'AI Mode de Google, qui repose sur une technique appelée "query fan-out". Cette innovation majeure de la manière dont nous concevons la recherche en ligne, actuellement disponible gratuitement uniquement aux États-Unis (et sans doute pas avant de longs mois, voire des années, en France), semble se baser sur un brevet publié en août 2024, décortiqué récemment par Michaël King, expert SEO américain. Mais voyons tout ceci en détails.
Le brevet derrière le Query Fan-Out
La technologie du query fan-out trouve visiblement ses origines dans le brevet US20240289407A1, intitulé "Search with Sateful Chat", publié par Mahsan Rofouei, Anand Shukla, Qing Liang et al, le 29 août 2024. C'est en tout cas ce qu'affirme Michaël King, spécialiste SEO international, connu notamment pour avoir été l'un des premiers à publier un article sur l'affaire des Google Leaks, dans ce post LinkedIn. Ce brevet décrit un processus en neuf étapes qui modifie fondamentalement les mécanismes de découverte et de classement du contenu.
Voici ce processus en 9 étapes :
| Étape | Fonction technique | Insight SEO clé |
|---|---|---|
| 1 – Receive a Query | La requête n’est qu’un déclencheur d’un processus de synthèse beaucoup plus large. | Ne plus raisonner “mot-clé exact” ; viser la couverture d’intention globale. |
| 2 – Retrieve Context | Récupération d’historique de recherche, signaux device et compte utilisateur. | Les SERP deviennent ultra-personnalisées ; le suivi de position moyen perd de la valeur. |
| 3 – Initial LLM Output | LLM infère intention et désambiguïse la requête. | Votre contenu doit correspondre au profil d’intention généré, pas seulement au texte. |
| 4 – Generate Synthetic Queries | Fan-out de requêtes reformulées. | Il faut couvrir le champ latent des requêtes (FAQs, comparatifs, variantes). |
| 5 – Retrieve Documents | Constitution d’un “custom corpus” multi-intent. | La présence s’évalue à la similitude sémantique, pas au ranking d’origine. |
| 6 – Classify the Query | Typage (explicatif, transactionnel, etc.). | Structurer le contenu pour chaque type d’objectif utilisateur. |
| 7 – Select Down-stream LLMs | Modèles spécialisés (résumé, extraction…). | Des blocs bien balisés (listes, tableaux, schémas) facilitent l’extraction. |
| 8 – Generate Final Output | Réponse synthétique multi-source. | Le trafic peut chuter : présence ≠ clic. Mesurer la part d'attribution dans les IA (citations). |
| 9 – Render to Client | Livraison + éventuelles citations. | Les liens cités deviennent un levier de marque plutôt qu’un apport massif de visites. |
Cette approche marque une rupture avec la recherche traditionnelle où une requête génère un ensemble unique de résultats.
Comment fonctionne le Query Fan-Out de Google ?
Très similaire au brevet mentionné, le "query fan-out" est une méthode qui décompose une requête utilisateur en plusieurs sous-requêtes spécifiques, couvrant différents aspects du sujet initial. Comme l'explique Google officielement :
"L'AI Mode utilise notre technique de query fan-out, décomposant votre question en sous-thèmes et émettant une multitude de requêtes simultanément en votre nom. Cela permet à la Recherche de plonger plus profondément dans le web qu'une recherche traditionnelle sur Google." (source : Google blog)
Chaque sous-requête est traitée individuellement et en parallèle en fonction de l'historique de recherche et du compte de l'utilisateur (s'il a accordé son consentement), puis les résultats sont agrégés pour fournir une réponse complète et cohérente à l'utilisateur, explorant diverses sources comme le Knowledge Graph, les données en temps réel et les informations sur des milliards de produits.
Exemple concret : analyse d'une requête e-commerce
Pour illustrer le fonctionnement du query fan-out, prenons l'exemple d'une requête réelle : "Pourriez-vous suggérer des écouteurs Bluetooth avec un design over-ear confortable et une batterie longue durée ?"
L'AI Mode de Google reconnaît plusieurs facettes dans cette requête :
- Design : over-ear, confortable
- Technologie : Bluetooth
- Performance : batterie longue durée
Le système génère alors automatiquement des sous-requêtes parallèles :
| Facette | Sous-requête |
|---|---|
| Découverte produit | "Meilleurs écouteurs Bluetooth over-ear" |
| Confort | "Écouteurs over-ear Bluetooth les plus confortables" |
| Autonomie | "Écouteurs Bluetooth avec meilleure autonomie" |
| Comparaison | "Sony vs Bose vs Sennheiser écouteurs over-ear" |
| Avis utilisateurs | "Avis écouteurs Bluetooth over-ear longue autonomie" |
| Prix | "Écouteurs over-ear Bluetooth abordables bonne autonomie" |
| Technologie batterie | "Écouteurs Bluetooth charge rapide" |
Cette approche permet à Google de fournir une réponse exhaustive incluant des recommandations produits, des spécifications techniques, des avis d'experts et d'utilisateurs, ainsi que des options d'achat direct.
Fonctionnement détaillé du query fan-out
| Etape | Description |
| Analyse | L'IA détecte la complexité de la question, en extrait les entités et identifie les différents axes ou intentions |
| Fan-out | Elle génère plusieurs sous-requêtes spécifiques, chacune explorant un aspect du problème |
| Recherche | Les sous-requêtes sont envoyées en parallèle sur le web, dans des bases de données, graphes de connaissances, etc. |
| Synthèse | L'IA compile, filtre et vérifie les réponses, puis les assemble en une synthèse cohérente |
| Vérification | Si des lacunes subsistent, le système relance automatiquement des recherches ciblées |
Impacts sur le SEO : une évolution à anticiper
Pour les professionnels du marketing digital et du SEO, le query fan-out et l'AI Mode représentent un changement qu'il faut anticiper. Voici quelques conséquences à prendre en compte :
Visibilité des contenus : Avec l'AI Mode, les réponses sont générées par l'IA et présentées directement à l'utilisateur, réduisant potentiellement le trafic vers les sites web, même si Google, par l'intermédiaire de son PDG Sundar Pichai, affirme le contraire. Être cité par les IA devient le nouveau clic.
Optimisation pour l'intention : On vous le râbache depuis longtemps, mais je ne peux pas m'empêcher d'en rajouter une couche : créer des contenus qui ciblent des mots-clés ne suffit plus. Il faut comprendre et répondre aux intentions derrière les requêtes, c'est-à-dire à l'ensemble des besoins utilisateurs. Cela implique de couvrir tous les aspects d'un sujet et d'anticiper les questions connexes que l'utilisateur pourrait se poser (sploiler : l'IA le fait très bien).
Structuration du contenu : Un contenu bien structuré, avec des sous-titres clairs, des listes à puces et des résumés (en haut de page), facilite l'analyse par l'IA et augmente les chances d'être inclus dans les réponses générées.
Comment adapter sa stratégie SEO ?
Pour rester pertinent dans ce nouvel environnement, voici quelques recommandations :
Développer une autorité thématique exhaustive : Au lieu de cibler des pages individuelles, créez des clusters de contenu couvrant tous les aspects d'un sujet. Chaque cluster doit aborder les sous-questions que l'IA pourrait générer via le query fan-out.
Adopter une mentalité "répondre à chaque facette" : Pour tout sujet large que vous ciblez, identifiez les sous-questions ou angles que les utilisateurs pourraient explorer et fournissez des réponses approfondies pour chaque sous-thème.
Utiliser des données structurées : Intégrer des balises Schema.org pour aider l'IA à comprendre le contenu de vos pages et faciliter son inclusion dans les réponses synthétisées.
Optimiser pour l'analyse sémantique : Structurez votre contenu avec des titres clairs, des listes à puces, des résumés, des paragraphes courts et des réponses concises aux questions courantes pour faciliter l'analyse par l'IA.
Surveiller et mesurer différemment : Utilisez des outils comme Google Search Console pour suivre l'impact de l'AI Mode sur votre trafic, mais adaptez vos métriques à ce nouvel environnement de recherche conversationnelle.
Outils et techniques pour simuler le query fan-out
Plusieurs outils SEO peuvent vous aider à mettre en pratique ces stratégies :
AlsoAsked : Permet de comprendre vos utilisateurs avec les données en direct "People Also Asked" et le clustering d'intention par Google.
Keyword Insights : Inclut une fonctionnalité de découverte de mots-clés avec des données en direct de Google Autocomplete, Reddit et People Also Ask, plus la classification d'intention de recherche.
Waikay : Vous aide à identifier les lacunes thématiques de votre contenu par rapport à vos concurrents.
InLinks : Analyse basée sur les entités de votre site, implémentation de données structurées et maillage interne.
L'approche d'Andrea Volponi, CEO de WordLift
Andrea Volponi, CEO de WordLift et expert reconnu en IA sémantique, propose une approche structurée pour s'adapter au query fan-out. Selon lui, les entreprises doivent construire des "knowledge graphs" internes qui reflètent la façon dont l'IA de Google décompose les requêtes.
Volponi recommande notamment l'utilisation de scripts Python pour analyser les SERPs et identifier les patterns de décomposition des requêtes, permettant aux SEO de prévoir quelles sous-requêtes l'AI Mode pourrait générer.
Disponibilité et déploiement progressif
Il est important de noter que l'AI Mode avec query fan-out n'est actuellement disponible qu'aux États-Unis, lancé officiellement lors de Google I/O 2025 après trois mois de phase de test. Google utilise cette version américaine comme terrain d'essai pour recueillir les retours utilisateurs et façonner l'évolution de la technologie.
Le déploiement international de cette fonctionnalité reste à confirmer, mais les professionnels du SEO doivent dès maintenant préparer leurs stratégies pour cette révolution de la recherche qui transforme fondamentalement la façon dont les utilisateurs interagissent avec l'information en ligne.
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