B2B营销人员一直以来都在努力优化内容，力求让单一搜索查询能够对应到精准的结果。然而，这种传统的思维模式正在面临挑战。谷歌的“扇出”（Fan-Out）技术，作为AI Overview和AI模式背后的检索模型，正在改变游戏规则。这项技术能够将一个查询扩展为多个并行的子查询，然后将这些答案综合成一个统一的回复。

对于消费者搜索而言，这种扩展侧重于广度。但对于B2B的采购流程来说，它具有变革性的意义。根据Wynter公司的一份报告显示，95%的采购决策都涉及到四个或更多个利益相关者。

“扇出”技术精准地反映了企业采购中常见的委员会决策模式。它能够一次性呈现定价、集成、合规性以及投资回报率（ROI）等问题的答案。如果你的内容没有涵盖这些决策阶段的关键角度，那么你的竞争对手的内容很可能会抢占先机。

本文将基于Steve Toth在CXL的AEO课程中分享的关于“为AI搜索优化页面”的经验，深入探讨“查询扇出”技术如何直接应用于B2B营销。

谷歌的“扇出”技术是什么？

谷歌关于“扇出”技术的专利详细解释了这个过程：

1. 用户输入一个单一的查询。
2. 系统将该查询扩展为多个子查询，每个子查询都针对不同的可能解释或角度。
3. 这些子查询并行运行检索。
4. 系统将结果综合成一个有凝聚力的答案。

这是一种大规模的检索方式，与B2B买家的运作方式非常相似：

• 财务部门关注定价的透明度。
• IT部门检查集成性。
• 运营部门评估工作流程。
• 高管关注投资回报率。

“扇出”技术对B2B采购流程的重要性

AI搜索时代的采购流程中，“扇出”技术反映了一个委员会的集体搜索动态。一个查询会变成一系列的问题，代表着整个委员会的关注点。专家Marie Haynes解释了AI模式如何生成和扩展这些子查询。

AI检索不再仅仅展示位于销售漏斗顶端的入门指南，而是更加强调买家阶段的资产，例如对比分析、案例研究和投资回报率分析。

如果你没有涵盖所有这些买家阶段和角度的内容，AI Overview将会从其他来源提取替代答案。

实际应用中，情况如下：

“扇出”技术不仅仅是随机地扩展查询，而是直接映射到B2B买家在缩小供应商范围时提出的实际问题。

这意味着你的内容必须预测并涵盖谷歌现在生成的子查询。以下是一些行业示例：

• SaaS (CRM平台)
  • “Salesforce与HubSpot定价对比分析” (CFO关注点)
  • “HubSpot与ERP的集成” (运营/IT部门关注点)
  • “Salesforce与HubSpot的用户采用率” (销售支持部门关注点)
• 批发/分销 (库存管理)
  • “Cin7与NetSuite的库存工作流程” (运营经理关注点)
  • “扩展NetSuite许可证的成本” (财务部门关注点)
  • “与Shopify或Magento的集成” (IT/营销运营部门关注点)
• 金融科技 (ERP与合规)
  • “ERP合规性和安全功能对比分析” (IT/合规部门关注点)
  • “在ERP系统中维护SOX合规性的成本” (CFO关注点)
  • “与Tableau等报告工具的集成” (运营/分析部门关注点)

这些正是采购委员会分别提出的问题。“扇出”技术确保这些问题在一个综合性的回复中得到解答。

AI搜索中的差异化杠杆

在“扇出”技术驱动的世界中，让你的内容具有竞争优势的关键不仅仅是涵盖正确的主题，而是以独特的证据和视角来呈现这些主题。AI Overview不仅仅是综合关键词，更重要的是寻找值得信赖的、差异化的信息。

这意味着提供带有真实数据的案例研究、独有的基准、工作流程图以及第一手专业知识。

内容格式指南

为了与“扇出”检索保持一致，营销人员应该构建涵盖整个销售漏斗的内容资产：

建议：将“扇出”覆盖范围视为跨销售漏斗的分层清单。

• 认知阶段 (销售漏斗顶端): 提供教育性解释、类别定义和行业基准，以提高认知度。
• 考虑阶段 (销售漏斗中端): 提供解决方案指南、功能对比、集成方案以及针对特定利益相关者的常见问题解答，以帮助评估者验证匹配度。
• 决策阶段 (销售漏斗底端): 提供定价细目、投资回报率证明、工作流程演示以及合规性/安全文档，以弥合购买差距。

每一层都应该有自己优化的内容资产，并相互链接，形成完整的买家意图地图。这种结构确保你的品牌能够在“扇出”技术生成的每个子查询中都能够展示，而不仅仅是在顶端。

新媒网跨境了解到，AI搜索正在迅速发展，企业需要及时调整内容策略以适应新的检索模式。

更多阅读材料：

• 《Win with AI-Driven Content Marketing》解释了AI带来的变化如何影响内容数量以外的方面。
• 《Finding B2B Marketing Keywords in the AI Era》展示了关键词策略如何必须转向集群。
• 《B2B Semantic SEO in the AI Era》直接相关，因为“扇出”检索从根本上是语义的。

这些资源有助于扩展语义广度和检索深度的策略，这对于在“扇出”答案中脱颖而出至关重要。

如何衡量“扇出”技术对B2B搜索引擎优化的影响（初步框架）

目前还没有用于衡量“扇出”成功与否的标准仪表板。但是，B2B营销人员可以开始尝试以下方法：

• 模拟AI子查询——使用Dejan的“扇出”工具来揭示你遗漏了哪些角度，从而使你的内容策略与实际综合查询保持一致。
• 审核覆盖深度——对你的内容资产进行差距分析或审核，涵盖三个买家阶段——识别AI生成的子查询将绕过你的品牌的地方。
• 使用Ahrefs Brand Radar跟踪AI可见性——使用Ahrefs Brand Radar来监控你的品牌在AI专用结果（例如Google AI Overviews、ChatGPT、Perplexity等）中出现的频率和位置。

这些方法具有指导意义，但并非决定性的。随着Google AI模式和Overviews的成熟，我们可以期待更好的工具出现。

新媒网跨境认为，随着AI技术的不断进步，未来将会出现更多精准的衡量工具，帮助企业更好地评估“扇出”技术对B2B搜索引擎优化的影响。

B2B“扇出”可见性策略

“扇出”不再仅仅是一种理论，而是AI搜索检索和综合答案的方式。

对于B2B营销人员来说，这意味着：

• 一个查询现在等于多个查询。
• 委员会式的关注点并行出现。
• 销售漏斗底端的内容是决定可见性的关键。

现在审核、扩展和互连决策阶段内容的营销人员将控制买家在AI搜索中看到的答案。

新媒网跨境获悉，一些企业已经开始积极拥抱“扇出”技术，并取得了显著的效果。

有关AI时代搜索引擎优化的更深入战略框架，请阅读有关AI驱动的内容营销、语义搜索引擎优化以及AI搜索中的关键字策略的文章。

准备好更进一步了吗？

这篇文章扩展了Steve Toth在CXL的AEO课程中分享的一个经验，他展示了“查询扇出”不仅仅是一个技术概念，而是一种重塑B2B营销人员为AI搜索构建内容方式的技术。

如果你想将这些见解转化为可重复的优势，请探索CXL的B2B营销AI课程。它涵盖了实用的框架、示例和策略，可帮助你调整搜索引擎优化和内容策略以适应AI搜索时代。

更多阅读材料：

技术视角

对于想要了解查询“扇出”的技术基础的读者，请参阅Olaf Kopp的分析：

• From Query Refinement to Query Fan-Out: Search in Times of Generative AI and AI Agents
• Query Fan-Out (Patent & Paper Analysis)
  

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/14932.html