查询扇出
LLM在生成答案时将用户的一个问题拆解为多个子查询并行检索，再综合成回答的机制，是RAG在推理阶段的典型表现。
时间轴 (近 90 天)
查询扇出（query fan-out）是AI Mode等对话式搜索背后的核心机制之一，系统会将宽泛或复杂的问题自动拆解为若干相互关联的子查询，分别检索、汇总，再综合成一段回答。
对SEO而言，单一页面的曝光不再只由一组关键词决定，而可能因大量长尾、语义相关的子话题被触发。
给 Agent 的查询扇出设置硬性上限，就像 API 网关限制重试一样，因为自我纠错会为边际准确率提升付出三倍计算成本。
AI Overview使用查询扇出（query fan-out）机制，将原始查询拆分为多个子查询分别检索后组装回答。
查询扇出机制意味着一个页面能否被AI Overview引用，取决于它是否命中了某个扇出子查询，而不取决于它在原始主查询上的排名。
查询扇出（Query Fan-out）是指LLM处理用户问题时自动生成多个子查询，分别检索不同维度信息，最后综合成回答。
全部知识事实 (6)
查询扇出（query fan-out）是AI Mode等对话式搜索背后的核心机制之一，系统会将宽泛或复杂的问题自动拆解为若干相互关联的子查询，分别检索、汇总，再综合成一段回答。
50%待验证对SEO而言，单一页面的曝光不再只由一组关键词决定，而可能因大量长尾、语义相关的子话题被触发。
50%待验证给 Agent 的查询扇出设置硬性上限，就像 API 网关限制重试一样，因为自我纠错会为边际准确率提升付出三倍计算成本。
50%待验证AI Overview使用查询扇出（query fan-out）机制，将原始查询拆分为多个子查询分别检索后组装回答。
50%待验证查询扇出机制意味着一个页面能否被AI Overview引用，取决于它是否命中了某个扇出子查询，而不取决于它在原始主查询上的排名。
50%待验证查询扇出（Query Fan-out）是指LLM处理用户问题时自动生成多个子查询，分别检索不同维度信息，最后综合成回答。
50%