Wat is Query Fan-out en hoe pas je dit toe in jouw content strategie?

Sinds zoekmachines slimmer zijn geworden (en tools als ChatGPT en Gemini meedenken met je zoekvraag), werkt SEO niet meer zoals vroeger. Waar Google vroeger een lijstje met links liet zien, geeft het nu zelf de antwoorden. Een grote verandering in de wereld van zoekmachine optimalisatie. Als ondernemer of marketeer wil je graag zichtbaar blijven in de zoekresultaten. Maar hoe pak je dit aan in het AI-tijdperk? Query Fan-out kan de uitkomst bieden.

Wat is Query Fan-out?

Query Fan-out is een techniek waarbij AI-zoekmachines of LLM’s (Large Language Model) één vraag van een gebruiker wordt opgesplitst in meerdere kleinere vragen. De AI-zoekmachine of LLM zoekt tegelijkertijd naar antwoorden in verschillende bronnen, zoals websites, nieuws, winkels en databases. . In plaats van het strikt houden aan jouw ingevoerde zoekwoorden, worden er op de achtergrond een reeks gerelateerde vragen gegeneerd. Dit doen ze middels embeddings.

Hoe werkt Query Fan-out?

Bij de meeste AI-systemen gaat het proces als volgt: 

1. Output: de resultaten worden gerangschikt, samengevoegd en samengevat in één eenduidig antwoord dat is afgestemd op de bedoeling van de gebruiker.
2. Invoer en analyse: de gebruiker stelt een vraag of doet een zoekopdracht. Het AI-systeem splitst de input op en analyseert de context om de intentie te begrijpen.
3. Uitvoering: het AI-model bedenkt meerdere subvragen van de hoofdvraag of het hoofdonderwerp om verschillende intenties te dekken. Hiervoor worden meerdere bronnen geraadpleegd.

Een praktijkvoorbeeld

Vergelijk het Query Fan-out principe met het brengen van een bezoekje aan een fysieke winkel. Een praktijkvoorbeeld:

Stel, je gaat binnenkort verhuizen en je bent nog op zoek naar eetkamerstoelen. Je bezoekt een woonwinkel bij jou in de buurt en een medewerker spreekt je aan: ‘kan ik je ergens mee helpen?’. Je geeft aan dat je op zoek bent naar zes eetkamerstoelen. De medewerker stelt je gelijk een aantal vervolgvragen: 

• Heb je een bepaalde stijl die je mooi vindt?
• Heb je een voorkeur qua kleur?
• Heb je een bepaald materiaal in gedachten?
• Wil je eetkamerstoelen met of zonder leuning? 
• Wat is je budget?

Wanneer je jouw content gaat schrijven of optimaliseren, kan het handig zijn om jezelf te verplaatsen in deze rol. Dus: als jouw product verkocht werd in een fysieke winkel, welke vervolgvragen stel jij dan aan je klant? 

Een stappenplan: Query Fan-out toepassen in je content strategie

Query Fan-out toepassen in je content strategie? We nemen je stap voor stap mee.

Stap 1: Bepaal de hoofdvraag van je doelgroep

Start met de kernvraag die je ideale lezer stelt. Bijvoorbeeld:

“Hoe kies ik de juiste bureaustoel voor thuiswerken?”

Dit is je vertrekpunt, oftewel de “main query” waarop de rest van je tekst wordt gebouwd.

Stap 2: ontleed de intentie achter de vraag

Vraag jezelf af: waarom stelt iemand deze vraag? Door de intentie te begrijpen, kun je bepalen welke invalshoeken je moet behandelen.

Stap 3: genereer subvragen

Schrijf alle logische vervolgvragen op die een lezer of AI zou kunnen stellen:

• Wat is de juiste zithoogte?
• Welke bureaustoelen zijn ergonomisch verantwoord?
• Wat kost een goede bureaustoel gemiddeld?
• Waar let je op bij het kopen van een bureaustoel?

Deze subvragen vormen de structuur van je tekst. Elke paragraaf kan één subvraag beantwoorden.

Stap 4: schrijf in natuurlijke taal, niet in zoekwoorden

Vermijd ouderwetse keyword stuffing. Schrijf in natuurlijk taal, zoals jouw doelgroep zelf zoekt. Gebruik ook synoniemen en contextuele termen. AI begrijpt betekenis via embeddings, dus varieer gerust zolang de context klopt.

Stap 5: structureer slim

Gebruik duidelijke koppen (H2/H3) per subvraag. Beantwoord die vragen beknopt en concreet. Zo kan een AI-systeem jouw tekst makkelijk begrijpen en samenvatten.

Stap 6: voeg interne links en context toe

Verwijs naar gerelateerde artikelen of producten. Zo bouw je een contentcluster rond een thema, precies wat AI waardeert bij het zoeken naar betrouwbare informatiebronnen.

Stap 7: controleer op volledigheid en intentie

Lees je tekst terug en vraag jezelf af:

“Beantwoord ik alle mogelijke deelvragen van de gebruiker?”

Als het antwoord ja is, heb je een AI-proof tekst geschreven die ook nog waardevol is voor je lezer. Een extra tip is om de tekst nog eens door te laten lezen door een collega voor eventuele aanvullingen. 

Wanneer wordt mijn content opgenomen in AI zoekmachines en LLM’s?

Je kan nooit met 100% zekerheid weten of je content wordt opgenomen door AI zoekmachines en LLM’s. Wel kunnen onderstaande punten de kans vergroten: 

1. Je tekst inhoudelijk goed antwoord geeft op complexe of samengestelde vragen.
2. Je structuur duidelijk is: koppen, FAQ’s, lijstjes, samenvattingen.
3. Je site betrouwbaar en actueel oogt (regelmatige updates, expertise tonen, E-E-A-T-signalen).
4. Je gebruikt structured data (schema markup), zodat AI makkelijk kan herkennen wat er op je pagina staat.
5. Andere websites of bronnen naar jouw content linken. Dat verhoogt de kans dat jij als “autoriteit” wordt gezien.

Vragen over Query Fan-out toepassen?

Heb je na het lezen van dit artikel nog vragen over hoe je Query Fan-out toepast in jouw content strategie? Neem contact met ons op, we helpen je graag verder.