Escrito por Alberto Fernández
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Query fan-out es una técnica utilizada por los buscadores basados en IA que consiste en expandir una única consulta del usuario en múltiples subconsultas relacionadas para cubrir distintos aspectos o intenciones de búsqueda implícitas en la pregunta original.
En lugar de buscar exactamente lo que el usuario escribió, el motor expande esa consulta en varias consultas más específicas.
Esto resulta especialmente útil cuando la búsqueda es compleja o ambigua, ya que permite abarcar diferentes intenciones de búsqueda y obtener resultados que, de otro modo, se hubieran perdido.
Esa diversidad de resultados se traduce en un aumento de la probabilidad de encontrar información fiable y relevante. Además, reduce el riesgo de respuestas incompletas o de caer en las típicas alucinaciones de la IA.
Por su parte, Google describe su enfoque del query fan-out como el lanzamiento de múltiples búsquedas en paralelo sobre diversos subtemas y distintas fuentes de datos para elaborar la respuesta. Esto le permite mostrar un conjunto más amplio y diverso de enlaces útiles frente a una búsqueda clásica.
El paradigma de búsqueda actual está cambiando rápidamente. Ahora las personas formulan consultas más largas y complejas —Google, por ejemplo, habla de preguntas casi tres veces más extensas que en la búsqueda tradicional—, que es precisamente donde esta técnica saca todo su potencial. Por eso podemos intuir la importancia que tiene en los buscadores actuales.
Tanto AI Overviews, que llegó a España en marzo de 2025, como AI Mode, que ha llegado en octubre de 2025, pueden utilizar query fan-out para nutrir sus respuestas. Sin embargo, es en AI Mode donde, por su carácter más conversacional, suele aplicarse de forma más amplia para construir respuestas más desarrolladas.
¿Cómo funciona query fan-out en la búsqueda?
En AI Mode, y en general en cualquier buscador de IA, el buscador no sigue el esquema clásico de «una consulta, una lista de enlaces». Si ya sabes lo que es un RAG, el query fan-out es básicamente un RAG que aplica algunas técnicas avanzadas.
Veamos cómo sería un proceso de búsqueda en AI Mode a partir de una pregunta:
- Comprensión de la consulta. Primero intenta comprender con precisión qué necesitas. Analiza la intención de tu pregunta, su complejidad y el contexto.
- Activación condicional de query fan-out. Si la consulta es directa y cerrada, normalmente con una búsqueda tradicional le basta. Pero si la petición es amplia, abierta o con varios matices, el sistema activa query fan-out y descompone tu pregunta en líneas de investigación más concretas.
- Generación de subconsultas por facetas. La descomposición crea subconsultas que cubren las distintas facetas de la intención original. Pero ojo, el motor no se limita simplemente a sinónimos, sino que explora definiciones clave, criterios de decisión, comparativas, causas y posibles soluciones si hay un problema, cifras y datos recientes, opiniones expertas, pasos prácticos a seguir, etc.
- Búsqueda en múltiples fuentes. Para cada faceta, formula una subconsulta específica y busca señales en varias fuentes: el índice web, Knowledge Graph, verticales especializadas, noticias o incluso foros, en función del tema y de lo que resulte más útil.
- Filtrado y ordenación de evidencias. Recupera evidencias por subconsulta y las ordena por relevancia, filtrando redundancias y ruido para priorizar lo que mejor responde a la intención de búsqueda.
- Síntesis con enlaces de apoyo. Con el material depurado, la IA compone una respuesta coherente: un resumen si buscas una visión rápida o una explicación más desarrollada si la consulta lo requiere, siempre con enlaces para ampliar en las fuentes originales.
Como podemos ver, este enfoque permite un modo conversacional más natural. Cuando haces una segunda pregunta o añades un criterio, el sistema reevalúa la intención con el contexto del hilo y reabre la búsqueda, generando nuevas subconsultas más específicas y descartando las que ya no aplican.
De esta forma, el query fan-out no es un paso único, sino un ciclo iterativo. Se activa, recupera fuentes, sintetiza una respuesta y, ante nuevas aclaraciones, vuelve a ejecutar el proceso hasta ajustar la información a lo que realmente necesitas.
Veamos un ejemplo:
Imagina que preguntas: «Necesito un portátil para teletrabajar y para hacer algo de edición de fotos, pantalla de 14 o 15 pulgadas, que aguante la jornada y con un presupuesto ajustado».
Un sistema con query fan-out abriría subconsultas por facetas como:
- Rendimiento: qué procesadores y cuánta RAM dan fluidez en multitarea y edición ligera.
- Autonomía real: tests independientes con 8–10 horas de uso.
- Pantalla: tipo de panel, brillo mínimo recomendado.
- Portabilidad: peso y grosor para llevarlo a reuniones.
- Conectividad: USB-C con carga, HDMI, lector de tarjetas.
- Teclado y disposición en español.
- Ruido y temperaturas.
- Garantía y servicio técnico en España.
- Opiniones verificadas.
- Comparativas en su rango de precio.
Incluso podría considerar ofertas recientes o la alternativa de equipos reacondicionados si mejoran la relación calidad-precio.
Con esas evidencias, el sistema te devolvería un resumen claro con lo que mirar primero, una horquilla de precios realista, dos o tres perfiles de equipo según tu caso, etc. Y todo ello acompañado de enlaces para ampliar cada punto y verificar los detalles que más te importen.
Todo este proceso ocurre oculto para el usuario.
Tú ves una única respuesta con referencias, pero detrás el sistema ha lanzado decenas de subbúsquedas en paralelo y ha consolidado solo lo relevante.
Esa capacidad de hacer muchas preguntas a la vez, ordenar las respuestas y presentarlas de manera comprensible es lo que diferencia principalmente a AI Mode de la búsqueda tradicional y explica por qué sus resultados suelen ser más completos.
Ventajas y beneficios del query fan-out
La técnica de query fan-out aporta múltiples ventajas tanto para los usuarios como para la calidad general de la búsqueda con IA.
Veamos algunas ventajas y beneficios de esta técnica:
Respuestas más completas y contextualizadas
Al cubrir diferentes facetas de la consulta, la respuesta generada por la IA es mucho más rica.
En vez de recibir un dato suelto o tener que refinar la búsqueda manualmente, el usuario obtiene directamente un panorama global del tema con la información relevante ya compilada. Esto es especialmente útil en preguntas complejas, comparativas o decisiones donde existen muchos criterios.
Cobertura de distintas intenciones del usuario
Muchas veces una pregunta del usuario implica varias intenciones a la vez.
El query fan-out se asegura de no dejar ninguna sin respuesta, explorando todas esas intenciones potenciales. Así minimiza la posibilidad de omitir información importante para el usuario.
Incluso cuando la consulta original es ambigua, las subconsultas abarcan las posibles interpretaciones, aumentando la pertinencia de la respuesta final.
Reducción de errores y alucinaciones
Uno de los mayores riesgos de las IA generativas es que puedan dar datos incorrectos o inventados. Las habituales alucinaciones.
Al basar la respuesta en múltiples búsquedas reales y fuentes contrastadas, la IA puede detectar y filtrar más fácilmente información dudosa. Además, cruzar datos de varias fuentes actúa como una forma de verificación que minimiza estos problemas.
En la práctica, Google ha indicado que la diversidad de fuentes obtenida mediante query fan-out mejora la fiabilidad de las respuestas, reduciendo el riesgo de errores. Eso sí, sigue sin evitarlos del todo.
Descubrimiento de contenido y nuevas oportunidades para sitios web
Aunque podría pensarse que una respuesta generada por IA resta protagonismo a las páginas web, Google enfatiza que estas funciones están diseñadas para impulsar la exploración de contenido en Internet, no para reemplazarla.
Gracias al query fan-out, AI Mode puede mostrar un abanico más amplio de enlaces hacia páginas relevantes que quizás no figurarían en los primeros resultados de una búsqueda tradicional.
De hecho, Google señala que este enfoque ayuda a que la gente visite una mayor diversidad de sitios web para profundizar en los temas de su consulta, ganando tráfico cualificado desde los enlaces destacados en la respuesta generativa.
Implicaciones para el SEO
La llegada del query fan-out en la búsqueda con IA supone un cambio de paradigma para el SEO que, como cualquier cambio, requiere adaptación.
El SEO evoluciona hacia una especie de AEO (Answer Engine Optimization), donde ya no solo optimizamos para que el buscador nos muestre en un ranking, sino para que la inteligencia artificial nos elija como una de las fuentes al construir una respuesta.
Las recomendaciones clásicas de SEO (contenido útil, buena estructura, datos estructurados, rendimiento web, etc.) siguen siendo válidas, pero ahora debemos pensar más en temas que en palabras clave.
Veamos brevemente algunas consideraciones y consejos:
Optimizar para intenciones, no solo palabras clave
La IA ahora descompone las consultas en múltiples preguntas relacionadas, por lo que ya no basta con posicionar una página para una keyword concreta como pasaba hasta ahora.
Es crucial entender el trasfondo completo de las búsquedas de los usuarios y crear contenido que responda, en la medida de lo posible, a todas las subpreguntas que alguien podría tener sobre un tema.
En esencia, se trata de anticipar las posibles preguntas de seguimiento o dudas relacionadas que tendría el usuario y cubrirlas de forma natural en nuestro contenido.
Construir autoridad temática (Topical Authority)
Los motores con IA tienden a preferir fuentes que demuestren autoridad y exhaustividad sobre un tema. Esto ya pasaba en la búsqueda tradicional, pero ahora más aún.
Esto significa que tu estrategia de contenidos debe aspirar a cubrir un tema en profundidad, abordando todas las facetas relevantes en lugar de páginas aisladas sin conexión, como muchos sitios hacían hasta ahora.
Conviene estructurar el sitio en clusters temáticos: una página pilar sobre el tema general y páginas secundarias que desarrollen cada subtema o faceta, todas interconectadas semánticamente.
Esto no solo ayuda al usuario a navegar tu contenido, sino que le muestra a Google que tu sitio ofrece una cobertura completa de la materia, aumentando las posibilidades de que algunas de esas páginas sean elegidas para responder subconsultas del query fan-out.
Mentalidad de «responder facetas»
Va relacionado con lo anterior. Al crear contenido, piensa en cada pregunta específica que podrías responder dentro de un tema amplio.
Si, por ejemplo, tienes un artículo principal sobre viajes a Colombia, podrías incluir secciones o artículos adicionales dedicados al clima por estaciones, comida local, transporte, seguridad, etc.
Cuantas más facetas útiles cubras con claridad, más opciones tendrás de ser seleccionado como fuente.
En resumen, enriquece tus contenidos con respuestas a las preguntas relacionadas que el usuario ni siquiera hizo todavía, pero probablemente hará.
Estructura y formato aptos para IA
Si queremos salir como fuente, tenemos que ponérselo fácil a la IA. Para ello, la clave es estructurar tu contenido de forma clara: usa encabezados descriptivos, párrafos concisos, listas y tablas.
Las IA extraen fragmentos de texto para dar respuestas (lo que Google llama respuestas extractivas), por lo que es fundamental que en tus páginas las respuestas a posibles preguntas destaquen fácilmente.
Un formato bien organizado ayuda a la IA a analizar y resumir tu contenido correctamente.
Además, acompaña el contenido con datos estructurados (recuerda que sean coherentes con lo que aparece en tu página). Esto no es algo nuevo, ya que en la búsqueda tradicional también son muy importantes y deben cuidarse. En el caso de los buscadores de IA, suponen una ventaja técnica que ayuda a reducir errores.
Piensa que, en cierto modo, estás escribiendo para el usuario y para la IA a la vez. El contenido debe ser amigable para el lector humano, pero también claro para una máquina que intenta entenderlo y reutilizarlo.
Énfasis en la calidad, fiabilidad y EEAT
Dado que AI Mode prioriza la información de fuentes confiables para no desinformar al usuario (o al menos para intentarlo), el EEAT es fundamental. Tener señales fuertes de experiencia, conocimiento, autoridad y confianza es ahora más importante que nunca, si cabe.
Las recomendaciones habituales en este sentido siguen siendo las mismas: contar con contenido bien documentado, preciso y actualizado, mostrar autoría con credenciales o experiencia en el tema, citar fuentes si corresponde, etc. Todas ellas son acciones que ayudarán en este sentido.
Tener contenido con datos originales, investigaciones propias o perspectivas diferentes también aportará un valor añadido que la IA no va a encontrar en otro sitio.
El resumen es sencillo: si queremos salir en AI Mode, tenemos que trabajar en construir una reputación sólida.
