Wenn Kunden ChatGPT oder Gemini etwas fragen, googeln die Modelle im Hintergrund mit. Das kostenlose Tool QueryFan von Mark Williams-Cook macht diese versteckten Suchanfragen sichtbar. So sehen Sie, welche Themen Ihre Seite abdecken muss, um in KI-Antworten überhaupt aufzutauchen.
drweb.de als bevorzugte Quelle auf Google hinzufügenQualitätsgeprüfte Inhalte direkt in Google News & DiscoverJetzt hinzufügenQuery Fan-out ist der Grund, warum sauber optimierte Seiten in KI-Antworten trotzdem fehlen. Kommt Ihnen das bekannt vor? Bei Google ranken Sie gut, in ChatGPT und Gemini tauchen Sie nicht auf. Der Mechanismus dahinter lässt sich seit Kurzem auslesen.
Das Wichtigste in Kürze
- KI-Modelle zerlegen jede Frage in eigene Suchanfragen: 8 bis 12 bei normalen Fragen, hunderte bei Deep Search.
- QueryFan liest diese versteckten Suchen aus ChatGPT und Gemini aus und bündelt sie pro Thema.
- Mit AlsoAsked-Daten kombiniert, zeigt das Tool die Folgefragen, die echte Nutzer stellen.
- Fürs Ranking in den AI Overviews bleibt klassisches SEO die Basis: 99 % der Zitate stammen aus den organischen Top 10.
Was passiert, wenn Sie ChatGPT etwas fragen?
Versteckte Suchen. Stellt ein Nutzer eine Frage, entsteht die Antwort nicht aus dem Nichts. ChatGPT und Gemini starten im Hintergrund eine Serie klassischer Google-Suchen, holen sich die rankenden Seiten und bauen daraus ihre Antwort. Google nennt das in seinem AI Mode die Query-Fan-out-Technik: Eine angepasste Version von Gemini 2.5 zerlegt die Frage in synthetische Unterfragen und sucht sie parallel ab.
8 bis 12 Suchen. Aus einer einzigen Frage werden so 8 bis 12 Unterfragen, bei der Deep-Search-Variante hunderte. Dabei entstehen Folgefragen, die Ihr Kunde nie getippt hat. Genau diese Begriffe entscheiden, welche Quellen das Modell am Ende zitiert. Mit klassischer Keyword-Recherche finden Sie sie nicht.
Was macht QueryFan sichtbar?
Das Werkzeug. Auf queryfan.com geben Sie ein Thema ein, hinterlegen Ihre OpenAI- oder Gemini-API-Schlüssel und definieren eine Persona. Nach einem Klick laufen die Prompts durch beide Modelle, und das Tool protokolliert jede Suche, die dabei anfällt. Technisch liest es die Protokolle der beiden Such-APIs aus, in denen jede ausgelöste Anfrage verzeichnet ist.
Echte Zielbegriffe. Aus den Daten entsteht eine Lücken-Analyse: Sie sehen, für welche Fan-out-Suchen Sie schon ranken und welche Unterthemen Ihrer Seite noch fehlen. Das verschiebt die Suchmaschinenoptimierung weg vom getippten Keyword hin zur Frage, die das Modell an Ihrer Stelle absetzt.
Das Ziel verschiebt sich vom Suchbegriff Ihres Kunden zu der Suche, die das KI-Modell an seiner Stelle abschickt.
— Michael Dobler, Herausgeber Dr. Web
Was heißt das für den deutschen Markt?
DACH-Kontext. In Deutschland zeigt Google die AI Overviews seit März 2025, seit Januar 2026 läuft Gemini 3 als Standardmodell. Query Fan-out ersetzt SEO trotzdem nicht, sondern erweitert das Zielbild. Wie tief der Wandel geht, lesen Sie in unserem GEO-Ratgeber und in der Analyse, ob Agentic Search das Ende klassischer SEO ist.
Drei To-dos. Definieren Sie Ihre Personas auf Deutsch, denn die Standard-Prompts des Tools entstehen auf Englisch und treffen den DACH-Markt nur grob. Decken Sie danach die Unterthemen ab, die in den Fan-out-Suchen auftauchen, nicht nur Ihr Haupt-Keyword. Und kalkulieren Sie die Kosten ein: QueryFan läuft über Ihre eigenen API-Schlüssel und steckt noch in der Beta.
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