Query Fan-Out Nedir? Yapay Zeka Aramada Sorunuz Nasıl Alt Sorulara Bölünür?

Google Arama Merkezi yöntemi şöyle tanımlıyor: model, kullanıcının sorusunu cevaplamak için daha fazla bilgi ister ve aynı anda birbiriyle ilgili birkaç arama üretir. Bu aramalara fan-out sorguları deniyor.

Google'ın rehberindeki örnek şöyle. Soru: "yabani otla dolmuş bir çim nasıl düzeltilir". Fan-out sorguları: "çim için en iyi ot ilaçları", "kimyasal kullanmadan ot temizleme" ve "çimde ot nasıl önlenir". Yani tek soru, konunun farklı yönlerine bakan birkaç aramaya dönüşüyor.

Google Türkiye blogu 18 Şubat 2026'da AI Modu'nu duyururken aynı yöntemi anlattı: soru alt başlıklara ayrılıyor ve kullanıcı adına web üzerinde aynı anda çok sayıda sorgu yapılıyor.

• Google, AI Modu'nu ilk tanıttığı 5 Mart 2025 tarihli yazısında yöntemi şöyle anlattı: alt başlıklarda ve birden çok veri kaynağında aynı anda ilgili aramalar yapılır, sonuçlar bir araya getirilip anlaşılır bir cevaba dönüştürülür.
• Arama Merkezi'ne göre hem AI Bakışı hem AI Modu cevap hazırlarken bu yöntemi kullanabilir.
• Google'a göre cevap hazırlanırken destekleyici sayfalar da bulunur. Bu yüzden klasik aramaya göre daha geniş ve çeşitli bir bağlantı seti gösterilebilir.
• İki özellik farklı modeller ve teknikler kullanabildiği için gösterdikleri bağlantılar da farklı olabilir.

AI Bakışı ve AI Modu'nun Türkiye'deki durumu ile kontrol ayarlarını Google yapay zeka özetleri rehberinde anlattık.

Google Research 15 Eylül 2026'da "Retrieve-for-Train" (R4T) adlı bir çalışmayı blogunda anlattı. Makale Mart 2026'da arXiv'de yayımlandı (2603.06397); Google blogu çalışmanın ICML 2026 bildirisi olduğunu belirtiyor. Konu, fan-out adımını hızlandırmak.

Yöntem üç adımdan oluşuyor. Önce bir dil modeli, pekiştirmeli öğrenmeyle iyi alt sorgu setleri üretmeyi öğreniyor. Bir alt sorgu setinin iyi sayılması için üç ölçü kullanılıyor:

• Dayanak (groundedness): her alt sorgunun veritabanındaki gerçek bir öğeye yakın olması.
• Çeşitlilik (diversity): alt sorguların birbirinin tekrarı olmaması. Vendi skoru ile ölçülüyor.
• Bağlılık (alignment): alt sorguların asıl sorudan kopmaması.

Sonra bu model, eğitim örneklerini tamamen çevrim dışı üretiyor. Böylece elle etiketlenmiş veriye ihtiyaç azalıyor. Son adımda bu davranış 53,9 milyon parametreli küçük bir difüzyon modeline aktarılıyor. Küçük model alt sorguları tek tek yazmak yerine, hepsinin karşılığı olan arama yönlerini tek geçişte, gömme (embedding) uzayında üretiyor. Makaledeki hız ölçümü şöyle; süreler test ortamına ait.

Testler iki veri setinde yapıldı: moda kombinleri (Polyvore) ve uzmanların hazırladığı müzik çalma listelerinden oluşan özel bir veri seti. Blog yazısında ve makalede bu sistemin Google Arama'da ya da AI Modu'nda kullanıldığına dair bir bilgi yer almıyor.

Bu bölüm bizim yorumumuz. Google'ın sıralama ya da seçim kuralı değil. Yapay zeka arama bir soruyu alt sorulara bölüyorsa, sitenin o alt soruların cevabını da taşıması işe yarar.

• Tek anahtar kelime yerine konu: Bir hizmet ya da ürün için insanların sorduğu yan soruları (fiyat, kime uygun, nasıl çalışır, neyle karşılaştırılır) birbirine bağlı sayfalarda ya da aynı sayfanın bölümlerinde cevaplayın.
• Somut, bulunabilir bilgi: Fiyat, kapsam, kime uygun olduğu, özellikler ve karşılaştırma açıkça yazılsın. Alt sorgunun karşılığı ancak sayfada yazıyorsa bulunur.
• Asıl sorudan kopmayan içerik: Her bölüm ana konuya bağlı kalsın. Konudan uzak dolgu metin eklemeyin.
• E-ticarette ürün öznitelikleri: Renk, beden, malzeme, ölçü, kullanım alanı gibi bilgiler ürün sayfasında açık metin olarak dursun.

Google iki şeyi de açıkça söylüyor. Birincisi, AI Bakışı ve AI Modu'nda görünmek için ek bir şart ya da özel optimizasyon yok; temel SEO uygulamaları geçerli. Search Console'daki üretken yapay zeka ayarı da açık olmalı, bu ayar varsayılan olarak açık. İkincisi, her olası arama varyasyonu ya da fan-out sorgusu için ayrı içerik üretmek, asıl amaç sıralamayı ya da yapay zeka cevaplarını manipüle etmekse, ölçekli içerik kötüye kullanımı politikasını ihlal ediyor. Yani hedef her alt soruya ayrı sayfa değil, konuyu gerçekten kapsayan yararlı içerik.

Konuyu sayfa sayfa nasıl kurduğumuzu SEO uyumlu içerik rehberinde, yapay zeka görünürlüğü hizmetimizi GEO sayfasında anlattık.