Query fan-out : comment Google “déplie” une requête pour produire une réponse IA (et pourquoi le SEO change)

Google ne se contente plus toujours de faire correspondre des mots-clés à des pages. Pour certaines requêtes, notamment les plus complexes, il adopte désormais une logique plus proche de celle d’un assistant : il décompose la question, lance plusieurs recherches en parallèle, puis synthétise une réponse structurée.

Ce mécanisme porte un nom : le query fan-out. Et il modifie profondément la manière dont la visibilité fonctionne en SEO.

Le query fan-out, c’est quoi (en une image mentale)

Le query fan-out est une technique utilisée par les moteurs de recherche basés sur l’IA pour répondre à une requête complexe en la déployant en plusieurs sous-requêtes traitées simultanément.

Analogie : au lieu de poser une seule question à un seul expert, Google pose plusieurs questions à plusieurs experts en même temps, puis assemble les meilleures réponses en une synthèse cohérente.

Étape par étape : ce qui se passe quand le fan-out se déclenche

1) Analyse de la requête (NLP)

Lorsqu’une requête est soumise, Google commence par l’analyser à l’aide du Natural Language Processing (NLP), c’est-à-dire sa capacité à comprendre le langage humain.

Cette étape permet d’évaluer :

• l’intention réelle de l’utilisateur,
• la complexité de la question,
• le type de réponse attendu (factuelle ou synthétique).

Si une réponse simple suffit, le fan-out ne s’active pas.

2) Décision : requête simple ou requête complexe

Le query fan-out ne s’applique pas à toutes les recherches.

• Une question factuelle directe (“Qui est le fondateur d’Apple ?”) appelle une réponse unique.
• Une question large ou décisionnelle (“Planifier des vacances pour une famille de 5 aux USA”) implique plusieurs dimensions et déclenche un déploiement.

3) Décomposition en sous-intentions

Lorsque la requête est jugée complexe, elle est décomposée en sous-intentions.

Par exemple :

• “meilleures baskets” peut être déployée en recherches sur la durabilité, le prix, les usages (trail, marche), les saisons ou les avis.
• “meilleur SUV électrique” peut générer des sous-requêtes sur la sécurité, l’autonomie, le temps de recharge ou la comparaison de modèles.

Ces sous-intentions peuvent être explicites ou implicites : elles correspondent à ce dont l’utilisateur a besoin pour se faire un avis complet.

4) Traitement parallèle des sous-requêtes

C’est ici que le “fan-out” prend tout son sens. Les sous-requêtes sont exécutées en parallèle, sur différentes sources d’information :

• index web,
• Knowledge Graph,
• moteurs verticaux,
• bases de données spécialisées.

Cette recherche simultanée permet de couvrir rapidement plusieurs angles d’un même sujet.

5) Chunking : découper l’information pour la rendre exploitable

Les contenus récupérés sont ensuite segmentés grâce au chunking. Cette technique consiste à découper les pages en morceaux exploitables par les modèles d’IA.

La segmentation peut être :

• sémantique (par sens),
• structurelle (via le HTML),
• ou récursive (division progressive).

L’objectif est de transformer des pages longues en unités compréhensibles et comparables.

6) Passage indexing : la montée en puissance du “passage”

Avec le passage indexing, Google ne se limite plus à évaluer une page dans son ensemble. Des passages précis peuvent être sélectionnés indépendamment du reste du contenu.

Un paragraphe court, clair et pertinent peut ainsi être utilisé même si la page entière n’est pas bien classée. Les formats les plus exploitables sont généralement des blocs de 2 à 4 phrases, centrés sur une seule idée.

7) Synthèse et génération de la réponse (LLM)

Enfin, un Large Language Model (LLM) assemble les informations issues des différentes sous-requêtes.

Il :

• compare les passages sélectionnés,
• organise les réponses par thèmes,
• génère une synthèse lisible et structurée.

Le résultat est une réponse “clé en main”, souvent présentée sous forme d’AI Overview.

Pourquoi certaines requêtes déclenchent un fan-out (et d’autres non)

Plusieurs facteurs rendent une requête éligible :

• un niveau élevé de complexité,
• la présence de sous-intentions multiples,
• une logique de parcours de recherche (search journey),
• la possibilité d’organiser la réponse en thèmes distincts.

Plus une question appelle une vision globale, plus le fan-out est probable.

Le lien avec la recherche thématique

Cette logique s’inscrit dans une évolution plus large de la recherche vers une organisation thématique des résultats.

Plutôt qu’une simple liste de liens classés, les réponses sont structurées par catégories, chacune apportant un éclairage spécifique sur le sujet. Google ne cherche plus uniquement des pages pertinentes, mais des blocs de connaissance capables de s’intégrer dans une synthèse.

Le vrai basculement : de la page au passage

Le query fan-out modifie profondément la notion de visibilité.

• Le classement d’une page entière devient moins central.
• La pertinence d’un passage précis prend le dessus.
• Des pages hors top 10 peuvent être citées si elles répondent parfaitement à une sous-question.

Ce changement favorise des contenus clairs, segmentés et directement exploitables.

Implications SEO concrètes

Devenir une source sur les sous-questions

Le SEO ne consiste plus uniquement à viser une requête principale. Il s’agit désormais de couvrir les angles secondaires qu’un moteur IA est susceptible d’explorer.

Structurer le contenu en hub-and-spoke

Une architecture en clusters devient particulièrement pertinente :

• une page pilier sur le sujet global,
• des pages satellites dédiées à des sous-thèmes précis.

Cette approche renforce l’autorité thématique et multiplie les points d’entrée potentiels dans le fan-out.

Renforcer l’EEAT

Dans un contexte où l’IA synthétise de nombreuses sources, la valeur ajoutée devient décisive :

• données originales,
• retours d’expérience,
• expertise démontrable,
• informations vérifiables.

Ces éléments renforcent la crédibilité du contenu.

Optimiser la “fragmentabilité”

Chaque section doit pouvoir exister seule :

• une idée par paragraphe,
• paragraphes courts,
• titres explicites,
• réponses directes.

Un bon test consiste à vérifier si chaque bloc reste compréhensible hors contexte.

Limites, zones grises et risques

Le query fan-out reste un mécanisme instable et largement opaque.

• Les sous-requêtes varient selon le contexte et la personnalisation.
• La citation n’est jamais garantie.
• La synthèse IA peut accentuer les comportements de zéro-clic.
• Les signaux précis restent en grande partie invisibles pour les éditeurs.

Optimiser pour le fan-out revient donc à travailler pour un système mouvant.

Checklist “à faire”

• Vérifier si le sujet se prête à une approche fan-out (complexité, comparaison, décision).
• Identifier les principales sous-intentions liées au sujet.
• Structurer le contenu par thèmes clairs et autonomes.
• Rédiger des paragraphes courts (2–4 phrases).
• Utiliser des titres explicites, orientés questions.
• Mettre en place une architecture hub-and-spoke.
• Intégrer des éléments d’EEAT (expertise, expérience, données).
• Relire chaque section comme un passage indépendant.
• Accepter l’instabilité et privilégier la clarté et la couverture thématique.