🔍 What is "Query Fan-Out"?
When Google's AI (like AI Overviews or Gemini) needs to answer a question, it doesn't just look
up one thing. It breaks the question into multiple sub-queries and searches
Google for each one. This is called "Query Fan-Out".
For example, if someone asks about "Line Array Lautsprecher", the AI might
internally generate and search for:
Line Array Lautsprecher Preisvergleich 2025
Line Array Lautsprecher Test
Vor- und Nachteile von Line Array Lautsprechern
Beste Line Array Lautsprecher für Veranstaltungen
Line Array vs Point Source Lautsprecher
These are the actual Google Search queries the AI fires off behind the scenes.
This tool captures them.
⚙️ How the App Works
- You enter a topic (e.g., "Line Array Lautsprecher")
- It asks Gemini the same question 20 times with Google Search grounding
enabled
- Each time, Gemini actually searches Google and the API reveals which search
queries it used
- It counts how often each query appears — high-frequency queries form the
"Relevance Bubble"
🔄 Why 20 Iterations?
A single run is unreliable — the AI generates different sub-queries each time. By running
20 times and counting frequencies, you get statistical confidence about which
queries the AI consistently uses. The high-frequency ones (≥5/20) represent what Google
considers essential to your topic.
📈 Why This Matters for SEO
The high-frequency queries represent what Google's AI believes are the essential
sub-topics of your keyword:
| Query |
Frequency |
Meaning |
Lautsprecher Vergleich |
18/20 |
Google considers a comparison essential |
Lautsprecher Preise |
15/20 |
Pricing information is expected |
Line Array vs Point Source |
12/20 |
This comparison is core to the topic |
Aufstellung Tipps |
3/20 |
Nice to have, but not critical |
⚠️ The "Fallback" Problem
If your page doesn't cover a high-frequency sub-query, Google "falls back" to a
competitor's page:
- Google's AI searches for
"Line Array Lautsprecher Preisvergleich"
- Your blog doesn't mention pricing
- Google pulls that information from a competitor's page — you lose
visibility
🎯 Gap Analysis = Your Action Plan
When you paste your blog draft into the tool:
- ✅ Covered queries: Sub-queries your draft already addresses
- ❌ Missing queries (gaps): High-frequency queries your draft does NOT cover
- 🏗️ Fallback hierarchy: For each gap, which broader topic Google falls back
to — often your competitor
💡 In Summary
| Input |
Your target keyword + blog draft |
| Process |
20× AI-grounded Google searches → frequency analysis |
| Output |
Which sub-topics Google considers essential, which your draft covers, and which gaps
let competitors steal your traffic |
It's essentially reverse-engineering what Google's AI thinks
your topic is about, so your copywriter can cover the entire "Relevance Bubble" and
prevent fallback to competitors.
🔍 Was ist „Query Fan-Out"?
Wenn Googles KI (z.B. AI Overviews oder Gemini) eine Frage beantworten muss, sucht sie nicht nur
nach einem einzigen Begriff. Sie zerlegt die Frage in mehrere
Unter-Suchanfragen und durchsucht Google für jede einzelne. Das nennt man
„Query Fan-Out".
Wenn jemand z.B. nach „Line Array Lautsprecher" fragt, könnte die KI intern
folgende Suchanfragen generieren:
Line Array Lautsprecher Preisvergleich 2025
Line Array Lautsprecher Test
Vor- und Nachteile von Line Array Lautsprechern
Beste Line Array Lautsprecher für Veranstaltungen
Line Array vs Point Source Lautsprecher
Das sind die echten Google-Suchanfragen, die die KI im Hintergrund abfeuert.
Dieses Tool macht sie sichtbar.
⚙️ Wie die App funktioniert
- Du gibst ein Thema ein (z.B. „Line Array Lautsprecher")
- Die App stellt Gemini dieselbe Frage 20 Mal — mit aktiviertem Google Search
Grounding
- Jedes Mal durchsucht Gemini tatsächlich Google und die API zeigt, welche
Suchanfragen verwendet wurden
- Die Häufigkeit jeder Anfrage wird gezählt — häufige Anfragen bilden die
„Relevanz-Blase"
🔄 Warum 20 Durchläufe?
Ein einzelner Durchlauf ist unzuverlässig — die KI generiert jedes Mal andere Unter-Anfragen.
Durch 20 Wiederholungen und Häufigkeitszählung erhältst du statistische
Sicherheit darüber, welche Anfragen die KI konstant nutzt. Die häufigen (≥5/20)
repräsentieren, was Google als wesentlich für dein Thema erachtet.
📈 Warum das für SEO wichtig ist
Die häufigen Suchanfragen zeigen, was Googles KI als die wesentlichen
Unterthemen deines Keywords betrachtet:
| Suchanfrage |
Häufigkeit |
Bedeutung |
Lautsprecher Vergleich |
18/20 |
Google hält einen Vergleich für essenziell |
Lautsprecher Preise |
15/20 |
Preis-Informationen werden erwartet |
Line Array vs Point Source |
12/20 |
Dieser Vergleich ist Kern des Themas |
Aufstellung Tipps |
3/20 |
Gut zu haben, aber nicht kritisch |
⚠️ Das „Fallback"-Problem
Wenn deine Seite eine häufige Unter-Anfrage nicht abdeckt, greift Google auf die
Seite eines Wettbewerbers zurück:
- Googles KI sucht nach
„Line Array Lautsprecher Preisvergleich"
- Dein Blog erwähnt keine Preise
- Google zieht sich die Information von einer Wettbewerber-Seite — du
verlierst Sichtbarkeit
🎯 Gap-Analyse = Dein Maßnahmenplan
Wenn du deinen Blog-Entwurf in das Tool einfügst:
- ✅ Abgedeckte Anfragen: Unter-Anfragen, die dein Entwurf bereits behandelt
- ❌ Fehlende Anfragen (Lücken): Häufige Anfragen, die dein Entwurf NICHT
abdeckt
- 🏗️ Fallback-Hierarchie: Für jede Lücke wird erklärt, auf welches breitere
Thema Google zurückgreift — oft dein Wettbewerber
💡 Zusammenfassung
| Eingabe |
Dein Ziel-Keyword + Blog-Entwurf |
| Prozess |
20× KI-gestützte Google-Suchen → Häufigkeitsanalyse |
| Ergebnis |
Welche Unterthemen Google für essenziell hält, welche dein Entwurf abdeckt und
welche Lücken Wettbewerbern deinen Traffic überlassen |
Im Grunde ist es Reverse Engineering dessen, was Googles KI
über dein Thema denkt — damit dein Texter die gesamte „Relevanz-Blase" abdecken und
den Fallback zu Wettbewerbern verhindern kann.