Query Fan-out: Wie ChatGPT im Hintergrund sucht
Bevor ChatGPT antwortet, stellt es eigene Suchanfragen. Wie sie aussehen, entscheidet darüber, welche Seiten überhaupt in die Auswahl kommen.
Dieser Artikel wertet 4.353 Suchanfragen aus 2.631 Läufen über die ChatGPT-Oberfläche aus: wie viele es sind, welche Begriffe ergänzt werden und welche Domains gezielt abgefragt werden.
Query Fan-out bezeichnet den Vorgang, bei dem ein KI-Suchsystem eine Nutzerfrage in eigene Suchanfragen übersetzt, diese im Web ausführt und aus den Treffern eine Antwort baut. Der Nutzer tippt einen Satz, das System sucht mit anderen Worten. Für die Sichtbarkeit in KI-Antworten ist das die entscheidende Stelle: Nur Seiten, die für diese Suchanfragen gefunden werden, können zitiert werden.
Über Fan-out wird viel geschrieben und wenig gemessen. Meist heißt es, eine Frage werde in acht bis zwanzig Teilfragen zerlegt. Im AI Mention Index protokolliere ich die Suchanfragen, die ChatGPT bei Kaufanfragen tatsächlich absetzt. Die Daten zeigen ein anderes Bild: meist eine einzige Suchanfrage, die den Prompt in Stichworte übersetzt und um Land und Jahr ergänzt, und in wenigen Läufen eine lange Kette gezielter Nachprüfungen.
Grundlage sind 2.631 Läufe über die ausgeloggte ChatGPT-Oberfläche mit Standort Deutschland vom 13.09. bis 01.10.2026. 64 Prompts rund um Handyverträge und Smartphones mit Vertrag, 4.353 protokollierte Suchanfragen.
Was ist Query Fan-out?
Ein Beispiel aus den Daten. Der Prompt lautet: "Wo bekomme ich das Samsung Galaxy S25 mit Vertrag am günstigsten?" ChatGPT sucht daraufhin im Web nach Samsung Galaxy S25 Vertrag günstig Deutschland September 2026. Aus dem Fragesatz ist eine Stichwortkette geworden, und drei Angaben sind dazugekommen, die der Nutzer nie genannt hat: das Land, der Monat und das Jahr.
Diese Übersetzung ist der Fan-out. Der Name kommt vom Auffächern: Aus einer Frage können mehrere Suchanfragen werden, die verschiedene Seiten des Themas abdecken. Die Treffer aller Suchanfragen werden zusammengeführt, das System wählt daraus Textstellen aus und formuliert die Antwort.
Vieles, was dazu geschrieben wird, stammt aus Einzelbeobachtungen, aus Patenten und aus Abrufen über die API. Die folgenden Abschnitte zeigen, was die Oberfläche tut, die ein ausgeloggter Nutzer in Deutschland vor sich hat.
Wie viele Suchanfragen ChatGPT je Frage stellt
In 93 % der Läufe hat ChatGPT mindestens eine Suchanfrage abgesetzt. In den meisten davon blieb es bei genau einer.
Im Mittel sind es 1,8 Suchanfragen je Lauf, das Maximum lag bei 32. Die wenigen langen Läufe prägen das Bild stark: 8 % der Läufe tragen 40 % aller Suchanfragen. Wer einen solchen Lauf mitschneidet und als typisch beschreibt, kommt auf die bekannten "acht bis zwanzig Teilfragen". Typisch ist er nicht.
Mehr Suchanfragen führen auch nicht zu mehr Quellen in der Antwort. Läufe mit einer Suchanfrage zitieren im Mittel 3,0 Domains, Läufe mit drei und mehr 2,9.
Gemessen ist das Standardmodell der ausgeloggten Oberfläche. Für Modelle mit längerer Denkzeit und für eingeloggte Nutzer sind breitere Fan-outs dokumentiert, und auch die API sucht breiter: In meinem Vergleich von Oberfläche und API waren es dort 3 bis 8 Suchanfragen je Lauf.
Die erste Suchanfrage: Stichworte plus Land und Jahr
Die erste Suchanfrage ist die wichtigste, weil sie in jedem Lauf vorkommt und in den meisten die einzige bleibt. Sie folgt einem klaren Muster. Aus einem Prompt mit im Median 12 Wörtern wird eine Suchanfrage mit 9 Wörtern: Füllwörter und die Frageform fallen weg, Produkt und Absicht bleiben, und das System ergänzt Begriffe, die im Prompt nicht standen.
Das Land ergibt sich aus dem Standort des Nutzers. Jahr und Monat zielen auf aktuelle Treffer: Das Wissen des Modells endet an einem Stichtag, die Suche soll den laufenden Zeitraum liefern. Angebots- und Preisbegriffe spiegeln die Absicht hinter einer Kauffrage.
Eines fehlt in der ersten Suchanfrage vollständig: Sie enthält nie eine Einschränkung auf eine Domain, nie Anführungszeichen und nie einen konkreten Preis. Sie ist eine offene Suche. Wer hier nicht unter den Treffern ist, kommt in den meisten Läufen gar nicht in Betracht.
Die Folge-Suchen: gezielte Nachprüfung
Wenn ChatGPT weitersucht, ändert sich die Art der Suchanfragen. Aus der offenen Suche werden gezielte Abfragen. Ein Lauf zum Galaxy S25 sah so aus:
Samsung Galaxy S25 Vertrag günstig Deutschland 2026 SeptemberSamsung Galaxy S25 mit Vertrag Telekom Vodafone O2 2026 PreisSamsung Galaxy S25 Vertrag 24 Monate Deutschland 128 GB 256 GBsite:handyhase.de Samsung Galaxy S25 128 GB Vertrag 2026 19,99 119 otelo 50 GBsite:handyvertrag.check24.de Samsung Galaxy S25 128 GB Vertrag 2026 20 GB 14 Eurosite:deinhandy.de Samsung Galaxy S25 Vertrag 128 GB 2026 22,99 39,99"Samsung Galaxy S25" "19,99" "139,00" otelo 50 GBsite:logitel.de/handy-angebote/ "Galaxy S25 5G 128 GB" "otelo" "19,99" "139,00"
Die ersten drei Suchanfragen öffnen das Feld. Ab der vierten sucht das System nicht mehr nach Antworten, sondern nach Bestätigung: Es hat ein Angebot mit 19,99 Euro monatlich und 139 Euro Zuzahlung gefunden und prüft, ob es das auf den Seiten der Händler wiederfindet. Die Preise stehen in Anführungszeichen, damit nur Seiten mit genau dieser Zahl zurückkommen.
Welche Domains gezielt abgefragt werden
Die 871 site:-Abfragen verteilen sich auf 62 Domains. Am häufigsten abgefragt werden Händler und Netzbetreiber: sparhandy.de (85), mediamarkt.de (80), gomibo.de (71), deinhandy.de (62), telekom.de (54), vodafone.de (43) und logitel.de (42). Dazu kommen Vergleichs- und Deal-Seiten wie handyhase.de und check24.de.
Gezielt abgefragt zu werden heißt nicht, zitiert zu werden. In 46 % der Fälle taucht die abgefragte Domain im selben Lauf auch als Quelle auf. Die Spanne ist groß:
Die Abfrage zeigt, dass das System die Domain als mögliche Quelle für diese Frage kennt. Ob es dort findet, was es sucht, entscheidet die Seite: ob Gerät, Tarif und Preis als Text auf einer auffindbaren Seite stehen.
Marken, die niemand genannt hat
40,5 % aller Suchanfragen enthalten eine Marke, die im Prompt nicht vorkommt. Wer fragt "Welchen Handyvertrag mit 50 GB empfiehlst du für unter 30 Euro?", bekommt eine Suche, in der Telekom, Vodafone und o2 stehen. Wer nach einem Gerät mit Vertrag fragt, bekommt in den Folge-Suchen Händlernamen dazu.
Das Modell bringt also eine Vorstellung davon mit, wer in diesem Markt relevant ist, und sucht entlang dieser Vorstellung. Für eine Marke ist das ein Vorsprung, der vor der Suche entsteht: Wer in den Suchanfragen steht, wird gefunden. Wer dort nicht steht, muss über die offene erste Suchanfrage hineinkommen.
Die Liste deckt sich nur teilweise mit den Marken, die am Ende in den Antworten genannt werden. Verivox steht in 102 Suchanfragen, wird aber nur in 3,2 % der Antworten genannt. Saturn wird häufig mitgesucht und ist fast nie die erste Empfehlung. Gesucht zu werden und empfohlen zu werden sind zwei verschiedene Stufen.
Keine zwei Läufe suchen gleich
Derselbe Prompt führt nicht zur selben Suchanfrage. Je Prompt liegen im Median 38 Läufe vor, und darin finden sich im Median 22 verschiedene Formulierungen der ersten Suchanfrage. Die häufigste Variante kommt im Mittel auf 18,5 % der Läufe.
Für den Prompt zum Galaxy S25 sehen die häufigsten ersten Suchanfragen so aus:
samsung galaxy s25 vertrag günstig deutschland september 202613 Läufesamsung galaxy s25 vertrag günstig deutschland 20266 Läufesamsung galaxy s25 mit vertrag günstigster preis deutschland september 20263 Läufesamsung galaxy s25 vertrag günstig angebot deutschland2 Läufe
Die Formulierungen wechseln, die Bausteine bleiben: Produkt, "Vertrag", ein Preisbegriff, Deutschland, Jahr, oft der Monat. Wer eine einzelne Suchanfrage aus einem Mitschnitt nimmt und dafür eine Seite baut, optimiert auf eine Variante von zwanzig. Die Bausteine dagegen lassen sich bedienen.
Diese Streuung ist auch eine der Ursachen dafür, dass ChatGPT auf dieselbe Frage unterschiedliche Empfehlungen gibt. Andere Suchanfrage, andere Treffer, andere Antwort. Wie stark die Antworten selbst streuen, steht im Artikel zu Prompt Tracking.
Der Fan-out ändert sich ohne Ankündigung
Die Zahl der Suchanfragen je Lauf war im Messzeitraum nicht konstant. In den ersten drei Tagen lag sie bei knapp fünf, zwei Wochen später bei gut einer.
Ob ChatGPT in diesen Tagen sein Suchverhalten umgestellt hat oder der Abruf weniger Suchanfragen erfasst, lässt sich aus den Daten nicht trennen. Die Prompts, der Standort und die Messmethode waren in beiden Zeiträumen dieselben. Für die Praxis ist die Folgerung in beiden Fällen gleich: Aussagen über den Fan-out gelten für den Zeitraum, in dem sie gemessen wurden. Eine Zahl aus dem Frühjahr beschreibt nicht das System vom Herbst.
Das ist auch der Grund, warum Empfehlungen, die an einem bestimmten Verhalten des Systems hängen, schnell veralten. Was über solche Änderungen hinweg stabil bleibt, ist die Logik dahinter: Das System braucht aktuelle, auffindbare Seiten, die eine Frage direkt beantworten.
Andere Systeme suchen anders
Alle Zahlen bis hierher stammen aus ChatGPT. Um zu sehen, ob andere Systeme ihre Suchanfragen genauso formulieren, habe ich acht Prompts aus dem Index am 02.10.2026 zusätzlich an Microsoft Copilot und an Gemini gestellt. Das ist eine Stichprobe: 9 Läufe mit 20 Suchanfragen bei Copilot, 8 Läufe mit 15 Suchanfragen bei Gemini. Sie reicht nicht für Anteile, aber die Unterschiede in der Formulierung sind schon in dieser Menge deutlich.
Derselbe Prompt wie oben, "Wo bekomme ich das Samsung Galaxy S25 mit Vertrag am günstigsten?", am selben Tag in drei Systemen:
| System | Suchanfragen |
|---|---|
| ChatGPT | Samsung Galaxy S25 Vertrag günstig Deutschland Oktober 2026 |
| Copilot | Samsung Galaxy S25 Vertrag DeutschlandSamsung Galaxy S25 günstigste Vertragsangebote Deutschland 2026 |
| Gemini | Galaxy S25 Tarifvergleich handyvertrag mydealzSamsung Galaxy S25 mit Vertrag günstigste Angebote vergleich |
Copilot: nah am Prompt, plus Land
Copilot stellt je Lauf eine bis drei Suchanfragen. Die erste ist der Prompt ohne Frageform, ergänzt um "Deutschland". Die zweite wiederholt sie mit einem Superlativ wie "günstigste" oder "beste" und in sechs von neun Läufen mit der Jahreszahl. "Deutschland" steht in 17 der 20 Suchanfragen. Eine Marke, die nicht im Prompt stand, hat Copilot in keiner einzigen ergänzt.
Dafür sucht Copilot lokal. In zwei Läufen kam eine Suche nach Ladengeschäften dazu, etwa Vodafone Shops in Germany, und in drei Läufen enthielt die Antwort eine Karte mit Shops in der Nähe des Abruf-Standorts. Bei ChatGPT kam das in 2.631 Läufen nicht vor.
Gemini: Marken und Quellen statt Land und Jahr
Gemini lässt weg, was ChatGPT fast immer ergänzt. "Deutschland" steht in einer von 15 Suchanfragen, die Jahreszahl in keiner. Stattdessen schreibt Gemini Namen in die Suche: die drei Netzbetreiber, dazu Portale und Händler wie mydealz, Check24, Sparhandy, Logitel und DeinHandy. In sechs von acht Läufen enthielt mindestens eine Suchanfrage eine Marke, die im Prompt nicht vorkam. In acht der 15 Suchanfragen steht "Vergleich" oder "Tarifvergleich".
Gemini verändert auch die Vorgaben des Nutzers. Aus "für unter 20 Euro im Monat" wurde die Suche Handyvertrag 20 GB Telekom Vodafone o2 unter 15 Euro, aus "unter 30 Euro" wurden unter 25 Euro und unter 20 Euro. Das System sucht also enger, als gefragt wurde.
Was die drei gemeinsam haben
Alle drei machen aus dem Fragesatz eine Stichwortkette, und alle drei bleiben in dieser Stichprobe bei einer bis drei Suchanfragen. Die langen Ketten mit site: und Preisen in Anführungszeichen habe ich nur bei ChatGPT gesehen, und auch dort nur in wenigen Läufen.
Der Unterschied liegt in dem, was ergänzt wird. ChatGPT ergänzt Land und Zeitraum, Copilot das Land, Gemini Marken und Quellentypen. Für eine Seite heißt das: Der aktuelle Zeitraum im Titel hilft bei ChatGPT, bei Gemini entscheidet eher, ob die Domain zu den Namen gehört, die das Modell für diese Frage von sich aus in die Suche schreibt.
Gemini ist hier über die API mit Google-Suche gemessen, weil die Oberfläche ihre Suchanfragen nicht preisgibt. Bei ChatGPT sucht die API anders als die Oberfläche. Ob das bei Gemini genauso ist, kann ich nicht prüfen. Der Google AI Mode und Perplexity geben ihre Suchanfragen über die Wege, die mir zur Verfügung stehen, nicht heraus.
Was daraus für deine Seiten folgt
Fan-out-Daten sind kein Keyword-Set, das sich abarbeiten lässt. Sie zeigen, nach welchem Muster ein KI-System sucht. Daraus ergeben sich fünf Konsequenzen.
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Für die erste Suchanfrage ranken
In drei von vier Läufen gibt es nur diese eine Suche. Sie ist eine normale Web-Suche aus Produkt, Absicht, Land und Jahr. Wer dafür in den Suchergebnissen steht, ist im Rennen. Das ist klassisches SEO, und es ist die Voraussetzung für alles Weitere.
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Jahr und Monat sichtbar führen
81 % der ersten Suchanfragen enthalten das Jahr, 26 % den Monat. Seiten zu Angeboten, Preisen und Vergleichen sollten den Zeitraum im Titel und im Text tragen und tatsächlich aktualisiert werden. Ein altes Datum im Titel ist für diese Suchen ein Ausschlussgrund.
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Preise und Konditionen als Text ausgeben
Die Nachprüfungen suchen nach exakten Zahlen in Anführungszeichen. Ein Preis, der nur in einem Rechner, einem Bild oder nach einem Klick erscheint, wird dabei nicht gefunden. Gerät, Tarif, monatlicher Preis und Zuzahlung gehören als lesbarer Text auf die Seite.
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Eine klare Seite je Produkt
Die
site:-Abfragen durchsuchen eine Domain nach Gerät und Tarif. Eine eigene, auffindbare Seite je Produkt mit eindeutigem Titel liefert darauf einen Treffer. Angebote, die nur in Filtern oder Listen existieren, tun das nicht. -
Bausteine bedienen, keine Einzelabfragen
Die Formulierung wechselt von Lauf zu Lauf. Stabil sind die Bausteine: Produkt, Land, Zeitraum, Preis- und Angebotsbegriffe, die Namen der großen Marken. Eine Seite, die diese Kombination natürlich abdeckt, passt auf die meisten Varianten.
Welche Suchanfragen ChatGPT zu den Fragen deiner Kunden stellt und welche Seiten es dabei findet, prüfe ich im GEO Audit.
Grenzen dieser Daten
- Ein Sektor: Kaufanfragen zu Handyverträgen und Smartphones mit Vertrag in Deutschland. Bei Informationsfragen oder in anderen Branchen können Zahl und Art der Suchanfragen anders ausfallen.
- Ein System, ausgeloggt: Gemessen ist das Standardmodell der ChatGPT-Oberfläche ohne Konto. Für eingeloggte Nutzer, für Modelle mit längerer Denkzeit und für den Google AI Mode habe ich keine eigenen Reihen.
- Der Systemvergleich ist eine Stichprobe: Acht Prompts an einem Tag, 9 Läufe bei Copilot und 8 bei Gemini, Gemini über die API. Das zeigt Muster in der Formulierung, keine belastbaren Anteile.
- Sichtbare Suchanfragen: Protokolliert sind die Suchanfragen, die im Datenstrom der Oberfläche erscheinen. Ob das System intern weitere Abrufe ausführt, zeigen die Daten nicht.
- Ein Zeitraum: Knapp drei Wochen im September 2026, mit einer deutlichen Änderung in der Mitte.
Den laufenden Stand der Messung findest du im AI Mention Index, die Methode in der Methodik.
Häufige Fragen zu Query Fan-out
Kurzantworten zu Begriff, Zahl der Suchanfragen und Optimierung.
Was ist Query Fan-out?
Query Fan-out bezeichnet den Vorgang, bei dem ein KI-Suchsystem wie ChatGPT oder der Google AI Mode eine Nutzerfrage im Hintergrund in eine oder mehrere eigene Suchanfragen übersetzt, diese im Web ausführt und aus den Treffern eine Antwort baut. Die Suchanfragen sieht der Nutzer in der Regel nicht.
Wie viele Suchanfragen stellt ChatGPT je Frage?
In meinen Daten aus der ausgeloggten ChatGPT-Oberfläche meistens eine: 77 % der Läufe mit Web-Suche kommen mit genau einer Suchanfrage aus, 15 % mit zwei, 8 % mit drei oder mehr. Das Maximum lag bei 32. Für eingeloggte Nutzer und für Modelle mit längerer Denkzeit sind deutlich breitere Fan-outs dokumentiert.
Welche Begriffe ergänzt ChatGPT in seinen Suchanfragen?
Vor allem Land und Zeit. In 86 % der Läufe steht "Deutschland" in der ersten Suchanfrage, obwohl es im Prompt nicht vorkam, in 81 % die Jahreszahl 2026 und in 26 % der Monat. Dazu kommen Begriffe wie "Angebote", "günstig" oder "Preis" und in 18 % der Läufe die Namen der drei Netzbetreiber.
Kann ich für Fan-out-Suchanfragen optimieren?
Nicht für einzelne Suchanfragen, denn die Formulierung wechselt von Lauf zu Lauf. Für die wiederkehrenden Bausteine schon: Produkt oder Thema, Land, Jahr und Monat, Preis- und Angebotsbegriffe. Seiten, die diese Kombination im Titel und im Text tragen und aktuell gehalten werden, passen auf den Großteil der Varianten.
Was bedeuten site:-Suchen im Fan-out?
ChatGPT durchsucht dann gezielt eine einzelne Domain, zum Beispiel "site:sparhandy.de Samsung Galaxy S25". In meinen Daten kommt das nie in der ersten Suchanfrage vor, aber in 45 % der Folge-Suchanfragen. Es sind Nachprüfungen: Das System hat ein Angebot gefunden und will Preis und Konditionen an der Quelle bestätigen.
Sieht man die Fan-out-Suchanfragen irgendwo?
In der normalen ChatGPT-Oberfläche nicht vollständig. Sichtbar werden sie, wenn man den Datenstrom der Oberfläche mitschneidet, was spezialisierte Dienste anbieten, oder über die API mit eingeschalteter Web-Suche. Die API sucht allerdings anders als die Oberfläche: mehr Suchanfragen je Lauf und teilweise auf Englisch.
Ist Query Fan-out bei Google dasselbe wie bei ChatGPT?
Das Prinzip ist dasselbe, die Umsetzung nicht. In einer Stichprobe mit acht Prompts hat Gemini über die API weder Land noch Jahr ergänzt, dafür Marken und Portale wie Check24 oder mydealz, während ChatGPT fast immer "Deutschland" und die Jahreszahl anhängt. Für den Google AI Mode und AI Overviews habe ich keine eigenen Messreihen.
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