Статья держится в топ-3, позиции не просели, а переходов из поиска стало меньше. Чтобы понять, куда делись читатели, вбиваете запрос, по которому статья ранжируется, — и вы видите, что над обычной выдачей стоит ответ нейросети, а в источниках у него три чужих сайта. ИИ-поиск обрабатывает запрос иначе, чем классический: он разворачивает исходную фразу в несколько уточняющих подзапросов и под каждый подбирает фрагмент с подходящей страницы. Этот набор подзапросов и называют веером запросов. Ваша статья может закрыть часть из них, а остальное соберут с чужих страниц — поэтому текст, написанный под один ключ, все чаще проигрывает тому, который написан по вееру. Разберем, как устроен веер, чем он отличается от привычной работы с ключами и как под него перестроить структуру статьи.
Почему статья может быть в топе, а AI-ответ ссылается на другие страницы
Раньше человек в поисках ответа шел по схеме: вбивал запрос в поисковик, например, Яндекс или Гугл, получал список сайтов и выбирал, куда перейти. Чем выше страница в выдаче, тем больше у нее шансов получить клик. Тут классическое SEO и было главным героем.
Сейчас сам принцип поиска не особенно изменился, но добавились ИИ-ответы — это та верхняя шапка с экспресс-ответом, которая идет сразу после поисковой строки. Человек получает информацию мгновенно, вообще не заходя на сайт, и это съедет часть трафика.
ИИ-ответ собирается как Франкенштейн, из разных источников и поисков. При этом система из генеративных модулей и языковых моделей использует веер запросов. Поэтому статья, которая остается в топе выдачи и раньше стабильно приводила людей на сайт, может сейчас генерировать меньше трафика.
Разные сайты, отображающиеся в ответах ИИ и в выдаче поисковика
Что такое веер запросов и зачем он нужен
Веер запросов или query fan-out — это механизм работы с запросом. ИИ раскладывает интерес пользователя на несколько связанных вопросов. И по каждому проводит отдельный поиск. Затем система выбирает подходящую информацию из найденных страниц и собирает в один ответ для пользователя. Это и есть веер запросов.
Например, человек спрашивает: «Как выбрать стиральную машину для маленькой ванны?». ИИ переваривает запрос и раскладывает его на пачку уточнений. Какая загрузка подойдет семье, какая глубина должна быть, какой уровень шума приемлемый, нужна ли сушка и на какие функции стоит смотреть и прочие потенциально нужные моменты.
При этом все эти вопросы могут даже изначально не прийти в голову читателю, потому что, начиная погружаться в тему, он, вероятнее всего, даже не подозревает про все эти нюансы. Нейронка упрощает поисково-познавательный процесс и выдает ответ в виде связанных тем по принципу веера.
Чем веер отличается от обычной работы с ключами
Семантика — это реальные поисковые фразы, которые люди вводят в Google и Яндекс. Их собирают через Вордстат и Google Keyword Planner, Key Collector, Rush Analytics, Топвизор и прочие подобные сервисы. Специалисту важно понять, что именно ищут, то есть ключ, и как часто это делают, то есть частотность. Веер устроен иначе: дополнительные запросы предугадывает сама нейросеть, когда разбирает вопрос пользователя на части. Готового списка этих подзапросов мы заранее не видим.
Иногда семантика и веер совпадают. Например, «узкая стиральная машина» или «стиральная машина с сушкой» могут быть и реальными запросами из Вордстата, и частью веера. Но появляются они по-разному: в семантике — потому что их набрали живые люди, в веере — потому что модель решила, что этот вопрос нужен для ответа.
Особенно хорошо разница видна на сложных запросах. Человек может написать: «У меня маленькая ванная, семья из двух человек, хочу машинку с сушкой — что выбрать?». Такой фразы в Вордстате, скорее всего, не будет. А нейросеть разложит ее на вопросы про глубину, загрузку, сушку и уровень шума.
Существует еще длинный хвост запроса, и иногда его путают с веером. Длинный хвост — это редкие, но реальные запросы вроде «стиральная машина глубиной 40 см под раковину». А подзапросы веера генерирует нейронка. И может быть такое, что ни один человек никогда не вбивал такую именно фразу в поисковик.
Для автора разница в этих понятиях практическая: семантика показывает, что ищут люди, а веер помогает проверить, какие дополнительные вопросы стоит раскрыть внутри статьи.
Где собирать веер запросов
Готовый список запросов посмотреть в каком-то сервисе не получится. Нейросеть генерирует его каждый раз заново. Будем собирать самостоятельно и использовать несколько инструментов.
Нейросеть
Берем нашу тему про стиральную машину и вводим примерно следующий промт в нейронку:
«Человек хочет выбрать стиральную машину для маленькой ванной. На какие вопросы ему нужно ответить перед покупкой? Разбей задачу на отдельные поисковые запросы».
Полученный результат — это пока гипотеза. Нейросеть может пропустить важные вопросы или придумает то, что в реальности абсолютно не важно. Поэтому используем дополнительные инструменты.
Поисковые подсказки и связанные запросы
Теперь идем в обычный поиск. Начинаем вводить основной запрос и смотрим, какие формулировки нам подсказывает поисковик.
Поисковые подсказки
Либо есть еще вариант, когда пользователь пролистывает страницу и в самом конце видит список других, схожих запросов:
Связанные запросы
Форумы, отзывы, комментарии, чаты и вопросы клиентов
Там часто всплывают нюансы, которые люди не пишут в поисковике. Могут спросить, будет ли машинка прыгать по плитке или откроется ли дверца в тесной ванной.
Ответ AI-поиска в самом поисковике
Спрашиваем непосредственно в поисковике и смотрим, что ИИ нам выдаст в ответе. Но нужно учитывать, что сегодня система выдает один результат, а завтра уже может быть другой набор параметров.
Ответ AI-поиска
После того как мы прошлись по разным поисковым системам, сгружаем все, что удалось найти в единый документ. Это еще не план статьи, но уже довольно конкретный набросок.
Как превратить веер запросов в структуру статьи?
Допустим, получилось 25 запросов. Если мы их все раскроем в статье, получится огромный лонгрид под 40 000 знаков. Шанс, что найдется высокомотивированный читатель, который захочет его осилить, довольно мал. Ниже инструкция, как за четыре шага превратить список из 20-30 вопросов в понятный план статьи.
Шаг 1. Убираем вопросы, которые решают другую задачу
Берем каждый запрос и смотрим: ответ на него поможет выбрать машинку? Если не помогает — исключаем его. Например, все, что связано с ремонтом стиралок или с перестановкой в ванной сразу отметаем. Список сократится наполовину.
Шаг 2. Оставляем то, что действительно влияет на решение
После первой зачистки вопросов все равно, вероятно, будет много: размеры, загрузка, шум, сушка, защита от протечек, обороты, тип двигателя, расход воды, программы. Теперь задаем вопрос: без этой информации человек сможет выбрать машинку?
Если характеристика действительно влияет на выбор, оставляем отдельным пунктом в плане.
Шаг 3. Решаем, сколько места дать каждому вопросу
Необязательно каждый вопрос превращать в полноценный раздел статьи.
Используем следующую логику распределения:
- в отдельный H2 берем большой вопрос, без которого тему не раскрыть
- в H3 ставим узкие, связанные с основной темой вопросы
- полезный, но выбивающийся из основной логики вопрос отправляем в FAQ;
- а в отдельную статью отправляем важную, но смежную тему. В нашем случае это может быть планировка ванной.
Шаг 4. Собираем логичную последовательность подзаголовков
Последовательность подзаголовков должна соответствовать логике принятия решения. В конце проверяем, сможет ли человек после нашей статьи решить задачу, с которой пришел? Если какой-то раздел не помогает, безжалостно режем. Если не хватает важного шага, добавляем.
Заменяет ли веер запросов SEO
Нет. Веер не заменяет ни семантику, ни техническую оптимизацию: ИИ-ответ собирается из страниц, которые поиск уже нашел, проиндексировал и отранжировал. Google пишет об этом в руководстве по генеративному поиску: функции вроде AI Overviews и AI Mode построены на тех же системах ранжирования и оценки качества, что и обычная выдача, поэтому базовые требования к странице сохраняются. У Яндекса логика та же: Алиса AI строит ответы, опираясь на результаты Поиска, это не отдельная система со своими правилами приема сайтов.
Для автора отсюда следует практическая вещь. Сначала страница должна быть видна поиску: открыта для индексации, допущена к показу со сниппетом, релевантна запросу. Пока этого нет, разбирать веер незачем — нейросети нечего взять со страницы, которую поиск не показывает. Вордстат, поисковые подсказки и анализ выдачи остаются рабочими инструментами: по ним вы решаете, какие статьи писать и под какие фразы их затачивать.
Полезно почитать: Чем SEO в 2026 году отличается от того, что мы делали в 2025 или 2023?
Специальную версию текста под нейросети делать не нужно.
Как проверить, использует ли AI-поиск вашу статью
Самый простой способ — руками. Но если вы собственными глазами не видите статью в ИИ-выдаче, это еще не значит, что она туда не попала. Если есть доступ к аналитике сайта, можно посмотреть выдачу статьи в ИИ-ответе через специальные инструменты.
В Яндекс Вебмастере есть «Видимость сайта в Алисе AI». Там можно посмотреть, как часто сайт появляется среди источников, динамику, примеры запросов и сайты-конкуренты. Данные обновляются раз в неделю.
Скрин кабинета в Яндекс Вебмастере
У Google в Search Console в 2026 году тоже должны появиться отдельные отчеты: AI Overviews и AI Mode. В них можно увидеть показы и страницы, которые появлялись в ИИ-функциях. Пока Google тестирует эти отчеты, и они могут работать не для всех сайтов.
Коротко о главном
Хорошая позиция в поиске больше не гарантирует переходы. К обычной выдаче добавились AI-ответы, которые могут собирать информацию из нескольких источников и забрать часть трафика себе.
Веер запросов, или query fan-out — это связанные поиски, которые ИИ генерирует вокруг исходного вопроса пользователя. Так, он разбирает задачу на части и ищет информацию по каждой из них.
Веер и семантика — не одно и то же. Семантика показывает, что ищут сами люди. Веер — на какие дополнительные поиски нейросеть может разложить их задачу.
Готовый внутренний веер поисковик нам не показывает. Поэтому его собирают как рабочую гипотезу: через нейросеть, поисковые подсказки, Вордстат, вопросы аудитории и уже существующие AI-ответы.
Тащить весь веер в статью не надо. Оставляем только вопросы, которые помогают решить основную задачу читателя. Большие уходят в H2, узкие — в H3, мелкие — в абзац или FAQ, самостоятельные темы — в отдельные статьи.
Обычное SEO никуда не делось. Веер не заменяет семантику, полезный текст и нормальную структуру. Это еще один инструмент, который помогает проверить план статьи и заметить вопросы, которые мы могли пропустить.
Частые вопросы
Чем веер запросов отличается от семантического ядра?
Семантическое ядро собирают из запросов, которые реально вводят люди. Веер устроен иначе: дополнительные запросы формирует сам ИИ, когда раскладывает исходную задачу пользователя на части. Формулировки запросов могут совпадать, но происхождение разное. Поэтому веер не заменяет семантику, а дополняет ее.
Можно ли увидеть подзапросы, которые генерирует поисковик?
Полный внутренний список — нет. Google и Яндекс не показывают отчет со всеми запросами, которые ИИ сформировал внутри поиска. Поэтому на практике веер приходится восстанавливать самостоятельно: через нейросеть, поисковые подсказки, Вордстат, вопросы аудитории и уже готовые AI-ответы. Получается не точная выгрузка алгоритма, а рабочая гипотеза.
Работает ли веер в Яндексе или только в Google?
Термин query fan-out официально использует Google. Яндекс отдельного термина для неё не использует, но описывает похожий принцип: Алиса AI может разбивать вопрос на подвопросы и искать информацию по ним. Поэтому учитывать веер запросов имеет смысл и при работе с Google, и с Яндексом.
Нужно ли теперь писать статьи длиннее?
Нет. Если вокруг темы нашлось 30 дополнительных вопросов, не надо помещать их все в одну статью. Оставляем только то, что помогает решить основную задачу читателя. Что-то уйдет в H2 или H3, что-то — в FAQ, а те запросы, которые уводят от темы в сторону — вообще лучше вынести в отдельную смежную статью .
Отменяет ли ИИ-поиск обычное SEO?
Нет. Вордстат, поисковые подсказки, анализ выдачи и работа с семантикой остаются рабочими инструментами. Веер добавляет еще один слой: кроме того, что ищут сами люди, теперь полезно учитывать, на какие дополнительные поиски ИИ может разложить их вопрос.
Эту статью написала Мария Проничева, выпускница курса «Конструктор». Если хотите тоже научиться писать тексты и развить свои навыки → оставьте заявку на сайте.
