Jak se dostat do AI odpovědí díky Query Fan-Out datům

Když se ChatGPT zeptáte: „Jaké jsou nejlepší proteinové tyčinky?“, mnozí uživatelé si představují, že ChatGPT hledá pouze shodu pro zadanou frázi. Skutečný proces, který se odehrává na pozadí, je ale mnohem sofistikovanější. ChatGPT se chová spíše jako digitální analytik. Pokud vyhodnotí, že mu k odpovědi nestačí vlastní tréninková data, spustí proces zvaný Query Fan-out.

Váš původní prompt rozloží na několik dílčích, věcně přesnějších poddotazů, které pak paralelně posílá do vyhledávání v Google. Informace ze všech zdrojů následně analyzuje, porovná a teprve poté z nich sestaví ucelenou odpověď.

Proč nestačí cílit jen na původní dotaz uživatele?

Pokud chcete, aby ChatGPT ve svých odpovědích doporučoval právě váš web, nestačí optimalizovat obsah pouze na původní (často obecný) prompt uživatele. Musíte nabízet odpovědi i na tyto skryté poddotazy, které AI skutečně hledá. V Marketing Mineru jsme proto spustili novou funkci ChatGPT Query Fan-out, abychom vám tyto „neviditelné“ dotazy pomohli rozklíčovat.

Navazujeme tak na náš předchozí článek o novinkách v doplňku na měření AI viditelnosti. Nyní se podíváme hlouběji na analýzu Query Fan-out a jak ji využít v praxi. Pokud dáváte přednost názorným ukázkám, vše podstatné jsme pro vás shrnuli také v následujícím videonávodu:

Co se děje v „hlavě“ ChatGPT?

Jakmile zadáte svůj prompt, ChatGPT se musí rozhodnout, kudy se vydá. Má v zásadě dvě cesty:

1. Odpověď z tréninkových dat - pokud je dotaz obecný (např. „Co je to protein?“), ChatGPT čerpá ze své vnitřní znalostní báze, kterou si vybudoval během tréninku, a webové vyhledávání se vůbec nespustí.
2. Web Search (Query Fan-out) - pokud ChatGPT potřebuje čerstvá data, recenze nebo specifické lokální informace (např. „Nejlepší SEO nástroje 2026“), aktivuje vyhledávání. V tu chvíli váš původní prompt rozloží do několika specifických poddotazů.

Proč sázíme na Natural Web Search a nepoužíváme „forcing“?

V Marketing Mineru k měření přistupujeme jinak než většina konkurenčních nástrojů. Ty často vyhledávání na webu vynucují (forcing), aby model za každou cenu vrátil nějaké zdroje. V reálném světě ale ChatGPT nepoužívá web search na všechno.

Pokud model do vyhledávání nutíte uměle, dostanete úplně jinou strukturu odpovědi, než jakou uvidí skutečný uživatel. My v Marketing Mineru sázíme na Natural Web Search – díky tomu necháváme ChatGPT jednat přirozeně. Vyhledává jen tehdy, když to sám uzná za vhodné, a vy tak získáte data, která skutečně odpovídají realitě.

Příklad z praxe

Představte si, že zadáte prompt: „Porovnej Marketing Miner a Ahrefs pro český trh.“ ChatGPT vyhodnotí, že pro relevantní srovnání v reálném čase potřebuje aktuální data z webu. Na pozadí tedy do vyhledávače odešle sérii specifických fan-out dotazů:

• „Marketing Miner features pricing 2026“
• „Ahrefs SEO tool review“
• „Best SEO tools for Czech market“
• „Marketing Miner vs Ahrefs comparison“

Právě výsledky těchto dílčích hledání určují, koho ChatGPT ve finále ocituje nebo doporučí. Pokud tyto „neviditelné“ dotazy neznáte, vaše obsahová strategie se opírá o pouhé dohady. Analýza Query Fan-out vám dává do rukou přesná data o tom, co AI skutečně hledá, a umožňuje vám připravit obsah, který na tyto otázky odpoví nejlépe.

Příklad zadaného promptu rozloženého na specifické poddotazy.

Jak funguje analýza ChatGPT Query Fan-out v Marketing Mineru?

Nová funkce v doplňku pro měření AI viditelnosti vám umožní hromadně analyzovat až 20 000 promptů najednou. Celý proces je navržen tak, aby vám poskytl data založená na reálném chování AI modelu:

1. Vložení promptů - v prvním kroku vložíte seznam dotazů, u kterých vás zajímá vaše viditelnost.
2. Zpracování v reálném čase - nástroj odešle prompty do ChatGPT. Díky Natural Web Search měření simulujeme přirozené chování modelu bez umělého vynucování vyhledávání. Výsledná data se tak maximálně blíží realitě, kterou vidí běžný uživatel.
3. Detailní výstup - pro každý zadaný prompt získáte v přehledném reportu informace, které vám dají kompletní obraz o tom, jak ChatGPT zpracovává vaše cílová témata:

• Input - původní prompt, který jste zadali na vstupu analýzy.
• Web Search - jasná informace (Ano/Ne), zda si ChatGPT vystačil s tréninkovými daty, nebo musel spustit vyhledávání na webu.
• Fan-Out Quer - kompletní seznam všech specifických dotazů, které si ChatGPT vygeneroval pro svou rešerši.

Zobrazit ukázkový report

Jak pracovat s výstupy a vytvořit akční plán?

Získání dat je pouze první krok. Skutečná hodnota analýzy Query Fan-out spočívá v tom, jak tyto poznatky přetavíte do své obsahové strategie. Zde je osvědčený postup, jak s výsledky pracovat:

1. Kategorizace promptů

Nejprve rozdělte analyzované dotazy do dvou základních skupin podle toho, jak k nim ChatGPT přistupuje:

• Prompty BEZ webového vyhledávání - zde je jediná cesta k viditelnosti skrze tréninková data modelu. Cílem je budovat autoritu webu, získávat citace na jiných silných stránkách, zaměřit se na PR, Wikipedii nebo odborné zdroje, ze kterých se LLM učí.
• Prompty SE spuštěným vyhledáváním- zde máte obrovskou šanci být citováni díky aktuálnímu obsahu. ChatGPT totiž v tomto případě čerpá data přímo z výsledků vyhledávání Google pro konkrétní fan-out queries (klíčová slova). Často jde o specifické long-taily s nízkou konkurencí, na které se lze s kvalitním obsahem velmi rychle umístit. Váš focus by tedy měl směřovat na tvorbu a optimalizaci obsahu právě pro tyto dílčí dotazy, které AI model reálně používá pro dohledání potřebných informací.

2. Hloubková analýza fan-out dotazů

U dotazů, kde ChatGPT využívá webové vyhledávání, se zaměřte na konkrétní poddotazy (fan-out queries). Hledejte v nich především:

• Vzory - jaké typy dotazů ChatGPT generuje? Často uvidíte, že automaticky přidává aktuální rok nebo slova jako „recenze“, „zkušenosti“ nebo „ceník“.
• Obsahové mezery (content gaps) - máte na webu odpovědi na všechny tyto poddotazy? Pokud například vidíte, že ChatGPT u vašich produktů hledá „porovnání“, ale vy pro toto nemáte vytvořený obsah, dáváte prostor konkurenci.
• Nové příležitosti - fan-out dotazy bývají často překvapivé. ChatGPT může hledat souvislosti, které by vás při běžné analýze klíčových slov nenapadly.

3. Strategický akční plán

Na základě těchto zjištění si vytvořte konkrétní úkoly:

1. Content gap analýza - pro každý důležitý fan-out dotaz zkontrolujte, zda máte relevantní vstupní stránku. Pokud ne, zařaďte její tvorbu do svého plánu.
2. Optimalizace existujícího obsahu - možná máte skvělý článek na hlavní téma, ale chybí vám odpovědi na specifické poddotazy, které ChatGPT vyhledává. Přidejte sekce (např. FAQ nebo srovnávací tabulky), které na tyto otázky dávají přímou odpověď.
3. Pravidelný monitoring - svět AI se mění rychle a fan-out dotazy se mohou v čase vyvíjet. Tuto analýzu doporučujeme provádět pravidelně (např. jednou měsíčně), abyste si udrželi náskok před konkurencí.

Měření Query Fan-Out v Marketing Mineru pro modely ChatGPT a Gemini.

Nově měříme Query Fan-out i pro model Gemini!

Pochopení procesu Query Fan-out je v éře AI vyhledávání naprostou nezbytností. Už nestačí vědět, co do chatu píše uživatel – musíte rozumět tomu, co na základě jeho zadání hledají samotné modely. Jen tak dokážete vytvořit obsah, který AI nejen najde, ale také jej s důvěrou doporučí jako relevantní zdroj.

Nástroje v Marketing Mineru neustále zlepšujeme, a proto jsme analýzu skrytých dotazů rozšířili i na model Gemini. Vyzkoušejte si analýzu Query Fan-out na vlastních datech. Tento nástroj je součástí našeho doplňku pro měření AI viditelnosti. Získáte tak špičková data za zlomek nákladů, které byste zaplatili u zahraničních nástrojů.

Ceník a více informací o doplňku