ChatGPT 找到你的頁面，但為什麼沒有引用你？談扇出查詢（Fan-out queries） 的核心邏輯
ChatGPT 檢索了超過 50 萬個頁面，但最終只引用其中 15%。 你的頁面可能已經被它「看過」，卻從未出現在任何回答裡。 這背後的關鍵機制，叫做 fan-out 查詢——一個傳統 SEO 工具幾乎看不見的搜尋行為。
TL;DR
ChatGPT 在回答問題時，會將原始提問自動拆解成多個「fan-out 查詢」分別搜尋，
再將結果合併成回答。AirOps 研究顯示：
- ChatGPT 檢索了 548,534 個頁面，但僅引用其中 15%
- 89.6% 的問題會觸發 2 個以上的 fan-out 查詢
- 32.9% 的引用頁面只出現在 fan-out 查詢，而非原始關鍵字搜尋結果
- 95% 的 fan-out 查詢在 Ahrefs / Semrush 等工具的搜尋量顯示為零
結論：「被 ChatGPT 找到」和「被 ChatGPT 引用」是兩件事。
提升引用率的關鍵，是讓內容能涵蓋一個主題的多個子面向，而不是只針對單一關鍵字優化。
目錄
最近 AirOps 發布了一份很有價值的研究報告，分析了 15,000 個原始 prompt，追蹤 ChatGPT 在產生回答過程中檢索了哪些頁面、最終又引用了哪些。結論讓很多人感到意外：ChatGPT 總共檢索了 548,534 個頁面，但最終出現在回答裡的只有 15%。
也就是說，有 85% 的頁面，ChatGPT 看過了，然後默默丟掉。
這個數字本身已經夠衝擊了，但真正讓這份研究有深度的，是它揭示了「被找到」和「被引用」之間的斷層從哪裡來。答案很大程度上指向一個大多數 SEO 工具根本追蹤不到的機制：扇出查詢。
ChatGPT 不是在「搜尋」，它是在「研究」
很多人對 ChatGPT 如何處理一個問題有個誤解，以為它就像 Google 一樣，把你輸入的關鍵字送進搜尋引擎，然後從結果裡挑幾個來用。
實際運作完全不是這樣。
當你問 ChatGPT「2026 年中小企業最適合用哪個 CRM 系統？」它不會直接去搜尋這個句子。它會先把這個問題拆解成幾個子問題，然後分別去搜尋。它可能同時在查：「CRM 系統比較 2026」、「中小企業 CRM 價格」、「CRM 導入難度評估」、「HubSpot vs Salesforce 功能差異」⋯⋯這些衍生出來的搜尋，就叫做 fan-out queries，中文可以翻譯為「扇出查詢」，你可以理解為「展開查詢」或「發散查詢」。
AirOps 的研究發現，89.6% 的原始 prompt 都會觸發兩個以上的扇出查詢，原本的 15,000 個問題最終展開成 43,233 個實際搜尋。這幾乎是三倍的查詢量，而且全部發生在用戶看不見的地方。
更關鍵的是：32.9% 的被引用頁面，只出現在扇出查詢的結果裡，而不是原始關鍵字的搜尋結果。這代表將近三分之一的引用機會，根本不在你原本優化的那個關鍵字上。
範例說明
假設你經營一個專注於數位行銷工具評測的網站，你有一篇文章的標題是「2026 年最佳電子郵件行銷工具排行」，這篇文章在 Google 排名很好，流量也穩定。
當有人問 ChatGPT「我的電商有 8,000 個訂閱者，要選什麼 email 行銷工具？」時，ChatGPT 不會只搜尋這句話。它可能會展開以下幾個方向：
- 電子郵件行銷工具中小型電商推薦
- email 行銷自動化功能比較
- Klaviyo 和 Mailchimp 對電商的差異
- 訂閱數 10,000 以下 email 工具定價
你那篇排行文章或許能被第一個查詢找到，但如果你沒有另外的內容涵蓋「自動化功能比較」或「特定工具的定價細節」，ChatGPT 在展開查詢時就找不到你，最終引用的組合裡就可能完全沒有你的網站，哪怕你的主要文章已經被它檢索到了。
這就是「被找到但沒被引用」的其中一個主要原因。
95% 的扇出查詢，傳統 SEO 工具看不見
這件事在實務上的意涵很嚴重。AirOps 的研究顯示，95% 的 扇出查詢在傳統 SEO 工具裡的搜尋量是零。
這意味著，如果你現在用 Ahrefs 或 Semrush 做關鍵字研究，你能看到的只是 ChatGPT 在幕後搜尋的一小部分。剩下那大量的子查詢，因為沒有人直接在 Google 搜尋過它們，所以搜尋量顯示為零，工具不會推薦你去優化，你也從來不知道那些查詢的存在。
但 ChatGPT 每天都在用它們。
這不是說傳統 SEO 沒有用了。同一份研究也指出，Google 排名第一的頁面有 43.2% 的機率被 ChatGPT 引用，是排名前 20 以外頁面的 3.5 倍。SEO 基礎依然是 GEO 的地基，沒有辦法繞過去。但光靠 SEO 的思維來理解 AI 引用，會有很大的盲區。
那實際上該怎麼做？
這份研究給出的方向不是要你去猜測每一個可能的扇出查詢，而是改變內容的設計邏輯。
過去 SEO 的思維是「一篇文章對應一個關鍵字意圖」，內容越聚焦越好。但扇出查詢的存在代表，ChatGPT 在回答一個問題時需要從多個角度拼湊答案，它偏好的來源是那些能同時涵蓋多個子主題的頁面。研究中也發現，能被 11 個以上不同 prompt 引用的「常青頁面」，幾乎都是涵蓋完整主題的比較指南或深度綜合文章，而不是針對單一問題優化的短篇內容。
另外一個值得注意的細節是，ChatGPT 引用最密集的區域是頁面的前 10% 到 20%，結論段落和頁面末段幾乎完全被忽略。如果你的核心論點和最有價值的資訊埋在文章後半，ChatGPT 在快速掃描時很可能不會提取到它。這個發現某種程度上呼應了一個很老的寫作原則：重要的事情要先說。
根本性的視角轉換
扇出查詢讓我覺得最有意思的地方，不只是技術層面，而是它改變了我們對「一篇好內容」的定義。
過去，好內容是能回答用戶搜尋那個關鍵字的內容。現在，好內容是能在 AI 拆解一個複雜問題、從多個角度搜尋資料的過程中，持續出現的內容。這兩件事表面上看起來相似，底層邏輯卻很不一樣。
前者讓你被點擊，後者讓你被引用。而在 AI 搜尋佔比持續上升的環境裡，後者的重量只會越來越大。
報告原始來源：
AirOps — The Influence of Retrieval, Fan-out, and Google SERPs on ChatGPT Citations（2026 年 3 月）
https://www.airops.com/report/influence-of-retrieval-fanout-and-google-serps-in-chatgpt
常見問題 FAQ
什麼是扇出（ fan-out） 查詢？
扇出查詢（fan-out queries）是指 ChatGPT 在回答一個問題時，不會直接搜尋用戶輸入的原始句子，而是自動將問題拆解成多個子問題，再分別進行搜尋。這些衍生出來的搜尋就稱為 fan-out queries（展開查詢）。舉例來說，用戶問「中小企業最適合用哪個 CRM？」，ChatGPT 可能實際上會搜尋「CRM 系統比較」、「CRM 導入難度」、「HubSpot vs Salesforce 差異」等多個子查詢。
為什麼我的頁面被 ChatGPT 找到，卻沒有出現在它的回答裡？
被「檢索」和被「引用」是兩件不同的事。根據 AirOps 研究，ChatGPT 最終只引用了它所檢索頁面的 15%。造成這個落差的原因之一，是 ChatGPT 透過多個 fan-out 查詢從不同角度蒐集資料，最後整合成回答。如果你的內容只涵蓋某個主題的某一個面向，而無法同時支撐多個子查詢，就容易在組合階段被捨棄。
傳統 SEO 工具（如 Ahrefs、Semrush）無法追蹤 fan-out 查詢嗎？
是的。研究顯示，95% 的扇出查詢在傳統 SEO 工具中的搜尋量為零，因為這些子查詢沒有人直接在 Google 輸入過，所以工具不會追蹤也不會建議你去優化。但 ChatGPT 每天都在使用這些查詢，這也是傳統 SEO 思維在面對 AI 引用時存在盲區的根本原因。
要如何提高內容被 ChatGPT 引用的機率？
核心方向是讓單篇內容能涵蓋一個主題的多個子面向，而非只針對單一關鍵字優化。研究發現，被大量不同 prompt 引用的「常青頁面」，通常是完整的比較指南或深度綜合文章。此外，由於 ChatGPT 引用最集中在頁面前 10%–20%，重要論點和核心資訊應盡量放在文章前段。
傳統 SEO 在 AI 時代還有價值嗎？
有，而且仍是基礎。研究指出，Google 排名第一的頁面被 ChatGPT 引用的機率是排名前 20 以外頁面的 3.5 倍。SEO 基礎並沒有過時，但單純以 SEO 邏輯來規劃內容，在 AI 引用這個維度上會有明顯的盲區。GEO（生成式引擎優化）是在 SEO 基礎上的延伸，而非取代。
