Query fan-out: qué subconsultas lanza la IA cuando le preguntas

Esa descripción está en la documentación de Google Search Central sobre las funciones de IA, actualizada el 31 de diciembre de 2025, que en español llama a la técnica «distribución múltiple de consultas». En inglés el nombre es «query fan-out»: una consulta que se abre en abanico.

Una subconsulta es cada una de las búsquedas que el motor lanza por su cuenta a partir de la pregunta original. Quien pregunta escribe una frase; el motor la convierte en varias búsquedas más estrechas, cada una sobre un subtema, y lee los resultados de todas antes de redactar.

Google presentó la técnica con el modo IA. En el anuncio de Google I/O del 20 de mayo de 2025, Elizabeth Reid, vicepresidenta y responsable de la Búsqueda de Google, explicó que el modo IA divide la pregunta en subtemas y lanza a la vez muchas consultas en nombre de quien pregunta, para llegar más hondo en la web que una búsqueda tradicional.

Ninguna de las dos subconsultas repite la pregunta tal como se escribió. La primera busca el dato principal, el ganador; la segunda busca un detalle que completa la respuesta, el resultado de la final.

Llevado a una compra, el mecanismo es el mismo. Una pregunta como «qué software de nóminas me conviene para una pyme» puede abrirse en búsquedas sobre precios, sobre comparativas entre marcas o sobre requisitos legales. Cada una de esas búsquedas tiene su propia lista de páginas candidatas.

La tabla se limita a Google porque son las superficies en las que el propio fabricante documenta la técnica con este nombre. Cómo deciden otros asistentes, como ChatGPT o Perplexity, qué fuentes usar se cuenta en cómo eligen sus fuentes los modelos de IA, con lo que es observable de cada uno.

El estudio lanzó cada pregunta 3 veces sobre cinco conjuntos: 74 preguntas de contratación tech en inglés, 73 de herramientas de recruiting en español y en inglés, y 95 de visibilidad en IA en español y en inglés. Los tres sectores son los de Kulturo, HeyTalent y la propia DoGeo.

«Sin búsqueda web» quiere decir que esa ejecución no lanzó ninguna subconsulta, no que la respuesta sea mala o inventada. Y los porcentajes valen para ese modelo, esa semana y esos conjuntos: no describen a Gemini en general ni a otros asistentes.

La diferencia aparece en los dos sectores medidos en los dos idiomas, y va en la misma dirección. El estudio mide qué hace el modelo, no por qué lo hace, así que no permite atribuirla a una causa concreta.

Para una empresa que vende en español, la consecuencia práctica es que una parte mayor de las respuestas de Gemini se escribe de memoria. Ahí la página propia no interviene en el momento de responder: interviene lo que otras fuentes publicaron sobre la marca antes del entrenamiento.

Diez fuentes para dos búsquedas quiere decir que cada subconsulta aporta varias páginas a la respuesta. Una página que sale bien colocada en una sola de esas búsquedas ya puede entrar en la lista de fuentes, aunque no aparezca en la otra.

El año se añade a las subconsultas solo en algunos temas. En el mismo estudio, entre el 11 % y el 15 % de las subconsultas de recruiting llevaban «2025» o «2026»; en las preguntas de GEO, el 1 %. Que el modelo ponga el año depende del tema, no es una regla fija.

• Estar en el índice de Google es la condición de entrada. Según Google Search Central, una página solo puede aparecer como enlace en las vistas creadas con IA o en el modo IA si está indexada y puede mostrarse en Google con un fragmento; no hay requisitos técnicos adicionales.
• Cada página tiene que responder un subtema por sí sola. Una subconsulta sobre precios encuentra la página de precios, no la portada; una sobre una comparativa encuentra la comparativa. Lo que significa que un asistente nombre a una empresa se explica en qué es la visibilidad en IA.
• Lo que los asistentes no pueden leer no compite. Antes de pensar en subconsultas conviene comprobar si los crawlers de IA pueden leer tu web, porque un bloqueo en el CDN deja fuera todas las páginas a la vez.
• Cuando el modelo no busca, cuentan las fuentes de terceros. Con preguntas en español, el estudio de DoGeo encontró más respuestas sin búsqueda, y ahí pesa lo que otros sitios dicen de la marca.

Los pasos concretos para trabajar la presencia en este asistente están en la guía para aparecer en Gemini.

El registro de robots funciona con una regla que registra sin bloquear las peticiones de cada robot, identificado por su user-agent (el nombre con el que se presenta) y verificado por IP cuando el proveedor publica sus rangos. Con esos registros se cuenta qué páginas visita cada robot y cuándo. Es lo que montamos en DoGeo para cada cliente.

Cada robot dice una cosa distinta. OAI-SearchBot, según OpenAI, sirve para mostrar webs en las búsquedas de ChatGPT, así que sus visitas indican qué páginas entran en ese índice. ChatGPT-User y Claude-User abren una página cuando una persona pregunta, según OpenAI y Anthropic, y son la señal más cercana a que el asistente la ha leído en una conversación.

El registro no ve lo que el asistente escribe en la respuesta ni las menciones que no necesitan abrir la web. Para eso sigue haciendo falta lanzar un conjunto fijo de preguntas y anotar quién aparece.