O que é o fan-out de consultas e por que é necessário ter isso em conta?

Se está bem familiarizado com o mundo da pesquisa com IA, talvez já tenha ouvido falar do termo «query fan-out». 

E se estás aqui porque não sabes exatamente o que isso significa, tenho todas as respostas de que precisas para compreender o que é o «query fan-out», como funciona e por que é importante para o teu negócio. Vamos lá! 

O que é o fan-out de consultas?

A expansão da consulta é o processo de realizar várias subconsultas para ajudar a responder a uma única pesquisa do utilizador. Em vez de consultar diretamente apenas as fontes relacionadas com a consulta original, gera um conjunto de subconsultas relacionadas com o tema original e procura informações sobre esses temas. 

O processo de expansão de consultas: como funciona

 

Todo o processo de expansão da consulta ocorre no backend sempre que alguém realiza uma pesquisa num motor de busca de IA. 

O utilizador introduz a sua consulta no motor de busca com IA e, em segundo plano,, o motor de busca de IA realiza várias pesquisas relacionadas, para além da pesquisa original, para recolher informações sobre o tema. 

Por exemplo, digamos que tenha pesquisado a seguinte frase: «Que tipo de roupa se deve usar num casamento com código de vestuário business casual?»

Esta pesquisa é extremamente vaga. Não indica nada sobre o tipo de roupa que a pessoa procura (camisas? calças? sapatos?) nem sequer para quem é (homem ou mulher). No entanto, graças à técnica de «fan-out» (expansão de pesquisa), os motores de busca com IA têm isso em conta e realizam várias sub-pesquisas relacionadas com a pesquisa original. 

Assim, por exemplo, algumas subconsultas que a IA poderia ter realizado para este caso incluem:

• Que tipo de roupa deve uma mulher usar num casamento com código de vestuário «business casual»? 
• Que tipo de roupa deve um homem usar num casamento com código de vestuário «business casual»? 
• Que tipo de sapatos deve uma mulher usar num casamento com código de vestuário «business casual»? 
• Que tipos de tecidos ficam bem num casamento com código de vestuário «business casual»? 
• Um homem deve usar gravata num casamento com código de vestuário «business casual»? 
• Que tipo de sapatos deve um homem usar num casamento com código de vestuário «business casual»? 
• Que tipo de roupa é adequada para um casamento com código de vestuário «business casual»? 

Embora a consulta inicial do utilizador se limitasse a perguntar que tipo de roupa usar neste tipo de casamento, há várias subconsultas relacionadas a decorrer nos bastidores para ajudar a reunir uma resposta coerente e útil para quem está a pesquisar. 

Por que é que os motores de busca com IA utilizam a dispersão de consultas

Então, por que é que os motores de busca com IA recorrem à expansão da consulta para apresentar respostas aos utilizadores? Por que é que não se limitam a pesquisar a pergunta original e a respondê-la tal como está?

Existem duas razões principais pelas quais os motores de busca baseados em IA utilizam a expansão de consultas:

1. Permite que a IA tenha em conta a imprecisão

Uma das razões pelas quais os motores de busca baseados em IA utilizam a expansão de consultas é que isso lhes permite dar resposta a pesquisas vagas. 

Tal como no exemplo acima, deu para perceber que não era totalmente claro a quem se destinava a pesquisa. Não ficava claro se a pessoa que estava a pesquisar procurava conselhos para um homem ou para uma mulher.

Se a IA não recorresse à expansão da consulta, provavelmente não produziria uma resposta útil para o utilizador, uma vez que a consulta é vaga. 

A diversificação de resultados permite que os motores de busca de IA tenham em conta a imprecisão das consultas e, mesmo assim, forneçam uma resposta útil ao utilizador.

2. Permite que os motores de busca baseados em IA criem respostas mais completas

A expansão de consultas permite que os motores de busca de IA forneçam respostas mais robustas às consultas dos utilizadores.

 Se os motores de busca com IA se limitassem a responder apenas à pergunta exata que o utilizador formulou, não forneceriam tanta informação útil. Dependeriam de recursos que, embora abordem o tema principal, podem não fornecer toda a informação útil de que um utilizador necessita para essa pesquisa.

Por exemplo, um dos aspetos que o motor de busca com IA teve em conta na minha consulta de exemplo foi se um homem deve usar gravata. Isso não foi explicitamente mencionado na consulta original, mas é, mesmo assim, algo importante que um homem que vá a um casamento com código de vestuário «business casual» gostaria de saber. 

Ao fornecer estas informações, a resposta é exaustiva para o utilizador. Todos os aspetos do vestuário para casamentos são abordados, permitindo ao utilizador tomar decisões sobre o que vestir.

Como se pode ver neste exemplo, a expansão da consulta permite ao utilizador obter uma resposta mais abrangente que responde melhor à sua consulta original. 

Como o fan-out das consultas afeta a sua estratégia de pesquisa

Talvez estejas agora aqui a perguntar-te: «Por que é que isto importa? Por que é que preciso de ter em conta a ramificação das consultas quando estou a tentar classificar os resultados de uma pesquisa de IA?»

É importante compreender o que é o «fan-out» de uma consulta, pois isso influencia a forma como abordamos o conteúdo. Como referi anteriormente, o «fan-out» de uma consulta consiste em consultar várias fontes de informação relacionadas com o tema da consulta original. 

Isso significa que, se não tiver conteúdo que aborde esse tema de forma abrangente, poderá perder oportunidades de aparecer como menção de marca ou citação nos resultados de pesquisa relativos a esse tema. 

Mesmo que o seu objetivo seja a consulta original, pode não aparecer nos resultados devido a esse conteúdo. Em vez disso, pode ser incluído nos resultados devido a um conteúdo relacionado que criou e que agora está a ser citado, por ser considerado útil para a consulta do utilizador.

Portanto, se voltarmos ao exemplo do casamento, seria bom ter conteúdos que abordassem temas como:

• O que uma mulher deve vestir num casamento com código de vestuário «business casual»
• O que um homem deve vestir num casamento com código de vestuário «business casual»
• É preciso usar gravata num casamento com código de vestuário «business casual»?
• Quais são os melhores sapatos para usar num casamento com código de vestuário «business casual»?

Ter todo este conteúdo torna-o uma fonte de informação fiável e útil, além de aumentar as suas hipóteses de aparecer nas respostas de pesquisa baseadas em IA. 

A ascensão do agrupamento de conteúdos: um peão no jogo da diversificação das consultas

O recurso ao fan-out nas consultas deu origem a uma estratégia nova, mas que, na verdade, já existe há muito tempo: o agrupamento de conteúdos. O agrupamento de conteúdos consiste na criação de conteúdos relacionados que se articulam em torno de um tema central de informação. 

Basicamente, parte-se de uma ideia principal e desenvolve-se a partir daí. Analisam-se vários temas relacionados com o tema original e, em seguida, divide-se tudo em diferentes categorias de subtemas. 

A partir daí, divide esses subtemas em conteúdos específicos sobre os quais pode escrever. 

Então, se voltarmos ao exemplo do casamento, o tema principal seria trajes de casamento. Isso daria origem a subtemas como trajes formais de casamento, traje de casamento business casuale trajes casuais para casamentos. A partir daí, dividir-se-ia em tópicos ainda mais específicos, como:

• Vestidos adequados para um casamento formal
• Tipos de calçado a usar num casamento com código de vestuário «business casual»
• O que não se deve usar num casamento informal

Basicamente, estás a reforçar a tua autoridade em tudo o que diz respeito relacionadas com esse tema (neste exemplo, trajes de casamento) para ajudar a estabelecer o seu conhecimento e autoridade na área.

Assim, a organização de conteúdos em grupos pode ajudá-lo a posicionar-se como uma fonte de referência para os temas que o seu público procura ativamente, aumentando as suas hipóteses de ser citado nos resultados de pesquisa da IA.

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