Query Fan-Out Simulator
Free, no signup. Map the research questions around a query, label how they were generated, then check lexical coverage against your content.
Separate pages with ---SOURCE---. Start a pasted block with SOURCE: label, or use a bare URL block. URL-only blocks are fetched; pasted content stays in the browser.
Use your own Gemini API key (optional)
The key is sent directly from this browser to Google and is never sent to this site, stored, or logged here. Google may apply project quota or charges. Clear the field when finished.
Requests are processed by our server and are not stored after processing. Generic sub-queries and pasted-source competition run locally. The query may be sent to the selected AI path for optional calibration; URL-only sources are fetched through the protected text endpoint. Pasted source text is not sent for calibration. Anonymous run-level outcome counters may be used for aggregate research; URLs, domains, IPs, and identifiers are never included, and no statistic is released below 100 runs.
Sample report Deterministic generic example
For canonical tags with no page text, the local generator always returns five unique rows:
canonical tags · generic · entity-expansion · mixed
What is canonical tags? · generic · definitional · mixed
canonical tags benefits and limitations · generic · entity-expansion · mixed
canonical tags vs alternatives · generic · comparative · mixed
How to choose canonical tags · generic · implicit · mixed
Because no source text was supplied, every row says to paste page content rather than inventing a coverage percentage.
How to use it
- Enter the main query you want to explore.
- Optionally paste a page’s text or HTML to add a lexical coverage check.
- Optionally enter your Gemini API key for a direct Google request. Otherwise the tool tries the bounded site model and falls back to the deterministic generic set.
- Select Simulate fan-out, keep only relevant sub-queries, then review gaps against the strongest page chunk before editing.
Site passport Local context for this saved site
Local data
Saved targets, named lists, and recent check summaries remain only in this browser.
Rate this tool
What the simulation shows
- generic — a visible deterministic template, not provider behavior.
- calibrated — a model-generated approximation for this run, labeled as Gemini or Workers AI provenance.
- Type — a rule-based intent label such as comparative, freshness, or definitional.
- Answer mode — a heuristic guess that the task is memory-, retrieval-, tool-, or mixed-led.
- Covered / Gap — whether the strongest lexical chunk reaches the 55% query-term coverage threshold.
How it works
The fallback expands the entered query with four fixed research shapes, removes duplicates, and classifies each row from visible keywords. With a key, the browser sends a query-only prompt directly to Gemini 3.5 Flash and parses one sub-query per line. If that fails, the bounded Workers AI path is attempted before the generic fallback. For coverage, supplied content is extracted, chunked at roughly 300 tokens with overlap, ranked lexically, and compared with a 55% threshold. Generated rows are approximations; no provider’s private query logs are accessed.
Features
- Always-available deterministic fan-out.
- Optional direct BYO-key Gemini approximation without routing the key through this site.
- Multi-page, per-sub-query lexical retrieval competition.
- Winning page and chunk with visible matching terms and runner-up coverage.
- Consensus versus corpus-unique claims, numbers, and quotes with explicit originality and support caveats.
Limitations
Real answer systems can plan, search, and reformulate in ways this simulator cannot observe. Generic wording can be awkward, classifications are keyword rules, and lexical matching misses synonyms and deeper semantic equivalence. A generated row can also be irrelevant to the page’s intent. Treat the map as an editorial brainstorming aid, not evidence of ranking or inclusion in an AI answer.
AI answers may continue to reflect cached or previously retrieved material for days to weeks after a fix. Recheck over time before treating an unchanged answer as proof that the fix failed.
Frequently asked questions
What is query fan-out?
Query fan-out is the use of multiple related searches or retrieval tasks to help answer a broader prompt. Search providers may use it, but the exact sub-queries for a live answer are generally not exposed.
Are these the queries Google or an AI system actually used?
No. Generic rows are deterministic templates and calibrated rows are a model-generated approximation. The tool labels provenance explicitly and never presents either tier as observed product behavior.
How is page coverage calculated?
The page is split into chunks and ranked locally with lexical retrieval. Coverage is the share of query terms represented in the strongest chunk; a row is marked covered at 55 percent or higher.
Does a coverage gap mean I should add a new section?
Not always. Add material only when the sub-query is relevant to the page’s purpose and you can answer it accurately. Memory-led, off-intent, or redundant rows can be ignored.
Does the tool use embeddings?
No. The current coverage check uses BM25/cosine-style lexical components and reports that embeddings were not evaluated. Semantic coverage can therefore be missed when a passage uses different wording.
What happens to my Gemini API key?
It stays in the password field for this tab and is sent directly from your browser to Google in the x-goog-api-key request header. The site does not receive, store, log, or persist it. Google API usage can consume your project quota or incur charges under your Google account.
Feature requests for Query Fan Out
Upvote what you want most. New ideas can be submitted from the floating Feedback menu; requests appear here once approved, and the most-wanted rise to the top.
You won't be emailed about that request anymore.
Loading…
➕ Request a feature
New requests are reviewed before they appear here.
حول الأداة
يحاكي ال surrounding sub-queries واحد AI إجابة محرك ربما بحث و تحقّق ما إذا الخاص بك صفحة يغطي هم.
مجاني, من دون تسجيل. خريطة ال بحث أسئلة حول واحد استعلام, تسمية كيف هم كانت منشأ, ثم تحقّق معجمي تغطية مقابل الخاص بك محتوى.
الميزات
- Always-available حتمي تفرّع.
- اختياري مباشر BYO-key Gemini تقريب من دون routing ال مفتاح من خلال هذا موقع.
- Multi-page, per-sub-query معجمي الاسترجاع competition.
- فائز صفحة و جزء مع مرئي مطابق مصطلحات و runner-up تغطية.
- Consensus مقابل corpus-unique يدّعي, أرقام, و اقتباسات مع صريح originality و دعم تنبيهات.
كيفية العمل
ال بديل احتياطي expands ال مُدخل استعلام مع أربعة ثابت بحث shapes, يزيل مكررات, و classifies كل صف من مرئي كلمات مفتاحية. مع واحد مفتاح, ال متصفح يرسل واحد query-only مطالبة مباشرة إلى Gemini 3.5 Flash و يحلل واحد sub-query في كل سطر. إذا ذلك يفشل, ال محدود Workers AI مسار هو attempted قبل ال عام بديل احتياطي. من أجل تغطية, مقدّم محتوى هو مستخرج, chunked في roughly 300 رموز مع تداخل, مرتّب lexically, و مقارن مع واحد 55% عتبة. منشأ صفوف هي approximations; لا provider’s خاص استعلام سجلات هي accessed.
القيود
- فعلي إجابة أنظمة يمكن plan, بحث, و يعيد الصياغة في ways هذا محاكي لا يمكن راقب. عام صياغة يمكن يكون awkward, تصنيفات هي كلمة مفتاحية قواعد, و معجمي مطابق misses synonyms و deeper دلالي تكافؤ. واحد منشأ صف يمكن أيضًا يكون irrelevant إلى ال الصفحة نية. يعالج ال خريطة باعتباره واحد تحريري brainstorming aid, ليس دليل من ترتيب أو إدراج في واحد AI إجابة.
الأسئلة الشائعة
ما هو استعلام تفرّع?
استعلام تفرّع هو ال استخدم من متعددة مرتبط عمليات بحث أو الاسترجاع tasks إلى help إجابة واحد الأشمل مطالبة. بحث مزودون قد استخدم إنه, لكن ال دقيق sub-queries من أجل واحد حي إجابة هي generally ليس مكشوف.
هي هذه ال استعلامات محرك Google أو واحد AI نظام فعليًا مستخدم?
لا. عام صفوف هي حتمي قوالب و calibrated صفوف هي واحد model-generated تقريب. ال الأداة تسميات provenance بصراحة و أبدًا presents إما مستوى باعتباره مرصود منتج سلوك.
كيف هو صفحة تغطية محسوب?
ال صفحة هو تقسيم إلى أجزاء و مرتّب محليًا مع معجمي الاسترجاع. تغطية هو ال مشاركة من استعلام مصطلحات represented في ال الأقوى جزء; واحد صف هو موسوم مغطى في 55 نسبة مئوية أو أعلى.
يفعل واحد تغطية فجوة يعني I ينبغي أضف واحد جديد قسم?
ليس دائمًا. أضف مادة فقط عندما ال sub-query هو ذو صلة إلى ال الصفحة غرض و أنت يمكن إجابة إنه بدقة. Memory-led, off-intent, أو redundant صفوف يمكن يكون متجاهل.
يفعل ال الأداة استخدم embeddings?
لا. ال حالي تغطية تحقّق يستخدم BM25/cosine-style معجمي مكوّنات و يبلّغ ذلك embeddings كانت ليس مُقيَّم. دلالي تغطية يمكن therefore يكون فائت عندما واحد مقطع يستخدم مختلف صياغة.
ما يحدث إلى my Gemini API مفتاح?
إنه يبقى في ال كلمة مرور حقل من أجل هذا علامة تبويب و هو مُرسَل مباشرة من الخاص بك متصفح إلى محرك Google في ال x-goog-API-key طلب رأس. ال موقع يفعل ليس receive, يخزّن, سجل, أو يستمر إنه. محرك Google API استخدام يمكن يستهلك الخاص بك مشروع حصة أو يتكبد رسوم تحت الخاص بك محرك Google حساب.