Bing AI Performance 報表介紹：看懂 AI 搜尋時代第一份「引用報表」

現在的 AI 搜尋，已經不單純只是「誰排第一」的遊戲，而是「誰先被檢索、再被生成答案引用，最後又在 AI 答案裡占了多少位置」的全新競賽。

微軟提供了 Bing Webmaster Tools 的 AI Performance 報表（Bing AI 成效報表），開始讓網站經營者看到自己的內容在 Microsoft Copilot、Bing 的 AI 摘要與部分合作體驗裡，究竟被引用了多少次，並進一步理解引用背後的 intent、topic、citation share 與時間變化。

對 SEO、內容行銷與品牌團隊來說，這是指標轉向的訊號，因為 AI 時代的能見度不只看 blue links（傳統排名連結）、排名和點擊。

你現在還需要知道，自己的內容有沒有進入 AI 的引用鏈路，被哪些 grounding queries 取材，被歸到哪些主題與意圖，並且在同一組 AI 引用空間裡，占了多少相對能見度。

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Bing AI Performance 是什麼？

Bing AI Performance（Bing AI 成效報表），是 Bing Webmaster Tools 裡的一個獨立儀表板。它追蹤的不是模型跑分，也不是廣告投放成效，而是你的網站內容在 AI 生成答案裡的引用能見度。

官方定義：Bing AI Performance 報表會彙整你的網站在 Microsoft Copilot、Bing 的 AI-generated summaries，以及部分 partner integrations 中被當作來源引用的情況。

換句話說，Bing AI Performance 回答的是「AI 有沒有用你的內容來作答」，而不是「你的頁面今天在傳統搜尋排第幾名」。

這也是 Bing AI Performance 和一般搜尋成效報表最大的差別。

Google 已經在 2026 年 6 月推出 Search Console 的生成式 AI 成效報表，開始提供 AI Overviews、AI Mode 與 Google Discover 生成式 AI 功能的曝光資料。

但 Google 目前主要提供的是 impressions、pages、countries、devices 與 dates 這類曝光視角；Bing AI Performance 則更偏向 AI citation 與 grounding 的取材視角。

所以現在不是「Google 完全沒有 AI 報表、Bing 有」這麼簡單，而是兩者在回答不同問題。

Google 比較像在回答「你的網址有沒有出現在 Google 的生成式 AI 功能裡」，Bing 則更進一步把問題推向「你的內容為什麼被 AI 引用、被哪些語意取材、在哪些主題與意圖裡出現」。

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為什麼這份報表重要？

因為 AI 搜尋會直接在結果頁內完成一部分「理解、整合、摘要與推薦」，所以使用者不一定會像以前那樣先看十個藍色連結再點進去。

當答案本身就已經生成在頁面最顯眼的位置時，是否被 AI 引用，會開始成為品牌是否被看見、被信任、被納入決策的前置條件。

這也是為什麼微軟把它描述成朝 GEO（Generative Engine Optimization） 工具邁進的一步。

對內容團隊來說，這代表優化目標不再只是爭排名，而是爭取被 AI 檢索到、理解、切片、重組，最後放進答案裡。

而 6 月更新後，Bing AI Performance 的價值已經不只是「看到自己有沒有被引用」。

它開始讓你看到 AI 是用什麼 intent 理解你的內容、把你的 grounding queries 歸到哪些 topic，以及你在某個 query 的整體 citation space 裡占了多少 citation share。

這代表 AI SEO / GEO 的分析邏輯，正在從「看單篇頁面表現」走向「看主題、意圖與引用份額」。

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哪裡可以找到 Bing AI Performance（Bing AI 成效報表）？

這個功能在 Bing Webmaster Tools 裡面。你需要先把網站加入並完成驗證，之後就能從左側選單進入 AI Performance 報表；如果想直接進入，也可以打開 bing.com/webmasters/aiperformance，但前提仍是該網站已經完成驗證。

如果不知道怎麼免費安裝 Bing Webmaster Tools，請參考：《Bing Webmaster Tools 安裝教學：如何安裝 BWT、BWT 功能介紹》。

要注意的是，Bing 近期新增的 Intents、Topics、Citation Share、Compare 目前仍屬於 preview rollout，不同網站與不同帳號看到的介面可能不完全一致。

所以不要只拿別人的截圖當標準答案，還是要以自己帳號裡實際開放的欄位為準。

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Bing AI Performance 會看到哪些指標？

Total citations

在指定期間內，你的內容被 AI 答案列為來源的總次數。這個指標最適合拿來看「你有沒有進入 AI 的引用池」，但它不告訴你在單一答案中的位置與呈現方式。

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Average cited pages

你網站平均每天有多少個不同頁面被 AI 當成來源。它比較像在看你的 AI 能見度是集中在少數英雄頁，還是已經分散到整個內容群。

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Grounding queries

AI 在檢索被引用內容時使用的關鍵語句樣本。這一欄尤其重要，因為它讓你看到 AI 是用什麼語意路徑找到你的內容，而不只是看到哪篇頁面被引用。

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Grounding Query–Page Mapping

把 query 與 page 的兩個視角接在一起。你可以從某個 grounding query 反查被引用的頁面，也可以從某個頁面反查哪些 grounding queries 正在替它帶來 AI 引用。

這個更新非常關鍵，因為原本你只能分開看 query 和 page，很難知道「哪個 AI 取材語句」對應到「哪個被引用 URL」。

現在你可以開始做更接近內容決策的分析：某個 query 是不是引用了錯的頁面、同一個 query 是否有多個頁面互相競爭、某個高價值頁面是不是只靠少數 query 在撐 citation。

延伸閱讀：《Grounding 是什麼？》

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Intents

Intents 是 Bing 新增的 AI visibility preview 功能之一。它會把 grounding queries 分類成更大的使用者意圖，例如 Informational、Commercial、Navigational、Learn and Solve、Research、Creation、Local 等。

這件事很重要，因為 AI 搜尋的 query 通常不只是一個關鍵字，而是一段帶有任務、情境與決策階段的需求。

如果你的頁面大量出現在 Informational intent，代表你可能被 AI 當成知識來源；如果你出現在 Commercial 或 Comparison intent，代表你的內容可能已經進入使用者的購買與比較決策。

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Topics

Topics 會把相關的 grounding queries 聚合成更大的主題群。這讓你不用只盯著一條一條 query，而是可以看自己在哪些主題叢集裡開始被 AI 穩定引用。

這其實更接近現代內容策略的做法，因為內容團隊本來就不該只用單一 keyword 管理網站，而是應該用主題群、內容集群、使用者任務與知識覆蓋來規劃。

如果你看到某個 topic 的 citation 持續上升，代表這可能是你已經被 AI 系統視為可用來源的主題區塊。

如果某個 topic 有曝光但 citation share 很弱，那通常代表你有進場資格，但內容深度、結構或證據還不足以讓 AI 更常引用你。

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Citation Share

Citation Share 是這次更新裡最值得 SEO 和品牌團隊盯的指標之一。它不是看你被引用幾次，而是看在某個 grounding query 的所有引用來源裡，你的網站占了多少比例。

這個指標把 AI 能見度從「有沒有被引用」推進到「引用份額有多大」。

但這裡也要冷靜，Citation Share 不是 ranking score，也不是市佔率，更不是流量占比。

它比較像一個方向性訊號，讓你判斷自己在某個 AI 取材語境裡，是主要來源之一，還是只是偶爾被放進引用清單裡。

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Compare

Compare 讓你把目前期間和前一段時間或自訂區間做比較。這讓 AI citation 不再只是單點截圖，而是可以開始看趨勢變化。

例如你更新了一批舊內容、補了 FAQ、重寫了開頭、加了比較表、送了 IndexNow，之後就可以用 Compare 看 citation activity 是否有跟著變化。

不過要注意，citation 變化不一定全是你改內容造成的。

AI 模型、使用者需求、freshness signal、競爭頁面、合作體驗刷新週期，都可能讓引用數上下波動。

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Page-level citation activity

它會把引用次數拆到 URL 層級，讓你知道哪些頁面最常被 AI 回答引用。這是你做內容更新、內部連結、主題群強化時最實用的切入點。

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Visibility trends over time

用時間軸去看你的引用活躍度是在上升、停滯，還是下滑。搭配 Compare 之後，你可以更清楚地看內容更新前後、季節性需求、主題熱度變化是否影響 AI 引用。

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Grounding queries 為什麼特別值得看？

多數人第一次看到 grounding queries，會以為那就是使用者原始搜尋字詞。其實更精準地說，它更接近 AI 在組裝答案時，內部拿去檢索網頁內容的取材語句。

這個差異非常大，因為使用者可能問得很口語，但 AI 在背後會把問題拆解、改寫、展開成更適合檢索的語句。

當你看到 grounding queries 時，你其實是在偷看 AI 的「取材思路」，這對內容架構、標題設計、FAQ 佈局與主題群規劃都很有價值。

延伸閱讀：《RAG 是什麼？》——理解 AI「先檢索、後生成」的底層邏輯。

6 月新增 Intents 與 Topics 後，grounding queries 的價值又更高了。

因為你不只可以看到「AI 用什麼語句找到你」，還可以看到 Bing 如何把這些語句歸類成更大的意圖與主題。

這等於從 keyword research 往前跨了一步，變成 AI retrieval research。

以前我們研究的是人類怎麼搜尋，現在還要研究 AI 代理系統怎麼替人類取材。

不過也要注意，官方已明講 grounding queries 目前只是整體引用活動的樣本，不是完整日誌。

它能提供有趣的方向感，但現階段還不適合被當成毫無偏差的全量資料。

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這份報表不是什麼？

Bing AI Performance 不是傳統排名報表，也不是 AI 搜尋版的完整 Search Console。

Bing 官方提到：這些數字不代表排名、權威、在單一答案中的呈現位置，或某個頁面在特定答案裡扮演的精確角色。

新增的 Citation Share 也不是競爭對手分析工具。它不會揭露競爭網域，不代表 traffic share，也不是內容品質分數。

這點很重要，因為很多人看到 share 這個字，就會直覺把它當成市佔率或排名分數。

但在 Bing AI Performance 裡，它比較像「某個 grounding query 的引用空間裡，你被分到多少 citation presence」。

它目前也還不是流量成效報表。你能量到的是「被 AI 用了沒有、在哪些語意與主題裡被用了、相對引用份額如何變化」，但還無法完整量到「用了之後替你帶來多少商業價值」。

因此，更精準的理解方式是：它是 AI 引用能見度報表，不是完整 ROI 報表。

它先幫你補上 AI 時代最缺的那一塊觀測層，再讓你把這層數據與一般 SEO、Analytics、CRM、商業轉換資料一起看。

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Bing AI Performance 和 Google 生成式 AI 報表差在哪？

截至 2026 年 6 月，Google Search Console 已經開始推出 Search Generative AI performance reports，包含 Search 與 Discover 的專屬報表。

Google 這份報表會讓你看到生成式 AI 功能中的 impressions、pages、countries、devices 與 dates，並且涵蓋 AI Overviews、AI Mode 與 Discover 的生成式 AI 功能。

這代表 Google 終於開始把 AI 搜尋能見度拆出來看，不再只能完全混在整體 Performance report 裡猜。

但它和 Bing AI Performance 還是不同。

Google 的重點比較像「你的網址有沒有在 Google 的生成式 AI 功能裡被顯示」，Bing 的重點則更像「你的內容被 AI 引用時，是被哪些 grounding queries、intents、topics 帶進答案」。

簡單講，Google 目前比較偏 impression visibility，Bing 比較偏 citation visibility。

對 SEO 與 GEO 來說，這兩種資料都重要，但不能混為一談。

Google 報表適合看 AI 功能曝光基準，Bing 報表適合拆 AI 取材邏輯與內容被引用的語意脈絡。

真正成熟的 AI 搜尋月報，應該把兩者放在一起看，而不是只押其中一邊。

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看完報表後，內容該怎麼調整？

最直接的做法，是先找出高引用頁面，因為那代表這些頁面已經被 AI 視為可用來源。

接著分析這些網址的共同結構特徵，例如標題是否清楚、答案是否直給、段落是否模組化、證據是否完整。

再來，去看那些已被索引、但很少被引用的核心頁。

官方建議可以優先補強 clarity、structure、completeness，也就是讓頁面更清楚、更有層次、更完整，而不是只多塞幾個關鍵字。

從微軟的官方內容優化指南來看，對 AI 搜尋最友善的頁面通常有幾個共通點：title、description、H1 對齊意圖，H2/H3 切出明確段落，內容用 Q&A、列表、表格來提高可抽取性。

這些格式讓 AI 更容易把你的內容切成可重用的片段，再組進答案裡。

微軟官方也明確提醒幾個常見地雷：不要把重要答案藏在 tabs 或展開區裡，不要把核心資訊只放在 PDF，不要把關鍵資訊只做成圖片，也不要整頁都是難以切片的長牆文字。

對 AI 來說，結構清晰的 HTML，通常比「排版好看但機器難懂」的頁面更容易被引用。

內容表達上，與其寫空泛形容詞，不如寫可驗證、可比較、可量化的說法。

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6 月更新後，建議怎麼用這份報表？

以前看 Bing AI Performance，可以先看 citation 與 page。現在要多加 intent、topic、citation share 與 compare。

第一步，先抓出 citation 高、citation share 也高的頁面。這些頁面是你在 AI 引用裡已經站得住腳的資產，應該優先維護 freshness、更新日期、資料來源與內部連結。

第二步，找 citation 有出現、但 citation share 偏低的頁面。這通常代表 AI 有機會用你，但你還不是主要來源。

這類頁面最適合補比較表、定義區塊、FAQ、案例、數據、步驟化教學與更清楚的結論。

第三步，從 Topics 反推內容群缺口。

如果你發現某個 topic 已經開始帶來引用，但網站內只有一兩篇頁面支撐它，那就代表你可能需要補 hub page、子題文章、比較文、教學文與案例頁。

第四步，看 Intents 決定 CTA 和內容深度。

Informational intent 的頁面要把定義、背景、差異與常見問題講清楚；Commercial intent 的頁面要補比較、限制、價格、替代方案與選擇標準；Local intent 則要確認營業資訊、地點、服務範圍與實體信號。

第五步，用 Compare 檢查內容更新是否真的影響 AI 引用。

但不要過度解讀單週波動，至少要拉到 28 天或 30 天以上比較，才比較有機會避開短期噪音。

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誰特別需要關心 Bing AI Performance？

第一種是內容型網站、媒體、品牌官網與電商內容團隊。因為這些網站最需要知道，AI 到底偏好引用哪些頁面、哪些主題群、哪些表達方式，否則你可能內容明明被大量使用，卻只在傳統 SEO 報表裡看到一部分結果。

第二種是做 SEO、GEO、內容策略與知識型產品的人。對這些角色來說，Bing AI Performance 的真正價值不只是看 citation 數字，而是用 citation、grounding queries、page mapping、intents、topics 與 citation share，反推出 AI 如何理解你的主題權威與內容覆蓋。

第三種是品牌、公關與產品行銷團隊。因為 AI 引用不只是流量問題，也會影響使用者在決策前接觸到哪些品牌、哪些說法、哪些比較角度。

即使你平常主要看 Google，這份報表也依然值得研究。原因不是 Bing 市佔率本身，而是它讓你看到平台原生的 AI 引用資料，能拿來驗證哪些內容更容易在「先檢索、後生成」的環境裡被選中。

最重要的是，追蹤 AI 可見度的工具都很貴，微軟這個是免費的，不用白不用。

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總結

Bing AI Performance 不是在告訴你「你的網站排第幾」，而是在告訴你「AI 回答有沒有把你當成來源」。

而 2026 年 6 月更新後，它也不只是告訴你「有沒有被引用」，還開始讓你看見引用背後的 intent、topic、citation share 與時間比較。

這代表 AI 搜尋的衡量方式正在正式拆成三層。

第一層是傳統 SEO：你的頁面有沒有被找到、被索引、被排名。

第二層是 AI citation visibility：你的內容有沒有被 AI 取材與引用。

第三層是 AI context visibility：你的內容在什麼意圖、什麼主題、什麼相對引用份額裡被呈現。

如果說傳統 SEO 看的是「搜尋結果頁上的位置」，那 Bing AI Performance 看的是「AI 答案背後的取材位置」。

在 AI 搜尋時代，這會是從 SEO 走向 GEO 的第一張正式成績單。

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AI 搜尋的新未來：AXO（AI eXperience Optimization）

隨著 AI 搜尋的發展，我們希望出現在各個 AI 搜尋引擎、各個垂直的搜尋引擎。

在 AXO（AI eXperience Optimization）中，我根據不同的層次，分類了 SEO、AEO、LEO、BEO、AAO，定義了不同的工作任務。

SEO 找得到 → AEO 說得到 → LEO 連得到 → BEO 買得到 → AAO AI 替你做到。

而 Bing AI Performance 的最新更新，剛好補上 AXO 裡很重要的一塊：我們不只要知道內容有沒有被找到，還要知道內容是否被 AI 理解、引用、歸類、比較，最後成為使用者決策路徑的一部分。

延伸閱讀：《AXO（AI 全搜尋體驗）介紹：一次理解搜尋的未來與布局》