透過 Bing 「AI Performance」 作為網站或文案被引用狀態參考指標

TL;DR 重點摘要

Bing Webmaster Tools 新推出的 AI Performance（Beta） 功能，將「網站被 AI 引用」這件事量化呈現，包含 Grounding Queries、Citations 次數與主題聚焦等關鍵指標。由於 Copilot 已深入整個 Microsoft 生態系（Bing、Windows、M365、GitHub），在其中取得穩定引用所需的內容優化——結構化標記、主題叢集、品牌外部連結——也正是其他 LLM（ChatGPT、Gemini、Perplexity）判斷權威時看重的共通特徵。在 GSC 與 GA4 尚未提供類似明細前，AI Performance 是目前最適合用來評估網站或文案是否具備「被 AI 引用潛力」的先期指標。

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目錄

• 一、Copilot 生態不只是 Bing 上的一個聊天視窗
• 二、AI Performance：AI 引用的「新型權威儀表板」
• 三、GSC、GA4 是否有 AI 引用數據分析？
• 四、在 Copilot 建立權威，能否外溢到其他 LLM？
• 五、實務策略：把 Copilot 當「權威雷達」，而不只是流量來源

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最近 Bing Webmaster Tools 新增了一個新功能：AI Performance（Beta）。
它會告訴你：有哪些查詢，是被 Microsoft Copilot 拿去當回答的「Grounding Query」，以及你的網站在這些查詢底下拿到多少次 citations。這等於第一次，把「網站被 AI 回答引用」這件事量化給站長看，這讓我思考：在 Copilot 生態裡被引用，對整體 LLM 權威到底有多重要？這個指標或許很適合當作你的文案或者網站結構是否有被其他 LLM 引用的先期指標

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一、Copilot 生態不只是 Bing 上的一個聊天視窗

多數人想到 Copilot，只想到 Bing 首頁的聊天框或 Edge 側邊欄。
實際上，Copilot 已經滲透在整個 Microsoft 生態裡：

• Bing Copilot：取代傳統搜尋結果上方的一段 AI 答案
• Windows Copilot：系統層級助理，處理查詢與操作
• Microsoft 365 Copilot：在 Word、PowerPoint、Outlook、Teams 裡協助產生內容
• GitHub Copilot：在開發環境中回答技術問題、生成程式碼

這些前端介面背後有一個共通點：大量依賴 Bing 的索引結果與外部網頁，作為回答時的 grounding source。
也就是說，只要你的內容在 Bing 裡被視為高品質候選答案，就有機會在各種 Copilot 介面裡被一再引用。

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二、AI Performance：AI 引用的「新型權威儀表板」

AI Performance 報表至少揭露了三個關鍵訊號：

1. Grounding Queries：使用者在 Copilot 裡實際問了哪些問題（或相近查詢）。
2. Citations 次數：在這類問題下，你的網站被 Copilot 當成引用來源的頻率。
3. 主題聚焦：哪些主題，Copilot 特別喜歡用你的內容來回答。

在傳統 SEO 裡，我們看的是曝光、點擊、排名；
在 Copilot 時代，更重要的是「你是不是那個被 AI 信任、願意掛名字出來引用的來源」。
當某一群主題上，你持續在 Copilot 的 citation 區塊出現，事實上就已經在 Microsoft 生態裡取得一種「主題權威位階」。

圖說：Bing Webmaster Tool AI Performance 功能

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三、GSC、GA4 是否有 AI 引用數據分析？

行銷人員常用 GSC 或 GA4 作為 SEO 分析工具，一定會想了解：「 Google Search Console（GSC）或 GA4 裡，有沒有類似的 AI 引用數據？」

目前的狀況是：沒有像 Bing AI Performance 這麼「citation 等級」的明細。

在 GSC 裡，Google 確實開始計畫針對 AI Overviews / SGE 加一些標記，像是「AI Mode」或「AI Overviews」這類搜尋外觀（ Search Appearance），你可以看到某些查詢或網頁，有多少流量是經由 AI 生成答案帶進來的。筆者目前為止尚未見到這類的數據出現在 Google Search console 中。

GA4 就更後端一層，只關心「誰點進來」。所有 AI 搜尋、LLM 平台帶來的流量，在 GA4 眼中都只是 source / medium 的不同，例如 google / organic、perplexity.ai / referral 等。你可以靠自訂 channel、regex 或 UTM 去抓「AI 相關流量」，但那本質上只是「有點擊進站的人」，完全看不到那些只在 AI 答案裡讀到你、卻沒有點進來的使用情境。

也因此，在「AI 引用可觀測性」這件事上，目前是 Bing 走得最前面：
它不只告訴你 AI 搜尋有沒有幫你帶流量，還讓你看見「哪一類問題、在 Copilot 裡用你的內容當 grounding、引用了幾次」。這也是為什麼，對想做生成式引擎優化（GEO）的人來說，AI Performance 不只是另一個報表，而是少見能直接觀察「AI 權威度」的視窗。

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四、在 Copilot 建立權威，能否外溢到其他 LLM？

各家 LLM 不會直接「讀 Copilot 的 citation 再決定自己的回答」，
但為了在 Copilot 裡取得穩定引用，你必須做到的幾件事，剛好也是其他 LLM 評估權威時看重的共通特徵：

1. 內容結構清楚、可抽取
   • 採用 FAQ、HowTo、分段標題與 schema.org 結構化標記，
   • 讓 Bing／Copilot 能很容易抽出一段就能當答案的內容。
     這種結構，同時也讓 Google、Perplexity、DeepSeek 更容易重用你的內容。
2. 主題叢集與內容深度
   • 能在特定 Grounding Queries 上反覆被引用，代表你在這個主題上有內容密度與一致性，而不是零散文章。
   • 主題叢集與深度，本來就是搜尋引擎與 LLM 在判斷「誰是權威」時的核心訊號。
3. 品牌與外部連結效應
   • Copilot 顯示 citation 時，會把你的網域露出給使用者看，帶來二次搜尋與外部提及。
   • 這些品牌查詢與反向連結的累積，又會影響到其他模型的訓練資料與後續排序。

所以，不能簡化成「Copilot 引用多 → 其他 LLM 一定跟著引用」；
比較精確的說法是：你為了在 Copilot 生態取得權威所做的優化，本質上就是在打造一份「可以被各家 LLM 重複引用的權威內容資產」。

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五、實務策略：把 Copilot 當「權威雷達」，而不只是流量來源

對內容網站與品牌來說，Copilot 生態的定位建議是：

• 短期
  • 把 AI Performance 當成 AI 搜尋的儀表板，找出你已經有 citations 的主題，視為「權威種子」。
  • 圍繞這些主題擴寫更完整的 pillar page、實務教學與 FAQ，鞏固你在 Microsoft 生態中的位置。
• 中長期
  • 將這些在 Copilot 上表現良好的主題，拿去其他 LLM（ChatGPT、Gemini、Perplexity 等）實測，看回答中是否開始出現你的品牌或內容。
  • 若沒有，就檢查語言版本、技術深度、案例豐富度，鎖定性地補強，讓這些主題的權威能外溢到更多 AI 入口。

總結來說，Copilot 生態是一個「權威放大器」：
在生成式引擎優化（GEO）或 AI SEO 逐漸被所有想要提升 LLM 引用度的行銷人員或網站經營者關注的時期，如何得知目前的網站或文案有被LLM引用，不妨在 GSC 或 GA4 尚未出現相關數據前，可以透過 Bing Webmaster Tools 的 AI Performance（Beta） 視為一個高價值指標——它提醒你：哪些領域，你已經具備被全網 AI 當成「預設答案」的條件。