微软近日在Bing站长工具（Bing Webmaster Tools）中上线了全新的 AI Performance（AI 性能报告），这是一次战略级的升级，解决了 AI 搜索兴起后，缺少可反映 AI 可见性基准数据的核心问题。
过去，我们在站长工具里主要关注的是：展示、点击、排名、索引情况。至于AI可见性，我们只能依赖于第三方工具的参考性数据。而这次，Bing 给出了一个全新的权威视角：你的网站内容，有没有被 AI 引用来生成答案？
这不是传统搜索数据的延伸，而是一个新的可见性维度。
一、AI Performance 衡量什么？
AI Performance 报告展示的是： 你的网站内容在 Microsoft Copilot、Bing AI 生成摘要以及部分合作伙伴 AI 体验中，被引用（Citation）和使用的情况。它不是点击，不是直接的流量，但它可以显示你内容是否受AI欢迎，哪些查询你的内容表现更好。
AI Performance 目前处于公开测试阶段（Beta），显示的核心指标主要包括3个：
- 总引用次数（Total Citations）：在选定时间范围内，你的网站内容在 AI 生成答案中被明显引用的总次数。注意： 这不等于流量，也不等于点击。
- 引用页面数（Cited Pages）：在特定日期内，被 AI 引用的唯一页面数量。
- 基准查询（Grounding Queries）： 是用户查询时的“语义线索”，AI 在生成答案时，用来检索并引用你内容的关键短语。它不是完整用户提问，而是分组后的主题短语。例如：“cps是什么意思”；“pro forma invoice”。一个基础查询可能关联多个页面，一个页面也可能出现在多个基础查询下。
这几个核心指标对 SEO 人来说意义比较大：你第一次可以完整看到：AI 认为你的内容在哪些主题上具备引用价值。这也是比关键词排名更接近语义层面的真实使用情况。针对 Copilot 及 Bing AI摘要做GEO的时候，也更有针对性。
二、时间趋势：AI 可见性的波动
AI Performance 提供时间线的视图（7天 / 30天 / 3个月 / 自定义）。根据我的实际使用，最早AI引用数据时间可以追溯到2025年11月1日。
根据Bing文章的说法，AI 引用量变化主要可能来自于：
- 用户提问趋势变化
- 内容更新
- AI 模型升级
- 合作伙伴系统调整
需要注意的是，目前这只是一种趋势观察，不要细究某一天的具体数据。不过它至少让你看到：AI 可见性不是静态的，而是动态变化的。
三、这对 SEO 的真正意义
这是搜索正在进入 生成式答案主导的阶段的信号。 Bing开始主动拥抱这一变化。用户越来越多直接在 Copilot 或 AI 摘要中获取信息，而不是点击链接。我期待Google Search Console能快点跟进这一操作。
这是GEO（Generative Engine Optimization）开始具象化的一步；未来，你的SEO报告中不仅有：网站关键词排名第几， 自然流量多少，CTR 多高，你有多少内容是否被 AI 采纳为答案的一部分，被引用数据如何，AI引荐流量如何。
总之，AI Performance与传统 SEO 是两套逻辑：
| 传统搜索 | AI Performance |
|---|---|
| 排名 | 引用 |
| 点击 | 出现在答案中 |
| SERP 可见性 | 生成式答案可见性 |
四、未来的优化方向
关于AI 可见性，Bing 官方也给出了内容优化的建议方向：
- 内容与用户意图保持一致
- 主题覆盖清晰、内容要清晰实用
- 结构清晰，易于理解（标题、章节、表格、FAQ 友好）
- 有数据和证据支持
- 定期更新保持新鲜度
- 格式一致、信息表达明确
这些建议看似是常规的 SEO 建议， 不过其核心是为了提高被 AI 理解与引用的概率。
Bing AI Performance 的上线标志着一个里程碑，AI 可见性与搜索性能共同成为网站自然流量监控的重要一部分。在实践中，搜索引擎自然流量的占比在不断的下降，AI 引荐流量的占比已经接近于搜索引擎的自然流量。微软这次的更新，可以说是顺应大势了。
需要注意的是：
- AI 引用 ≠ 流量，引用数据好并不意味着点击就高。
- AI Performance 目前更像是趋势分析工具，而非精确统计工具。
AI 时代，拼的是是否成为答案的一部分。什么样的页面结构，更容易被 AI 引用？这是未来SEO要思考的问题。
