AI Performance Report in den Bing Webmaster Tools
Aktualisiert: - Veröffentlicht: - Autor: Sven Giese
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Microsoft liefert Daten zur KI-Leistung einer Domain in den Bing Webmaster Tools (BWT). Während Google uns SEOs lange mit zusammengelegten Daten in der Search Console abspeist und die „AI Overviews“ in einer Black Box versteckt, prescht Microsoft vor. Seit Februar 2026 gibt es in den BWT endlich das, was wir für modernes SEO und GEO (Generative Engine Optimization) dringend benötigen: separate Daten zur KI-Leistung.
Im Juni 2026 hat Microsoft den Report deutlich erweitert. Neu hinzugekommen sind Intents, Topics, Citation Share und Compare. Damit wird aus dem bisherigen KI-Reporting ein wesentlich besser nutzbares Analysewerkzeug für SEO und GEO.
Der vorliegende Beitrag schaut sich den brandneuen „AI Performance Report“ in den Bing Webmaster Tools etwas genauer an.
TL;DR: Das Wichtigste zu GEO in Kürze
- Bing liefert ab sofort separate KI-Leistungsdaten, getrennt von der organischen Suche.
- Neue Metriken wie Citations und Grounding Queries zeigen erstmals, wie oft und warum KI-Systeme deine Inhalte als Quelle nutzen. Google bietet diese Transparenz bislang nicht.
- In diesem Artikel erfährst du, was die Daten bedeuten und wie du eine GEO-Strategie darauf ausrichtest.
- Bing verknüpft seit März 2026 Grounding Queries und zitierte Seiten direkt miteinander. Dadurch lässt sich nachvollziehen, welche URL für welche KI-Suchphrase als Quelle dient – und umgekehrt.
- Seit Juni 2026 erweitert Microsoft den Report um Intents, Topics, Citation Share und Compare.
- Intents zeigen, in welchem Nutzungskontext Inhalte zitiert werden.
- Topics gruppieren einzelne Grounding Queries in größere Themenfelder.
- Citation Share zeigt, welchen Anteil eine Domain am gesamten Citation Space einer Grounding Query erhält.
- Compare macht Veränderungen im Zeitverlauf sichtbar und hilft bei der Bewertung von Content-Updates, Saisonalität und Nachfrageverschiebungen.
- Google hat im Juni 2026 ebenfalls eigene Generative-AI-Performance-Reports angekündigt. Diese zeigen unter anderem Impressionen, URLs, Länder, Geräte und Zeitverläufe. Query- und Citation-Daten wie bei Bing gibt es dort bislang nicht.
AI Performance: Das neue KI-Dashboard in den Bing Webmaster Tools
Wer sich aktuell in die Bing Webmaster Tools einloggt, findet den neuen Reiter AI Performance. Das ist ein Meilenstein. Bisher mussten wir raten, ob der Traffic über den Microsoft Copilot oder die klassische Bing-Suche kam. Jetzt liefert Microsoft harte Zahlen.
Das Dashboard beantwortet die Frage: Wie oft und in welchem Kontext werden meine Inhalte von der KI zitiert?
Microsoft selbst beschreibt diesen Schritt als den Beginn der „Generative Engine Optimization (GEO)“-Ära in ihren Tools. Es geht nicht mehr nur um Indexierung, sondern um „Inklusion“ in den Generierungsprozess der Antwortmaschine. Microsofts Fabrice Canel macht in seinem begleitenden Blogartikel deutlich, dass Transparenz hier der Schlüssel ist, um Webmastern zu zeigen, welchen Wert ihre Inhalte im KI-Ökosystem haben.
Der Report war bereits beim Start spannend. Mit den Erweiterungen aus März und Juni 2026 wird er deutlich konkreter. Bing zeigt mittlerweile nicht nur, dass eine Domain in KI-Antworten auftaucht, sondern auch, über welche Grounding Queries, über welche URLs, in welchen Themenfeldern und mit welchem relativen Anteil am Citation Space.
Update Juni 2026: Aus Code-Funden werden offizielle Preview-Funktionen
Beim Start des AI Performance Reports waren im Quellcode bereits Hinweise auf kommende Funktionen sichtbar. Dazu gehörten unter anderem ein Vergleichsmodus und ein Intent-Klassifizierungssystem.
Diese Code-Funde waren spannend, aber noch spekulativ. Mit dem Juni-Update hat Microsoft mehrere dieser Elemente offiziell in die Preview gebracht.
Besonders wichtig sind vier Funktionen:
- Intents
- Topics
- Citation Share
- Compare
Damit bestätigt sich die Richtung, die bereits im Februar absehbar war. Bing will KI-Sichtbarkeit nicht nur zählen, sondern kontextualisieren. Die reine Frage „Wurde meine Seite zitiert?“ reicht nicht mehr. Wichtiger wird die Frage, in welchem Themenfeld, in welchem Nutzungskontext, mit welchem Anteil und mit welcher Entwicklung über Zeit eine Website zitiert wird.
Der alte Blick in den Quellcode bleibt deshalb historisch interessant. Für die aktuelle Analyse sind die offiziell verfügbaren Preview-Funktionen relevanter.
Offen bleibt weiterhin, ob Bing künftig stärker nach Copilot-Oberflächen, Partner-Integrationen oder weiteren Quellenkontexten differenziert. Aktuell fasst der Report die KI-Sichtbarkeit weiterhin im Microsoft-Ökosystem zusammen. Eine genauere Aufschlüsselung nach Bing, Copilot, Edge, Windows oder anderen Oberflächen wäre für die Analyse sehr wertvoll.
Die neuen KI-Metriken im Detail
Vergiss für einen Moment die klassischen CTRs. In der Welt der KI-Antworten gelten andere Währungen und damit auch neue GEO-KPIs wie Citations, Grounding Queries oder zitierte URLs. Das neue Dashboard liefert uns folgende Datenpunkte, die wir strategisch nutzen müssen:1. Total Citations (Gesamtzahl der Zitate)
Dies ist das Pendant zu den „Impressions“, aber viel wertvoller. Es zeigt an, wie oft die Inhalte deiner Website als Quelle in einer KI-generierten Antwort (z. B. im Microsoft Copilot oder in KI-Zusammenfassungen) genannt wurden. Es spielt dabei keine Rolle, an welcher Position das Zitat steht. Entscheidend ist, dass die KI deinen Content als vertrauenswürdige Basis (Grounding Source) genutzt hat.
Für die Praxis ist diese Zahl ein erster Sichtbarkeitsindikator:
- Welche Themen erzeugen überhaupt KI-Zitationen?
- Welche URLs tauchen regelmäßig als Quelle auf?
- Welche Inhalte werden von Bing AI ignoriert, obwohl sie organisch ranken?
- Welche Seitentypen funktionieren als Grounding Source besonders gut?
Total Citations sind ein guter Einstieg. Für eine belastbare Analyse reichen sie allein noch nicht.
2. Citation Share: Anteil am Citation Space
Die wichtigste neue Metrik aus dem Juni-Update ist Citation Share.
Citation Share zeigt, welchen Anteil die eigene Domain an allen Zitationen zu einer bestimmten Grounding Query erhält. Wenn Bing zu einer Grounding Query insgesamt zehn Quellen zitiert und zwei davon von derselben Domain stammen, liegt der Citation Share dieser Domain bei 20 Prozent.
Damit wird erstmals besser sichtbar, ob eine Domain nur gelegentlich auftaucht oder in einem Themenkontext einen relevanten Anteil der Quellenbasis stellt.
Im Kontext eines GEO-Audits zeigt Citation Share, wie stark sie innerhalb des gesamten zitierten Quellenraums vertreten ist.
Man sollte aber immer beachten, dass Citation Share kein Ranking, kein Traffic Share und kein Wettbewerbs-Score darstellt. Microsoft zeigt auch nicht, welche anderen Domains den restlichen Citation Space erhalten. Die Metrik beschreibt lediglich die eigene Präsenz innerhalb der sichtbaren Quellenbasis einer Grounding Query.
Für die Analyse ergeben sich daraus konkrete Fragen:
- Bei welchen Grounding Queries entstehen viele Zitationen, aber nur ein geringer Citation Share?
- Welche URLs sorgen für einen hohen Citation Share?
- Welche Themenfelder sind stark fragmentiert?
- Wo steigt oder fällt der Citation Share nach Content-Updates?
- Welche Inhalte benötigen mehr Faktenklarheit, bessere Struktur oder stärkere thematische Abdeckung?
Citation Share bringt damit eine neue Qualität ins KI-Reporting. Es geht nicht mehr nur um das Auftauchen in KI-Antworten, sondern um relative Präsenz.
3. Grounding Queries (Basis-Suchanfragen)
Das ist für mich die spannendste Metrik. Hier sehen wir nicht unbedingt den exakten Prompt des Nutzers, sondern die Schlüsselphrasen, die die KI extrahiert hat, um nach Fakten zu suchen. Das zeigt uns ungeschminkt, für welche Themencluster die KI unsere Seite als relevant erachtet. Finden sich hier Begriffe, die du strategisch nicht auf dem Schirm hattest, hast du eine Content-Lücke oder einen unerwarteten „Authority Win“ gefunden.
4. Intents: Der Kontext hinter KI-Zitationen
Mit dem Juni-Update ordnet Bing Grounding Queries über Intents breiteren Nutzungskontexten zu und aktiviert die schon im Februar 2026 im Code hinterlegten Punkte um. An dieser Stelle ein großes Shout-out an den SEO-Kollegen Olivier de Segonzac, Gründer der Pariser Agentur RESONEO, der diese Fundstücke auf Linkedin deutlich früher und systematischer als ich in diesem Blogartikel aufbereitet hat (siehe dazu auch die Liste der weiterführenden Links unten).
Im Code verbargen sich 13 vordefinierte Kategorien für Suchabsichten, komplett mit eigenem Farbschema und fertigem Badge-Styling (siehe den unten beigefügten Screenshot).
Neben „Navigational“ und „Informational Search“ finden sich hier spannende Kategorien wie „Learning and Problem Solving“, „Creation“, „Planning“, „Comparison“, „Entertainment“ und sogar „Small Talk“.
Diese Taxonomie hat wenig mit dem klassischen im SEO gelernten Search Intent zu tun, ergibt aber für eine Conversational Search Engine absolut Sinn, da Suche deutlich realistischer modelliert.
Mit diesen 13 neuen Intent-Klassen rückt Bing deutlich an den tatsächlichen Nutzungsmodus eines KI-Systems heran. Für uns SEOs eröffnet das gleichzeitig eine neue Kontextebene, um endlich genauer zu verstehen, warum und in welchen spezifischen Bewertungsmustern unsere URLs in bestimmten KI-Antworten zitiert werden (= Kontextsichtbarkeit einer Marke).
Und diese granulare Intent-Logik birgt dann auch mit Blick auf das Thema Prompt-Tracking eine Menge Potenzial. Denn damit lässt sich die strategische Relevanz einzelner Intent-Kategorien für die eigene Marke/Domain im Wettbewerb in den Blick bekommen.
Dazu gehören unter anderem Kategorien wie:
- Informational
- Commercial
- Navigational
- Learn and Solve
- Research
- Creation
- Local
Für die Optimierung entstehen dadurch deutlich passendere Fragen für ein spezifisches Nutzungsszenario. Exemplarisch:
- Welche Intents treiben unsere KI-Sichtbarkeit?
- Gibt es starke Zitationen in informativen Kontexten, aber kaum Sichtbarkeit in kommerziellen Kontexten?
- Werden lokale Inhalte tatsächlich in Local-Intents genutzt?
- Passen Content-Struktur, Tiefe und Antwortformat zum erkannten Intent?
- Fehlen Vergleichsinhalte, Anleitungen, Definitionen oder Entscheidungsbausteine?
Ein E-Commerce-Projekt kann zum Beispiel erkennen, ob Inhalte eher in kommerziellen, vergleichenden oder informativen KI-Antworten auftauchen. Eine Ratgeberseite kann prüfen, ob sie vorwiegend bei Learn-and-Solve- oder Research-Kontexten zitiert wird. Lokale Unternehmen können analysieren, ob ihre Inhalte in lokalen KI-Szenarien erscheinen.
5. Topics: Sichtbarkeit in Themenfeldern statt Einzelqueries
Topics gruppieren verwandte Grounding Queries in größere thematische Cluster.
Das passt deutlich besser zur Funktionsweise moderner KI-Systeme als eine reine Keyword-Betrachtung. KI-Systeme arbeiten stark über Konzepte, semantische Zusammenhänge und Themenfelder. Einzelne Suchphrasen sind nur ein Ausschnitt dieses größeren Kontextes.
Bing nennt als Beispiel unterschiedliche Queries rund um Solarzellen, Energieeffizienz und Installation von Solaranlagen. Diese können in einem größeren Topic wie Solarenergie zusammenlaufen. Inhalte sollten stärker auf Themenabdeckung, Faktenklarheit, Vergleichbarkeit und gute Antwortbausteine ausgerichtet werden.
Topics helfen dabei, diese thematische Sichtbarkeit besser zu messen und die eigenen Inhalte hinsichtlich semantischer Abdeckung, Faktenklarheit, Vergleichbarkeit und Antwortbausteinen zu prüfen. Folgende Fragen rücken damit in den Fokus:
- Für welche Themenfelder wird die Domain bereits als Quelle genutzt?
- Wo entstehen neue Autoritätssignale?
- Welche Themenfelder sind sichtbar, aber noch nicht ausreichend ausgebaut?
- Welche Inhalte fehlen, um ein Topic vollständig abzudecken?
- Wo lassen sich Grounding Pages oder Themenhubs sinnvoll ergänzen?
6. Page-level Citation Activity (Aktivität auf Seitenebene)
Endlich sehen wir, welche URLs die Arbeit machen. Das hilft uns enorm bei der Reverse-Engineering-Analyse: Was unterscheidet die zitierten Seiten von den, die nicht zitiert wurden? Ist es die Struktur? Die Datendichte? Oder schlicht die Aktualität?
Seit März 2026 wird dieser Bereich noch deutlich wertvoller. Microsoft verknüpft die zitierten Seiten jetzt direkt mit den jeweiligen Grounding Queries. Dadurch sehen wir nicht mehr nur, welche URLs zitiert werden, sondern auch, für welche Themen und Suchphrasen sie in KI-Antworten als Quelle herangezogen werden. Genau diese Zuordnung macht aus Reporting operative GEO-Arbeit.
Update März 2026: Bing verbindet Grounding Queries und zitierte Seiten
Microsoft hat den AI Performance Report sinnvoll erweitert. Neu ist ein Mapping zwischen Grounding Queries und Pages. Damit lässt sich jetzt direkt nachvollziehen, welche Seiten für eine bestimmte Grounding Query zitiert werden und welche Grounding Queries Zitationen auf eine bestimmte URL treiben. Wichtig dabei: Die Zuordnung ist nicht 1:1. Eine Grounding Query kann mehreren Seiten zugeordnet sein – und eine Seite mehreren Grounding Queries.
Das ist mehr als ein kleines UI-Update. Bisher sahen wir entweder Suchphrasen oder zitierte Seiten. Jetzt sehen wir endlich die Verbindung dazwischen. Genau diese Verbindung ist entscheidend, wenn man verstehen will, warum eine URL in KI-Antworten auftaucht und eine andere nicht. Der Bericht wird damit deutlich stärker zu einem Optimierungswerkzeug statt nur zu einem Reporting-Dashboard.
Für die Praxis ist das stark. So lässt sich pro Grounding Query prüfen, welche URL die Zitation zieht. Und umgekehrt lässt sich für eine starke URL analysieren, über welche thematischen Einstiege sie von Bing AI überhaupt gefunden wird. Das ist genau die Ebene, auf der GEO konkret wird: Welche Seitentypen funktionieren? Fehlen Definitionen, Vergleiche, FAQ-Blöcke, tabellarische Fakten oder klar formulierte Antworten? Statt pauschal „mehr KI-optimierten Content“ zu fordern, können wir nun deutlich gezielter an einzelnen Seiten arbeiten. Genau diese Anforderungen behandeln wir ausführlich im Beitrag zur Content-Struktur für KI: So wirst du in AI-Antworten zitiert .
Trotzdem sollte man das Feature nicht überbewerten. Grounding Queries sind weiterhin nicht zwingend die originalen Nutzerprompts. Microsoft beschreibt sie als Schlüsselphrasen, mit denen Inhalte für die Antwortgenerierung abgerufen werden. Das ist extrem nützlich, aber eben nicht dasselbe wie ein vollständiger Blick auf den echten Query-Input der Nutzer.
7. Average Cited Pages (durchschnittlich zitierte Seiten)
Diese Metrik zeigt die Breite deiner Autorität. Werden immer nur dieselben zwei Artikel zitiert, oder erkennen LLMs die Domain als umfassende Expertenquelle für ein ganzes Themengebiet an? Die Zahl bezieht sich hier auf die unique Pages pro Tag.
Aktuell zeigt der Bericht nur das statische Label „Microsoft Copilots and Partners“.
Im Code findet sich aber der Hinweis auf deutlich mehr Potenzial zur Analyse. Ich vermute, genauer gesagt wünsche ich mir, dass hierüber eine Aufschlüsselung nach Copilot-Oberflächen zur Verfügung steht. Sprich: Stammt das jeweils genannte Zitat aus dem Bing-Chat, Edge, Windows oder aus einer MS-Office-Umgebung?
Demgegenüber lässt sich das aber auch so lesen, dass hier die Zitierung deiner Inhalte in den KI-Antworten externer Seiten oder Domains angelegt ist. Auf diese Weise hätten wir auch eine Form von Backlink-Profil auf KI-Ebene. Der vorhandene Ressourcen-String lässt diesbezüglich aber noch keine konkreten Aussagen zu.
Eine zentrale Frage bleibt jedoch auch nach dem Blick unter die Motorhaube unklar. Was versteht Microsoft eigentlich unter dem Begriff Grounding Queries? Die Dokumentation spricht lediglich von Suchphrasen, welche die KI zur Inhaltsbeschaffung benutzt.
Es sind definitiv keine rohen Nutzer-Prompts und auch keine reinen „Fan-Outs“ der Maschine. Sie wirken am ehesten wie geclusterte Umformulierungen, aber die exakte Aggregationslogik dahinter bleibt undokumentiert. Es bleibt zu hoffen, dass die oben genannte Intent-Ebene hier mehr Klarheit schafft und nicht nur zusätzliche Labels sind
8. Compare: Veränderungen im Zeitverlauf messen
Mit Compare führt Bing eine praktische Vergleichsfunktion ein. Website-Betreiber können einen früheren oder einen benutzerdefinierten Zeitraum direkt über die aktuellen Berichtsdaten legen.
Hier liegt meiner Meinung nach einer der größten Praxisbezüge, denn viele Maßnahmen entfalten ihre Wirkung nicht sofort, und Content-Updates, technische Bereinigungen, IndexNow-Pushes, neue Themenhubs oder aktualisierte Faktenbausteine gilt es immer im zeitlichen Verlauf zu beobachten.
Die Funktion löst nicht alle Attribution-Probleme. Citation Activity kann durch viele Faktoren beeinflusst werden: neue Modelle, Partner-Refreshes, Nachfrageverschiebungen, frischere Konkurrenzinhalte oder Änderungen im Web. Dennoch schafft Compare eine belastbare Basis für das Monitoring und die eigene Hypothesenbildung.
Was die neuen Daten für GEO-Audits bringen
Der AI Performance Report entwickelt sich vom reinen Sichtbarkeitsnachweis zu einem echten Analysewerkzeug.
Für GEO-Audits lassen sich die neuen Daten direkt in einen Workflow übersetzen:
| Datenpunkt | Analysefrage | Mögliche Maßnahme |
|---|---|---|
| Total Citations | Wird die Domain überhaupt als Quelle genutzt? | Themen mit vorhandener KI-Sichtbarkeit priorisieren |
| Grounding Queries | Für welche Abrufphrasen nutzt Bing die Inhalte? | Content-Lücken und unerwartete Autorität erkennen |
| Page-level Citation Activity | Welche URLs werden zitiert? | Erfolgreiche Seitentypen analysieren und ausbauen |
| Intents | In welchem Nutzungskontext entstehen Zitationen? | Inhalte nach Informations-, Vergleichs-, Lokal- oder Kaufkontext schärfen |
| Topics | Welche Themencluster treiben Sichtbarkeit? | Themenhubs und Grounding Pages strukturierter aufbauen |
| Citation Share | Wie stark ist die eigene Präsenz im Citation Space? | Schwache Themen mit besseren Fakten, Tabellen, FAQs und Quellen stärken |
| Compare | Wie verändert sich KI-Sichtbarkeit über Zeit? | Updates, Saisonalität und Maßnahmenwirkung beobachten |
Für die tägliche Analysearbeit ist wie immer aber die Kombination der Metriken entscheidend. Eine einzelne Kennzahl ist in der isolierten Betrachtung selten zielführend.
Ein Beispiel: Eine Seite kann viele Citations erhalten, aber einen niedrigen Citation Share haben. Dann ist sie sichtbar, nimmt im Quellenraum aber nur eine kleine Rolle ein. Eine andere Seite kann weniger Citations haben, aber in einem sehr relevanten Topic konstant vertreten sein. Diese Seite könnte strategisch wertvoller sein.
GEO-Analysen benötigen deshalb eine Kombination aus Themen, Intents, URLs und Zeitverläufen.
Google Search Console vs. Bing Webmaster Tools: Wer liefert KI-Daten?
Man muss es so deutlich sagen: Microsoft hat Google hier am Nasenring durch die Arena geführt. Denn während wir in der Google Search Console (GSC) bis zum Juni 2026 noch rätseln mussten, welche Klicks nun aus den „AI Overviews“ stammen und welche organisch sind, schafft Bing Klarheit.
Google argumentiert bisher, dass die Daten komplex seien (Stichwort „Query Fan-Out“ – eine Nutzeranfrage löst im Hintergrund mehrere KI-Suchanfragen aus, wie es auch im AI Mode zum Einsatz kommt) und man diese daher nicht separat ausweisen wolle. Doch aus SEO-Sicht ist das unbefriedigend. Wenn ich nicht weiß, ob mein Traffic aus dem blauen Link oder der KI-Box kommt, kann ich meine Strategie nicht validieren.
Bing beweist mit diesem Update, dass es technisch möglich ist, Transparenz zu schaffen. Für uns bedeutet das in der Praxis: Auch wenn Google in Deutschland den Markt dominiert, sollten wir die Bing Webmaster Tools jetzt intensiv nutzen, um Zusammenhänge aus LLMs und SEO besser zu verstehen, wie LLMs (Large Language Models) Inhalte verarbeiten und User diese Tools nutzen. Die Mechanismen der „Grounding“-Algorithmen dürften zwischen Bing/Copilot und Google/Gemini ähnlicher sein, als es die Marktanteile vermuten lassen.
Zwar hat Google im Juni 2026 grundsätzlich nachgelegt: Mit den Search Generative AI Performance Report für AIOs, AI Mode und Discover gibt es in der Search Console mittlerweile zwar Daten zu den KI-Features. Aber Insights zu den entsprechenden Queries gibt es weiterhin nicht – nur die Möglichkeit zu sehen, welche URLs wie viele Impressionen generiert. Google fährt also einen etwas anderen Ansatz (keine Citations), aber richtig toll ist das auch nicht.
IndexNow: Geschwindigkeit als Ranking-Faktor
Ein Punkt, den Microsoft in der Ankündigung explizit hervorhebt, ist die Nutzung von IndexNow. Da KI-Modelle halluzinieren, wenn sie auf veralteten Daten trainiert werden, bevorzugen RAG-Systeme aktuelle Quellen. Übrigens: Mehr zum Thema Retrieval Augmented Generation findest du auch im Beitrag zum Start der AI Overviews.
Mit IndexNow pushst du Änderungen sofort an Bing. Das signalisiert: „Hier sind frische Daten.“ Wer IndexNow noch nicht nutzt, verschenkt hier massives Potenzial für die KI-Sichtbarkeit.
Noch keine Klicks, keine Mentions: Was dem KI-Report der Webmaster Tools fehlt
Bei aller Euphorie müssen wir realistisch bleiben. Schon kurz nach dem Release haben Kollegen wie Barry Schwartz völlig zu Recht angemerkt, dass eine entscheidende Performance-Metrik fehlt: Klicks.
Aktuell sehen wir in den Bing Webmaster Tools Citations. Diese funktionieren ein Stück weit wie eine neue Sichtbarkeitsmetrik: Eine Quelle wurde in einer KI-Antwort genannt oder verwendet. Wir wissen aber nicht, wie viele Nutzer tatsächlich auf diese Quellenangabe geklickt haben.
Das macht die Berechnung eines ROI schwierig. Sichtbarkeit ist der erste Schritt. Für eine belastbare wirtschaftliche Bewertung fehlen weiterhin Klicks, CTR, Sessions, Conversions und die anschließende Nutzerqualität.
Mit den neuen Funktionen seit Juni wird der Report deutlich besser. Citation Share, Intents, Topics und Compare liefern mehr Kontext. Die Daten zeigen, wie Inhalte als Quellen in KI-Antworten funktionieren. Eine zweite zentrale Frage bleibt offen:
Taucht meine Marke in den Antworten auf oder nicht?
Genau hier liegt der Unterschied zwischen Citations und Mentions.
Eine Citation zeigt, dass eine Website oder URL als Quelle genutzt wurde. Eine Mention zeigt, dass eine Marke in der Antwort genannt, empfohlen oder in eine Auswahl aufgenommen wird. Für GEO ist diese Unterscheidung entscheidend. Eine Quelle kann die Antwort beeinflussen, während eine Marke als Anbieter erscheint. Ein Unternehmen kann in einer Shortlist auftauchen, ohne dass die eigene Website sichtbar zitiert wird.
Die Webmaster Tools von Bing und Google betrachten eine verifizierte Property vor allem als Website, URL-Bestand und Content-Quelle. Sie zeigen, wie Inhalte in KI-Antworten verwendet werden. Sie zeigen nach aktuellem Stand nicht vollständig, ob eine Marke als Entität in Antworten vorkommt, wie sie beschrieben wird und mit welchen Wettbewerbern sie gemeinsam erscheint.
Deshalb reichen Webmaster-Daten allein für GEO nicht aus.
Bing liefert starke Signale zur Quellenlogik: Citations, Citation Share, Grounding Queries, Intents, Topics und Zeitvergleiche. Google zeigt in seinen Generative-AI-Reports vor allem Impressionen, Seiten, Länder, Geräte und Zeitverläufe. Beide Ansätze helfen bei der Frage, ob Inhalte sichtbar werden. Die Brand-Frage bleibt offen.
Wer wissen will, ob die eigene Marke in KI-Antworten vorkommt und empfohlen wird, braucht zusätzlich ein eigenes Mention-Monitoring. GEO-Tools wie Rankscale setzen genau dort an. Sie messen, ob eine Marke in Antworten erscheint, mit welchen Wettbewerbern sie genannt wird und in welchem Kontext diese Nennung stattfindet.
Auch bei den neuen Bing-Funktionen bleiben damit klare Grenzen:
Grounding Queries sind keine echten Nutzerprompts.
Intents und Topics basieren auf AI-/ML-Klassifizierung und können in der Preview noch grob sein.
Citation Share zeigt keine Wettbewerberdomains.
Citation Share ist kein Ranking, kein Qualitätsscore und kein Traffic Share.
Compare zeigt Veränderungen, erklärt aber nicht automatisch deren Ursache.
Klickdaten fehlen weiterhin.
Mentions und Brand-Empfehlungen werden in den Webmaster Tools nicht vollständig abgebildet.
Die Daten beziehen sich auf das Microsoft-Ökosystem und lassen sich nicht direkt auf Google übertragen.
Der Report ist also kein fertiges GEO-Cockpit. Er ist ein starkes Werkzeug zur Analyse von Sichtbarkeit, Quellenlogik und Themenkontexten. Für ein vollständigeres Bild braucht es zusätzlich Brand-Monitoring über Prompt-Sets, AI-Visibility-Tools, Wettbewerbervergleiche, Sentiment-Auswertung und Share-of-Voice-Analysen.
Mein Fazit: Ein Pflicht-Check für jeden SEO
Natürlich, die Daten bzw. der AI Performance Report sind noch in der Beta und sicher noch nicht vollständig. Aber es ist der erste echte Blick hinter die Kulissen einer KI-Suchmaschine. Wir sehen endlich, dass wir stattfinden und wo wir stattfinden.
Mit dem neuen Query-Page-Mapping geht Microsoft seit März 2026 noch einen Schritt weiter: Der AI Performance Report zeigt nicht mehr nur, dass eine Domain in KI-Antworten auftaucht, sondern immer genauer auch, über welche Themen und über welche URLs diese Sichtbarkeit entsteht. Genau dort beginnt belastbare Optimierung. Mit der Einführung von Intents, Topics, Citation Share und Compare im Juni 2026 wird daraus ein deutlich besseres Werkzeug für GEO-Audits.
Mein Rat an dich: Geh heute noch in die Bing Webmaster Tools. Schau dir an, welche Seiten zitiert werden. Vergleiche diese URLs mit denen, die Google mag. Die gewonnenen Erkenntnisse werden deine SEO-Strategie für 2026 maßgeblich beeinflussen.
Wir bei SMART LEMON werden diese Daten nutzen, um unsere „Grounding Pages“-Strategie (siehe hierzu auch den Blogbeitrag zur Steigerung der KI-Sichtbarkeit) weiter zu verfeinern. Denn am Ende des Tages wollen wir nicht nur gesucht, sondern gefunden und zitiert werden.
Bing liefert aktuell die stärkeren Webmaster-Daten zur KI-Sichtbarkeit. Für GEO reicht das trotzdem nicht aus. Citations zeigen die Rolle einer Website als Quelle. Mentions zeigen die Rolle einer Marke in der Antwort. Diese zweite Ebene bleibt in den Webmaster Tools offen.
Wenn du GEO ernsthaft messen will, solltest du mindestens zwei Datenwelten zusammenführen: Webmaster-Daten für Citations, Grounding Queries und zitierte URLs sowie externe AI-Visibility-Daten für Mentions, Wettbewerber, Sentiment und Share of Voice. Erst daraus entsteht ein belastbares Bild, ob eine Marke in KI-Antworten nicht nur als Quelle dient, sondern tatsächlich sichtbar, relevant und empfehlenswert erscheint.
FAQ: Häufige Fragen zum neuen Bing AI Performance Report
1. Wo finde ich den neuen Bericht in den Bing Webmaster Tools?
Du findest den Bericht im Menü unter dem Punkt „AI Performance“ (bzw. KI-Leistung). Sollte er noch nicht sichtbar sein, gedulde dich etwas, da das Feature aktuell noch als Beta/Public Preview gekennzeichnet ist und schrittweise ausgerollt wird.
2. Unterscheidet der Bericht zwischen Chat- und Such-Traffic?
Der Bericht fokussiert sich auf KI-generierte Antworten. Er fasst Daten aus dem Microsoft Copilot, den KI-Zusammenfassungen in der Bing-Suche und Partner-Integrationen zusammen. Er trennt diese also sauber von den klassischen organischen Suchergebnissen, zu finden im „normalen“ Such-Performance-Report.
3. Warum sehe ich keine Klick-Daten (Clicks)?
Aktuell weist Bing primär „Citations“ (Zitate) aus. Das ist vergleichbar mit Impressionen. Ob ein Nutzer dann tatsächlich auf die Fußnote klickt, ist in dieser ersten Beta-Version noch nicht detailliert als CTR aufgeschlüsselt. Dies ist einer der Hauptkritikpunkte der SEO-Community, aber Bing hat angedeutet, das Tool weiterzuentwickeln.
4. Hilft IndexNow wirklich bei der KI-Sichtbarkeit?
Ja, absolut. Microsoft betont, dass Aktualität entscheidend für das „Grounding“ von KI-Antworten ist. IndexNow sorgt dafür, dass die KI sofort weiß, wenn sich Fakten auf deiner Seite geändert haben, was die Chance auf ein Zitat erhöht.
5. Kann ich diese Daten auch in die Google Search Console importieren?
Nein. Google bietet aktuell keine vergleichbaren, separaten Daten für AI Overviews an und es gibt keine Schnittstelle zwischen den beiden Systemen. Die Daten in den BWT sind exklusiv für das Microsoft-Ökosystem.
Weitere Informationen und Quellen zum AI Performance Report der Bing Webmaster Tools
- Krishna Madhavan und Meenaz Merchant: The AI Performance dashboard: Your view into where your brand appears across the AI web – auf: about.ads.microsoft.com am 23. März 2026 (englisch/mehrsprachig)
- Kai Spriestersbach: KI-Empfehlungen sind ein Glücksspiel: Was die neue SparkToro-Studie für GEO bedeutet – auf: afaik.de am 19. Februar 2026 (deutsch)
- Olivier de Segonzac: Linkedin-Posting zu den im Code hinterlegten Features – auf: linkedin.com am 18. Februar 2026 (englisch)
- Christian Kunz: Bing Webmaster Tools jetzt separaten Daten zur KI-Leistung – auf: seo-suedwest.de am: 11. Februar 2026 (deutsch)
- Barry Schwartz: Bing Webmaster Tools officially adds AI Performance report – auf: searchengineland.com am 10. Februar 2026 (englisch)
- Fabrice Canel: Introducing AI Performance in Bing Webmaster Tools – Public Preview – auf: blogs.bing.com am: 10. Februar 2026 (englisch)
- Microsoft Bing: AI Performance – Bing Webmaster Tools – auf: bing.com am: 10. Februar 2026 (englisch)
- Microsoft Bing: New AI Visibility Insights in Bing Webmaster Tools: Intents, Topics, Citation Share, Compare – auf: blogs.bing.com am: 16. Juni 2026 (englisch)
