AI Performance w Bing Webmaster Tools. Grounding queries a monitorowanie widoczności w AI

W lutym 2026 Microsoft po cichu wypuścił AI Performance – darmowe narzędzie do monitorowania widoczności w odpowiedziach AI. Wiesz, ile osób w Polsce o tym napisało? Garstka – bo Bing to nie jest pierwsza wyszukiwarka, do której tu zaglądamy. A potem weszłam do raportu, spojrzałam na frazy, którymi system wyciąga moje treści do odpowiedzi AI, i parsknęłam śmiechem. Poczułam się jak w czasach starego, dobrego SEO. Ale o tym za chwilę.

Czym jest AI Performance w Bing Webmaster Tools?

AI Performance to darmowy raport w Bing Webmaster Tools, dostępny w publicznej wersji Beta od lutego 2026 roku. Pokazuje, jak Twoje treści są cytowane w odpowiedziach AI – w Microsoft Copilot, podsumowaniach AI w wynikach Bing oraz, jak nazywa to Microsoft, „wybranych integracjach partnerskich”. Możesz sprawdzić dane z pierwszej ręki: ile razy Twoje strony zostały użyte jako źródło, które URL-e były cytowane i jak ta liczba zmienia się w czasie.

Dlaczego temat przeszedł u nas prawie bez echa? W Polsce Bing ma niewielki udział, nadal wszyscy patrzymy przede wszystkim w kierunku Google i Search Console, więc sam raport łatwo było przeoczyć. Tylko w tym wypadku przeoczenie to duży błąd. Google co prawda 3 czerwca 2026 uruchomiło osobne raporty widoczności w funkcjach generatywnych Search Console, ale wdraża je na razie tylko dla części witryn. Pokazują wyświetlenia, URL-e, kraje, urządzenia i zmiany w czasie. Nie pokazują jednak grounding queries, cytowań ani udziału w cytowaniach.

Można oczywiście prowadzić monitoring widoczności w AI w zewnętrznych narzędziach – sama to robię, testuję, eksperymentuję – ale przy większej skali potrafi kosztować więcej niż niejedna spora kampania. I tu wracamy do raportu Bing, który jest dostępny od ręki i za darmo.

W raporcie znajdziesz między innymi:

• grounding queries, czyli frazy używane przez system AI do pobrania treści,
• intent, czyli intencję przypisaną przez Bing do zapytania,
• topic, czyli tematykę lub klaster tematyczny,
• citations, czyli liczbę cytowań,
• citation share, czyli udział Twojej domeny w cytowaniach dla danej grounding query,
• citation activity na poziomie konkretnych podstron,
• compare, czyli porównanie zmian między okresami.

Całkiem solidna dawka danych. Jak się do nich dostać?

To teraz przejdźmy do konkretów – jak dane z raportu wykorzystać. Na początek ustalmy, czym są grounding queries.

Co to są grounding queries?

Działa to w uproszczeniu tak: zadajesz Copilotowi pytanie w naturalnym języku. Prompt może być rozwlekły i pełen kontekstu, bo tak zazwyczaj komunikujemy się z modelem językowym. Zanim model odpowie, system może rozbić go na krótsze frazy wyszukiwawcze i użyć ich do znalezienia materiałów, na których oprze odpowiedź. Bing pokazuje część takich fraz jako grounding queries.

Nie widzisz więc pełnego promptu użytkownika ani kompletnego logu wszystkich wyszukiwań wykonanych przez system. Widzisz próbkę fraz, które doprowadziły do pobrania i zacytowania Twojej treści.

Grounding queries na przykładzie

Teraz spójrz, co realnie wpisuje model, żeby wyciągnąć moje treści:

• Z raportu podrez.pl: „pozycjonowanie”, „pozycjonowanie strony”, „pozycjonowanie SEO”, „pozycjonowanie stron”.
• Z bloga kulinarnego ms-fox.pl: „obiad keto”, „keto obiad”, „keto obiady przepisy”, „keto przepisy na obiad”, „obiad keto przepisy”.

Zwykłe frazy kluczowe, takie same, jakich SEO-wcy używali od lat. Dlatego sam raport mnie rozbawił, bo jest w pewien sposób ironiczny dla GEO: przypomina to, co codziennie widzę w Search Console w sekcji Skuteczność – zapytania bardzo charakterystyczne dla klasycznej wyszukiwarki i klasycznego SEO.

W raporcie od razu widać też, że frazy funkcjonują w klastrach tematycznych. Jedna intencja użytkownika jest rozbijana przez maszynę na kilka lub kilkanaście wariantów zapytań.

Query fan-out a grounding queries – czym się różnią?

Z Google znamy termin query fan-out, który może naturalnie kojarzyć Ci się z grounding queries. Są to jednak pojęcia bliskie, a nie tożsame.

Query fan-out to określenie Google’a na mechanizm rozbijania jednego złożonego pytania na wiele powiązanych podzapytań – ten sam, który napędza Tryb AI. Grounding oznacza oparcie odpowiedzi AI na źródłach i dowodach z sieci. A grounding queries to nazwa, którą Bing nadaje frazom użytym przy pobieraniu treści cytowanych potem w odpowiedzi.

Można powiedzieć, że oba pojęcia opisują sąsiednie elementy podobnego procesu: system najpierw musi zrozumieć pytanie, a potem znaleźć materiały, na których bezpiecznie oprze odpowiedź. Nie warto jednak traktować ich jako synonimów ani zakładać, że raport Binga pokazuje dokładnie ten sam mechanizm, który Google nazywa fan-outem.

Dlaczego więc Bing mówi „grounding queries”, a nie „fan-out”? Bo opisuje to, co raport faktycznie pokazuje: frazy użyte do pobrania źródeł przez LLM. Nie mamy publicznego wglądu w pełną architekturę Copilota ani w kolejność wszystkich kroków, które model wykonuje przed odpowiedzią.

Dla praktyka różnica nazw jest drugorzędna. Liczy się to, że widzisz warstwę zapytań, które maszyna układa sama, żeby znaleźć i sprawdzić Twoje treści.

Monitoring widoczności w AI: co AI Performance mierzy, a czego nie pokazuje

AI Performance mierzy widoczność, czyli cytowania, a nie ruch z AI. Pokazuje, ile razy i przy jakich frazach Twoje treści zostały użyte jako źródło, ale nie powie Ci, czy ktokolwiek na tej podstawie wszedł na stronę.

16 czerwca 2026 Microsoft dołożył do raportu cztery funkcje: Citation Share, Intents, Topics i Compare. To one robią z surowego licznika realne narzędzie do pracy. Najważniejszą metryką jest tu Citation Share – według Microsoftu jest liczona jako udział cytowań przypisanych Twojej stronie we wszystkich cytowaniach pokazanych dla tej samej grounding query. Masz 3 z 10 cytowań przypisanych do danej frazy? Twój udział wynosi 30%. Mechanika znana doskonale z CTR, tylko tu nie mówimy o kliknięciach.

Jeden uwaga: udział mówi, jaką masz część tortu, ale nie pokazuje, kto zajął resztę. Nie jest też udziałem w ruchu, rankingiem ani oceną jakości treści.

Co ważne, dane są agregowane między wspieranymi powierzchniami AI, więc nie da się oddzielić Copilota od podsumowań AI w Bing. Lista grounding queries jest próbką, a nie kompletnym zapisem wszystkich zapytań.

Domyślnie raport pozwala analizować ostatnie 30 dni, a w widoku Compare możesz zestawiać dłuższe i krótsze okresy oraz obserwować zmiany w czasie.

Czy AI Performance pokazuje dane z ChatGPT?

Choć dla osób znających mechanikę ChatGPT i jego powiązanie z Bingiem naturalnym może wydawać się wniosek, że raport AI Performance zawiera również dane z Chata to nie znalazłam na to żadnych formalnych dowodów. Cytowania widoczne w Bing Webmaster Tools dotyczą wyłącznie raportowanych przez Microsoft powierzchni AI. Nie stanowią dowodu, że dana strona została zacytowana w ChatGPT, a tym bardziej (co wydaje się już oczywiste) Perplexity, Gemini czy Google AI Overviews.

To ważne rozróżnienie, bo architektury wyszukiwania i źródła używane przez różne systemy mogą się zmieniać. Grounding queries z Binga są bardzo cenną wskazówką, ale nie raportem uniwersalnym dla całego rynku AI. Jeśli chcesz wiedzieć, co i skąd model w ogóle o Tobie wie, pisałam osobno o tym, jak RAG buduje Twój obraz.

Jak czytać raport AI Performance – przykład na czterech serwisach

Raport czytaj przede wszystkim dwiema kolumnami naraz: liczbą cytowań i udziałem. Sama liczba cytowań mówi jedynie, jak „głośno” jest na danej frazie. Udział mówi z kolei, ile z tego głosu należy do Ciebie. Pokażę to na czterech moich serwisach z różnych nisz: SEO, keto oraz dwóch blogach podróżniczych.

Najlepszy mały dowód na to, że samo słowo kluczowe to dziś za mało, siedzi w podrez.pl:

Fraza „google business profile” – 37 cytowań, ale udział 0,12%. Czyli pojawiam się przy dużym, anglojęzycznym zapytaniu, ale mój udział jest znikomy. A przy „google profil firmowy” po polsku – 24 cytowania i udział 26,09%. Ta sama treść, dwa języki, a maszyna ewidentnie przypisuje mi tylko jeden z nich (co naturalne – wersji en wpisu jeszcze nie ma, ale to ewidentna wskazówka, że powinnam ją zrobić).

Intencje i tematy: realna taksonomia Binga

Większość poradników zakłada klasyczny podział na zapytania nawigacyjne, informacyjne i transakcyjne. Bing używa własnej, szerszej taksonomii. W moich danych pojawiły się między innymi:

• Learn and Solve – zdecydowanie dominuje: 118 fraz,
• Informational – 17,
• Commercial – 13,
• Planning – 4,
• Others – 4,
• Local – 1,
• Comparison – 1.

Jedna fraza została bez przypisanej etykiety intencji.

Do tego dochodzą tematy:

• Diet Plans & Programs,
• Shopping,
• Search Engines & SEO,
• Marketing & Advertising,
• Travel,
• Government Services & Benefits.

Razem, na poziomie każdego serwisu to ciekawa informacja o tym, za eksperta od jakiego tematu maszyna zaczyna Cię uważać. Trzeba tylko pamiętać, że Intents i Topics są klasyfikacjami rozwijanymi nadal w wersji Beta. Zwłaszcza w niszowych obszarach etykiety mogą być jeszcze niezwykle szerokie lub niedoskonałe.

Najwyższa liczba cytowań bywa najmniej warta

Surowa liczba cytowań bez kontekstu może mylić. Przykładowo na madera-online.pl fraza „simplifica madeira” ma imponujące 836 cytowań. Brzmi jak sukces dla małego bloga podróżniczego, dopóki nie spojrzysz obok: udział 2,78%. To zapytanie o portugalską usługę rządową, a mój blog jest przy nim tylko małym ułamkiem.

A „stolica Madery”? Tylko 99 cytowań, ale udział 34,38%. To jest fraza, którą naprawdę „posiadam”. Gdybym patrzyła wyłącznie na liczbę cytowań, świętowałabym nie to, co trzeba.

Jak pracować z grounding queries krok po kroku

Traktuj grounding queries jak analizę luk, nie jak tablicę wyników. Liczba cytowań jest najwyżej do podziwiania i analizy trendów wśród użytkowników, ale to lista zapytań jest materiałem do realnej pracy. Dalej praca rozkłada się na trzy analizy: czego szuka model, którą Twoją stronę bierze do odpowiedzi i co z tym zrobić w SEO.

Krok 1. Analiza grounding queries: czego szuka maszyna

Wyeksportuj grounding queries. To najcenniejszy plik z całego raportu: próbka języka, którym system kojarzy Twoje treści. Czytaj go jak słownik – zwróć uwagę na sformułowania, dominującą intencję i klastry, czyli tę samą potrzebę rozbitą na kilka wariantów.

Wynotuj zaskoczenia, na przykład frazy, których nie było w żadnym planie treści. Albo podstrony, o których dawno zapomniałeś/zapomniałaś i okazuje się, że warto je odświezyć.

Oddziel też realny sygnał od możliwego szumu: długie, bardzo techniczne ciągi znaków mogą czasem wynikać z automatycznych testów lub nietypowych zapytań.

Krok 2. Analiza cytowanej podstrony: co AI cytuje

Teraz zejdź z poziomu frazy na poziom URL-a (klikając w konkretne query). Raport pokazuje, która Twoja podstrona wychodzi w cytowaniu przy danej grounding query i jaki masz przy niej udział. Czy cytowana jest ta strona, której się spodziewasz, czy model wziął coś przypadkowego? Czy masz silną reprezentację przy tej frazie, czy jesteś tylko niewielkim ułamkiem wszystkich cytowań?

Raport nie pokaże Ci domen konkurencji, więc przy priorytetowych frazach warto sprawdzić wyniki ręcznie w Bingu. Po tym kroku wiesz już, która strona jest dla Ciebie kluczowa i nad która warto pracować.

Krok 3. Analiza i optymalizacja pod SEO: co z tym zrobić

Sprawdź, czy cytowana strona mówi językiem grounding query i obsługuje wskazaną intencję, czy tylko Twoją wersję tematu. Wstaw bezpośrednią, esencjonalną odpowiedź na zapytanie w pierwszym akapicie sekcji – pogrubioną, żeby model mógł ją wyciąć i zacytować. Dopilnuj, żeby strona była czytelnie zbudowana: z dobrymi nagłówkami, tabelami, przykładami i odpowiedziami, które człowiek może szybko odnaleźć. Wzmacniaj istniejącą stronę, zamiast tworzyć nowy URL pod każdy wariant frazy, podlinkuj podstronę wewnętrznie, pamiętaj o BLUF. I wiesz, co w tym wszystkim paradoksalne? To żadna nowa sztuczka pod AI. To dobre, stare SEO – jasna odpowiedź na intencję zapytania, czytelna struktura i wyczerpany temat.

A jak to się przekłada na Google? Wiele systemów generatywnych rozbija złożone pytania na mniejsze zapytania i wyszukuje materiały w kilku krokach. Konkretne mechanizmy oraz frazy różnią się jednak między platformami. Grounding queries z Binga są więc wzornikiem do analizy, nie kalką pod Google, ChatGPT czy Perplexity.

Google ma już własne raporty widoczności w funkcjach generatywnych Search Console (w Polsce jeszcze się nie pojawiły), ale nadal nie pokazuje np. query fan-out ani Citation Share. Dlatego każdą ciekawą frazę z Binga warto sprawdzić także ręcznie w Google.

Wyeksportuj swoje grounding queries jeszcze dziś

Wejdź w Bing Webmaster Tools, otwórz AI Performance i pobierz listę grounding queries. Wybierz trzy, które Cię zaskoczyły – takie, których sama nie wpisał(a)byś do planu treści. A potem sprawdź, czy Twoja strona w ogóle mówi tym językiem? Jeśli nie, masz pierwsze zadanie na jutro.

Bo to jest całe sedno tego raportu: Microsoft pokazuje Ci za darmo różnicę między tym, co o sobie piszesz, a tym, w jaki sposób Twoja strona jest cytowana. Reszta to solidne SEO, które znasz od lat, tylko słowa kluczowe podpowiada ktoś inny.