AI Performance dans Bing Webmaster Tools : Microsoft officialise enfin la mesure du GEO

Le GEO (Generative Engine Optimization) a un problème structurel depuis le début : on peut optimiser, mais on mesure mal. On peut constater des citations dans des réponses IA, mais on ne sait pas si c’est un hasard, un test, une tendance stable, ou un effet de mise à jour.

Le 11 février 2026, Microsoft pose une première pierre très concrète avec AI Performance, une nouvelle section de Bing Webmaster Tools (prévisualisation publique) qui permet de suivre la visibilité d’un site dans les réponses générées par IA, via des métriques de citations, de pages citées, et de requêtes d’ancrage (grounding queries).

L’idée est simple : au lieu de mesurer uniquement “rang + clic”, Microsoft mesure aussi “usage en tant que source”.

Ce que Microsoft mesure exactement avec AI Performance

Microsoft présente AI Performance comme une extension logique des insights historiques de Bing Webmaster Tools (indexation, crawl, performance search) vers un nouveau terrain : les réponses IA.

Concrètement, le rapport met en avant 4 blocs.

1) Total citations

Le nombre de fois où votre contenu apparaît comme source dans une réponse IA sur une période donnée.

2) Average cited pages

La moyenne (souvent exprimée par jour) du nombre d’URLs uniques de votre site citées dans ces réponses.

3) Page-level citation activity

Le détail URL par URL : quelles pages sont citées, à quel rythme, et comment ça évolue.

4) Grounding queries

Les “grounding queries” sont des formulations utilisées par Microsoft pour ancrer et sourcer une réponse IA (ce n’est pas toujours la requête brute de l’utilisateur, mais un signal de ce qui a été utilisé pour aller chercher des sources). Chez Meteoria, nous appelons cela des Query Fan-Out.

Point important : plusieurs sources soulignent que ce rapport ne fournit pas de données de clics. C’est de la visibilité “dans la réponse”, pas du trafic.

Pourquoi c’est une bascule (et pas juste un nouvel onglet)

Jusqu’ici, le GEO se pilotait surtout par :

observation manuelle (prompts répétés),
tests sur panels,
outils tiers,
corrélations indirectes (hausse de marque, trafic non brand, etc.).

AI Performance crée une nouvelle boucle d’optimisation : vous pouvez relier une page à une présence dans les réponses IA, puis améliorer cette page en visant un objectif mesurable (plus de citations, plus de diversité de pages citées, meilleure couverture des intentions).

C’est aussi un signal marché : Microsoft reconnaît officiellement que la performance web ne se résume plus à “position dans la SERP”.

Comment exploiter AI Performance de manière opérationnelle

Microsoft explique que le rapport sert notamment à : valider quelles pages sont déjà référencées, identifier ce qui revient souvent, et détecter des opportunités d’amélioration de clarté, structure, complétude.

Voici une méthode simple (et actionnable) en 5 étapes.

Étape 1 : isoler vos “pages qui nourrissent l’IA”

Dans “Page-level citation activity”, prenez les 10 à 20 URLs les plus citées.

Classez-les par type :

guide explicatif,
définition / glossaire,
comparatif,
page produit,
page catégorie,
documentation.

Objectif : comprendre quel format Bing/Copilot juge “citable” chez vous.

Étape 2 : lire les “grounding queries” comme des intentions, pas comme des mots-clés

Les “grounding queries” donnent souvent une lecture plus proche de l’intention (“choisir”, “comparer”, “prix”, “meilleur”, “avis”, “comment faire”) que de la requête exacte.

Regroupez-les en 3 à 5 clusters d’intentions, puis vérifiez :

est-ce que vous avez une page dédiée par intention ?
est-ce que la page citée répond vraiment à l’intention, ou est-ce une citation “par défaut” ?

Étape 3 : renforcer la “citabilité” des pages déjà citées

Sur les pages qui performent déjà, travaillez ce qui aide une IA à reprendre des éléments de façon stable :

définitions courtes et précises,
sections bien titrées,
listes et étapes,
tableaux de synthèse,
critères de décision clairs.

Microsoft mentionne explicitement l’intérêt d’améliorer structure et complétude sur des pages indexées mais moins citées.

Étape 4 : élargir la surface de citation (ne pas dépendre d’une seule URL)

Si “Average cited pages” reste bas mais “Total citations” est élevé, vous êtes potentiellement dépendant d’une page “star”.

Le plan :

créer 3 à 6 pages satellites autour des mêmes intentions (variantes, cas d’usage, segments, objections),
relier ces pages entre elles de façon logique,
mettre à jour la page star pour qu’elle pointe vers les satellites.

Objectif : faire monter “Average cited pages” pour rendre votre présence plus résiliente.

Étape 5 : raisonner en tendances (pas en captures d’écran)

Les réponses IA changent. AI Performance devient utile si vous regardez :

l’évolution semaine par semaine,
les pages qui apparaissent puis disparaissent,
l’impact d’une mise à jour (contenu, structure, fraîcheur).

Limites et points de vigilance

AI Performance est une vraie avancée, mais il faut éviter 3 sur-interprétations.

Citation ne veut pas dire préférence absolue : une réponse peut citer plusieurs sources, et la “valeur” d’une citation dépend du contexte.
Pas de clics, pas de conversion : le rapport mesure une visibilité “in-answer”. Plusieurs observateurs insistent sur l’absence de click data.
Périmètre Microsoft : le rapport concerne l’écosystème Bing/Copilot et certaines expériences partenaires, pas “toutes les IA”.

Ce que cela change pour votre stratégie GEO

Avant : “Je veux ranker.”
Maintenant : “Je veux être sélectionné comme source et réutilisé.”

AI Performance rend ce changement tangible parce qu’il mesure précisément ce que le GEO essaie d’obtenir : être exploitable.

À partir de là, la stratégie se clarifie :

produire des pages faciles à ancrer,
couvrir les intentions qui déclenchent des réponses IA,
structurer l’information pour qu’elle soit “reprenable”,
piloter via citations et diversité de pages citées.

Et surtout : arrêter de traiter le GEO comme un concept abstrait. Microsoft vient de le transformer en métriques.

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