Bing AI Performance 推出主題組合測試版：AI 引用資料怎麼看？
Microsoft Bing 於 2026 年 10 月推出 Topics Portfolio 測試版，將網站在 AI 答案中的引用查詢整理成主題。景騰說明適用門檻、估計數據限制與企業網站可採用的內容盤點方法。
Microsoft Bing 在 2026 年 10 月 13 日宣布 Bing Webmaster Tools 的 AI Performance 新增 Topics Portfolio 測試版。它把網站在 AI 回答中出現的 grounding queries 整理成較大的主題群，協助站長從單一查詢之外，觀察哪些主題已有引用、哪些問題仍有內容機會。這是 Bing 的資料與測試功能，不應寫成所有 AI 搜尋平台的共同排名報表。
主題組合提供哪些觀察角度？
官方說明，具足夠資料的網站，可在 AI Performance 報表的 Topics 分頁看到主題、Topic Size、Sites Cited 與 Queries 等指標，並查看網站已出現的查詢及其他網站出現、自己尚未出現的 Opportunity Queries。後者呈現的是區間而非精確引用量。站點沒有足夠 AI 搜尋活動時，可能看不到完整主題，甚至沒有此功能。
不要把「機會查詢」直接變成大量新文章
Microsoft 特別說明：主題分類由 AI 生成，可能分錯；主題規模、引用站數及查詢數是估計值；品牌詞也可能出現在機會清單。企業若只看清單就大量產頁，容易產生與服務無關、缺乏證據的內容。較穩妥的方法是先核對查詢是否真的落在公司可提供的服務範圍，再看目前服務頁、案例與 FAQ 是否已充分回答。
企業網站可以依這個順序檢查
- 確認資料邊界：記錄網站、報表期間及 Bing 功能狀態，不把 Bing 引用量與 Google 曝光或實際詢問混用。
- 檢查已有主題：哪些頁面被引用？頁面是否仍準確、可公開，且能獨立說明條件與來源？
- 評估內容缺口：對沒有被引用的問題，先確認是否有真實知識、作品證據或專業流程可補，不為追逐查詢而捏造案例。
- 追蹤結果：記下調整日期與頁面，觀察一段期間後再比較引用、自然搜尋及實際詢問；樣本不足時保留不確定性。
景騰的AI 搜尋優化服務從資訊可讀性、來源與服務內容盤點著手；也可先使用免費人工初步健診確認目前有哪些可改善的基礎。任何單一工具的估計指標都不是排名或業績保證。
原始來源：Microsoft Bing Webmaster Blog，〈Introducing Topics Portfolio (Beta) in AI Performance〉，2026-10-13。
