Bing Topics Portfolio: wo Wettbewerber in KI-Antworten zitiert werden - und Sie nicht

Ein neuer Reiter im AI-Performance-Report

Seit dem 13. Oktober 2026 zeigt Bing Webmaster Tools im AI-Performance-Report einen neuen Bereich: Topics Portfolio (Beta). Er bündelt die Suchanfragen, über die Ihre Website in KI-Antworten zitiert wird, zu Themenclustern und ergänzt sie um etwas, das es in dieser Form bisher bei keiner großen Suchmaschine gab: eine Liste von Anfragen, bei denen KI-Antworten andere Websites zitieren, Ihre aber nicht. Microsoft nennt sie „Opportunity Queries“. Für GEO bedeutet das: Zum ersten Mal liefert ein Suchmaschinenbetreiber selbst Daten über die Lücken in Ihrer KI-Sichtbarkeit, nicht nur über die Treffer.

Die Funktion erscheint als eigener Reiter neben „Citations & Pages“, allerdings nur, wenn Bing für die Website ausreichend Daten hat. Angekündigt wurde sie im Bing Webmaster Blog von Krishna Madhavan, Saral Nigam und Vivek Jain.

Was sind Grounding Queries und warum zählen sie?

Grounding Queries sind die Suchanfragen, mit denen Bings KI Quellen für eine Antwort abruft. Sie sind nicht identisch mit dem Prompt, den ein Nutzer eintippt, sondern das, was das System daraus als Recherche ableitet. Laut Microsoft fließen Zitationen aus Copilot, den KI-Zusammenfassungen in Bing und ausgewählten Partner-Integrationen in den Report ein. Schon beim Start im Februar stellte Microsoft klar, dass die Grounding Queries eine Stichprobe sind und keine vollständige Abbildung der Zitationsaktivität.

Der Unterschied ist methodisch wichtig. Prompt-Tracking-Tools simulieren Fragen, die ein Nutzer stellen könnte, und beobachten die Antworten von außen. Grounding Queries zeigen dagegen, wonach das System tatsächlich gesucht hat. Beides ergänzt sich, ersetzt sich aber nicht. Wie man ein belastbares Prompt-Set aufbaut, beschreibe ich in KI-Sichtbarkeit messen: die Prompt-Set-Methodik.

Welche Kennzahlen liefert Topics Portfolio?

Die Themenübersicht listet die Cluster, in denen Ihre Website eine nennenswerte Präsenz hat. Pro Thema gibt es drei Werte:

• Topic Size: geschätzte Gesamtzahl der Zitationen aller Websites in diesem Thema im gewählten Zeitraum. Microsoft beschreibt das als Maß für die KI-Nachfrage im Thema.
• Sites Cited: ungefähre Zahl der Websites, die für Anfragen in diesem Thema zitiert werden, also die Wettbewerbsdichte.
• Queries: ungefähre Zahl unterschiedlicher Grounding Queries im Thema.

Darunter folgen die Top Opportunity Queries: die stärksten Anfragen über alle Themen hinweg, bei denen andere Websites zitiert werden und Ihre nicht. Die Zitationsvolumina erscheinen dort bewusst als Spannen, nicht als exakte Zahlen. Ein Klick auf ein Thema öffnet die Detailansicht mit drei Kennzahlen (Topic Size, Ihre eigenen Zitationen, Anzahl der Anfragen) und zwei Tabellen: Anfragen, bei denen Sie bereits zitiert werden, und Opportunity Queries. Auswertbar sind Zeiträume von einem, zwei oder drei Monaten.

Warum ist das wichtiger, als ein Bing-Feature vermuten lässt?

Bing ist in Deutschland nicht der Kanal, der über Umsatz entscheidet. Der Report ist trotzdem bemerkenswert, aus drei Gründen.

1. Erstmals First-Party-Daten über Nicht-Zitationen

Wo eine Marke in KI-Antworten fehlt, ließ sich bislang nur über eigene Prompt-Tests oder Drittanbieter-Tools abschätzen. Jetzt liefert ein Betreiber selbst eine Liste realer Anfragen, bei denen sein KI-System Wettbewerber zitiert. Das ist näher an der tatsächlichen Nachfrage als jede simulierte Prompt-Liste.

2. Nachfrage und Wettbewerbsdichte in einer Ansicht

Topic Size und Sites Cited ergeben zusammen eine Priorisierungsgrundlage, die in der GEO-Planung bisher meist gefehlt hat: Wie groß ist ein Thema in der KI-Suche, und wie viele Websites teilen sich die Zitationen? Ein großes Thema mit wenigen zitierten Websites ist eine andere Ausgangslage als ein großes Thema, in dem Hunderte Domains um Nennungen konkurrieren.

3. Copilot sitzt dort, wo B2B-Entscheidungen fallen

Copilot ist in Windows und Microsoft 365 integriert, also im Arbeitsumfeld vieler Einkäufer, Analysten und Entscheider. Für B2B-Anbieter, Finanzdienstleister und Industrie ist das ein relevanterer Kontaktpunkt, als die Marktanteile der klassischen Bing-Suche vermuten lassen.

Zum Vergleich: Googles Search Console weist für KI-Funktionen bislang Impressionen aus, aber keine Liste von Anfragen, bei denen Wettbewerber zitiert werden und man selbst nicht. Wie sich die Google-Berichte einordnen lassen, zeige ich in Die neuen KI-Reports der Search Console richtig lesen.

Wie nutzen Enterprise-Teams den Report sinnvoll?

Der Reflex wäre, die Opportunity-Liste als Content-Briefing an die Redaktion zu geben. Davon rate ich ab. Ein sauberer Ablauf in fünf Schritten:

1. Baseline sichern

Den Drei-Monats-Zeitraum wählen und Themen sowie Opportunity Queries dokumentieren. Die Funktion ist Beta, Klassifikation und Schwellenwerte können sich ändern. Ohne Ausgangsstand lässt sich später nicht unterscheiden, ob sich die eigene Sichtbarkeit verändert hat oder nur die Methodik.

2. Opportunity Queries bereinigen

Microsoft weist selbst darauf hin, dass Markenanfragen als Opportunity auftauchen können: Ein Laufschuh-Shop sieht dann etwa die Markensuche eines Wettbewerbers im Thema „Running Shoes“. Solche Anfragen aussortieren, ebenso Anfragen außerhalb des eigenen Angebots. Was übrig bleibt, nach Suchintention gruppieren.

3. Themen priorisieren

Drei Werte nebeneinanderlegen: Topic Size (Nachfrage), Sites Cited (Wettbewerbsdichte) und die eigenen Zitationen im Thema (Ausgangslage). Zuerst Themen angehen, in denen die Nachfrage hoch ist, die Zahl zitierter Websites überschaubar bleibt und bereits eigene Zitationen existieren. Dort ist der Weg zur zusätzlichen Nennung am kürzesten.

4. Jede Lücke einer URL zuordnen

Für jede priorisierte Opportunity Query prüfen: Gibt es eine Seite, die genau diese Frage direkt beantwortet? Ist sie in Bing indexiert? Steht die Antwort am Anfang, eigenständig verständlich und mit belegbaren Fakten? Oft liegt die Lücke nicht im fehlenden Thema, sondern darin, dass die Antwort in einem langen Text versteckt ist. Wie man dafür schreibt, steht in Answer-first-Content: schreiben, damit KI zitiert; wie man als Marke eindeutig erkennbar wird, in Entitäten-Aufbau für KI.

5. Gegen andere Systeme prüfen

Bings Daten lassen sich nicht eins zu eins auf Google AI Mode, AI Overviews oder ChatGPT übertragen. Die bereinigten Opportunity Queries eignen sich aber als Ausgangsmaterial für das eigene Prompt-Set. So wird aus einer Bing-Liste eine systemübergreifende Arbeitshypothese.

Wo liegen die Grenzen des Reports?

• Schätzwerte: Topic Size, Sites Cited und Queries sind Näherungen. Microsoft empfiehlt, die Zahlen als „directional signals for planning, not as a precise ledger“ zu behandeln, also als Richtungssignal, nicht als Buchhaltung.
• KI-generierte Themen: Die Zuordnung von Anfragen zu Themen erfolgt automatisch und kann laut Microsoft gelegentlich danebenliegen.
• Schwellenwerte: Themen mit zu wenig eigener Präsenz oder zu wenig Aktivität im Umfeld werden ausgeblendet. Kleinere Websites sehen weniger Themen oder gar keine.
• Keine Klickdaten: Der Report zeigt Zitationen, keine Besuche. Ob eine Zitation Traffic oder Umsatz bringt, bleibt eine Frage für die Webanalyse.
• Keine Wettbewerber-Namen: Welche Websites zitiert werden, nennt Microsoft in der Beschreibung nicht. Schon die Citation-Share-Metrik aus dem Juni weist ausdrücklich keine fremden Domains aus.

Über Daumen-hoch- und Daumen-runter-Schaltflächen lassen sich falsche Themen und Opportunities direkt an Bing melden. Ein Enddatum für die Beta-Phase gibt es nicht.

Was bedeutet das für die Messung von KI-Sichtbarkeit insgesamt?

Die Ankündigung fällt in eine Woche, in der Drittanbieter-Daten unter Druck stehen. Mehrere Rank-Tracking-Anbieter berichten von veränderten Google-Ergebnissen bei automatisierten Abfragen; Search Engine Journal hat die Berichte am 14. Oktober zusammengefasst. Google hat das nicht bestätigt. Unabhängig davon zeigt die Diskussion, wie verletzlich Reporting ist, das allein auf Scraping beruht. Ähnliches galt schon für die goto-Redirects von Google.

Für Enterprise-Teams ergibt sich daraus ein Messmodell mit drei Ebenen: First-Party-Daten der Betreiber (Bing AI Performance, Search Console), eigene Prompt-Tests für Systeme ohne Betreiberdaten und Webanalyse für die Frage, was Zitationen wirtschaftlich bringen. Keine Ebene allein reicht. Wer aber nur die dritte Ebene misst, sieht KI-Sichtbarkeit erst, wenn sie bereits Klicks erzeugt, oder eben nicht.

Was ich für die nächsten 30 Tage empfehle

Topics Portfolio ist kein Ranking-Faktor und kein Grund, Bing über Google zu stellen. Es ist das erste Werkzeug eines Suchmaschinenbetreibers, das systematisch zeigt, wo Wettbewerber in KI-Antworten zitiert werden und man selbst nicht. Konkret: Bing Webmaster Tools öffnen und prüfen, ob der Reiter erscheint. Wenn ja, eine Baseline exportieren, die Opportunity Queries um Markenanfragen bereinigen, drei Themen nach Nachfrage und Wettbewerbsdichte auswählen und für jede verbleibende Lücke eine verantwortliche URL festlegen. Erscheint der Reiter nicht, ist das ebenfalls eine Information: Dann ist die Präsenz in Bings KI-Antworten zu gering für eine Auswertung, und genau dort beginnt die Arbeit. Wie ich solche Programme aufsetze, steht auf der Seite GEO-Consulting.