Comment trouver des prompts pertinents avec Bing Webmaster Tools AI Performance

Bing Webmaster Tools propose un rapport AI Performance pour examiner les citations de votre site dans les expériences IA prises en charge par Microsoft. Lancé en préversion publique en février 2026 , ce rapport couvre Microsoft Copilot, les résumés générés par l’IA dans Bing et certaines intégrations partenaires. Ses grounding queries constituent un échantillon des expressions utilisées pour récupérer les contenus cités, pas les prompts d’origine des utilisateurs. Google Search Console dispose aussi de rapports génératifs depuis juin 2026. Les deux outils ont des périmètres distincts ; leurs chiffres ne sont pas directement interchangeables. Ce guide détaille tout ce qu’il faut pour tirer des enseignements exploitables du tableau de bord AI Performance de BWT, de la compréhension des grounding queries à la construction d’un workflow d’optimisation complet.

Pourquoi Bing Webmaster Tools compte pour la visibilité IA

Microsoft Copilot n’est pas un chatbot comme les autres. Les expériences Copilot et Bing peuvent citer des pages web pour étayer leurs réponses. Le rapport AI Performance permet d’examiner cette visibilité sur les surfaces prises en charge, sans prétendre couvrir tous les usages de Microsoft 365 ni toutes les réponses de Copilot.

AI Performance mesure les citations de votre site dans son périmètre pris en charge ; ce n’est pas une vue exhaustive des recherches internes de tous les assistants.

Le tableau de bord AI Performance : ce qu’il vous apporte

Le tableau de bord présente plusieurs vues complémentaires des citations et des contenus récupérés sur les expériences IA prises en charge :

Distinction importante : ces indicateurs reflètent la fréquence des citations, et non le classement, les clics, le trafic ni les prompts. Une page très citée est souvent utilisée comme source par Copilot, mais cela ne se traduit pas directement en trafic référent. Voyez-y la mesure de votre rôle de source d’information dans l’écosystème de l’IA.

Grounding queries : le langage de recherche interne de l’IA

Les grounding queries sont les données les plus précieuses du tableau de bord AI Performance, et aussi les plus mal comprises.

Ce que c’est : quand un utilisateur pose une question à Copilot, le système ne cherche pas dans l’index de Bing avec les mots exacts de l’utilisateur. Il reformule la question en une ou plusieurs requêtes internes, optimisées pour la récupération d’information. Ce sont ces requêtes reformulées que BWT appelle « grounding queries » (requêtes d’ancrage).

Exemple : un utilisateur demande à Copilot « Quel est le meilleur outil de gestion de projet pour des équipes à distance ? ». Copilot peut générer des grounding queries comme :

• logiciel gestion de projet collaboration à distance fonctionnalités comparatif 2026
• meilleurs outils gestion de projet équipes distribuées avis
• logiciel productivité équipe à distance tarifs fonctionnalités

Remarquez la différence. Le prompt de l’utilisateur est conversationnel et vague. Les grounding queries sont denses en mots-clés, précises et optimisées pour l’index de Bing. Elles se lisent comme des requêtes de récupération générées par une machine, car c’est exactement ce qu’elles sont.

Pourquoi elles comptent : ces expressions décrivent des recherches associées aux contenus cités dans le périmètre du rapport. Elles donnent des pistes pour organiser vos sujets, sans révéler les connaissances internes du modèle ni les mots exacts du prompt utilisateur.

Valeur pratique : les expressions observées permettent de rapprocher vos pages citées des sujets recherchés. L’absence d’une expression dans cet échantillon ne prouve pas que votre site n’apparaît jamais sur ce sujet ; complétez avec des tests de prompts ciblés.

Query fan-out : comment Copilot élargit une seule question

Une question d’utilisateur peut déclencher plusieurs recherches web : c’est le query fan-out. Notre étude de 102 018 requêtes, réalisée de septembre à novembre 2025 sur ChatGPT et Perplexity, décrit ce phénomène. Elle ne mesure pas le nombre de recherches déclenchées par chaque question de Copilot. Pour organiser votre analyse éditoriale, voici une distinction utile entre l’ancrage dans les sources et l’exploration de sous-questions :

Pour organiser votre analyse éditoriale, vous pouvez regrouper les reformulations possibles en huit familles. Il s’agit d’une grille de lecture, pas d’une liste de transformations systématiquement appliquées par Copilot :

1. Équivalente : même sens, formulation différente
2. Question de suivi : la question logique suivante
3. Généralisation : version plus large de la requête
4. Spécification : version plus étroite et plus détaillée
5. Canonicalisation : forme standardisée de la requête
6. Traduction : même intention, terminologie différente
7. Implication : sous-questions implicites
8. Clarification : requêtes de désambiguïsation

**Pourquoi c’est utile pour le **GEO : examinez les reformulations qui correspondent aux besoins de vos clients. Traitez les sous-questions pertinentes avec précision ; élargir un article ne garantit pas qu’il sera davantage cité. Voyez les choses ainsi : quand un utilisateur demande « Quel est le meilleur CRM pour les startups ? », Copilot ne se contente pas de chercher cela. Il se déploie en comparatifs de prix, listes de fonctionnalités, options d’intégration, avis spécifiques aux startups et analyses de concurrents. Couvrez les angles utiles à vos clients et observez les résultats : traiter davantage de sous-questions ne garantit pas davantage de citations.

Workflow en 5 étapes : des données BWT à l’optimisation pour l’IA

Étape 1 : auditer votre paysage de citations

Commencez par examiner la vue d’ensemble du tableau de bord AI Performance :

• Vérifiez le nombre de citations totales et le sens de la tendance
• Identifiez vos URL les plus citées et les sujets qu’elles couvrent
• Notez si le nombre de pages citées en moyenne augmente ou stagne
• Cherchez le risque de concentration : 3 à 5 pages génèrent-elles toutes vos citations ?

Si quelques pages concentrent les citations, examinez leur contenu et les besoins qu’elles couvrent. La fréquence de citation n’est pas une mesure directe de leur autorité, et elle ne rend pas nécessaire une diversification artificielle. Dans Qwairy, le suivi des sources et des réponses complète cette analyse sur les prompts que vous avez choisis.

Étape 2 : analyser les grounding queries

Plongez dans la section des grounding queries :

• Passez en revue les exemples de requêtes fournis par BWT
• Classez chacune par type d’intention : informationnelle, comparaison, guide pratique, recommandation, résolution de problème
• Identifiez les sujets associés aux citations observées et les pistes à tester séparément
• Cherchez les associations surprenantes, comme des requêtes pour lesquelles vous ne vous attendiez pas à apparaître

Portez une attention particulière aux requêtes de comparaison et d’évaluation. Ces requêtes de comparaison peuvent être des pistes utiles, car ils déclenchent des réponses multi-sources où la citation compte le plus.

Étape 3 : repérer les lacunes de contenu à partir des schémas de fan-out

Croisez vos grounding queries avec ce que vous savez du fan-out :

• Comparez vos sujets avec des réponses IA collectées séparément pour repérer les concurrents cités ; BWT décrit les citations de votre propre site
• Cartographiez les variantes de fan-out que votre contenu existant ne couvre pas
• Examinez les requêtes de considération, comme les comparatifs, les alternatives et les questions de prix
• Vérifiez que votre contenu couvre l’éventail d’angles explorés par le fan-out (comparaisons, alternatives, cas d’usage, tarifs)

Étape 4 : optimiser le contenu pour le grounding

Structurez votre contenu pour que les systèmes d’IA puissent facilement le récupérer et le citer :

• Utilisez des intertitres clairs, alignés sur les formes que prennent les grounding queries
• Construisez des faits atomiques, c’est-à-dire des passages récupérables indépendamment, qui répondent à des questions précises
• Incluez des données chiffrées, des statistiques et des affirmations appuyées sur des preuves
• Ajoutez un balisage schema pour que les données structurées soient reconnues
• Citez des validations tierces et des sources faisant autorité

Pour des conseils détaillés sur la structure du contenu, consultez le guide E-E-A-T et le guide d’optimisation des citations.

Étape 5 : comparer les moteurs pertinents

AI Performance couvre les expériences Microsoft et partenaires décrites par Bing. Pour examiner d’autres moteurs, complétez-le avec un suivi multiplateforme :

• Suivez les mêmes requêtes sur ChatGPT, Perplexity, Claude et Gemini
• Comparez les plateformes qui vous citent et celles qui ne vous citent pas
• Identifiez les schémas propres à chaque plateforme (certaines favorisent d’autres types de contenu)
• Traitez les enseignements d’une plateforme comme des hypothèses à tester sur les autres

Consultez notre guide du suivi de marque pour une configuration complète du suivi multiplateforme.

Comment Qwairy complète le tableau

BWT et GSC renseignent des périmètres de recherche différents. Qwairy propose des intégrations pour consulter leurs données de recherche et un suivi séparé des réponses IA sur vos prompts.

• L’intégration Bing Webmaster Tools affiche les requêtes et pages de la recherche Bing, avec clics, impressions, CTR et position. Elle ne doit pas être confondue avec le rapport AI Performance consulté dans BWT.
• L’intégration Google Search Console affiche les métriques de recherche de votre propriété et aide à sélectionner des requêtes à suivre.
• Le suivi IA de Qwairy exécute les prompts choisis sur les moteurs disponibles, dont ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini et AI Overviews, puis permet de comparer les marques et les sources citées.

Vous pouvez rapprocher ces observations pour formuler et tester des hypothèses de contenu. L’import des grounding queries et des citations AI Performance dans Qwairy n’est pas une capacité annoncée ici. Consultez le guide par plateforme pour organiser vos tests.

La suite

Pour commencer à utiliser les données BWT AI Performance pour l’optimisation :

1. Vérifiez votre site dans Bing Webmaster Tools si ce n’est pas déjà fait (gratuit, quelques minutes)
2. Ouvrez AI Performance dans BWT pour votre site vérifié et consultez les données disponibles
3. Auditez vos grounding queries pour les classer par intention et repérer les lacunes
4. Connectez BWT et GSC à Qwairy pour sélectionner des requêtes de recherche à tester comme prompts
5. Mettez en place le suivi multiplateforme pour suivre les mêmes requêtes sur ChatGPT, Perplexity, Claude et Gemini

Si votre site apparaît comme source dans AI Performance, examinez les pages citées et les sujets associés. Si le rapport est vide, vérifiez la propriété, la période choisie et les données disponibles avant de conclure à une absence de visibilité. Commencez à surveiller votre visibilité IA avec Qwairy : connectez vos sources de recherche et configurez le suivi des moteurs et des prompts pertinents pour votre marque.