Chrome Kullanıcı Deneyimi Raporu, gerçek dünyadaki Chrome kullanıcılarının web’deki popüler hedefleri nasıl deneyimlediklerine ilişkin kullanıcı deneyimi ölçümleri sağlar.
metodoloji
Chrome Kullanıcı Deneyimi Raporu, göz atma geçmişlerini senkronize etmeyi seçmiş, bir Senkronizasyon parolası ayarlamamış ve kullanım istatistik raporlamasını etkinleştirmiş kullanıcılardan toplanan, genel web’deki temel kullanıcı deneyimi metriklerinin gerçek kullanıcı ölçümüyle desteklenir . Elde edilen veriler şu yollarla sağlanır:
- Google’ın web tarayıcıları tarafından bilinen popüler URL’ler için URL düzeyinde kullanıcı deneyimi ölçümleri sağlayan PageSpeed Insights.
- Google’ınweb tarayıcıları tarafından bilinen tüm kaynaklar için kullanıcı deneyimi metriklerini kaynağa göre toplayan ve aşağıda özetlenen birden çok boyuta bölünen herkese Public Google BigQuery projesi .
- Bir kaynağın kullanıcı deneyimi trendlerini izlemek için ayarlanabilen Data Studio’daki CrUX Dashboard.
Metrikler
Google BigQuery’de barındırılan herkese açık Chrome Kullanıcı Deneyimi Raporu tarafından sağlanan metrikler, modern tarayıcılar tarafından sunulan ve kaynak çözünürlüğüne göre toplanan standart web platformu API’leri tarafından desteklenmektedir. Site performanslarına ilişkin daha ayrıntılı (URL düzeyinde çözünürlük) analiz ve içgörü isteyen site sahipleri, kendi kaynakları için ayrıntılı gerçek kullanıcı ölçümü (RUM) verilerini toplamak için aynı API’leri kullanabilir.
Not: Şu anda Chrome Kullanıcı Deneyimi Raporu, yükleme performansına odaklanmıştır. Zamanla, hem yükleme hem de kullanıcı deneyimini en çok etkileyen diğer kritik faktörler hakkında daha fazla bilgi sağlamak için daha fazla metrik ve boyut eklemeyi umuyoruz .
Hangi metriklerin izleneceği ve optimize edileceğine ilişkin rehberlik ve gerçek kullanıcı ölçüm verilerinin nasıl yorumlanacağına ilişkin en iyi uygulamalar için kullanıcı merkezli performans belgelerimize bakın.
First Paint ( İlk Boyama )
Paint Timing API tarafından tanımlanmıştır ve Chrome M60+’da mevcuttur :
“First Paint, tarayıcının navigasyondan sonra ilk kez oluşturulduğu zamanı bildirir. Bu, varsayılan arka plan boyasını hariç tutar, ancak varsayılan olmayan arka plan boyasını içerir. Bu, geliştiricilerin sayfa yüklemede önemsediği ilk önemli andır – tarayıcı sayfayı oluşturmaya başladığında.”
Fist Contentful Paint ( İlk İçerikli Boyama )
Paint Timing API tarafından tanımlanmıştır ve Chrome M60+’da mevcuttur :
“First Contentful Paint, tarayıcının herhangi bir metni, resmi (arka plan resimleri dahil), beyaz olmayan tuvali veya SVG’yi ilk kez oluşturduğu zamanı bildirir. Bu, bekleyen web yazı tiplerini içeren metni içerir. Bu, kullanıcıların ilk kez sayfa içeriğini okumaya başlayabilmesi.”
DOMContentLoaded ( DOM İçerikYüklendi )
HTML spesifikasyonu tarafından tanımlanmıştır :
“DOMContentLoaded, stil sayfalarının, resimlerin ve alt çerçevelerin yüklenmesinin bitmesini beklemeden ilk HTML belgesinin tamamen yüklenip ayrıştırıldığı zamanı bildirir.” – MDN .
Onload (Aşırı Yük)
HTML spesifikasyonu tarafından tanımlanmıştır :
“Sayfa ve bağımlı kaynakları yüklemeyi bitirdiğinde load olayı tetiklenir.” – MDN .
First Input Delay ( İlk Giriş Gecikmesi )
“İlk Giriş Gecikmesi (FID), kullanıcıların yanıt vermeyen sayfalarla etkileşime girmeye çalışırken hissettikleri deneyimi ölçtüğü için, yük duyarlılığını ölçmek için önemli, kullanıcı merkezli bir ölçümdür; düşük bir FID, sayfanın kullanılabilir olmasını sağlamaya yardımcı olur.” – web.dev/fid/
Largest Contentful Paint ( En Büyük İçerikli Boyama )
“En Büyük İçerikli Boyama (LCP), algılanan yükleme hızını ölçmek için önemli, kullanıcı merkezli bir ölçümdür, çünkü sayfa yükleme zaman çizelgesinde sayfanın ana içeriğinin büyük olasılıkla yüklendiği noktayı işaretler; kullanışlı.” – web.dev/lcp/
Cumulative Layout Shift ( Kümülatif Düzen Kayması )
“Kümülatif Mizanpaj Kayması (CLS), görsel kararlılığı ölçmek için önemli, kullanıcı merkezli bir ölçümdür çünkü kullanıcıların beklenmedik mizanpaj değişiklikleriyle ne sıklıkta karşılaştıklarını ölçmeye yardımcı olur; düşük bir CLS, sayfanın keyifli olmasını sağlamaya yardımcı olur.” – web.dev/cls/
Time to First Byte ( İlk Bayt Zamanı )
“İlk bayta kadar geçen süre (TTFB), bir web sunucusunun veya başka bir ağ kaynağının yanıt verme hızının bir göstergesi olarak kullanılan bir ölçümdür. TTFB, kullanıcının veya istemcinin HTTP isteğinde bulunmasından, istemcinin tarayıcısı tarafından alınan sayfanın ilk baytına kadar geçen süreyi ölçer. Bu süre, soket bağlantı süresinden, HTTP isteğini göndermek için geçen süreden ve sayfanın ilk baytını almak için geçen süreden oluşur. – Vikipedi
Notification Permissions ( Bildirim İzinleri )
Bildirimler API’si tarafından tanımlanır ve MDN tarafından açıklanır :
“Bildirimler API’si, web sayfalarının son kullanıcıya sistem bildirimlerinin görüntülenmesini kontrol etmesine olanak tanır. Bunlar, üst düzey tarama bağlamı görünümünün dışındadır, bu nedenle kullanıcı sekme değiştirdiğinde veya farklı bir uygulamaya geçtiğinde bile görüntülenebilir. API, farklı platformlarda mevcut bildirim sistemleriyle uyumlu olacak şekilde tasarlanmıştır.” – MDN
Chrome, kullanıcılara, web sitesi tarafından başlatıldığında bildirimleri göstermesi için etkin web sitesine izin vermeleri için bir istem gösterecektir. Kullanıcılar aktif veya pasif olarak dört eylemden birini gerçekleştirebilir:
- Kabul
- Kullanıcı, web sitesinin kendilerine bildirim göstermesine açıkça izin verdiyse.
- Reddetmek
- Kullanıcı, web sitesinin kendilerine bildirim göstermesine açıkça izin vermemişse.
- Azletmek
- Kullanıcı herhangi bir açık yanıt vermeden izin istemini kapatırsa.
- Göz ardı etmek
- Kullanıcı istemle hiç etkileşime girmezse.
Boyutlar
Web içeriğinin performansı, cihaz tipine, ağın özelliklerine ve diğer değişkenlere bağlı olarak önemli ölçüde değişebilir. Chrome Kullanıcı Deneyimi Raporu, bu tür önemli segmentlerde kullanıcı deneyimini segmentlere ayırmaya ve anlamaya yardımcı olmak için aşağıdaki boyutları sağlar.
Effective Connection Type ( Etkili Bağlantı Türü )
Network Information API tarafından tanımlanmıştır ve Chrome M62+’da mevcuttur :
“Gerçek kullanıcı ölçüm gözlemlerine dayalı olarak gidiş-dönüş ve bant genişliği değerleriyle belirlenen etkin bağlantı türünü (“yavaş-2g”, “2g”, “3g”, “4g” veya “çevrimdışı”) sağlar.”
Device Type ( Cihaz tipi )
Kullanıcı Aracısı aracılığıyla bildirildiği şekliyle kaba cihaz sınıflandırması (“telefon”, “tablet” veya “masaüstü”) .
Country (Ülke)
Kullanıcıların, IP adreslerinden anlaşılan, ülke düzeyinde coğrafi konumu. Ülkeler, ilgili ISO 3166-1 alfa-2 kodlarıyla tanımlanır .
Data format ( Veri formatı)
Rapor, Google BigQuery aracılığıyla , kaynak çözünürlüğüne göre toplanmış kullanıcı deneyimi metriklerini içeren bir veri kümeleri koleksiyonu olarak sağlanır . Her veri kümesi tek bir ülkeyi temsil eder country_rs, Sırbistan’daki kullanıcılar için kullanıcı deneyimi verilerini yakalar (Sırbistan rsiçin ISO 31611-1 kodudur). Ek olarak, alldünya çapındaki deneyimi yakalayan küresel olarak toplanmış bir veri kümesi ( ) vardır. Veri kümesindeki her satır, belirli bir kaynak için anahtar boyutlara bölünmüş, iç içe geçmiş bir kullanıcı deneyimi kaydını içerir.
| Boyut | |
| origin | “https://example.com” |
| effective_connection_type.name | 4G |
| form_factor.name | “phone” |
| first_paint.histogram.start | 1000 |
| first_paint.histogram.end | 1200 |
| first_paint.histogram.density | 0.123 |
Örneğin, yukarıda, “http://example.com” yüklenirken sayfa yüklemelerinin %12,3’ünün 1000-1200 milisaniye aralığında bir “ilk boyama süresi” ölçümüne sahip olduğunu belirten Chrome Kullanıcı Deneyimi Raporundan bir örnek kayıt gösterilmektedir. “4G” benzeri bir bağlantı üzerinden “telefon” cihazında. 1200 milisaniyenin altında bir ilk boyama süresi yaşayan kullanıcıların kümülatif bir değerini elde etmek için, histogramın “bitiş” değeri 1200’den küçük veya buna eşit olan tüm kayıtları toplayabilirsiniz.
Not: Chrome Kullanıcı Deneyimi Raporu nicel değerler (ör. medyan) sağlamaz. Bu tür değerler, sağlanan verilerden yaklaşık olarak alınabilir, ancak doğrudan rapor tarafından gösterilmez.
Başlangıç
Chrome Kullanıcı Deneyimi Raporu, Google BigQuery’de herkese açık bir proje olarak sağlanır . Projeye erişmek için bir Google hesabına ve bir Google Bulut Projesine ihtiyacınız olacak: adım adım kılavuzumuza ve projenin nasıl sorgulanacağına ilişkin rehberli turumuza bakın .
Analiz ipuçları ve en iyi uygulamalar
Kökenler arasındaki nüfus farklılıklarını göz önünde bulundurun
Chrome Kullanıcı Deneyimi Raporu tarafından sağlanan metrikler, gerçek kullanıcı ölçüm verileriyle desteklenir. Sonuç olarak, veriler, gerçek kullanıcıların ziyaret edilen kaynağı nasıl deneyimlediğini yansıtır ve testin sabit ve simüle edilmiş koşullar altında gerçekleştirildiği sentetik veya yerel testlerin aksine, son kullanıcı deneyimini şekillendiren ve ona katkıda bulunan tüm dış faktörleri yakalar.
Örneğin, belirli bir kaynağa erişen kullanıcı popülasyonundaki farklılıklar, kullanıcı deneyimine anlamlı farklılıklar katabilir. Site, daha modern cihazlarla veya daha hızlı bir ağ üzerinden daha fazla ziyaretçi tarafından ziyaret ediliyorsa, site iyi optimize edilmemiş olsa bile sonuçlar “hızlı” görünebilir. Tersine, daha geniş bir kullanıcı kitlesini çeken iyi optimize edilmiş bir site veya daha yavaş cihazlarda veya ağlarda daha büyük bir kullanıcı kitlesine sahip bir popülasyon “yavaş” görünebilir.
Kökenler arasında kafa kafaya karşılaştırmalar yaparken, nüfus farklılıklarını hesaba katmak ve kontrol etmek önemlidir: cihaz türü ve bağlantı türü gibi sağlanan boyutlara göre segmentlere ayırın ve nüfusun büyüklüğü, hangi ülkelerden geldiği gibi dış faktörleri göz önünde bulundurun. orijine erişilir, vb.
Kökenlere göre nüfus büyüklüğü farklılıklarını göz önünde bulundurun
Chrome Kullanıcı Deneyimi Raporu, tüm boyut metrik histogramlarındaki “yoğunluk” değerlerinin “1.0” değerini topladığı her bir kaynak için verileri toplar. Bu, tek bir orijin için temel boyutlar arasında deneyimlerin dağılımına ilişkin içgörü sağlar.
Bununla birlikte, örneğin bir endüstri dikey veya coğrafi bölgeleri içinde birden çok kökenden gelen verileri toplarken, çıkarılan sonuçların türlerine dikkat edin: aynı metrik için birden çok kaynakta yoğunlukları toplamak, kökenler arasındaki göreli nüfus farklılıklarını hesaba katmaz.
Örneğin, A sitesinin on milyon ziyaretçisi olabilirken B sitesinin on bin ziyaretçisi olabilir. Her iki durumda da, her bir orijin için histogram yoğunlukları toplamı “1.0” olur ve veri seti, bireysel orijinlerin popülasyon büyüklüğü veya kökenler arasındaki nispi popülasyon büyüklüğü farklılıkları hakkında herhangi bir mutlak ölçüm sağlamaz. Sonuç olarak, A ve B’den gelen yoğunlukları toplar ve sonuçların ortalamasını alırsanız, A’nın üç büyüklük sırası daha fazla trafiği olmasına rağmen bunları eşit olarak ele alırsınız.
Chrome popülasyon farklılıklarını göz önünde bulundurun
Chrome Kullanıcı Deneyimi raporu, göz atma geçmişlerini senkronize etmeyi seçmiş, bir Senkronizasyon parolası ayarlamamış ve kullanım istatistik raporlamasını etkinleştirmiş Chrome kullanıcılarından toplanan gerçek kullanıcı ölçümüyle desteklenmektedir. Bu popülasyon, belirli bir köken için daha geniş kullanıcı tabanını temsil etmeyebilir ve birçok köken, kendi arasında popülasyon farklılıklarına sahip olabilir. Ayrıca, bu veriler farklı tarayıcılara sahip kullanıcıları ve farklı coğrafi bölgelerdeki tarayıcı benimseme farklılıklarını hesaba katmaz.
Sonuç olarak, kökenlerin bir kesitine bakarken ve bireysel kökenleri karşılaştırırken çıkarılan sonuç türlerine dikkat edin: mutlak karşılaştırmaları kullanmaktan kaçının ve yukarıdaki bölümlerde ana hatları verilen diğer nüfus faktörlerini göz önünde bulundurun.
