Die Leistung an erste Stelle zu setzen, ist nicht nur für Nutzer von Vorteil, sondern kann auch gut fürs Geschäft sein. Bei den Best Practices in dieser Sammlung liegt der Schwerpunkt auf der Optimierung der Einbindung von Google Publisher-Tags (GPTs). Es gibt aber noch viele weitere Faktoren, die zur Gesamtleistung einer Seite beitragen. Wenn Sie Änderungen vornehmen, sollten Sie die Auswirkungen auf alle Aspekte der Leistung Ihrer Website bewerten.
Seitenleistung messen
Damit Sie nachvollziehen können, wie sich eine Änderung auf die Leistung Ihrer Website auswirkt, müssen Sie zuerst einen Vergleichswert festlegen. Am besten erstellen Sie dazu ein Leistungsbudget, das einen ungefähren Referenzwert definiert, den Ihre Website derzeit möglicherweise erreicht oder nicht. Wenn Sie jedoch ein bestimmtes Leistungsniveau beibehalten möchten, können Sie die aktuellen Leistungsmesswerte Ihrer Website als Referenz verwenden.
Für die Leistungsmessung empfehlen wir eine Kombination der folgenden Ansätze:
- Synthetisches Monitoring
- Mit Tools wie Lighthouse und Publisher Ads Audits for Lighthouse können Sie die Seitenleistung in einer Laborumgebung messen. Diese Art der Messung erfordert keine Interaktionen von Endnutzern und eignet sich daher gut für automatisierte Tests. Außerdem können damit die Leistung von Änderungen validiert werden, bevor sie für Nutzer freigegeben werden.
- Real User Monitoring (RUM)
- Mit Tools wie Google Analytics und PageSpeed Insights kannst du reale Leistungsdaten direkt von den Nutzern erheben. Diese Art der Messung basiert auf Interaktionen der Endnutzer und eignet sich daher gut, um Leistungsprobleme in der letzten Meile zu identifizieren, die mit synthetischen Tests nicht leicht zu erkennen sind.
Nehmen Sie regelmäßig Messungen vor und vergleichen Sie sie mit dem Ausgangswert. So kannst du besser einschätzen, ob sich die Leistung deiner Website im Laufe der Zeit in die richtige Richtung entwickelt.
Messwerte auswählen
Bei der Leistung gibt es keinen einzelnen Messwert, der Ihnen alles über die Leistung Ihrer Website verrät. Um ein vollständiges Bild zu erhalten, müssen Sie sich verschiedene Messwerte ansehen, die verschiedene Aspekte der Seitenleistung abdecken. Einige wichtige Leistungsbereiche und empfohlene Messwerte sind in der folgenden Tabelle aufgeführt.
| Leistungsbereich | |
|---|---|
| Empfundene Ladegeschwindigkeit |
Messwerte
Wie schnell eine Seite alle UI-Elemente laden und rendern kann. Vorgeschlagene Messwerte
First Contentful Paint (FCP) |
| Reaktionsfähigkeit beim Seitenaufbau |
Messwerte
Gibt an, wie schnell eine Seite nach dem anfänglichen Laden responsiv wird. Vorgeschlagene Messwerte
First Input Delay (FID) |
| Visuelle Stabilität |
Maßnahmen
Wie stark sich UI-Elemente verschieben und ob diese Verschiebungen die Nutzerinteraktion beeinträchtigen. Weitere Informationen finden Sie unter Layout Shift minimieren. Vorgeschlagene Messwerte |
Neben der Seitenleistung können Sie auch anzeigespezifische Geschäftsmesswerte erfassen. Informationen wie Impressionen, Klicks und Sichtbarkeit auf Slot-für-Slot-Basis finden Sie in den Google Ad Manager-Berichten.
Änderungen testen
Sobald Sie Ihre Leistungsmesswerte definiert und regelmäßig gemessen haben, können Sie anhand dieser Daten die Auswirkungen von Änderungen an Ihrer Website auf die Leistung bewerten. Dazu vergleichen Sie die Messwerte nach der Änderung mit denen vor der Änderung (und/oder mit der zuvor festgelegten Baseline). Mit dieser Art von Tests können Sie Leistungsprobleme erkennen und beheben, bevor sie zu einem großen Problem für Ihr Unternehmen oder Ihre Nutzer werden.
Automatisierte Tests
Mit synthetischen Tests können Sie Messwerte erfassen, die nicht von der Nutzerinteraktion abhängen. Diese Art von Tests sollte während des Entwicklungsprozesses so oft wie möglich ausgeführt werden, um zu verstehen, wie sich noch nicht veröffentlichte Änderungen auf die Leistung auswirken. Diese Art von proaktiven Tests kann helfen, Leistungsprobleme zu erkennen, bevor Änderungen für Nutzer freigegeben werden.
Eine Möglichkeit besteht darin, synthetische Tests in einen CI-Workflow (Continuous Integration) einzubinden, bei dem die Tests automatisch ausgeführt werden, sobald eine Änderung vorgenommen wird. Mit Lighthouse CI können Sie synthetische Leistungstests in viele CI-Workflows einbinden:
A/B-Tests
Messwerte, die von Nutzerinteraktionen abhängen, können erst dann vollständig getestet werden, wenn eine Änderung für Nutzer freigegeben wurde. Das kann riskant sein, wenn Sie sich nicht sicher sind, wie sich die Änderung auswirken wird. Eine Möglichkeit zur Risikominimierung sind A/B-Tests.
Bei einem A/B-Test werden Nutzern nach dem Zufallsprinzip verschiedene Varianten einer Seite präsentiert. So können Sie einer kleinen Anzahl von Nutzern eine geänderte Version Ihrer Seite präsentieren, während die meisten weiterhin die unveränderte Seite sehen. In Kombination mit RUM können Sie dann die relative Leistung der beiden Gruppen bewerten, um festzustellen, welche besser abschneidet – ohne 100% des Traffics zu gefährden.
Ein weiterer Vorteil von A/B-Tests besteht darin, dass Sie die Auswirkungen von Änderungen genauer messen können. Bei vielen Websites ist es schwierig zu ermitteln, ob ein kleiner Leistungsunterschied auf eine kürzliche Änderung oder eine normale Schwankung der Zugriffszahlen zurückzuführen ist. Da die Testgruppe eines A/B-Tests einen festen Prozentsatz des gesamten Traffics ausmacht, sollten sich die Messwerte von denen der Kontrollgruppe um einen konstanten Faktor unterscheiden. Daher können Unterschiede zwischen den beiden Gruppen mit größerer Sicherheit der getesteten Änderung zugeordnet werden.
Tools wie Optimizely und Google Optimize können beim Einrichten und Ausführen von A/B-Tests helfen. Beachten Sie jedoch, dass tag-basierte A/B-Tests (die Standardkonfiguration für diese Tools) sich negativ auf die Leistung auswirken und irreführende Ergebnisse liefern können. Daher wird die serverseitige Integration dringend empfohlen:
Ergebnisse der A/B-Tests
Wenn Sie die Auswirkungen einer Änderung mit einem A/B-Test messen möchten, erfassen Sie Messwerte sowohl aus der Kontroll- als auch aus der Testgruppe und vergleichen sie miteinander. Dazu müssen Sie wissen, welcher Traffic zu welcher Gruppe gehört.
Für Messwerte zur Seitenleistung reicht es oft aus, auf jeder Seite eine einfache Kennung anzugeben, die angibt, ob die Kontroll- oder die Testversion ausgeliefert wurde. Diese Kennung kann beliebig sein, solange Sie damit Messwerte parsen und korrelieren können. Wenn Sie ein vordefiniertes Framework für Tests verwenden, erfolgt dies normalerweise automatisch.
Für anzeigespezifische Geschäftsmesswerte können Sie die Funktion Schlüssel/Wert-Ausrichtung von GPT verwenden, um Anzeigenanfragen in der Kontroll- und der Testgruppe zu unterscheiden:
// On control group (A) pages, set page-level targeting to:
googletag.pubads().setTargeting('your-test-id', 'a');
// On experimental group (B) pages, set page-level targeting to:
googletag.pubads().setTargeting('your-test-id', 'b');
Auf diese Schlüssel/Wert-Paare kann dann bei der Ausführung von Google Ad Manager-Berichten verwiesen werden, um die Ergebnisse nach Gruppe zu filtern.