Оценка производительности маяка

Как Lighthouse рассчитывает ваш общий показатель производительности

Как правило, на оценку эффективности Lighthouse влияют только метрики , а не результаты возможностей или диагностики. Тем не менее, улучшение возможностей и диагностики, скорее всего, улучшит значения метрик, поэтому существует косвенная связь.

Ниже мы описали, почему оценка может колебаться, как она складывается и как Lighthouse оценивает каждый отдельный показатель.

Почему ваш балл колеблется

Большая часть различий в общем показателе производительности и значениях показателей не связана с Lighthouse. Если ваша оценка производительности колеблется, это обычно происходит из-за изменений в основных условиях. Общие проблемы включают в себя:

  • A/B-тесты или изменения в показываемых объявлениях.
  • Изменения в маршрутизации интернет-трафика
  • Тестирование на различных устройствах, например на высокопроизводительном настольном компьютере и низкопроизводительном ноутбуке.
  • Расширения браузера, которые внедряют JavaScript и добавляют/изменяют сетевые запросы.
  • Антивирусная программа

Документация Lighthouse по изменчивости описывает это более подробно.

Более того, даже несмотря на то, что Lighthouse может предоставить вам единую общую оценку производительности, возможно, было бы более полезно рассматривать производительность вашего сайта как распределение оценок, а не как одно число. Посмотрите введение в показатели производительности, ориентированные на пользователя, чтобы понять, почему.

Как оценивается показатель производительности

Оценка производительности представляет собой средневзвешенное значение показателей . Естественно, более взвешенные показатели оказывают большее влияние на общий показатель производительности. Оценки метрик не отображаются в отчете, но рассчитываются скрыто.

Веб-приложение калькулятора оценки маяков
Изучите подсчет очков с помощью калькулятора подсчета очков Lighthouse

Маяк 10

Маяк 8

Как определяются показатели показателей

После того как Lighthouse собрал показатели производительности (в основном представленные в миллисекундах), он преобразует каждое необработанное значение показателя в оценку метрики от 0 до 100, просматривая, где значение метрики попадает в распределение оценок Lighthouse. Распределение оценок представляет собой логарифмически нормальное распределение, полученное на основе показателей производительности реальных данных о производительности веб-сайта в HTTP Archive .

Например, Largest Contentful Paint (LCP) измеряет, когда пользователь воспринимает самый большой контент страницы. Значение метрики для LCP представляет собой продолжительность времени между пользователем, инициирующим загрузку страницы, и страницей, отображающей ее основной контент. На основе реальных данных веб-сайтов самые эффективные сайты обрабатывают LCP примерно за 1220 мс, поэтому значение метрики соответствует баллу 99.

Если заглянуть немного глубже, модель кривой оценки Lighthouse использует данные HTTPArchive для определения двух контрольных точек, которые затем задают форму логарифмически нормальной кривой. 25-й процентиль данных HTTPArchive получает оценку 50 (средняя контрольная точка), а 8-й процентиль становится 90 (хорошая/зеленая контрольная точка). Изучая приведенный ниже график кривой оценки, обратите внимание, что между значениями 0,50 и 0,92 существует почти линейная зависимость между значением метрики и оценкой. Отметка около 0,96 является «точкой убывающей отдачи», поскольку выше нее кривая отклоняется, требуя все большего улучшения показателей для улучшения и без того высокого показателя.

Изображение кривой оценки TTI
Изучите кривую оценки TTI .

Как соотносятся настольные и мобильные устройства

Как упоминалось выше, кривые оценок определяются на основе реальных данных о производительности. До Lighthouse v6 все кривые оценок основывались на данных о производительности мобильных устройств, однако при запуске Lighthouse на настольных компьютерах они использовались. На практике это привело к искусственно завышенным оценкам настольных компьютеров. Lighthouse v6 исправил эту ошибку, используя специальную оценку рабочего стола. Хотя вы, конечно, можете ожидать общего изменения вашего показателя производительности с 5 до 6, любые оценки для настольных компьютеров будут существенно отличаться.

Как баллы имеют цветовую маркировку

Оценки метрик и показатель производительности окрашены в соответствии со следующими диапазонами:

  • От 0 до 49 (красный): Плохо.
  • От 50 до 89 (оранжевый): требуется улучшение.
  • От 90 до 100 (зеленый): хорошо.

Чтобы обеспечить хороший пользовательский опыт, сайты должны стремиться получить хороший балл (90–100). «Идеального» балла в 100 достичь чрезвычайно сложно, и этого не ожидается. Например, повышение показателя от 99 до 100 требует примерно такого же улучшения показателей, как и повышение показателя от 90 до 94.

Что могут сделать разработчики, чтобы улучшить показатели производительности?

Во-первых, воспользуйтесь калькулятором оценки Lighthouse , чтобы понять, к каким пороговым значениям вам следует стремиться для достижения определенного показателя производительности Lighthouse.

В отчете Lighthouse раздел «Возможности» содержит подробные предложения и документацию по их реализации. Кроме того, в разделе «Диагностика» перечислены дополнительные рекомендации, которые разработчики могут изучить для дальнейшего повышения производительности.