Membuat Dasbor CrUX di Looker Studio

Looker Studio (sebelumnya Data Studio) adalah alat visualisasi data canggih yang memungkinkan Anda membuat dasbor di atas sumber data besar, seperti Laporan UX Chrome (CrUX). Dalam panduan ini, pelajari cara membuat Dasbor CrUX kustom untuk melacak tren pengalaman pengguna origin.

Dasbor CrUX

Dasbor CrUX dibuat dengan fitur Looker Studio yang disebut Konektor Komunitas. Konektor ini adalah link yang telah ditetapkan antara data CrUX mentah di BigQuery dan visualisasi Looker Studio. Dengan cara ini, pengguna dasbor tidak perlu lagi menulis kueri atau menghasilkan diagram apa pun. Semuanya dibuat untuk Anda, Anda hanya perlu memberikan origin dan dasbor kustom akan dibuat untuk Anda.

Menggunakan dasbor CrUX default

CrUX memiliki dasbor default, yang dikelola oleh tim CrUX. Metrik baru (misalnya INP) ditambahkan oleh tim dan tersedia saat dasbor dimuat lagi.

Dasbor default direkomendasikan sebagai cara cepat tanpa pemeliharaan untuk memvisualisasikan data CrUX situs. Namun, beberapa pengguna mungkin ingin menyesuaikan dasbor.

Membuat dasbor kustom

Untuk memulai, buka g.co/chromeuxdash. Anda akan diarahkan ke halaman konektor komunitas CrUX, tempat Anda dapat memberikan asal pembuatan dasbor. Perhatikan bahwa pengguna pemula mungkin perlu menyelesaikan permintaan izin atau preferensi pemasaran.

Konektor Dasbor CrUX

Kolom input teks hanya menerima asal, bukan URL lengkap. Misalnya:

Origin (Didukung)
https://web.dev
URL (Tidak didukung)
https://developer.chrome.com/chrome-ux-report-looker-studio-dashboard/

Jika Anda menghilangkan protokol, HTTPS dianggap sebagai HTTPS. Subdomain itu penting, misalnya https://developers.google.com dan https://www.google.com dianggap sebagai asal yang berbeda.

Beberapa masalah umum pada origin adalah menyediakan protokol yang salah, misalnya http://, bukan https://, dan menghilangkan subdomain jika diperlukan. Beberapa situs menyertakan pengalihan, jadi jika http://example.com mengalihkan ke https://www.example.com, sebaiknya gunakan yang kedua, yang merupakan versi kanonis asalnya. Prinsipnya, gunakan origin mana pun yang dilihat pengguna di kolom URL.

Jika origin Anda tidak disertakan dalam set data CrUX, Anda mungkin mendapatkan pesan error seperti di bawah ini. Ada lebih dari 4 juta origin dalam set data, tetapi sumber yang Anda inginkan mungkin tidak memiliki cukup data untuk disertakan.

Pesan error Dasbor CrUX

Jika origin ada, Anda akan diarahkan ke halaman skema untuk dasbor. Ini menunjukkan semua kolom yang disertakan: setiap jenis koneksi yang efektif, setiap faktor bentuk, bulan rilis set data, distribusi performa untuk setiap metrik, dan tentu saja nama asalnya. Tidak ada yang perlu Anda lakukan atau ubah di halaman ini, cukup klik Buat Laporan untuk melanjutkan.

Skema Dasbor CrUX

Menggunakan dasbor

Setiap dasbor dilengkapi dengan tiga jenis halaman:

  1. Ringkasan Data Web Inti
  2. Performa metrik
  3. Demografi pengguna

Setiap halaman berisi diagram yang menunjukkan distribusi dari waktu ke waktu untuk setiap rilis bulanan yang tersedia. Ketika {i>dataset<i} baru dirilis, Anda cukup me-refresh dasbor untuk mendapatkan data terbaru.

{i>Dataset<i} bulanan dirilis pada hari Selasa kedua setiap bulan. Misalnya, set data yang terdiri dari data pengalaman pengguna dari bulan Mei dirilis pada hari Selasa kedua bulan Juni.

Ringkasan Data Web Inti

Halaman pertama adalah ringkasan performa Data Web Inti bulanan asal. Ini adalah metrik UX terpenting yang direkomendasikan Google untuk Anda fokuskan.

Ringkasan Data Web Inti Dasbor CrUX

Gunakan halaman Data Web Inti untuk memahami pengalaman konten asli oleh pengguna desktop dan ponsel. Secara default, bulan terakhir pada saat Anda membuat dasbor akan dipilih. Untuk beralih antara rilis bulanan lama atau baru, gunakan filter Bulan di bagian atas halaman.

Perhatikan bahwa tablet dihilangkan dari diagram ini secara default, tetapi jika diperlukan, Anda dapat menghapus filter Tidak Ada Tablet di konfigurasi diagram batang, yang ditampilkan di bawah.

Mengedit Dasbor CrUX untuk menampilkan tablet di halaman Data Web Inti

Performa metrik

Setelah halaman Data Web Inti, Anda akan menemukan halaman mandiri untuk semua metrics di set data CrUX.

Halaman LCP Dasbor CrUX

Di bagian atas setiap halaman terdapat filter Perangkat, yang dapat Anda gunakan untuk membatasi faktor bentuk yang disertakan dalam data pengalaman. Misalnya, Anda dapat melihat perincian pengalaman telepon secara khusus. Setelan ini tetap ada di seluruh halaman.

Visualisasi utama di halaman ini adalah distribusi pengalaman bulanan yang dikategorikan sebagai "Baik", "Perlu Peningkatan", dan "Buruk". Legenda berkode warna di bawah diagram menunjukkan rentang pengalaman yang disertakan dalam kategori tersebut. Misalnya, dalam screenshot di atas, Anda dapat melihat persentase pengalaman Largest Contentful Paint (LCP) yang "baik" berfluktuasi dan sedikit lebih buruk dalam beberapa bulan terakhir.

Persentase pengalaman "baik" dan "buruk" pada bulan terakhir ditampilkan di atas diagram bersama dengan indikator perbedaan persentase dari bulan sebelumnya. Untuk asal ini, pengalaman LCP yang "baik" turun 3,2% menjadi 56,04% dari bulan ke bulan.

Selain itu, untuk metrik seperti LCP dan Data Web Inti lainnya yang memberikan rekomendasi persentil eksplisit, Anda akan menemukan metrik "P75" antara persentase "baik" dan "buruk". Nilai ini sesuai dengan persentil ke-75 origin untuk pengalaman pengguna. Dengan kata lain, 75% pengalaman lebih baik dari nilai ini. Satu hal yang perlu diperhatikan adalah bahwa ini berlaku untuk distribusi keseluruhan di semua perangkat di asalnya. Mengaktifkan/menonaktifkan perangkat tertentu dengan filter Perangkat tidak akan menghitung ulang persentil.

Peringatan teknis yang membosankan tentang persentil

Perlu diketahui bahwa metrik persentil didasarkan pada data histogram dari BigQuery, sehingga tingkat perinciannya akan berupa perkiraan: 1.000 md untuk LCP, 100 md untuk FID, dan 0,05 untuk CLS. Dengan kata lain, LCP P75 dari 3800 md menunjukkan bahwa persentil ke-75 yang sebenarnya berada di antara 3800 md dan 3900 md.

Selain itu, set data BigQuery menggunakan teknik yang disebut "penyebaran kelompok" dengan kepadatan pengalaman pengguna secara intrinsik dikelompokkan ke dalam kelompok yang sangat kasar dengan tingkat perincian yang menurun. Ini memungkinkan kita untuk memasukkan kepadatan menit di belakang distribusi tanpa harus melebihi empat digit presisi. Misalnya, nilai LCP yang kurang dari 3 detik dikelompokkan ke dalam bin yang lebarnya 200 md. Antara 3 dan 10 detik, lebar bin 500 md. Di atas 10 detik, bin memiliki lebar 5000 ms, dll. Daripada memiliki bin dengan lebar yang berbeda-beda, bin penyebaran memastikan bahwa semua bin memastikan bahwa semua bin memiliki lebar 100 ms konstan (pembagi umum terbesar), dan distribusinya diinterpolasi secara linier di setiap bin.

Nilai P75 yang sesuai dalam alat seperti PageSpeed Insights tidak didasarkan pada set data BigQuery publik dan dapat memberikan nilai presisi milidetik.

Demografi pengguna

Ada dua dimensi yang disertakan di halaman demografi pengguna: perangkat dan jenis koneksi efektif (ECT). Halaman ini menggambarkan distribusi kunjungan halaman di seluruh asal untuk pengguna di setiap demografi.

Halaman distribusi perangkat menunjukkan perincian pengguna ponsel, desktop, dan tablet dari waktu ke waktu. Banyak asal cenderung memiliki sedikit atau tidak memiliki data tablet sehingga Anda akan sering melihat "0%" menggantung di tepi diagram.

Halaman perangkat Dasbor CrUX

Demikian pula, halaman distribusi ECT menunjukkan kepada Anda perincian pengalaman 4G, 3G, 2G, 2G yang lambat, dan offline.

Distribusi untuk dimensi ini dihitung menggunakan segmen data histogram First Contentful Paint (FCP).

FAQ

Kapan saya sebaiknya menggunakan Dasbor CrUX dibandingkan dengan alat lainnya?

Dasbor CrUX didasarkan pada data pokok yang sama dengan yang tersedia di BigQuery, tetapi Anda tidak perlu menulis satu baris SQL pun untuk mengekstrak data dan tidak perlu khawatir melampaui kuota gratis. Menyiapkan dasbor cepat dan mudah, semua visualisasi dibuat untuk Anda, dan Anda memiliki kontrol untuk membagikannya kepada siapa pun yang Anda inginkan.

Apakah ada batasan untuk menggunakan Dasbor CrUX?

Karena didasarkan pada BigQuery, Dasbor CrUX juga mewarisi semua batasannya. Ini dibatasi untuk data tingkat asal dengan perincian bulanan.

Dasbor CrUX juga mengorbankan sebagian fleksibilitas data mentah di BigQuery agar lebih sederhana dan praktis. Misalnya, distribusi metrik hanya diberikan sebagai "baik", "perlu peningkatan", dan "buruk", bukan histogram penuh. Dasbor CrUX juga menyediakan data pada tingkat global, sementara {i>dataset<i} BigQuery memungkinkan Anda memperbesar tampilan negara tertentu.

Di mana saya dapat mempelajari Looker Studio lebih lanjut?

Lihat halaman fitur Looker Studio untuk info selengkapnya.