Google은 2021년 2월 데이터 세트부터 BigQuery의 CrUX 보고서에 원본의 인기도를 몇 자릿수로 구분하는 실험용 측정항목을 추가합니다(예: 상위 1,000개 출처, 상위 10,000개, 상위 100,000개, 상위 100만 개, ...
실제로 예를 들면 다음과 같습니다.
SELECT
experimental.popularity.rank AS rank_magnitude,
COUNT(DISTINCT origin) AS num_origins
FROM
`chrome-ux-report.all.202102`
GROUP BY
rank_magnitude
ORDER BY
rank_magnitude
| 행 | rank_magnitude | num_origins |
|---|---|---|
| 1 | 1,000 | 1,000 |
| 2 | 10,000 | 9,000명 |
| 3 | 100,000 | 90,000 |
| 4 | 1,000,000 | 900,000 |
| 15 | 10,000,000 | 7,264,371건 |
2021년 2월 글로벌 데이터 세트의 경우 버킷 5개가 생성됩니다. 예상대로 1행에서 순위 크기가 1,000인 출처 1,000개가 있으며, 이는 측정항목 기준 가장 인기 있는 출처 1,000개입니다. 행 2가 이상하게 보일 수 있습니다. 이는 상위 10,000개 세트에 출처가 9,000개만 있음을 나타냅니다. 이는 1행의 출처도 상위 10,000개 세트에 속하기 때문입니다. 상위 10, 000개의 출처를 선택하려면 쿼리할 때 experiment.popularity.rank <= 10000으로 지정해야 합니다.
데이터 세트에는 국가별 순위도 포함되어 있습니다. 예를 들어 이 쿼리는 독일에서 가장 인기 있는 10, 000개의 출처를 나열합니다.
SELECT DISTINCT origin
FROM `chrome-ux-report.country_de.202102`
WHERE experimental.popularity.rank <= 10000
새로운 인기도 측정항목의 가능성을 다루기 위해 웹의 인기도 세그먼트가 콘텐츠가 포함된 첫 페인트 측정항목 (FCP)과 어떻게 다른지 알아보겠습니다. 이 쿼리의 목적상 1초를 빠른 사용자 환경으로 간주합니다.
SELECT
SUM(fcp.density)/count(distinct origin)
FROM
`chrome-ux-report.all.202102`,
UNNEST(first_contentful_paint.histogram.bin) AS fcp
WHERE
fcp.start < 1000 AND experimental.popularity.rank <= 1000
experimental.popularity.rank <= 1000인 출처의 경우 쿼리는 1,000ms보다 작은 FCP 측정항목 값의 모든 히스토그램 버킷 밀도를 합산한 후 이를 출처 수로 나눕니다. 즉, 가장 인기 있는 출처 1,000개의 빠른 FCP 로드의 평균 비율을 계산합니다. 이 쿼리에서 모든 출처의 가중치가 동일하므로 완벽하지 않을 수 있습니다. 하지만 실험 결과가 10000보다 크거나 같다고 지정하도록 WHERE 절을 변경하여 결과가 순위 규모 변경에 민감한지 확인해 보겠습니다. 10,000, 100,000 등에 대해 이 작업을 실행합니다.
| 출처의 순위 규모 | FCP 비율 < 1초, 출처 대비 평균 |
|---|---|
| 1,000 | 53.6% |
| 10,000 | 49.6% |
| 100,000 | 45.9% |
| 1,000,000 | 43.2% |
| 10,000,000 | 39.9% |
이는 웹에서 더 빠른 사용자 환경이 더 인기를 얻는 것과 관련이 있음을 나타냅니다.
2022년 10월 데이터 세트에서는 50% 단계로 더 나뉘었습니다. 이 데이터 세트의 첫 번째 쿼리를 재실행하면 각 순위 크기의 절반 단계와 출처의 수가 표시됩니다.
SELECT
experimental.popularity.rank AS rank_magnitude,
COUNT(DISTINCT origin) AS num_origins
FROM
`chrome-ux-report.all.202210`
GROUP BY
rank_magnitude
ORDER BY
rank_magnitude
| 행 | rank_magnitude | num_origins |
|---|---|---|
| 1 | 1,000 | 1,000 |
| 2 | 5,000 | 4,000 |
| 3 | 10,000 | 5,000 |
| 4 | 50,000 | 40,000 |
| 5 | 100,000 | 50,000 |
| 6 | 500,000 | 400,000 |
| 7 | 1,000,000 | 500,000 |
| 8 | 5,000,000 | 4,000,000 |
| 9 | 10,000,000 | 5,000,000 |
| 10 | 50,000,000 | 7,637,195건 |
BigQuery에서 CrUX 사용하기에 대해 자세히 알아보고 CrUX 설명서에서 더 많은 쿼리 예를 확인하세요. 원하는 경우 쿼리를 공유하고 찾은 결과를 알려주세요.