PageSpeed Insights (PSI) टूल, मोबाइल और डेस्कटॉप, दोनों डिवाइसों पर किसी पेज के उपयोगकर्ता अनुभव की रिपोर्ट दिखाता है. साथ ही, इस बारे में भी सुझाव देता है कि उस पेज को किस तरह बेहतर बनाया जा सकता है.
पीएसआई, किसी पेज के बारे में लैब और फ़ील्ड, दोनों तरह का डेटा उपलब्ध कराता है. लैब डेटा, समस्याओं को डीबग करने के लिए काम का होता है, क्योंकि इसे कंट्रोल किए गए माहौल में इकट्ठा किया जाता है. हालांकि, हो सकता है कि समस्या को हल करने में मदद मिलती है. फ़ील्ड डेटा, असल दुनिया में उपयोगकर्ता के अनुभव को कैप्चर करने के लिए मददगार होता है. हालांकि, इसमें मेट्रिक का सेट सीमित होता है. दोनों तरह के डेटा के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, स्पीड टूल के बारे में कैसे सोचें लेख पढ़ें.
असल उपयोगकर्ता अनुभव का डेटा
PSI में असल उपयोगकर्ता अनुभव का डेटा, Chrome उपयोगकर्ता अनुभव रिपोर्ट (CrUX) डेटासेट से मिलता ��ै. पीएसआई, पिछले 28 दिनों के दौरान इकट्ठा किए गए डेटा के आधार पर, असल उपयोगकर्ताओं के सबसे पहले कॉन्टेंटफ़ुल पेंट (एफ़सीपी), पेज के रिस्पॉन्स में लगने वाला समय (आईएनपी), सबसे बड़े कॉन्टेंटफ़ुल पेंट (एलसीपी), और कुल लेआउट शिफ़्ट (सीएलएस) के अनुभव की जानकारी दिखाता है. पीएसआई ने यह भी बताया है कि एक्सपेरिमेंटल मेट्रिक टाइम टू फ़र्स्ट बाइट (टीटीएफ़बी) का अनुभव.
किसी पेज के लिए उपयोगकर्ता अनुभव का डेटा दिखाने के लिए, CrUX डेटासेट में शामिल करने के लिए ज़रूरत के मुताबिक डेटा होना चाहिए. अगर किसी पेज को हाल ही में पब्लिश किया गया है या उस पर असली उपयोगकर्ताओं के बहुत कम सैंपल हैं, तो हो सकता है कि उसमें ज़रूरत के मुताबिक डेटा न हो. ऐसा होने पर, पीएसआई की सदस्यता कम हो जाएगी ऑरिजिन-लेवल की जानकारी के स्तर पर वापस आते हैं. इसमें, सभी पेजों पर उपयोगकर्ता अनुभव शामिल होते हैं वेबसाइट. कभी-कभी ऑरिजिन में भी डेटा की कमी हो सकती है. ऐसे में, PSI, रीयल-यूज़र अनुभव का कोई डेटा नहीं दिखा पाएगा.
अनुभवों की क्वालिटी का आकलन करना
उपयोगकर्ता अनुभव की क्वालिटी को पीएसआई तीन कैटगरी में बांटता है: अच्छा, सुधार की ज़रूरत है या खराब. पीएसआई, इन थ्रेशोल्ड को वेबसाइट की परफ़ॉर्मेंस की अहम जानकारी पहल:
| अच्छा | सुधार की ज़रूरत है | खराब | |
|---|---|---|---|
| एफ़सीपी | [0, 1800 मिलीसेकंड] | (1800ms, 3000ms] | 3000 मिलीसेकंड से ज़्यादा |
| एलसीपी | [0, 2500 मिलीसेकंड] | (2500ms, 4000ms] | 4000 मिलीसेकंड से ज़्यादा |
| सीएलएस | [0, 0.1] | (0.1, 0.25] | 0.25 से ज़्यादा |
| आईएनपी | [0, 200 मि.से.] | (200 मि॰से॰, 500 मि॰से॰] | 500 मिलीसेकंड से ज़्यादा |
| TTFB (प्रयोग के तौर पर उपलब्ध) | [0, 800 मि.से.] | (800ms, 1800ms] | 1800 मिलीसेकंड से ज़्यादा |
��िस्ट्रिब्यूशन और चुनी गई मेट्रिक की वैल्यू
पीएसआई इन मेट्रिक का डिस्ट्रिब्यूशन दिखाता है, ताकि डेवलपर उस पेज या ऑरिजिन के लिए, उपयोगकर्ता अनुभव की रेंज को समझ सकें. इस डिस्ट्रिब्यूशन को तीन कैटगरी में बांटा गया है: अच्छी, सुधार की ज़रूरत है, और खराब. इन्हें हरे, ऐंबर, और लाल बार से दिखाया जाता है. उदाहरण के लिए, एलसीपी के ऐंबर बार में 11% दिखने का मतलब है कि देखी गई सभी एलसीपी वैल्यू का 11% 2500 मि॰से॰ से 4000 मि॰से॰ के बीच कम होंगी.
डिस्ट्रिब्यूशन बार के ऊपर, पीएसआई सभी मेट्रिक के लिए 75वां पर्सेंटाइल दिखाता है. 75वें प्रतिशत को चुना जाता है, ताकि डेवलपर अपनी साइट पर उपयोगकर्ताओं को मिलने वाले सबसे खराब अनुभवों को समझ सकें. ऊपर दिए गए थ्रेशोल्ड को लागू करके, इन फ़ील्ड मेट्रिक वैल्यू को इन कैटगरी में बांटा जाता है: अच्छी/बेहतर करने की ज़रूरत है/खराब.
Core Web Vitals
वेबसाइट की परफ़ॉर्मेंस की अहम जानकारी, परफ़ॉर्मेंस के सिग्नल का एक सामान्य सेट है. यह सभी वेब अनुभवों के लिए ज़रूरी है. वेबसाइट की परफ़ॉर्मेंस की अहम जानकारी देने वाली मेट्रिक में आईएनपी, एलसीपी, और सीएलएस शामिल होते हैं. ये मेट्रिक पेज या ऑरिजिन के लेवल पर एग्रीगेट किया जा सकता है. अगर तीनों मेट्रिक में ज़रूरत के मुताबिक डेटा है, तो एग्रीगेशन को वेबसाइट की परफ़ॉर्मेंस की जानकारी देने वाली मेट्रिक का आकलन पास माना जाता है. इसके लिए ज़रूरी है कि तीनों मेट्रिक के 75वें पर्सेंटाइल की वैल्यू 'अच्छा' हो. ऐसा न करने पर, एग्रीगेशन टेस्ट में पास नहीं होगा. अगर एग्रीगेशन में आईएनपी के लिए ज़रूरत के मुताबिक डेटा नहीं है, तो एलसीपी और सीएलएस, दोनों के 75वें पर्सेंटाइल की वैल्यू 'अच्छा' होने पर, उसे आकलन में पास कर दिया जाएगा. अगर एलसीपी या सीएलएस में ज़रूरत के मुताबिक डेटा नहीं है, तो पेज या ऑरिजिन-लेवल एग्रीगेशन का आकलन नहीं किया जा सकता.
PSI और CrUX में फ़ील्ड डेटा के बीच अंतर
पीएसआई और फ़ील्ड डेटा के बीच अंतर BigQuery पर उपलब्ध CrUX डेटासेट का मतलब है कि PSI का डेटा हर दिन अपडेट किया जाता है, जबकि BigQuery डेटासेट को हर महीने अपडेट किया जाता है. साथ ही, इसे ऑरिजिन लेवल के डेटा तक सीमित रखा जाता है. दोनों डेटा सोर्स, पिछले 28 दिनों की समयावधि दिखाते हैं.
लैब डाइग्नोस्टिक्स
PSI, Lighthouse का इस्तेमाल करके, दिए गए यूआरएल का विश्लेषण करता है. यह विश्लेषण, सिम्युलेट किए गए परफ़ॉर्मेंस, सुलभता, सबसे सही तरीकों, और एसईओ कैटगरी के लिए किए जाते हैं.
स्कोर
सेक्शन के सबसे ऊपर, हर कैटगरी के लिए स्कोर दिए गए हैं. इन्हें लाइटहाउस चलाकर पता किया जाता है का इस्तेमाल करें. 90 या उससे ज़्यादा के स्कोर को अच्छा माना जाता है. 50 से 89 के बीच का स्कोर, सुधार की ज़रूरत है. वहीं, 50 से कम का स्कोर खराब माना जाता है.
मेट्रिक
परफ़ॉर्मेंस कैटगरी में, अलग-अलग मेट्रिक के हिसाब से भी पेज की परफ़ॉर्मेंस दिखती है. इनमें ये मेट्रिक शामिल हैं: पहला कॉन्टेंटफ़ुल पेंट, सबसे बड़ा कॉन्टेंटफ़ुल पेंट, स्पीड इंडेक्स, लेआउट शिफ़्ट होने की कुल संख्या, टाइम टू इंटरैक्टिव, और टोटल ब्लॉकिंग टाइम.
हर मेट्रिक को स्कोर दिया जाता है और उसे एक आइकॉन से लेबल किया जाता है:
- अच्छाई को हरे रंग के सर्कल से दिखाया गया है
- 'सुधार की ज़रूरत है' का मतलब है कि जानकारी वाले स्क्वेयर में नारंगी रंग का निशान दिखता है
- खराब परफ़ॉर्मेंस को लाल रंग के चेतावनी वाले त्रिकोण से दिखाया जाता है
ऑडिट
हर कैटगरी में ऐसे ऑडिट होते हैं जिनसे पेज के उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने के तरीके के बारे में जानकारी मिलती है. हर कैटगरी के ऑडिट के बारे में ज़्यादा जानकारी पाने के लिए, Lighthouse दस्तावेज़ देखें.
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
किसी पेज के लोड होने को सिम्युलेट करने के लिए, लाइटहाउस डिवाइस और नेटवर्क की किन शर्तों का इस्तेमाल करता है?
फ़िलहाल, Lighthouse मोबाइल के लिए मोबाइल नेटवर्क पर, एक मिड-टीयर डिवाइस (Moto G4) और डेस्कटॉप के लिए, तार वाले कनेक्शन के साथ एम्युलेट किए गए डेस्कटॉप पर, पेज लोड होने की स्थितियों को सिम्युलेट करता है. PageSpeed, Google में भी चलता है ऐसा डेटासेंटर जो नेटवर्क की स्थितियों के आधार पर अलग-अलग हो सकता है. इस डेटा सेंटर की जांच करने के लिए, वह लाइटहाउस रिपोर्ट के एनवायरमेंट ब्लॉक को देखकर:
ध्यान दें: PageSpeed की रिपोर्ट में यह जानकारी होगी कि यह उत्तरी अमेरिका, यूरोप या एशिया में से किस देश में चल रही है.
फ़ील्ड डेटा और लैब डेटा कभी-कभी एक-दूसरे से अलग क्यों होते हैं?
फ़ील्ड डेटा, किसी यूआरएल की परफ़ॉर्मेंस के बारे में पुरानी रिपोर्ट होती है. साथ ही, यह दिखाता है कि कई तरह के डिवाइसों और नेटवर्क पर असल दुनिया में इस्तेमाल करने वाले लोगों से मिला परफ़ॉर्मेंस डेटा, जिसमें पहचान छिपाई जाती है शर्तें. लैब का डेटा, एक ही डिवाइस पर एक पेज के सिम्युलेटेड लोड के हिसाब से होता है और इसे ठीक किया जाता है नेटवर्क की शर्तों का सेट. इस वजह से, वैल्यू ��लग-अलग हो सकत��� हैं. लैब और फ़ील्ड डेटा में अंतर क्यों हो सकता है (और इसके बारे में क्या करना है) पर जाएं.
सभी मेट्रिक के लिए 75वां पर्सेंटाइल क्यों चुना जाता है?
हमारा मकसद यह पक्का करना है कि पेज ज़्यादातर उपयोगकर्ताओं के लिए सही तरीके से काम करें. 75वें नंबर पर फ़ोकस करके पर्सेंटाइल से बेहतर नतीजे मिलते हैं. इससे यह पक्का होता है कि पेजों की मदद से उपयोगकर्ताओं को अच्छा अनुभव मिल रहा है डिवाइस और नेटवर्क की सबसे मुश्किल परिस्थितियों में भी काम करता है. वेबसाइट की परफ़ॉर्मेंस की अहम जानकारी देने वाली मेट्रिक के थ्रेशोल्ड तय करना लेख पढ़ें देखें.
लैब डेटा के लिए अच्छा स्कोर क्या होता है?
हर हरा स्कोर (90+) को अच्छा माना जाता है. हालांकि, ध्यान दें कि अच्छे लैब डेटा का मतलब यह ज़रूरी नहीं है कि असल उपयोगकर्ताओं को भी अच्छा अनुभव मिलेगा.
दौड़ने के हिसाब से परफ़ॉर्मेंस स्कोर क्यों बदलता है? मैंने अपने पेज पर कुछ भी नहीं बदला!
परफ़ॉर्मेंस मेज़रमेंट में अलग-अलग वैरिएंट को लागू करने के लिए, तो अलग-अलग लेवल पर असर डालने वाले चैनलों की संख्या बढ़ाई जा सकती है. मेट्रिक में बदलाव होने की कई सामान्य वजहें होती हैं. जैसे, लोकल नेटवर्क की उपलब्धता, क्लाइंट हार्डवेयर की उपलब्धता, और क्लाइंट के संसाधनों के लिए होड़.
किसी यूआरएल या ऑरिजिन के लिए, असली उपयोगकर्ता का CrUX डेटा क्यों उपलब्ध नहीं है?
Chrome के लिए उपयोगकर्ता अनुभव से जुड़ी रिपोर्ट, रीयल-वर्ल्ड स्पीड डेटा इकट्ठा करती है ऑप्ट-इन करने वाले उपयोगकर्ता और URL सार्वजनिक होना चाहिए (क्रॉल और इंडेक्स किए जा सकते हैं) और इसमें काफ़ी संख्या में अलग-अलग सैंपल ���ौजूद होते हैं, जो एक प्रतिनिधि, पहचान छिपाने वाला व्यू देते हैं की परफ़ॉर्मेंस पर नज़र रखें.
क्या कुछ और सवाल हैं?
अगर PageSpeed Insights के इस्तेमाल से जुड़ा आपका कोई ऐसा सवाल है जिसका जवाब देना ठीक है, तो Stack Overflow पर अपना सवाल अंग्रेज़ी में पूछें.
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