Google PageSpeed Insights : Le score et les performances réelles peuvent différer

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Le score global d’une page Web dans Google PageSpeed Insights ne peut pas être directement assimilé aux performances de la page auprès des utilisateurs, car différents aspects sont inclus dans le calcul &#13 ;
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À première vue, il est pratique, le score affiché en évidence dans Google PageSpeed Insights. Une page web peut obtenir entre 0 et 100 points. Mais la façon d’interpréter un certain score n’est pas si facile à comprendre.

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En effet, si vous regardez de plus près, vous pouvez voir dans certains résultats de test qu’un site peut obtenir un score faible mais néanmoins réussir le test Core Web Vitals.

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La raison de cette divergence est la façon dont les données de performance sont collectées par Google PageSpeed Insights. D’une part, il s’agit des données réelles des utilisateurs, également appelées données de terrain. Ils proviennent du rapport sur l’expérience des utilisateurs de Chrome. Les données qui sont directement transmises par le navigateur lors de la visite des pages web y circulent.

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À cela s’ajoutent les données de laboratoire, qui sont déterminées par l’outil lui-même. Celles-ci diffèrent parfois de manière assez significative des données de terrain. Cependant, les données du laboratoire sont cruciales pour le score global d’une page Web dans Google PageSpeed Insights. Ils sont basés sur le Lighthouse Performance Scoring. Ici, différents paramètres entrent en jeu avec une pondération différente. Actuellement, il s’agit des paramètres suivants (les Core Web Vitals sont écrits en gras, le First Input Delay, également un paramètre des Core Web Vitals, n’est pas représenté ici) :

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  • Première peinture de contenu : 15 pour cent
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  • Indice de vitesse : 15 %.
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  • La plus grande peinture à contenu: 25 pour cent
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  • Temps d’intervention : 15 %.
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  • Temps de blocage total : 25 pour cent
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  • Décalage cumulatif de la mise en page: 5 pour cent.
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Or, si un site Web obtient un résultat inférieur à ce test, il recevra une note inférieure correspondante. Cela peut être dû au fait que des problèmes théoriques ont été trouvés dans le test qui ne se reflètent pas dans les données réelles des utilisateurs.

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John Müller a déclaré dans le Google Search Central SEO Office Hours du 5 février.Dans ce cas, vous devez utiliser les données de terrain pour décider si vous devez améliorer quelque chose ou non, et utiliser les données de laboratoire pour une analyse plus précise.

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Toutefois, a-t-il ajouté, il est important de noter que les données sur le terrain sont affichées avec un décalage de 30 jours. Cela signifie que les améliorations ne s’y reflètent pas immédiatement. Par conséquent, pour vérifier si une mesure a été couronnée de succès, il faut également se référer aux données de laboratoire.

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Christian Kunz

Par Christian Kunz

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