ફિલ્ડ વિરુદ્ધ લેબ ડેટા: મોટાભાગની Core Web Vitals ચર્ચાઓ શા માટે નિષ્ફળ જાય છે
મોટાભાગના પર્ફોર્મન્સ વિવાદો એટલા માટે થાય છે કારણ કે લોકો ખોટા ડેટાસેટ્સનો ઉપયોગ કરે છે.
એક વ્યક્તિ વાસ્તવિક વપરાશકર્તાઓના પરિણામો જુએ છે. બીજી વ્યક્તિ લેબ સિમ્યુલેશન જુએ છે. બંને સાચા છે. બંને અલગ-અલગ પ્રશ્નોના જવાબ આપે છે.
જો તમે તમારા ડેટાસેટનું નામ ન આપી શકો, તો તમે નિદાન નથી કરી રહ્યા. તમે ફક્ત દલીલ કરી રહ્યા છો.
તફાવત સમજો:
- ફિલ્ડ ડેટા તમને જણાવે છે કે મોટા પાયે વાસ્તવિક વપરાશકર્તાઓ નિષ્ફળ જાય છે કે નહીં. તેમાં ધીમા ફોન અને ખરાબ સેલ સર્વિસનો સમાવેશ થાય છે.
- લેબ ડેટા તમને જણાવે છે કે તેઓ શા માટે નિષ્ફળ જાય છે. તે નિયંત્રિત ટ્રેસ (controlled traces) અને પુનરાવર્તિત પરીક્ષણો પૂરા પાડે છે.
LCP, INP, અને CLS જેવા Core Web Vitals એ outcome metrics છે. તેઓ તમને શું થયું તે જણાવે છે, શા માટે થયું તે નહીં.
સરેરાશ (averages) નો ઉપયોગ કરવાનું બંધ કરો. 75th percentile નો ઉપયોગ કરો. સાઇટ તમને ઝડપી લાગી શકે છે પરંતુ તેમ છતાં નિષ્ફળ જઈ શકે છે કારણ કે 75th percentile ધીમા નેટવર્ક અને નબળા ઉપકરણોને ધ્યાનમાં લે છે.
પર્ફોર્મન્સ સમસ્યાઓ ઉકેલવા માટે આ ક્રમનો ઉપયોગ કરો:
- ફિલ્ડ ડેટા: સમસ્યા અસ્તિત્વમાં છે તેની પુષ્ટિ કરો અને તેનો વ્યાપ (scope) શોધો.
- લેબ ડેટા: એવા કારણને અલગ તારવો જેને તમે ટેસ્ટ કરી શકો.
- ફિલ્ડ ડેટા: તમારા મૂળ પુરાવા સામે સુધારાની ચકાસણી કરો.
તમારા દાવાઓને પુરાવા સાથે મેળવો:
- જો વપરાશકર્તાઓ નિષ્ફળ જઈ રહ્યા હોય: Search Console ટ્રેન્ડ્સ તપાસો.
- જો ટેમ્પલેટ કારણ હોય: સમાન URLs પર નિષ્ફળતાઓ જુઓ.
- જો સર્વરને કારણે LCP ધીમું હોય: late doc responses શોધવા માટે લેબ ટ્રેસનો ઉપયોગ કરો.
- જો INP નિષ્ફળ જઈ રહ્યું હોય: long tasks શોધવા માટે DevTools નો ઉપયોગ કરો.
- જો કોઈ રિલીઝને કારણે રિગ્રેસન (regression) થયું હોય: તમારા deploy logs સાથે સમયનું જોડાણ કરો.
માત્ર એક Lighthouse રન પર આધાર રાખશો નહીં. મોબાઈલ નિષ્ફળતાઓને સમજાવવા માટે ડેસ્કટોપ ટેસ્ટનો ઉપયોગ કરશો નહીં. "તે ઝડપી લાગે છે" ને પુરાવા તરીકે ઉપયોગ કરશો નહીં.
આ પગલાં અનુસરો:
- તમારા ડેટાસેટનું નામ એક વાક્યમાં આપો.
- વ્યાપ (scope) ની પુષ્ટિ કરો. જ્યાં સુધી તમે અન્યથા સાબિત ન કરો ત્યાં સુધી ટેમ્પલેટની સમસ્યા માની લો.
- અવરોધ (constraint) ઓળખો. શું તે સર્વર છે, render path છે, કે ત્રીજી વ્યક્તિ (third party) છે?
- તમારો સિદ્ધાંત ખોટો સાબિત કરવા માટે શક્ય તેટલો નાનો ટેસ્ટ કરો.
બોટલનેક (bottleneck) શોધવા માટે લેબ ડેટાનો ઉપયોગ કરો. બોટલનેક દૂર થઈ ગયો છે તે સાબિત કરવા માટે ફિલ્ડ ડેટાનો ઉપયોગ કરો.