جمعآوری دادههای تجربه کاربران در وبسایت شما میتواند به شما کمک کند تا ارزیابی Core Web Vitals گوگل و معیار جدید Interaction to Next Paint (INP) را با موفقیت پشت سر بگذارید. علاوه بر این، تمرکز روی دادههای کاربران واقعی به شما امکان میدهد تا مشکلات عملکردی و تجربه کاربری را دقیقتر درک کنید و بهینهسازیهای هدفمندتری انجام دهید.
Core Web Vitals گوگل و اهمیت دادههای کاربران واقعی
از سال ۲۰۲۱، Core Web Vitals به عنوان یک سیگنال رتبهبندی در گوگل معرفی شد که سه معیار اصلی برای سنجش کیفیت تجربه کاربر در وبسایتها ارائه میدهد.
دادههای مانیتورینگ کاربران واقعی (RUM) به شما نشان میدهد که عملکرد شما در Core Web Vitals چگونه است و چگونه میتوانید آن را بهبود بخشید. این موضوع بهویژه برای معیار جدید Interaction to Next Paint (INP) که از ۱۲ مارس ۲۰۲۴ به Core Web Vitals اضافه میشود، اهمیت دارد.
تفاوت بین دادههای آزمایشگاهی و دادههای کاربران واقعی
در اندازهگیری عملکرد وب، دو نوع داده داریم:
| ویژگی | دادههای آزمایشگاهی | دادههای کاربران واقعی |
|---|---|---|
| منبع داده | محیط کنترلشده (مثل Lighthouse) | بازدیدکنندگان واقعی سایت |
| ثبات | ثابت و قابل تکرار | متغیر بسته به شرایط کاربر |
| جزئیات | تحلیل عمیق و دقیق | نمای کلی از تجربه کاربری |
معمولاً مقادیر این دو نوع داده با هم مطابقت ندارند، اما آنچه واقعاً اهمیت دارد، تجربه کاربران واقعی است.
چرا دادههای کاربران واقعی برای بهبود Core Web Vitals مهم هستند؟
دادههای آزمایشگاهی برای تحلیل سرعت اولیه بارگذاری وبسایت مفیدند، اما برخی معیارها (مانند INP و CLS) به تعاملات کاربر بستگی دارند.
- INP: به عناصر صفحهای که کاربران با آن تعامل دارند و زمان این تعاملات بستگی دارد.
- CLS: ممکن است در پاسخ به تعامل کاربر یا اسکرول صفحه رخ دهد.
اگر فقط از دادههای آزمایشگاهی استفاده کنید، بسیاری از این مشکلات را از دست خواهید داد.
چگونه دادههای Core Web Vitals کاربران واقعی را جمعآوری کنیم؟
با استفاده از ابزارهای مانیتورینگ کاربران واقعی (RUM) مانند DebugBear، میتوانید دادههای Core Web Vitals را جمعآوری کنید. این ابزارها یک قطعه کد تحلیلی در وبسایت شما قرار میدهند و دادهها را در یک داشبورد نمایش میدهند.
چگونه صفحات نیازمند بهینهسازی را شناسایی کنیم؟
- صفحات پرترافیک که در ارزیابی Core Web Vitals ضعیف عمل میکنند را بررسی کنید.
- از Google Search Console برای شناسایی صفحات با تجربه کاربری ضعیف استفاده کنید.
بهبود Largest Contentful Paint (LCP) با دادههای کاربران واقعی
دادههای RUM به شما کمک میکنند تأثیر بهینهسازیهای مختلف را بر LCP بسنجید:
شناسایی عناصر مسئول LCP
عنصر LCP برای کاربران مختلف (دسکتاپ/موبایل، کاربران لاگینشده/خارجشده) متفاوت است. تحلیل این دادهها به شما کمک میکند بدانید کدام بهینهسازیها بیشترین تأثیر را دارند.
کاهش منابع مسدودکننده رندر (Render-Blocking Resources)
اگر FCP زمان زیادی به LCP اضافه میکند، باید منابعی که رندر صفحه را به تأخیر میاندازند شناسایی و بهینه کنید.
بهینهسازی تصاویر LCP
اگر تصویری عامل اصلی LCP است، باید:
- تأخیر بارگذاری را کاهش دهید.
- حجم تصویر را با فرمتهای مدرن (مانند WebP) کم کنید.
- تأخیر نمایش تصویر را بررسی کنید.
بهبود Interaction to Next Paint (INP) با دادههای کاربران واقعی
INP به عناصری که کاربران با آنها تعامل دارند بستگی دارد. با دادههای RUM میتوانید:
- عناصر پرتعامل اما کند را شناسایی کنید.
- اسکریپتهای کند (مثل چتویجت یا پاپآپها) را پیدا کنید.
- مرحله بارگذاری صفحه که INP در آن ضعیف است را تحلیل کنید.
بهبود Cumulative Layout Shift (CLS) با دادههای کاربران واقعی
با RUM میتوانید تغییرات layout را که پس از تعامل کاربر رخ میدهند شناسایی کنید، مثلاً:
- تصویری که پس از کلیک روی دکمه بارگذاری میشود و محتوای صفحه را جابجا میکند.
تفاوت بین RUM و دادههای CrUX گوگل
Google CrUX دادههای Core Web Vitals را بدون نیاز به تنظیمات ارائه میدهد، اما محدودیتهایی دارد:
- دادههای CrUX با تأخیر ۲۸ روزه بهروز میشوند، اما RUM بلافاصله تغییرات را نشان میدهد.
- CrUX فقط برای صفحات پرترافیک در دسترس است، اما RUM برای تمام صفحات قابل استفاده است.
- CrUX فقط مقادیر را نشان میدهد، اما RUM اطلاعات دیباگ و راهحلها را ارائه میکند.
نکات کلیدی برای بهبود Core Web Vitals با دادههای واقعی
برای دستیابی به بهترین نتایج در بهینهسازی Core Web Vitals، استفاده صحیح از دادههای کاربران واقعی بسیار حیاتی است. در ادامه چند نکته کلیدی که به شما کمک میکند عملکرد وبسایت خود را به سطح بالاتری برسانید آورده شده است:
- بررسی دقیق مسیرهای کاربری: توجه ویژه به صفحاتی داشته باشید که کاربران بیشتر زمان خود را در آنها میگذرانند یا بیشتر تعامل دارند. دادههای RUM این مسیرها را به خوبی نشان میدهند.
- تمرکز بر بهینهسازی موبایل: اکثر کاربران امروزی از موبایل استفاده میکنند، پس بهینهسازی تجربه موبایل از طریق دادههای واقعی اهمیت زیادی دارد.
- آزمون و اندازهگیری مستمر: پس از هر بهینهسازی، نتایج را با دادههای RUM بسنجید تا مطمئن شوید تغییرات مثبت بودهاند.
- مدیریت منابع Third-Party: اسکریپتها و ویجتهای شخص ثالث میتوانند تاثیر منفی بر معیارهای Core Web Vitals داشته باشند، پس نظارت دقیق و کاهش آنها توصیه میشود.
- تمرکز روی زمان تعامل (INP): این معیار جدید اهمیت زیادی دارد و استفاده از دادههای واقعی برای فهمیدن مشکلات و بهبود آن ضروری است.
- بهینهسازی تصاویر و فونتها: تصاویر با فرمت مناسب و فونتهای بهینه، بارگذاری سریعتر و کاهش CLS را تضمین میکنند.
رعایت این نکات کلیدی در کنار تحلیل دادههای کاربران واقعی، باعث میشود سایت شما هم برای موتورهای جستجو و هم برای کاربران تجربهای سریع، روان و بدون اشکال ارائه دهد.
جمعبندی
با استفاده از دادههای کاربران واقعی (RUM)، میتوانید:
- مشکلات Core Web Vitals را دقیقتر شناسایی کنید.
- تأثیر بهینهسازیها را اندازهگیری کنید.
- تجربه کاربری را بهصورت واقعگرایانه بهبود بخشید.
سوالات متداول
1. چرا دادههای کاربران واقعی (RUM) برای بهبود Core Web Vitals ضروری است؟
پاسخ: دادههای RUM رفتار واقعی کاربران در شرایط مختلف (دستگاهها، شبکهها و تعاملات متفاوت) را نشان میدهد. برخلاف دادههای آزمایشگاهی، RUM مشکلات واقعی مانند تاخیر در تعاملات (INP) یا تغییرات ناگهانی layout (CLS) که کاربران تجربه میکنند را آشکار میکند. این دادهها به ویژه برای بهینهسازی معیار جدید INP که از مارس 2024 به Core Web Vitals اضافه شده، حیاتی هستند.
2. چگونه میتوانم دادههای کاربران واقعی را جمعآوری و تحلیل کنم؟
پاسخ: برای جمعآوری دادههای RUM میتوانید از ابزارهایی مانند: DebugBear (راهحل تخصصی مانیتورینگ عملکرد) Google Search Console (گزارش Core Web Vitals) CrUX Dashboard (دادههای میدانی گوگل) این ابزارها با قرار دادن کد تحلیلی در سایت، دادهها را در داشبوردهای قابل تحلیل ارائه میدهن
3. Interaction to Next Paint (INP) چیست و چرا برای سئو مهم است؟
INP معیار جدیدی در Core Web Vitals است که سرعت پاسخگویی صفحه به تعاملات کاربر را اندازهگیری میکند. این معیار مدت زمان بین کلیک/لمس کاربر تا نمایش بصری نتیجه آن عمل در صفحه را محاسبه میکند.
