Чтобы прямо ответить на вопрос, нет, это не невозможно получить быстрый ярлык FCP.Это еще не вопрос, поэтому я попытаюсь уточнить.
Еще один способ сформулировать «быстрые» критерии: «У как минимум 90% опыта пользователей есть FCP менее 1 секунды ? "
Почему 90%?Потому что это включает в себя огромную долю пользовательского опыта.Как говорят PSI :
Наша цель - убедиться, что страницы работают хорошо для большинства пользователей.Сосредоточив внимание на значениях 90-го и 95-го процентиля для наших метрик, это обеспечивает соответствие страниц минимальному стандарту производительности в самых сложных условиях устройства и сети.
Почему 1 секунда?Это субъективное значение того, как быстро пользователи ожидают, что страница начнет показывать значимый прогресс.Через 1 секунду пользователи могут отвлекаться или даже расстраиваться.Конечно, Святой Грааль должен иметь мгновенную загрузку, но это выбрано в качестве реалистичного ориентира, к которому нужно стремиться.
Так что в худшем случае 10% опыта FCP составляет 1 секунду или медленнее.Такой специфической гарантией является достаточно высокая планка, чтобы быть уверенным в том, что пользователи постоянно имеют быстрый опыт.
Это объясняет, почему планка установлена там, где она есть.На вопрос о том, насколько реалистичным является достижение, мы можем фактически ответить на это, используя общедоступные данные CrUX на BigQuery .
#standardSQL
SELECT
p90,
COUNT(0) AS numOrigins
FROM (
SELECT
origin,
MIN(start) AS p90
FROM (
SELECT
origin,
bin.start,
SUM(bin.density) OVER (PARTITION BY origin ORDER BY bin.start) AS cdf
FROM
`chrome-ux-report.all.201901`,
UNNEST(first_contentful_paint.histogram.bin) AS bin)
WHERE
cdf >= 0.9
GROUP BY
origin)
GROUP BY
p90
ORDER BY
p90
Это запрос, который подсчитывает, где в FCPИстоки гистограммы имеют свой 90-й процентиль.Если это звучит странно, вот визуализация:
Там, где красная кумулятивная линия распределения пересекает отметку 1000 мс, указывает нам процент источников, которые будут помеченынастолько быстро.Это не очень много;только 2% или 110153 происхождения в наборе данных.
Необычно, просматривая список источников "fast FCP", многие из них имеют TLD .jp и .kr.Разумно предположить, что это локализованные японские и корейские сайты, пользователи которых почти полностью из этих стран.И это страны с высокими скоростями интернета .Поэтому, естественно, было бы проще обслуживать быстрый веб-сайт в 90 +% случаев, когда у ваших пользователей неизменно быстрая скорость соединения.
Еще одна вещь, которую мы можем сделать, чтобы почувствовать популярность происхождения, - присоединиться к нему сAlexa Список 1 млн. Доменов:
#standardSQL
SELECT
Alexa_rank,
Alexa_domain,
COUNT(0) AS numOrigins,
ARRAY_AGG(origin LIMIT 3) AS originSample
FROM (
SELECT
origin,
MIN(start) AS p90
FROM (
SELECT
origin,
bin.start,
SUM(bin.density) OVER (PARTITION BY origin ORDER BY bin.start) AS cdf
FROM
`chrome-ux-report.all.201901`,
UNNEST(first_contentful_paint.histogram.bin) AS bin)
WHERE
cdf >= 0.9
GROUP BY
origin)
JOIN
`httparchive.urls.20170315`
ON
NET.REG_DOMAIN(origin) = Alexa_domain
WHERE
p90 < 1000
GROUP BY
Alexa_rank,
Alexa_domain
ORDER BY
Alexa_rank
Существует 35985 источников, чьи домены находятся в топе 1M.Вы можете выполнить запрос для себя, чтобы увидеть полные результаты.
Вы можете видеть, что в топ-20 доменах ~ 100 источников, которые квалифицируются какбыстро для FCP.Далее мы приводим несколько интересных примеров:
Большое предостережение о том, что эти источники не обязательно в топе, просто их домены.Без данных ранжирования происхождения это лучшее приближение, которое я могу сделать.
Меньшее предостережение о том, что BigQuery и PSI - это несколько разные наборы данных и сегменты PSI для настольных компьютеров и мобильных устройств, в то время как мой анализ объединяет их вместе.Так что это исследование не является идеальным представлением того, чего ожидать от PSI.
Наконец, я просто хочу затронуть кое-что еще, что было в вопросе о получении 100 баллов в Lighthouse.100 баллов не обязательно означают, что улучшать нечего.Подобные синтетические тесты необходимо калибровать, чтобы они отражали реальный пользовательский опыт.Так, например, аудит эффективности может начать проваливаться, если его тестировать в условиях, представляющих пользовательский опыт на Филиппинах.На самом деле запуск теста из этого места может вызвать проблемы с производительностью, например, проблемы с распространением контента, в дополнение к условиям, которые мы можем смоделировать в любом месте, например, скорость соединения.
Подводя итог всему:
- Эта планка установлена на высоком уровне, потому что мы хотим обеспечить быстрое подавляющее большинство пользователей
- Многие веб-сайты уже превышают эту планку, хотя и небольшую долю от общего набора данных
- Рейтинг Alexa показывает нам, что возможно иметь сайт с интенсивным трафиком, а также обеспечивать стабильно быстрый опыт