Core/Dash Histogrammer

Forstå User Experience med histogrammer

Gennemsnitlige performance-scorer er vildledende. De skjuler virkeligheden af user experience. Hvis én bruger loader dit site på 1 sekund, og en anden loader det på 9 sekunder, er gennemsnittet 5 sekunder. Dette tal repræsenterer ingen af brugerne. Et histogram afslører sandheden ved at visualisere den fulde fordeling af loadtider.

Denne graf flytter dig fra en enkelt metric til et komplet billede. Den afslører outliers, den lange hale (long tail) og de specifikke brugergrupper, der har en dårlig oplevelse.

Hvad et histogram afslører

Et histogram grupperer dine performance-data i buckets for at vise frekvens.

• X-akse (Buckets): Intervaller af performance-scorer (f.eks. 0-1s, 1-2.5s).
• Y-akse (Volumen): Antallet af sidevisninger, der falder i hver bucket. Højden på søjlen indikerer, hvor almindelig den oplevelse er.
• Percentiler (p75, p90, p99): Disse markører viser, hvor størstedelen af dine brugere befinder sig. p75-linjen indikerer, at 75% af din trafik er hurtigere end dette punkt.

Sådan diagnosticerer du problemer med et histogram

Et sundt histogram har en stor koncentration af brugere i de hurtige buckets til venstre og et kort, stejlt fald. Enhver anden form er et rødt flag, der kræver undersøgelse.

1. The Long Tail: Kig efter en graf, der strækker sig langt til højre med lave søjler. Dette repræsenterer en "long tail" af brugere med meget dårlig performance. Disse er ofte brugere på ældre enheder eller langsomme netværk. Minimering af denne hale forbedrer dine p95- og p99-scorer.
   
   Løsning: Fokuser på at optimere til begrænsede miljøer ved at reducere JavaScript-eksekvering og asset-størrelser.
   
   
2. Bimodal fordeling (Dobbelttoppen) Kig efter to tydelige toppe i grafen. Dette indikerer to forskellige user experiences. Det skyldes ofte et segmenteringsproblem, såsom mobil vs. desktop eller cachede vs. ikke-cachede sider.
   
   Løsning: Brug filtrene til at isolere variablen.  Filtrer efter enhedstype, login-status, land osv., indtil du har fundet den dimension, der får en af toppene til at forsvinde. Du har netop fundet årsagen til problemet for en hel kohorte af brugere.

Optimering af Core Web Vitals

Histogrammet tvinger dig til at konfrontere virkeligheden for dine langsomste brugere. Analyse af fordelingen er nøglen til at bevæge sig fra generel optimering til kirurgiske forbedringer, der løfter dine p75-scorer og driver forretningsresultater.