CoreDash Histogramme

user experience mit Histogrammen verstehen

Durchschnittliche Performance-Scores sind irreführend. Sie verbergen die Realität der user experience. Wenn ein Nutzer deine Seite in 1 Sekunde lädt und ein anderer in 9 Sekunden, liegt der Durchschnitt bei 5 Sekunden. Diese Zahl repräsentiert keinen der beiden Nutzer. Ein Histogramm enthüllt die Wahrheit, indem es die vollständige Verteilung der Ladezeiten visualisiert.

Dieses Diagramm führt dich weg von einer einzelnen Metrik hin zu einem vollständigen Bild. Es legt Ausreißer, den Long Tail und die spezifischen Nutzergruppen offen, die eine schlechte Erfahrung machen.

Was ein Histogramm offenbart

Ein Histogramm gruppiert deine Performance-Daten in Buckets, um die Häufigkeit anzuzeigen.

• X-Achse (Buckets): Bereiche von Performance-Scores (z. B. 0-1s, 1-2,5s).
• Y-Achse (Volumen): Die Anzahl der Seitenaufrufe, die in den jeweiligen Bucket fallen. Die Höhe des Balkens gibt an, wie häufig diese Erfahrung vorkommt.
• Perzentile (p75, p90, p99): Diese Markierungen zeigen, wo die Mehrheit deiner Nutzer liegt. Die p75-Linie gibt an, dass 75 % deines Traffics schneller als dieser Punkt ist.

Probleme mit einem Histogramm diagnostizieren

Ein gesundes Histogramm weist eine hohe Konzentration von Nutzern in den schnellen Buckets auf der linken Seite und einen kurzen, steilen Abfall auf. Jede andere Form ist ein Warnsignal, das eine Untersuchung erfordert.

1. Der Long Tail: Achte auf einen Graphen, der sich mit niedrigen Balken weit nach rechts erstreckt. Dies stellt einen „Long Tail“ von Nutzern mit sehr schlechter Performance dar. Oft handelt es sich um Nutzer auf älteren Geräten oder in langsamen Netzwerken. Die Minimierung dieses Tails verbessert deine p95- und p99-Scores.
   
   Fix: Konzentriere dich auf die Optimierung für eingeschränkte Umgebungen, indem du die JavaScript-Ausführung und die Asset-Größen reduzierst.
   
   
2. Bimodale Verteilung (Der Doppel-Peak) Achte auf zwei deutliche Spitzen im Diagramm. Dies deutet auf zwei unterschiedliche user experiences hin. Ursache ist oft ein Segmentierungsproblem, wie z. B. Mobile vs. Desktop oder Seiten im Cache vs. ohne Cache.
   
   Fix: Nutze die Filter, um die Variable zu isolieren.  Filtere nach Gerätetyp, Login-Status, Land usw., bis du die Dimension gefunden hast, die einen der Peaks verschwinden lässt. Du hast gerade die Ursache des Problems für eine gesamte Nutzerkohorte gefunden.

Core Web Vitals optimieren

Das Histogramm zwingt dich dazu, dich mit der Realität deiner langsamsten Nutzer auseinanderzusetzen. Die Analyse der Verteilung ist der Schlüssel, um von allgemeiner Optimierung zu präzisen Verbesserungen überzugehen, die deine p75-Scores anheben und Geschäftsergebnisse vorantreiben.