Histogrammes Core/Dash

Comprendre l'User Experience grâce aux Histogrammes

Les scores de performance moyens sont trompeurs. Ils masquent la réalité de l'user experience. Si un utilisateur charge votre site en 1 seconde et un autre en 9 secondes, la moyenne est de 5 secondes. Ce chiffre ne représente aucun des deux utilisateurs. Un histogramme révèle la vérité en visualisant la distribution complète des temps de chargement.

Ce graphique vous fait passer d'une métrique unique à une vue d'ensemble. Il expose les valeurs aberrantes, la longue traîne et les groupes spécifiques d'utilisateurs subissant une mauvaise expérience.

Ce que révèle un histogramme

Un histogramme regroupe vos données de performance en buckets pour afficher la fréquence.

• Axe X (Buckets) : Plages de scores de performance (ex : 0-1s, 1-2.5s).
• Axe Y (Volume) : Le nombre de pages vues tombant dans chaque bucket. La hauteur de la barre indique la fréquence de cette expérience.
• Percentiles (p75, p90, p99) : Ces marqueurs indiquent où se situe la majorité de vos utilisateurs. La ligne p75 indique que 75 % de votre trafic est plus rapide que ce point.

Comment diagnostiquer les problèmes avec un histogramme

Un histogramme sain présente une forte concentration d'utilisateurs dans les buckets rapides à gauche et une chute courte et abrupte. Toute autre forme est un signal d'alarme exigeant une investigation.

1. La Longue Traîne (Long Tail) : Cherchez un graphique qui s'étend loin vers la droite avec des barres basses. Cela représente une « longue traîne » d'utilisateurs avec de très mauvaises performances. Il s'agit souvent d'utilisateurs sur des appareils anciens ou des réseaux lents. Minimiser cette traîne améliore vos scores p95 et p99.
   
   Solution : Concentrez-vous sur l'optimisation pour les environnements contraints en réduisant l'exécution JavaScript et la taille des assets.
   
   
2. Distribution Bimodale (Le Double Pic) Cherchez deux pics distincts dans le graphique. Cela indique deux user experiences différentes. C'est souvent causé par un problème de segmentation, tel que mobile vs desktop ou pages mises en cache vs non mises en cache.
   
   Solution : Utilisez les Filtres pour isoler la variable.  Filtrez par type d'appareil, statut de connexion, pays, etc., jusqu'à ce que vous trouviez la dimension qui fait disparaître l'un des pics. Vous venez de trouver la cause racine du problème pour une cohorte entière d'utilisateurs.

Optimiser les Core Web Vitals

L'histogramme vous force à affronter la réalité de vos utilisateurs les plus lents. Analyser la distribution est la clé pour passer d'une optimisation générale à des améliorations chirurgicales qui augmentent vos scores p75 et stimulent les résultats commerciaux.