Pelajari alasan data RUM dapat menampilkan angka Data Web Inti yang berbeda dari CrUX.
Laporan Pengalaman Pengguna Chrome (CrUX) memberikan metrik pengalaman pengguna terkait kualitas pengalaman yang didapatkan pengguna Chrome di berbagai tujuan populer di web. Data ini dikumpulkan secara otomatis oleh Chrome dari pengguna yang telah memilih untuk ikut serta, dan disediakan berdasarkan kriteria kelayakan CrUX.
Oleh karena itu, data CrUX tersedia untuk jutaan situs. Banyak pemilik situs belum pernah memiliki akses ke data kolom, dan CrUX telah memungkinkan banyak situs melihat nilainya untuk pertama kalinya. Sebagai set data publik, CrUX juga dapat digunakan untuk analisis kompetitif dan benchmark metrik pengalaman pengguna.
Real User Monitoring (RUM) mirip dengan CrUX, tetapi bukannya Chrome yang otomatis mengumpulkan metrik pengalaman pengguna, kode disertakan di situs untuk melakukan pengumpulan ini dan mengirimkannya kembali ke penyedia RUM atau solusi analisis untuk analisis lebih lanjut.
Dengan kedua solusi yang mengukur metrik pengalaman pengguna, wajar jika Anda mengasumsikan bahwa keduanya harus setara. Hal ini dapat membingungkan saat kita melihat perbedaan. Panduan ini akan menjelaskan mengapa hal tersebut dapat terjadi, dan menawarkan saran tentang tindakan yang harus dilakukan jika angkanya tidak sama.
Manfaat melengkapi CrUX dengan solusi RUM
CrUX adalah alat yang bagus untuk mendapatkan tampilan yang konsisten di seluruh situs dan—sebagai set data resmi untuk program Data Web Inti—situs mungkin ingin memantau data yang ditampilkannya. Tujuan CrUX adalah memberikan ringkasan yang relevan secara statistik tentang jutaan situs untuk perbandingan silang.
Namun, untuk mengetahui lebih dalam alasan data menampilkan angka tersebut, berinvestasilah dalam solusi RUM lengkap untuk melengkapi CrUX. Dengan begitu, Anda dapat mengakses informasi yang lebih mendetail daripada yang tersedia dalam set data yang dapat dikueri secara publik. Hal ini dapat membantu Anda menjelaskan dan meningkatkan metrik dengan beberapa cara.
Analisis yang lebih mendalam untuk menyelidiki masalah
CrUX sering kali dapat digunakan untuk menunjukkan apakah Anda memiliki masalah di situs, tetapi tidak selalu menunjukkan lokasi persis masalah tersebut atau penyebabnya. Solusi RUM—baik yang dibuat sendiri melalui seperti library web-vitals atau beberapa dari banyak produk komersial—dapat membantu menjembatani kesenjangan tersebut.
Menggunakan solusi RUM memberi Anda akses ke data yang jauh lebih terperinci untuk semua halaman, dan di semua browser. Fitur ini juga memungkinkan Anda menyegmentasikan dan menganalisis data ini dengan cara yang tidak dilakukan CrUX, sehingga Anda dapat melihat perincian dan menyelidiki area masalah di situs. Apakah masalah tersebut memengaruhi segmen pengguna tertentu? Atau pengguna yang melakukan tindakan tertentu? Kapan tepatnya masalah mulai terjadi? Pertanyaan ini jauh lebih mudah dijawab dengan data tambahan yang dapat diberikan oleh alat RUM.
Mengaitkan dengan metrik bisnis lainnya
RUM juga memungkinkan Anda membandingkan metrik performa web secara langsung dengan metrik bisnis apa pun, yang menunjukkan nilai investasi dalam performa, dan pekerjaan performa lainnya yang harus diprioritaskan. Kami memiliki banyak studi kasus dengan bisnis yang melakukan korelasi ini, seperti Farfetch atau The Economic Times.
Mengumpulkan data performa lainnya
Solusi RUM memungkinkan pengumpulan metrik kustom lainnya, yang terkait langsung dengan bisnis spesifik Anda. Salah satu contoh yang lebih dikenal adalah metrik "Waktu hingga Tweet pertama" Twitter. Kemudian, ukuran khusus situs ini dapat dikorelasikan dengan peningkatan Core Web Vitals dan metrik bisnis.
Perbedaan antara dua kumpulan data kolom
Pria dengan satu jam tahu waktunya. Pria dengan dua jam tidak pernah yakin.
Hukum Segal
Setiap kali Anda memiliki dua sumber data, Anda mungkin merasa bingung dan frustrasi karena perbedaannya. Sama seperti pentingnya memahami perbedaan antara metrik lab dan lapangan, mungkin juga ada perbedaan antara dua sumber data lapangan. Meskipun data akan sama dalam kondisi ideal, ada banyak alasan mengapa data tersebut dapat berbeda.
Data lab versus data kolom
Hal pertama yang perlu diperiksa adalah apakah Anda melihat metrik lab (sintetis) atau metrik lapangan (RUM). Meskipun wajar untuk mengasumsikan bahwa produk RUM hanya melihat data kolom, banyak produk yang juga menawarkan komponen lab.
Data lab sangat berguna karena kondisi tetap yang digunakan untuk mengukurnya. Model ini dapat digunakan untuk memantau perubahan atau regresi yang tidak terduga di lingkungan produksi tanpa derau populasi kolom yang berubah. Namun, data lab mungkin tidak mewakili pengalaman pengguna yang sebenarnya, sehingga metrik lapangan dapat menunjukkan hasil yang sangat berbeda.
Populasi
Set data yang digunakan oleh solusi CrUX dan RUM mungkin berbeda karena perbedaan kunjungan halaman yang diukur bergantung pada browser, pengguna, situs, dan perangkat yang dibandingkan.
Browser yang disertakan
Seperti namanya, Laporan Pengalaman Pengguna Chrome hanya untuk Chrome. Meskipun ada banyak browser berbasis Chromium (Edge, Opera, dan Brave) yang juga mendukung metrik yang sama dengan Chrome karena codebase intinya yang sama, hanya pengguna Chrome yang memasukkan data ke CrUX. Pembatasan ini juga berarti pengguna Chrome di iOS tidak disertakan, karena menggunakan mesin browser Webkit yang mendasarinya. WebView Android juga tidak dihitung sebagai "Chrome", sehingga data dari pengguna ini tidak disertakan—meskipun Tab Kustom Chrome disertakan.
Meskipun Chrome adalah salah satu browser paling populer di dunia—dan karenanya kemungkinan akan memberikan representasi yang luas tentang performa situs Anda dalam sebagian besar kasus—mengukur hanya browser tersebut bukanlah ukuran untuk semua pengguna Anda. Hal ini dapat menjelaskan salah satu perbedaan utama antara RUM dan CrUX. Hal ini terutama berlaku untuk teknik performa yang mengandalkan API atau format gambar yang hanya tersedia di Chrome, misalnya.
Kurangnya data iOS juga dapat menyebabkan bias. Misalnya, karena pengguna iOS biasanya menggunakan perangkat yang lebih berperforma atau mengunjungi dari lebih banyak negara dengan infrastruktur jaringan yang lebih baik, menyertakan mereka dapat menyebabkan metrik performa keseluruhan yang tinggi. Di sisi lain, mengecualikannya—seperti yang dilakukan CrUX—dapat menyebabkan data yang terdistorsi ke ujung bawah pengunjung situs (contoh studi kasus). Pengguna Android biasanya mencakup berbagai perangkat, kemampuan perangkat, dan pasar yang lebih luas.
Solusi RUM dapat mendapatkan data untuk browser non-Chrome, dan khususnya dari browser berbasis Chromium yang sering kali memiliki metrik yang sama (seperti Core Web Vitals) yang disertakan. Browser non-Chromium juga diukur oleh solusi RUM, tetapi mungkin memiliki kumpulan metrik yang lebih terbatas. Misalnya, Cumulative Layout Shift (CLS) dan Interaction to Next Paint (INP) hanya tersedia di browser berbasis Chromium. Beberapa metrik lain seperti First Contentful Paint (FCP) dapat diukur dengan cara yang sangat berbeda (lihat nanti).
Pengguna yang diikutsertakan
Selain dibatasi untuk pengguna Chrome, CrUX juga dibatasi lebih lanjut dengan hanya mengukur sebagian pengguna Chrome yang telah memilih untuk membagikan data CrUX saat browser diinstal.
Penyedia RUM juga hanya melihat sebagian pengguna, biasanya karena perintah banner cookie—yang meminta pengguna untuk ikut serta dalam pengumpulan data RUM—atau pemblokir pelacakan. Hal ini dapat berdampak buruk pada beberapa pemuatan halaman awal jika konfirmasi tidak diberikan hingga halaman kedua atau berikutnya, saat beberapa aset situs telah di-cache dari halaman sebelumnya. Jika hal ini sering terjadi, metrik mungkin tampak lebih baik di RUM daripada yang sebenarnya jika pemuatan halaman awal yang lebih lambat dikecualikan dalam jumlah kasus yang memadai.
Situs yang disertakan
CrUX hanya ditujukan untuk melaporkan situs publik, sehingga ada kriteria kelayakan lain yang dapat menyebabkan data tidak dicatat di CrUX. Kriteria yang paling penting adalah situs harus dapat ditemukan secara publik dan cukup populer untuk memastikan ukuran sampel minimal yang dapat digunakan untuk menarik kesimpulan yang bermakna. Umumnya, hal ini akan menyebabkan tidak ada data yang tersedia di CrUX. Perbedaan ini tidak terlalu membingungkan dibandingkan dengan data yang tersedia tetapi berbeda, tetapi menjelaskan mengapa hal itu terjadi.
Namun, jika halaman tertentu di situs ditandai sebagai dapat diindeks, tetapi halaman lainnya tidak, Anda mungkin hanya melihat sebagian URL di CrUX. Jika origin dapat ditemukan secara publik, semua kunjungan halaman dalam origin tersebut akan disertakan dalam data tingkat origin, tetapi data tingkat URL mungkin tidak tersedia.
Perangkat
CrUX menyegmentasikan data menurut perangkat seluler, desktop, dan tablet - meskipun banyak alat berfokus pada dua perangkat pertama dan mungkin tidak mengekspos data tablet, atau mungkin menyertakannya dalam perangkat seluler atau desktop. Karakteristik performa di perangkat seluler versus desktop dapat sangat berbeda—baik dari segi konten yang dikirimkan, maupun kemampuan perangkat yang melihatnya.
Data RUM akan memungkinkan segmentasi traffic dengan cara yang sama, tetapi sering kali menampilkan data gabungan secara default. RUM mungkin hanya mengizinkan segmentasi menurut jenis perangkat (misalnya, seluler) atau browser (misalnya, Chrome), tetapi tidak keduanya untuk hanya melihat traffic Chrome seluler. Saat membandingkan dengan data CrUX, pastikan Anda membandingkan hal yang sama dengan memfilter menurut jenis perangkat dan browser Chrome.
Pengambilan sampel
Solusi RUM biasanya memungkinkan penyesuaian frekuensi sampling pengunjung yang ikut serta dalam pengumpulan data. Hal ini dapat digunakan untuk mengurangi volume data yang perlu dianalisis, dan untuk mengurangi biaya layanan RUM komersial. Jika ukuran sampel tersebut terlalu kecil dan tidak mewakili populasi yang lebih luas, metrik yang dihasilkan juga akan mengalami penyimpangan yang serupa. Diskusikan dengan penyedia RUM Anda ukuran sampling yang sesuai untuk situs Anda.
Agregasi data
Data lapangan pada dasarnya akan menyertakan banyak sekali titik data dari metrik yang sama dibandingkan dengan data lab, yang akan memberikan satu nilai. Jika data ini digabungkan secara berbeda untuk pelaporan, hal ini dapat menyebabkan alasan lain terjadinya perbedaan antara CrUX dan RUM.
Rentang waktu
Data CrUX didasarkan pada periode geser traffic 28 hari, dan jangka waktu ini tidak dapat diubah—meskipun data BigQuery CrUX disimpan untuk setiap bulan, sehingga Anda dapat melihat bulan sebelumnya, dan CrUX History API juga memberikan data historis selama periode mingguan. Keduanya masih memberikan data berdasarkan periode 28 hari.
Data RUM biasanya memungkinkan perincian yang jauh lebih besar untuk melihat dampak perubahan dengan lebih cepat. Namun, jika memilih periode yang lebih kecil, data RUM dapat terpengaruh secara tidak semestinya oleh fluktuasi traffic dan pengunjung situs. Saat membandingkan data RUM dengan data CrUX, selalu pastikan Anda melihat performa selama 28 hari. Setelah yakin bahwa datanya serupa, Anda dapat melihat jangka waktu lain untuk melihat perincian data RUM.
Agregasi statistik
Metrik CrUX diukur pada persentil ke-75—yaitu, melihat nilai yang dicapai oleh 75% kunjungan halaman. Data kolom akan memiliki nilai ekstrem dan menghapus 25% pengalaman terburuk dimaksudkan untuk memberikan nilai yang dapat dicapai oleh sebagian besar pengunjung.
Produk RUM sering kali memberikan lebih banyak opsi cara menggabungkan metrik, termasuk persentil ke-75, median, dan persentil lainnya. Jika membandingkan nilai RUM dengan data CrUX, Anda harus memastikan bahwa Anda melihat data persentil ke-75 untuk membandingkan data yang sama.
Data histogram di CrUX mencakup semua data yang tersedia—bukan hanya persentil ke-75—dan menampilkan jumlah kunjungan halaman di setiap rating, tetapi skor gabungan akan didasarkan pada persentil ke-75. Data CrUX ini ditampilkan di alat seperti PageSpeed Insights: