有关如何细分 LCP 并确定需要改进的关键领域的分步指南。
发布日期：2020 年 4 月 30 日；上次更新日期：2025 年 3 月 31 日
Largest Contentful Paint (LCP) 是三项 Core Web Vitals 指标之一，用于衡量网页主要内容的加载速度。具体来说，LCP 衡量的是从用户开始加载网页到视口内渲染最大图片或文本块的时间。
为了提供良好的用户体验，网站应力求将至少 75% 的网页访问的 LCP 控制在 2.5 秒或更短的时间内。
许多因素都会影响浏览器加载和呈现网页的速度，其中任何一个因素出现延迟都可能会对 LCP 产生重大影响。
很少有针对网页的某个部分进行快速修复就能显著缩短 LCP 用时的情况。为了改善 LCP，您必须查看整个加载过程，并确保沿途的每个步骤都经过优化。
了解 LCP 指标
在优化 LCP 之前，开发者应先了解自己是否存在 LCP 问题，以及问题的严重程度。
许多工具都可以衡量 LCP，但并非所有工具都以相同的方式衡量 LCP。若要了解真实用户的 LCP，我们应查看真实用户的体验，而不是 Lighthouse 等基于实验室的工具或本地测试显示的结果。这些基于实验室的工具可以提供丰富的信息来解释并帮助您改进 LCP，但请注意，仅靠实验室测试可能无法完全代表实际用户的体验。
基于真实用户的 LCP 数据可以通过安装在网站上的实时用户监控 (RUM) 工具获取，也可以通过 Chrome 用户体验报告 (CrUX) 获取，后者会从数百万个网站的真实 Chrome 用户那里收集匿名数据。
使用 Chrome 开发者工具 CrUX LCP 数据
Chrome 开发者工具的“性能”面板会在实时指标视图中显示网页或来源的 CrUX LCP 旁边的本地 LCP 体验，并在包含 LCP 子部分时间细分的性能轨迹的分析中显示本地 LCP 体验（我们稍后会对此进行说明）。