Марат-блог
Услуги по продвижению и разработке сайта
Отправить заявку
Заказать обратный звонок

Спасибо, Ваша заявка принята.

В ближайшее время менеджер свяжется с Вами.

Главная » Аналитика » 14 метрик производительности сайтов. Анализ
14 метрик производительности сайтов. Анализ
Аналитика
1309
29 августа 2017

14 метрик производительности сайтов. Анализ

Разработчики на сегодняшний день используют гораздо меньше метрик, нежели их существует в целом. И если ваш сайт посещают люди из различных стран, то вам обязательно необходимо понимать, каким образом работает сайт на любом устройстве. Вы должны быть уверены в том, что посетители видят одинаковый конечный продукт.

Многие параметры оказывают влияние на момент восприятия сайта пользователем. Поэтому разработчики вынуждены работать с многомерным тестированием. Так вы получите точное понимание метрик производительности сайта с учетом времени.

Предлагаем ознакомиться со списком метрик производительности, что являются наиболее важными.

  1. Метрики производительности по скорости

Для проверки результатов ряда метрик и работы с определенным сайтом, можно запускать тестирование скорости на сайте webpagetest.org. Для получения полного доступа к метрикам загрузите отчет по необработанным страничным данным (рис. 1).

Первая строчка таблицы отчета отвечает первому просмотру, а вторая – повторному.

Первый столбец таблицы демонстрирует длительность загрузки в секундах, второй – время до получения первого байта в секундах, третий – начало стартера в секундах, а четвертый – индекс скорости и число DOM-элементов.

Последующие 3 столбика показывают полную загрузку документа, длительность загрузки в секундах, число запросов и количество байтов, которые загрузились.

А взглянув на крайние 5 столбцов, можно узнать данные о полной загрузке страницы, длительности загрузки в секундах, числе запросов, количестве загруженных байтов, объему сертификатов и цене.

 

Рис. 1. Отчет (с сайта webpagetest.org)

Следующие данные по тестированию сайта на скорость получились исходя из тематических тестов, которые были созданы при помощи инструмента WordPress по умолчанию и запущены на сайтах Nginx и KeyCDN без особых изменений.

  1. Время заголовка

Речь идет о времени, которое прошло от вызова сайта до появления его заголовка в браузере. Если заголовок появляется, то пользователь понимает, что сайт работоспособен, и не покидает страницу. Данные на рисунке 2 говорят о то, что время заголовка для сайта-теста исчисляется 480 мс.

 

 

Рис. 2. Примерные данные по тестированию времени заголовка

  1. Время старта рендера

Это время между запросом пользователя и тем моментом, когда контент появляется в браузере. Чем ранее контент будет показан, тем вероятнее, что человек будет ждать окончательной прогрузки страницы. Время старта рендера составило 1019 мс.

 

Рис. 3. Примерные данные по тесту времени старта рендера

  1. Время интерактивности

Мы говорим в данном случае о времени между вызовом сайта и тем моментом, когда пользователь имеет возможность кликать по ссылке.

  1. Время поиска DNS

Это то время, которое DNS-провайдер будет тратить на перевод домена в IP-адрес. Службы вроде Pingdom либо Webpagetest, способны быстро вычислять время поиска DNS сайта по каждому домену.

На рисунке 4 демонстрируются примерные параметры запроса с указанием времени поиска DNS.

 

Рис. 4. Примерные параметры запроса с временем поиска DNS

  1. Время соединения

Это время между вызовом сайта и установкой связи через браузер и сервер.

Вы можете ставить эксперименты на инструментах тестирования загрузки, вроде LoadStorm или JMeter, для моделирования тяжелых случаев.

  1. Время первого байта

Это то время, которое нужно для того, чтобы браузер получил первый байт данных после того, как связь с сервером будет установлена.

Можете применять KeyCDN-тестирование производительности для отображения TTFB необходимого домена либо одного актива, работая при этом с 14-ю тестовыми позициями (рис. 5).

 

Рис. 5. Результаты KeyCDN-тестирования производительности

  1. Время последнего байта

Тогда, когда браузер получает все байты, происходит фиксация времени последнего байта (TTLB, Time To Last Byte). Качество кода и запросов к базе данных играет немалую роль в данной метрике.

  1. Сложность контента и метрики производительности сайта
  2. Общий вес

Это общее число байтов, что получены пользователем. На рис. 6 демонстрируется рост размера веб-страницы с 2010 по 2016 годы. Размер возрос с 702 Кб до 2332 Кб.

 

Рис. 6. Рост размера веб-страницы с 2010 по 2016 годы

  1. Полный счет активов

Именно число активов касается общего веса сайта. Поэтому стоит различать счет актива и его вес. Полный счет активов сайта состоит из полных счетов JavaScript, CSS и изображения.

  1. Сторонние домены

Стоит отметить, что важно полагаться лишь на те домены, что дают гарантию идеальной производительности. Это важно потому что пользователям может и не понравиться сайт в целом. Под сторонними доменами понимают посторонний контент, что включает в себя виджеты, встроенные видео и другое.

III. Поведение пользователей и метрики производительности сайта

  1. Коэффициент ошибок

Это среднее число проблемных по производительности запросов в сравнении их общего числа. Данная метрика должна быть зависимой от числа одновременных людей на сайте. Для проверки стоит анализировать производительность сайта исходя из его различной загруженности.

При работе с KeyCDN в меню Сообщения вы можете видеть число ошибок клиентов в ваших зонах за определенный временной отрезок.

На рисунке 7 можете взглянуть на окно с числом ошибок в меню Сообщения на KeyCDN.

 

Рис. 7. Число ошибок с KeyCDN

  1. Показатель отказов

Это соотношения числа посетителей, что покинули сайт со страницы входа, либо тех, кто просмотрел не больше одной страницы. Считается в процентах.

Если показатель отказов высок, то вот некоторые возможные причины этого:

  1. Непонятные ключевики;
  2. Медленная прогрузка сайта;
  3. Неэстетичный дизайн.
  1. Топовые страницы

Данные о лучших страницах сайта можно увидеть в меню Поведение сайта в Аналитике.

  1. Конверсия

Это отношение количества посетителей сайта, что выполнили на нем любые целевые действия к общему числу посетителей сайта. Выражается в процентах. В Аналитике можно следить за этой информацией.

Диаграмма на рисунке 8 демонстрирует корреляцию между временем загрузки сайта и конверсией.

Прослеживается зависимость: чем больше время загрузки сайта, тем меньше объем конверсии.

 

Рис. 8. Зависимость между временем загрузки сайта и конверсией

Но если конверсия имеет невысокие показатели, то вы или неверно улучшали метрики скорости сайта, или неэффективно привлекали своих пользователей.

Осваивайте анализ метрик, особенности их работы, и предлагайте свои варианты видения ситуации. Успехов!