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Análisis de Core Web Vitals y análisis de las tres métricas principales LCP, FID y CLS

Digital MarketingChico con prismáticos

Análisis de Core Web Vitals

Análisis de Core Web Vitals y análisis de las tres métricas principales LCP, FID y CLS

Aida Pericás

Escrito por Aida Pericás

Como iniciativa de Google, nace de la necesidad de proporcionar un método unificado a los desarrolladores y webmasters, que les permitiera detectar de forma sencilla problemas de UX y WPO en una web.

Iván Bravo, del equipo SEO de Flat 101, nos cuenta en este completo artículo, qué son las Core Web Vitals y profundiza en el análisis de las tres métricas principales LCP, FID y CLS.

Page Experience Update

El pasado 2 de septiembre, Google anunció de manera oficial que la actualización de su Page Experience, había finalizado.

Las Core Web Vitals junto a cuatro factores más, componen las señales que Google utiliza para evaluar la experiencia de usuario:

  • Mobile friendly
  • Navegación segura
  • HTTPS
  • Sin intersticiales intrusivos

Por el momento, Google ha informado que el Page Experience Update, afectará sólo a los rankings en móvil. Por tanto, sólo tendrá impacto sobre el tráfico mobile.

¿Qué son las Core Web Vitals?

Core Web Vitals como iniciativa de Google, nace de la necesidad de proporcionar un método unificado a los desarrolladores y webmasters, que les permitiera detectar de forma sencilla problemas de UX y WPO en una web.

En este sentido, Google ha señalado tres indicadores que considera esenciales para brindar una buena experiencia de usuario. Estas tres métricas, están enfocadas en medir el tiempo que tarda en cargar una web, la rapidez de interacción con el usuario y la estabilidad visual de la misma.

¿De dónde obtiene Google estas métricas?

Google obtiene estos datos de la navegación de usuarios reales. Es decir, usa datos de su navegador Chrome y los almacena de forma anónima en su Informe de Experiencia de Usuario (Chrome User Experience Report).

  • Google obtiene los datos de todos los usuarios que acceden a cada URL de la web.
  • Las métricas se verán afectadas por el tipo de dispositivo y conexión de red que tengan los usuarios. Es decir, usuarios que dispongan de una navegación rápida, percibirán las métricas de diferente forma que otro usuario que no disponga de una buena conexión de red y/o su dispositivo móvil sea un modelo antiguo.
  • Google calcula cada métrica englobando al 75% de los usuarios. Esto quiere decir que dependiendo a qué mercados esté orientado nuestro site, deberemos tener en cuenta las fluctuaciones en la percepción de los usuarios, dependiendo de su residencia.
  • Las Core Web Vitals se recopilan segmentadas por dispositivo. Es decir, Google calcula las métricas de móvil (incluido AMP) y escritorio por separado.

Largest Contentful Paint (LCP)

La métrica Largest Contentful Paint, mide el tiempo que tarda en renderizarse en pantalla (above the fold) el contenido más grande.

  • Indica el momento en el que el usuario ve algo relevante en pantalla (sin hacer scroll)
  • El tiempo de respuesta del servidor está incluido en la medición
  • El LCP puede corresponder a una imagen, texto o video

Para ofrecer una buena experiencia de usuario, el LCP debe ocurrir a los 2,5 segundos o menos. Hasta los 4 segundos, Google considera que el resultado se puede mejorar y por encima de este umbral, lo considera lento. 

First Input Delay (FID)

La métrica First Input Delay, mide el tiempo que transcurre desde la primera interacción del usuario, hasta que el navegador responde a la misma.

Para ofrecer una buena experiencia de usuario, el FID debe ocurrir en 100 milisegundos o menos. Hasta los 300 milisegundos, Google considera que el resultando se puede mejorar y por encima de este umbral, lo considera lento.

  • Revela información de la primera impresión del usuario al hacer clic en la web
  • La métrica se verá alterada dependiendo del momento, navegador y elemento clicado por el usuario
  • Esta métrica no es posible simularla en laboratorio. Únicamente se puede medir sobre usuarios reales
  • El tiempo de bloqueo total (TBT) es una métrica de laboratorio para hacer pruebas sin ninguna interacción directa del usuario. También es recomendable tener en cuenta el tiempo de interacción (TTI). Estas dos métricas, pueden ayudar a realizar estimaciones sobre la percepción del usuario en diferentes tipos de red y dispositivo

Cumulative Layout Shift (CLS)

La métrica Cumulative Layout Shift, es la responsable de evaluar la estabilidad visual de una web.

  • A menor desplazamiento de elementos durante la carga, menor será la probabilidad de que el usuario haga clic por error en alguno de ellos
  • La medición de los elementos de la página, se realiza a través de ventanas de sesión. Las ventanas de sesión, corresponden a diferentes partes de una página web a las que llega un usuario cuando hace scroll. La puntuación total para cada ventana de sesión, se denomina cambio de diseño acumulativo (CLS)
  • El CLS no mide tiempo, sino que realiza un cálculo de cambios en las posiciones

Para ofrecer una buena experiencia de usuario, el CLS debe ser menor o igual a 0,1. Hasta 0,25 Google considera que el resultando se puede mejorar y por encima de este umbral, lo considera pobre.

Impacto de la velocidad de carga en la tasa de conversión

Como sabemos, desde mayo de 2021 las Core Web Vitals pasaron a ser un factor de ranking. Esto supone una motivación para invertir tiempo en el rendimiento, pero la optimización de estas métricas también tiene otros beneficios.

El tiempo de carga de la página tiene un impacto directo en la tasa de conversión por dos razones principales: la experiencia del usuario y el SEO.

Ofrecer una experiencia de navegación rápida y fluida es muy valorado por los usuarios y puede ayudar a convertirlos en visitas recurrentes a la web.

Varios estudios han demostrado que una web rápida, dará como resultado una mejor tasa de conversión. En otras palabras, cuanto más rápido se carga una página web, es más probable que un usuario realice la acción específica.

En el caso concreto de Vodafone Italia, consiguieron aumentar un 8% sus ventas, optimizando el LCP tras varios test A/B.

Si quieres saber cómo medir las Core Web Vitals y qué herramientas pueden ayudarte a conseguirlo, te invitamos a que sigas leyendo el artículo en el blog de Flat 101.

Nota de prensa.

 

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