Анализируем производительность сайта

Приступим...

Отслеживать можно гораздо больше, чем предполагает среднестатистический разработчик сайта. Если есть посетители со всего мира, то необходимо  знать, как веб-сайт отображается в различных регионах мира на большом многообразии устройств. Надо быть уверенным, что все посетители видят один и тот же конечный продукт.

Поскольку в заданное время слишком много переменных могут влиять на состояние front-end-а, веб-разработчики используют метод, называемый многовариантным тестированием, чтобы получить точную картину показателей производительности веб-сайта в течение времени. Что касается показателей производительности, которые должны быть проанализированы, то существует список наиболее важных показателей производительности, организованных по категориям.

Показатели скорости 

Концентрация внимания становится короче, не дольше. Пользователи делают поспешные суждения о профессионализме компании, так что нельзя позволить, что бы первым, что они увидят, стал большой, медленно загружающийся размытый логотип. Чтобы полностью понять, как удержать пользователей,  надо разбить (проанализировать) пользовательский опыт по частям.

Для того, чтобы получить результаты многих из показателей ниже для конкретного сайта, можно запустить тест скорости ( test over) на webpagetest.org . Следует обратить внимание, что не все показатели будут отображаться на страницах итога или обзора производительности. Для того, чтобы получить доступ к более гранулированным (точным) показателям, нужно загрузить страницу необработанного  отчета данных.

Следующие результаты тестирования скорости сайта были взяты из стандартного теста скорости WordPress, запущенного на Nginx и KeyCDN без специальных конфигураций.

1. Время до появления названия

Промежуток времени между моментом, когда посетитель запрашивает сайт, и моментом появления названия сайта, которое отображается в его вкладке браузера, называется временем до появления названия. Видя заголовок сразу, пользователь узнаёт, что сайт является законным, и повышается вероятность, что он подождёт завершение загрузки сайта. Время до появления заголовка определяется скоростью доставки от основного сервера до браузера пользователя.  

2. Time To Start Render ( время начала визуализации)

Время, прошедшее между возникновением запроса пользователя и моментом, когда содержание появляется в браузере, называется временем Time to start Render. Это также является очень важным показателем для анализа, чем раньше посетитель увидит контент, тем больше вероятность, что он останется в течение остальной части загрузки страницы.Time to start render, в данном случае, было 1019ms .

3. Время до взаимодействия

Время между запросом и моментом, когда пользователь может щелкнуть по ссылкам, вводить в текстовые поля или прокручивать страницу, называется временем, до взаимодействия. Некоторые элементы такие, как сценарии и трекеры, могут продолжать загружаться в этот период.

4. DNS Время поиска

- это количество времени, которое требуется провайдеру DNS для перевода доменного имени в IP - адрес. Такие сервисы, как Pingdom или WebPagetest могут быстро вычислить время  поиска DNS сайта для каждого домена, который должны найти.

5.  Время Соединения

Время между запросом и моментом, когда устанавливается соединение между браузером пользователя и основным сервером, называется временем соединения.

Определение проблем времени подключения может быть трудным, поскольку это зависит от многих факторов. Слишком большой трафик сервера, будь то из-за пользователей или ботов, может вызвать connection times to spike. Пользователи в различных географических регионах, вероятно, испытают более длительное время соединения. Простое контролирование показателей производительности веб - сайта в течение долгого времени не может дать достаточной информации для решения проблем; можно поэкспериментировать с инструментами нагрузочного тестирования такими, как LoadStorm или JMeter, имитирующие использование тяжелого сервера. Для того, чтобы обеспечить лучшее время соединения, возможно, потребуется обновить инфраструктуру. Кроме того, можно разгрузить часть активов(assets) на CDN или сервер кэширования.

6. Время до первого байта (Time to First Byte - TTFB)

Время, необходимое первому байту информации для достижения браузера пользователя после установления подключения к серверу было названо временем до первого байта (Time To First Byte) или TTFB. Порядок, в котором пользователи получают информацию, важен, и некоторые незначительные изменения в коде могут повысить показатели  производительности этого сайта.

Статическое содержимое, которое появляется одинаковым для всех пользователей, должно быть отделено от динамического контента, который является специфичным для индивидуального посетителя. Таким образом, пользователи будут получать контент сразу, пока ожидают медленную загрузку персонализированного контента. Строгий контроль показателей и нагрузочное тестирование могут помочь разработчикам определить время исхода первых байтов.  Можно также использовать тест производительности KeyCDN для просмотра TTFB домена или одного актива(assets) из 14 тестирующих локаций.

7. Время последнего байта (Time to Last Byte – TTLB)

Когда браузер пользователя, наконец, получает каждый байт сайта; время последнего байта записывается. Качество кода и запросы базы данных играют большую роль в этом показателе. Другие факторы, которые могут повлиять на  TTLB, включают в себя неправильно настроенный веб-сервер, или если основной сервер достиг своего потенциала.

Сложность контента и показатели производительности веб-сайта

Отслеживание показателей производительности веб-сайтов, включающих время, не очень полезно, если не рассматриваются и не понимаются  остальные факторы в «игре». Информация о сложности контента сайта может помочь найти способы улучшения всех ранее рассмотренных показателей.

8. Общий вес

Общее количество байтов, что пользователь получает, обозначаются как общий вес сайта. Более важным, чем общий вес, является отношение между каждым активом, так как один тяжелый актив может замедлить все остальное. Кроме того, рост размера веб - страницы продолжает расширяться с каждым годом, поэтому очень важно  иногда сделать шаг назад и посмотреть, какие активы действительно необходимы.

Выделяя отдельные показатели, такие как вес JavaScript, вес CSS, вес изображений и общий вес активов,  можно выбрать, какие категории слишком тяжелые; а затем выполнить waterfall analysis, чтобы идентифицировать актив, который должен быть изменен или удален.

9. Общий подсчёт активов (Overall Asset Count)

Количество активов, которое есть, безусловно, влияет на общий вес сайта, но важно различать подсчет активов и вес. Каждый актив, независимо от того, насколько мал или сжат, способен увеличить время  процесса загрузки. Общий подсчет активов включает общий подсчет JavaScript, CSS и изображений.

10. Домены сторонних разработчиков

Большинство контента своего веб - сайта размещено на собственном домене, но многие сайты также включают в себя сторонний контент  такой, как встроенные видео или виджеты СМИ. Поскольку эти элементы с других доменов,  разработчик имеет ограниченный контроль над их функциональностью. Таким образом, потенциал проблем возрастает с каждым доменом, который находится в «игре». Полагаться можно только на домены сторонних разработчиков, которые могут гарантировать безупречную работу, иначе  сторонние домены могут подвергнуть риску опыт пользователей.

Поведение пользователя и показатели производительности веб-сайта

Теперь, когда были рассмотрены технические аспекты производительности сайта, перейдем к тому, что посетители на самом деле делают после нажатия на ссылку сайта.

11. Частота ошибок (Error Rate)

Первый важный, не относящийся к скорости показатель,  за которым нужно следить, - частота ошибок сайта. Среднее число проблемных запросов по сравнению с общим числом запросов и есть частота ошибок. Этот показатель, вероятнее всего, зависит от количества одновременных пользователей; чтобы проверить,  необходимо протестировать  производительность сайта при различных нагрузках.

Например, можно заметить, что частота ошибок начинает возрастать в  конкретной точке во время нагрузочного теста, когда определенное количество подключенных пользователей пытается совершить одно и то же действие. Если же подождать внезапный всплеск трафика за счет специальной рекламы (акции) или события, то эта информация может помочь подготовиться. Некоторые ошибки неизбежны, но следить за количеством встречающихся ошибок сайта необходимо, это может помочь минимизировать большие проблемы в будущем.

Если используется KeyCDN, то можно использовать Отчетный(Reporting) раздел, чтобы увидеть, как много ошибок клиента произошли на сайте в течение определенного периода времени.

12. Частота отказов (Bounce Rate)

Если показатель отказов высок, это означает, что из-за чего-то  пользователи уходят без тщательного изучения сайта. Google называет такие визиты «сессиями одной страницы(single-page sessions)» , и слишком многие из них могут повлиять на SEO. Возможные причины высокой частоты отказов могут включать в себя плохо нацеленные ключевые слова, медленное время загрузки или неприглядный графический дизайн.

Если при внесении изменений показатель отказов начинает снижаться, то всё делается правильно.

13. Рейтинг страниц (Top Pages)

Можно узнать, какие из страниц привлекают большую часть трафика, просто проверив раздел Behavior section of Google Analytics . Зная, где пользователи фокусируют свое внимание, можно  получить представление о том, какой контент помогает сохранить аудиторию. Необходимо иметь в виду, что число просмотров страницы- это не только мера её уместности; количество (просмотров,репостов) страница получает через социальные сети, что также важно.

14. Скорость преобразования (Conversion Rate)  

Пожалуй, наиболее важным из всех показателей производительности, является скорость преобразования,  наиболее тесно связанная с нижней линией. Когда дело доходит до оптимизации опыта пользователей, скорость преобразования является наиболее важной, чем общие преобразования чисел, потому что она позволяет знать, делают ли пользователи то, что хочет разработчик, чтобы они делали, когда они посещают сайт. Скорость преобразования вычисляется путём простого разделения количества уникальных посетителей от количества конверсий. Google Analytics может отслеживать эту информацию в течение долгого времени, но определенные «преобразования» достигают разработчика.

Если скорость преобразования низка, то можно привлечь неправильный вид трафика, следует улучшить показатели скорости сайта, или это чревато  неэффективным призывом к действию (малопроизводительной работой).

Ощущаемая Производительность в сравнении с показателями производительности

Иногда цифры не говорят все, что вам нужно знать, поэтому очень важно  понять, как веб - пользователи думают. Восприятие есть все, а иногда  есть разница между тем, как много времени занимает загрузка страницы и как долго пользователь «чувствует», сколько она занимает.

Например, реализация отложенной загрузки технически может сделать сайт быстрее, но при добавлении индикатора прогресса в отдельные активы, показывающий как они нагружаются,  для пользователя проходящее время становится более осознанным, так что они на самом деле воспринимают сайт как медленно загружающийся. Если  собираетесь использовать отложенную загрузку, будьте уверенны, не стоит  включать индикатор.

FOUT или flash of unstyled text (вспышка текста без стилей), это другой вопрос, что воздействует на восприятие пользователя. FOUT происходит, когда шрифты загружаются в конце загрузки DOC, поэтому символы отображаются в виде размытых блоков перед включением в узнаваемые буквы и цифры. FOUT не влияет на фактическую скорость сайта, но визуально это потрясает и делает пользователей более осознающими, что они ждут загрузку страницы.

Использование показателей производительности для оптимизации User Experience ( Опыта Пользователей)

Компании и индивидуальные разработчики могут извлечь выгоду из установления личных стандартов для всех этих показателей. Поскольку Интернет постоянно развивается, поэтому необходимо изучение показателей производительности веб-сайта. Новое исследование о привычках просмотра пользователей, несомненно, дает более глубокое представление о том, как лучше удовлетворить предпочтения каждого. В то же время, следует рассмотреть анализ показателей выше и сделать какие-либо корректировки, необходимые, чтобы улучшить производительность этих показателей.