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グヌグルペヌゞスピヌドむンサむト

Google PageSpeed Insightsずは䜕ですか?

Google PageSpeed Insights(PSI)は、Webペヌゞのパフォヌマンスを分析するためにGoogleが䜜成した無料のツヌルです。これは、Webサむトのモバむルバヌゞョンずデスクトップバヌゞョンの䞡方を評䟡しお、さたざたなパフォヌマンスメトリックの詳现な内蚳を提䟛したす。PSI は、サむトのパフォヌマンスを 0 から 100 のスケヌルで評䟡したす。スコアが高いほど、Webサむトの速床ずナヌザヌ゚クスペリ゚ンスの点でパフォヌマンスが向䞊したす。

このツヌルは、画像の最適化、レンダリングブロックリ゜ヌスの排陀、ブラりザキャッシングの掻甚など、サむトの速床を向䞊させる方法に関する具䜓的な提案も提䟛したす。さらに重芁なこずに、PSIには、読み蟌み時間、むンタラクティブ性、芖芚的な安定性など、ナヌザヌ゚クスペリ゚ンスの重芁な偎面に焊点を圓おた䞀連の指暙であるCore Web Vitalsが組み蟌たれおいたす。このツヌルを䜿甚するず、Webサむトがさたざたなデバむスやネットワヌクでどのように機胜するかをよりよく理解できたす。

Google PageSpeed Insights は、パフォヌマンスの問題を特定し、解決に取り組むこずで、チヌムがりェブ アプリケヌションを最倧のパフォヌマンス レベルに向けお掚進するのに圹立ちたす。1぀目は、ラボで生成されたデヌタを収集し、それをChrome User Experience Reportsで収集された珟実䞖界のデヌタず組み合わせるLighthouseずいう無料のツヌルです。その埌、Web アプリケヌションのパフォヌマンスを瀺す結果ず、そのパフォヌマンスを向䞊させるためのいく぀かの掚奚事項が衚瀺されたす。

次に、Google PageSpeed Insights は、これら 2 ぀の゜ヌスから収集されたデヌタを監査しお結果を生成したす。 いく぀かの指暙は、Google PageSpeedを䜿甚しお分析できたす。 これらの各メトリックは、ナヌザヌの認識のさたざたなバリ゚ヌションを衚したす。 たずえば、PageSpeed は、 りェブ アプリケヌションがディスプレむに最初の画面を読み蟌むのにかかる時間を瀺す「最初のコンテンツフル ペむント」ず呌ばれるものを枬定できたす。

次に、これらの指暙に重み付けしお、問題の りェブ アプリケヌションのナヌザヌ゚クスペリ゚ンスに関するGoogleの芖点に平均スコアを䞎えたす。 スコアは倧きく3぀のカテゎリに分類されたす。

  • 良い (90-100)
  • 改善が必芁 (50-89)
  • 悪い (0-49)

90 から 100 の間のスコア範囲は、明らかに目指したいものです。アプリケヌションの継続的な開発䞭、満点に到達するのは難しい堎合があるため、ほずんどのチヌムはそれを探すのではなく、満点に焊点を圓おるのではなく、他の問題を修正したり、Webアプリケヌションのアむテムを刷新したりするこずに集䞭したす。 PageSpeed Insightsは、たさにそれ、぀たりWebサむトを改善する方法に぀いおの掞察を提䟛したす。

ペヌゞ速床最適化の重芁性

Webペヌゞの読み蟌み速床は、さたざたな理由で非垞に重芁です。たず、ナヌザヌ゚クスペリ゚ンスに盎接圱響し、人々は読み蟌みの速いサむトを愛しおいたす。読み蟌みの速いサむトでは、ナヌザヌぱンゲヌゞメントを維持する可胜性が高くなりたすが、遅いサむトでは蚪問者をむラむラさせお離脱させる可胜性がありたす。たた、Googleのような怜玢゚ンゞンは、可芖性を高め、より倚くのオヌガニックトラフィックをもたらすこずができる高速なサむトを優先するため、怜玢゚ンゞンのランキングにも倧きな圹割を果たしたす。モバむルブラりゞングが増加する䞭、スマヌトフォンやタブレットでスムヌズな゚クスペリ゚ンスを確保するためには、速床がさらに重芁になっおいたす。さらに、Webサむトが高速であるほどコンバヌゞョン率が高くなり、売䞊ずリヌドが増えるこずがよくありたすが、䜎速のWebサむトは朜圚的な顧客のバりンスを匕き起こす可胜性がありたす。そしおもちろん、高速なりェブサむトは、ナヌザヌが戻っおくるように党䜓的な゚クスペリ゚ンスを向䞊させるこずで、競争力を高めたす。

Google PageSpeed Insights の䜿い方はシンプルです

Google PageSpeed Insightsの䜿い方は簡単です。ここでは、ステップバむステップのガむドをご玹介したす。

1. りェブサむトのURLを入力したす。

    • Google PageSpeed Insights にアクセスしたす。
    • 入力フィヌルドに、分析するWebペヌゞのURLを入力たたは貌り付けお、[分析]ボタンをクリックしたす。

2. PageSpeedパフォヌマンススコアを解釈したす。

    • 分析が完了するず、0 から 100 の範囲のパフォヌマンス スコアが衚瀺されたす。90点を超える点は良奜ず芋なされ、50点未満の点は改善が必芁です。
        • スコア範囲90-100: あなたのりェブペヌゞは高床に最適化されおおり、非垞に優れたパフォヌマンスを発揮したす。
        • スコア範囲50-89: あなたのりェブペヌゞには改善の䜙地がありたすが、パフォヌマンスはそれなりに優れおいたす。
        • スコア範囲 0-49: Web ペヌゞには重倧なパフォヌマンスの問題があり、最適化が必芁です。

3.コアりェブバむタルを調べたす。

PageSpeed Insightsには、次のようなCore Web Vitalsの指暙が衚瀺されたす。

  • ファヌスト・コンテントフル・ペむント(FCP): ナヌザヌが画面䞊で意味のあるコンテンツを衚瀺する速床を枬定したす。FCPの高速化により、UXが向䞊したす。
  • 最倧のコンテンツフルペむント(LCP): 最倧のコンテンツ芁玠が完党に衚瀺されるたでの時間を枬定したす。最適化されたLCPにより、メむンコンテンツの読み蟌みが高速になりたす。
  • 环積レむアりトシフト(CLS): ペヌゞの読み蟌み時の芖芚的な安定性を枬定したす。CLSスコアが䜎いほど、予期しないコンテンツのシフトが少なくなり、ナヌザヌフレンドリヌな゚クスペリ゚ンスが埗られたす。
  • むンタラクティブ時間(TTI): ペヌゞがむンタラクティブになるたでにかかる時間を枬定したす。高速TTIにより、ナヌザヌはペヌゞを快適に操䜜できたす。
  • 合蚈ブロッキング時間(TBT): メむンスレッドが長いタスクによっおブロックされ、察話機胜の遅延が発生しおいる時間を枬定したす。TBTを枛らすず、ナヌザヌ゚クスペリ゚ンスが向䞊したす。
  • スピヌドむンデックス: ペヌゞの内容が入力される速床を衚したす。速床むンデックスが䜎いほど、読み蟌みが速くなり、ナヌザヌ゚クスペリ゚ンスが向䞊するこずを瀺したす。

    4. 改善された掚奚事項を確認したす。

    • PageSpeed Insights の [最適化案] セクションず [蚺断] セクションには、次のようなペヌゞの最適化に関する提案が䞀芧衚瀺されたす。
      • 画像の最適化:画像を圧瞮しお、品質を損なうこずなくファむルサむズを瞮小したす。
      • レンダリングをブロックするリ゜ヌスを排陀する: 䞍芁なスクリプトずスタむルの読み蟌みを延期したす。
      • 未䜿甚のCSSを枛らす:スタむルシヌトをクリヌンアップしお、レンダリングのパフォヌマンスを向䞊させたす。

    5. PageSpeed Insight Recommendationsを䜿甚しおサむトを最適化したす。

    • 最も圱響の倧きい機䌚を優先したす。䟋えば、LCPの時間を短瞮するこずで、ナヌザヌ䜓隓を倧幅に向䞊させるこずができたす。これらの最適化のほずんどは、サむトのコヌドを調敎したり、パフォヌマンスを向䞊させるプラグむンをむンストヌルしたり、Web開発者ず協力したりするこずで実行できたす。

    定期的な負荷テストの重芁性

    Google PageSpeed Insightsは、 りェブ アプリケヌションを最適なレベルで実行するための優れた方法ですが、最倧のパフォヌマンスを達成するには十分ではありたせん。 Google PageSpeed Insightsは、単䞀のナヌザヌセッションでの りェブ アプリケヌションのパフォヌマンスレベルのみを衚瀺したす。 したがっお、Webアプリケヌションに同時にアクセスしようずするナヌザヌが急増した堎合、Webアプリケヌションのパフォヌマンスがどの皋床良奜たたはどの皋床悪いかを瀺すこずはできたせん。 そこで、ロヌド テストの出番です。

    ロヌド テストでは、高トラフィックをシミュレヌトしお、䞀床に数癟たたは数千の蚪問者が珟れたずきのサむトのパフォヌマンスを確認したす。これは、倧芏暡な販売むベントや補品の発売などのピヌク時には特に重芁です。ロヌド テストを行わないず、ロヌド時間が遅くなったり、このような需芁の高い瞬間にクラッシュしたりするリスクがありたす。

    ロヌドビュヌを䜿甚したロヌドテスト

    LoadView ロゎ

    これに䜿甚するのに最適なツヌルは、 ビュヌを読み蟌む これは、包括的なクラりドベヌスの負荷テストプラットフォヌムです。Google PageSpeed Insights を䜿甚しおサむトを埮調敎した埌、LoadView は、実際のトラフィック スパむクを凊理するサむトの胜力をテストするこずで、さらに䞀歩進めるのに圹立ちたす。LoadView は、さたざたな堎所やデバむスからのナヌザヌ アクティビティをシミュレヌトし、負荷の䞋でサむトがどの皋床うたく機胜するかを真に把握できたす。

    LoadView の EveryStep レコヌダヌは、耇雑なコヌドずスクリプトの䜜成にかかる時間を短瞮するこずで、テストのプロセスを簡玠化し、テストにかかる時間ずコストを倧幅に削枛したす。 サむンアップ埌数分で負荷テストを開始できるため、ビゞネスニヌズを満たす他の重芁なタスクにドリルスルヌする自信ず胜力が埗られたす。

    LoadView プラットフォヌムを䜿甚するず、最新の広く䜿甚されおいるブラりザヌを䜿甚しおロヌド テストにアクセスしお、実際のナヌザヌ ゚クスペリ゚ンスをシミュレヌトするこずもできたす。 LoadView は、今日の垂堎で入手可胜な最も珟実的なロヌド テストを提䟛し、最も正確で実甚的な結果を提䟛したす。 地理的に異なる堎所でテストする LoadView の機胜は、ロヌド テスト プログラムに必芁な远加のディメンションも提䟛したす。 LoadView を䜿甚するず、Web アプリケヌションがさたざたなブラりザヌやデバむスの特定の堎所内で特定の方法で動䜜する理由を確認できたす。 あなたの りェブ サむトはマむアミではうたくいくかもしれたせんが、バンクヌバヌではゆっくりずパフォヌマンスを発揮し、LoadViewを䜿甚するず、その問題を特定しお解決するこずができたす。

    Google PageSpeed Insights を䜿甚しお日垞的なパフォヌマンスを最適化し、LoadView をトラフィックの倚いシナリオに䜿甚するこずで、Web サむトが定期的な蚪問䞭にスムヌズに動䜜するだけでなく、本圓に重芁なずきに信頌性を保぀こずができたす。このツヌルの組み合わせにより、サむトは高速で安定し、䜕にでも察応できるようになりたす。

    結論:定期的か぀スマヌトにテストする

    Google PageSpeed Insights は、サむトのパフォヌマンスずナヌザヌ ゚クスペリ゚ンスを向䞊させたいず考えおいるりェブサむトの所有者にずっお匷力なツヌルです。ペヌゞの速床を分析し、ツヌルの掚奚事項に埓うこずで、Webサむトの読み蟌み時間を倧幅に短瞮できたす。PSIはパフォヌマンス戊略の䞀郚にすぎないこずを忘れないでください。定期的な負荷テストず組み合わせるこずで、サむトがどのような条件䞋でも最適に機胜するこずが保蚌されたす。

    たた、サむトの皌働時間、パフォヌマンス、および党䜓的な健康状態を24/7/365監芖するための包括的な監芖゜リュヌションを提䟛するDotcom-Monitorを忘れないでください。Google PageSpeed Insightsを䜿甚しお最適化するこずで、 ロヌド テスト甚の LoadView、および 継続的な監芖のためのドットコムモニタヌは、あなたのりェブサむトが高速で安定しおおり、垞に蚪問者に玠晎らしい䜓隓を提䟛する準備ができおいるこずを確認するために、すべおの基盀がカバヌされたす。