Looker Studio (לשעבר Data Studio) הוא כלי מתקדם להמחשת נתונים, שמאפשר ליצור מרכזי בקרה על בסיס מקורות Big Data, כמו דוח חוויית המשתמש של Chrome (CrUX). במדריך הזה מוסבר איך ליצור לוח בקרה מותאם אישית ב-CrUX, כדי לעקוב אחר מגמות בחוויית המשתמש במקור.
מרכז הבקרה של CrUX מבוסס על תכונת Looker Studio שנקראת מחברים של קהילה. המחבר הזה הוא קישור קיים בין נתוני CrUX גולמיים ב-BigQuery לבין הרכיבים החזותיים של Looker Studio. כשמשתמשים במרכז הבקרה, לא צריך יותר לכתוב שאילתות או ליצור תרשימים. הכול מיועד עבורכם, כל מה שצריך הוא לספק מקור, והמערכת תיצור עבורך מרכז בקרה מותאם אישית.
לוח הבקרה של CrUX שמוגדר כברירת מחדל
ב-CrUX יש מרכז בקרה שמוגדר כברירת מחדל, שמתוחזק על ידי צוות CrUX. הצוות יוסיף מדדים חדשים (למשל INP), והם יהיו זמינים בפעם הבאה שמרכז הבקרה ייטען.
יצירת מרכז בקרה מותאם אישית
חלק מהמשתמשים ירצו להתאים אישית את מרכז הבקרה, ובמקרה כזה תוכלו ליצור עותק משלכם של מרכז הבקרה שמוגדר כברירת מחדל ולשנות אותו לפי הצורך.
כדי ליצור מרכז בקרה מותאם אישית, עוברים לכתובת g.co/chromeuxdash. הפעולה הזו תעביר אתכם לדף של מחבר קהילת CrUX שבו תוכלו לציין את המקור שעבורו יופק מרכז הבקרה. הערה: יכול להיות שמשתמשים חדשים יצטרכו למלא בקשות הרשאה או בקשות בנוגע להעדפות שיווק.
השדה להזנת הטקסט מקבל רק מקורות, ולא כתובות URL מלאות. מוצרים לדוגמה:
https://developer.chrome.com
https://developer.chrome.com/docs/crux/guides/looker-studio-dashboard
אם משמיטים את הפרוטוקול, ההנחה היא ש-HTTPS. תת-דומיינים חשובים, לדוגמה https://developers.google.com ו-https://www.google.com, נחשבים למקורות שונים.
בחלק מהבעיות הנפוצות במקורות יש פרוטוקול שגוי, לדוגמה http:// במקום https://, ומשמיט את תת-הדומיין במקרה הצורך. אתרים מסוימים כוללים הפניות אוטומטיות, כך שאם http://example.com מפנה לכתובת https://www.example.com, צריך להשתמש בגרסה הקנונית של המקור. ככלל אצבע, מומלץ לבחור את המקור שהמשתמשים רואים בסרגל הכתובות.
סימון התיבה יגרום לכך שהמקור ייכלל בכתובת ה-URL של מרכז הבקרה, כך שאפשר יהיה להשתמש באותו מרכז בקרה למקורות שונים על ידי שינוי הפרמטר הזה של כתובת ה-URL בעתיד ולכן מומלץ לסמן אותו.
לוחצים על הלחצן התחברות. אם סימנת את תיבת הסימון, תתבקשו לאשר זאת.
אם המקור לא נכלל במערך הנתונים של CrUX, יכול להיות שתתקבל הודעת שגיאה כמו זו שמוצגת בתרשים הבא. מערך הנתונים כולל יותר מ-15 מיליון מקורות, אבל בקובץ שאתם רוצים יכול להיות שלא יהיו מספיק נתונים כדי להיכלל.
אם המקור קיים, תועברו לדף הסכימה של מרכז הבקרה. כאן מוצגים כל השדות הכלולים: כל סוג החיבור בפועל, כל גורם צורה, חודש הפרסום של מערך הנתונים, התפלגות הביצועים של כל מדד, וכמובן, שם המקור. אין צורך לבצע פעולה כלשהי או לשנות בדף זה, אלא רק ללחוץ על יצירת דוח כדי להמשיך.
שימוש במרכז השליטה
כל מרכז בקרה כולל שלושה סוגי דפים:
- סקירה כללית של מדדי הליבה לבדיקת חוויית המשתמש באתר
- ביצועי מדדים
- דמוגרפיה של משתמשים
כל דף כולל תרשים שמציג את ההתפלגויות לאורך זמן של כל גרסה חודשית זמינה. כשמערכי הנתונים החדשים מתפרסמים, אפשר לרענן את מרכז הבקרה כדי לראות את הנתונים העדכניים.
מערכי הנתונים החודשיים מתפרסמים ביום שלישי השני בכל חודש. לדוגמה, מערך הנתונים שמורכב מנתונים על חוויית המשתמש מחודש מאי יפורסם ביום שלישי השני של יוני.
סקירה כללית של מדדי הליבה לבדיקת חוויית המשתמש באתר
הדף הראשון הוא סקירה כללית של הביצועים החודשיים של מדדי הליבה לבדיקת חוויית המשתמש באתר של המקור. אלו המדדים החשובים ביותר של חוויית המשתמש ש-Google ממליצה להתמקד בהם.
תוכלו להשתמש בדף Core Web Vitals כדי להבין איך משתמשים במחשבים ובטלפון חווים את המקור. כברירת מחדל, נבחר החודש האחרון בזמן שיצרתם את מרכז הבקרה. כדי לעבור בין פריטים חודשיים ישנים או חדשים יותר, משתמשים במסנן חודש שבחלק העליון של הדף.
שימו לב שהטאבלט לא נכלל בתרשימים האלה כברירת מחדל, אבל במקרה הצורך אפשר להסיר את המסנן אין טאבלט בתצורה של תרשים העמודות:
ביצועי מדדים
אחרי הדף Core Web Vitals, יוצגו דפים עצמאיים לכל המדדים במערך הנתונים של CrUX.
בחלק העליון של כל דף מופיע המסנן מכשיר. אפשר להשתמש בו כדי להגביל את גורמי הצורה שנכללים בנתוני חוויית המשתמש. לדוגמה, אפשר להציג פירוט לגבי חוויות השימוש בטלפון. ההגדרה הזו מופיעה בכל הדפים.
הרכיבים החזותיים העיקריים בדפים האלה הם ההפצות החודשיות של החוויות שמסווגות בתור 'טובה', 'טעון שיפור' ו'חלשה'. המקרא בקידוד הצבעים שמתחת לתרשים מציין את טווח החוויות שכלולות בקטגוריה. לדוגמה, בצילום המסך הקודם אפשר לראות את האחוז של המילה 'טוב'. חוויית ה-LCP) – תנודתיות והחמרה קלה בחודשים האחרונים.
אחוזי ה'טוב' בחודש האחרון ו'חלש' החוויות מוצגות מעל התרשים יחד עם מדד של אחוז ההפרש מהחודש הקודם. למקור הזה, 'good' מדד ה-LCP ירד ב-3.2% ל-56.04% בהשוואה לחודש שעבר.
בנוסף, מדדים כמו LCP ומדדי ליבה אחרים של מדדי ליבה (Core Web Vitals) שמספקים המלצות מפורשות לגבי אחוזונים, יופיעו במדד 'P75' בין המדד 'טוב' ו'חלש' באחוזים. הערך הזה תואם לאחוזון ה-75 של חוויות המשתמש מהמקור. במילים אחרות, 75% מחוויות השימוש הן טובות יותר מהערך הזה. חשוב לציין שהשינוי הזה חל על ההתפלגות הכוללת בכל המכשירים במקור. החלפת המצב של מכשירים ספציפיים באמצעות המסנן מכשיר לא תגרום לחישוב מחדש של האחוזון.
אזהרות טכניות לגבי אחוזונים
חשוב לזכור שמדדי האחוזון מבוססים על נתוני ההיסטוגרמה מ-BigQuery, ולכן רמת הפירוט תהיה גסה: 100 אלפיות השנייה ל-LCP, 25 אלפיות השנייה ל-INP ו-0.05 ל-CLS. במילים אחרות, מדד P75 LCP של 3,800 אלפיות השנייה מציין שהאחוזון ה-75 האמיתי נמצא בין 3,800 אלפיות השנייה ל-3,900 אלפיות השנייה.
בנוסף, מערך הנתונים ב-BigQuery משתמש בשיטה שנקראת 'הפצת bin' שבה הדחיסות של חוויות המשתמש מקובצות ביחד לתוך סלים עם פירוט גס מאוד של רמת פירוט נמוכה יותר. כך נוכל לכלול צפיפות דקות בזנב ההתפלגות, בלי שנצטרך לחרוג מארבע ספרות. לדוגמה, ערכי LCP באורך של פחות מ-3 שניות מקובצים בתאים ברוחב 200 אלפיות השנייה. בין 3 ל-10 שניות תאי המאגר הם ברוחב 500 אלפיות השנייה. יותר מ-10 שניות, התאים הם ברוחב של 5,000 אלפיות השנייה... במקום להשתמש בתאים במידות רוחב שונות, פיזור מאגרים מבטיח שכל התאים יהיו ברוחב קבוע של 100 אלפיות שנייה (המחלק המשותף הגדול ביותר), וההתפלגות עוברת אינטרפולציה לינארית בין כל סלים.
ערכי P75 מקבילים בכלים כמו PageSpeed Insights לא מבוססים על מערך הנתונים הציבורי של BigQuery, והם יכולים לספק ערכים ברמת דיוק של אלפיות שנייה.
דמוגרפיה של משתמשים
בדפים הדמוגרפיים של המשתמשים יש שני מאפיינים: מכשירים וסוגי חיבורים יעילים (ECT). הדפים האלה ממחישים את ההתפלגות של צפיות בדפים בכל המקור בקרב המשתמשים בכל קבוצה דמוגרפית.
בדף 'התפלגות המכשירים' מוצג פירוט של המשתמשים בטלפונים, במחשבים ובטאבלטים לאורך זמן. במקורות רבים אין בדרך כלל נתונים לגבי הטאבלט או שאין נתונים בכלל, ולכן בדרך כלל יופיע הערך '0%'. ללא קצה התרשים.
באופן דומה, בדף התפלגות ECT מוצג פירוט של חוויות השימוש ב-4G, ב-3G, ב-2G, ב-2G איטיים ובמצב אופליין.
ההפצות של מאפיינים אלה מחושבות באמצעות פלחים של נתוני היסטוגרמה First Contentful Paint (FCP).
שאלות נפוצות
ריכזנו כאן כמה מהשאלות הנפוצות בנושא פיתוח לוחות בקרה של CrUX ב-Looker Studio:
מתי כדאי להשתמש ב-CrUX Dashboard במקום בכלים אחרים?
גם מרכז הבקרה של CrUX מבוסס על אותם נתונים בסיסיים שזמינים ב-BigQuery, אבל לא צריך לכתוב שורה אחת של SQL כדי לחלץ את הנתונים, ואין צורך לחשוש לחרוג מהמכסות בחינם. הגדרת מרכז בקרה היא מהירה וקלה יותר מהצגת שאילתות לגבי הנתונים הקשורים, כל הרכיבים החזותיים נוצרים עבורך, וניתן לשלוט בהם כדי לשתף אותם עם כל מי שתרצה.
האם יש הגבלות על השימוש במרכז הבקרה של CrUX?
מבוסס על BigQuery, גם מרכז הבקרה של CrUX יורש את כל המגבלות שלו. הוא מוגבל לנתונים ברמת המקור ברמת פירוט חודשית.
במרכז הבקרה של CrUX גם אפשר להחליף חלק מהמגוון של הנתונים הגולמיים ב-BigQuery כדי לפשט ולייעל את העבודה. לדוגמה, התפלגויות של מדדים מוצגות רק כ'טוב', 'דרוש שיפור' ו'חלש', בניגוד להיסטוגרמות המלאות. במרכז הבקרה של CrUX מוצגים גם נתונים ברמה גלובלית, ומערך הנתונים של BigQuery מאפשר להגדיל את התצוגה במדינות מסוימות.
איפה אפשר לקבל מידע נוסף על Looker Studio?
מידע נוסף זמין בדף התכונות של Looker Studio.