Looker Studio (anciennement Data Studio) est un puissant outil de visualisation des données qui vous permet de créer des tableaux de bord basés sur des sources de big data, comme le rapport d'expérience utilisateur Chrome (CrUX). Dans ce guide, découvrez comment créer votre propre tableau de bord CrUX personnalisé pour suivre les tendances de l'expérience utilisateur d'une origine.
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Le tableau de bord CrUX est conçu à l'aide d'une fonctionnalité Looker Studio appelée Connecteurs de communauté. Ce connecteur est un lien préétabli entre les données CrUX brutes disponibles sur BigQuery et les visualisations de Looker Studio. Ainsi, les utilisateurs du tableau de bord n'ont plus besoin d'écrire des requêtes ni de générer des graphiques. Tout est conçu pour vous : Il vous suffit de fournir une origine pour qu'un tableau de bord personnalisé soit généré.
Tableau de bord CrUX par défaut
L'expérience utilisateur Chrome (CrUX) dispose d'un tableau de bord par défaut géré par l'équipe CrUX. De nouvelles métriques (par exemple, INP) sont ajoutées par l'équipe et disponibles lors du prochain chargement du tableau de bord.
<ph type="x-smartling-placeholder">Créer un tableau de bord personnalisé
Certains utilisateurs voudront peut-être personnaliser le tableau de bord, auquel cas vous pouvez créer votre propre copie du tableau de bord par défaut et le modifier comme vous le souhaitez.
<ph type="x-smartling-placeholder">Pour créer un tableau de bord personnalisé, accédez à g.co/chromeuxdash. Vous êtes redirigé vers la page du connecteur de communauté CrUX, où vous pouvez indiquer l'origine pour laquelle le tableau de bord sera généré. Notez que les nouveaux utilisateurs devront peut-être répondre aux invites d'autorisation ou de préférence marketing.
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Le champ de saisie de texte n'accepte que les origines, pas les URL complètes. Par exemple:
https://developer.chrome.com
https://developer.chrome.com/docs/crux/guides/looker-studio-dashboard
Si vous omettez le protocole, HTTPS est utilisé par défaut. Les sous-domaines sont importants. Par exemple, https://developers.google.com et https://www.google.com sont considérés comme ayant des origines différentes.
Les problèmes courants liés aux origines consistent à fournir le mauvais protocole (par exemple, http:// au lieu de https://) et à omettre le sous-domaine si nécessaire. Certains sites Web incluent des redirections. Par conséquent, si http://example.com redirige vers https://www.example.com, vous devez utiliser la deuxième, qui est la version canonique de l'origine. En règle générale, utilisez l'origine que les utilisateurs voient dans la barre d'adresse.
Si vous cochez cette case, l'origine sera incluse dans l'URL du tableau de bord, ce qui permettra d'utiliser le même tableau de bord pour différentes origines en modifiant ce paramètre d'URL à l'avenir. Il est donc recommandé de sélectionner cette option.
Cliquez sur le bouton Connexion. Si vous avez coché cette case, vous êtes invité à confirmer votre choix.
Si votre origine n'est pas incluse dans l'ensemble de données CrUX, un message d'erreur semblable à celui présenté dans le schéma suivant peut s'afficher. L'ensemble de données comprend plus de 15 millions d'origines, mais celle que vous souhaitez ne contient peut-être pas suffisamment de données pour être incluse.
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Si l'origine existe, vous serez redirigé vers la page du schéma du tableau de bord. Vous voyez alors tous les champs inclus: chaque type de connexion effective, chaque facteur de forme, le mois de publication de l'ensemble de données, la répartition des performances pour chaque métrique et, bien sûr, le nom de l'origine. Vous n'avez rien à faire ni à modifier sur cette page. Il vous suffit de cliquer sur Créer le rapport pour continuer.
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Utiliser le tableau de bord
Chaque tableau de bord comporte trois types de pages:
- Présentation des Core Web Vitals
- Performances des métriques
- Données démographiques sur les utilisateurs
Chaque page comprend un graphique montrant la distribution dans le temps pour chaque version mensuelle disponible. Lorsque de nouveaux ensembles de données sont publiés, vous pouvez actualiser le tableau de bord pour obtenir les données les plus récentes.
Les ensembles de données mensuels sont publiés le deuxième mardi de chaque mois. Par exemple, l'ensemble de données composé de données sur l'expérience utilisateur du mois de mai est publié le deuxième mardi de juin.
Présentation des Core Web Vitals
La première page offre un aperçu des performances mensuelles du rapport Core Web Vitals de l'origine. Google vous recommande de vous concentrer sur ces métriques d'expérience utilisateur les plus importantes.
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Utilisez la page Core Web Vitals pour comprendre comment l'origine est ressentie par les utilisateurs d'ordinateurs et de téléphones. Par défaut, le mois le plus récent au moment de la création du tableau de bord est sélectionné. Pour passer d'une version mensuelle plus ancienne à une version plus récente, utilisez le filtre Mois en haut de la page.
Notez que les tablettes sont omises par défaut de ces graphiques, mais si nécessaire, vous pouvez supprimer le filtre Pas de tablette dans la configuration du graphique à barres:
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Performances des métriques
Après la page Core Web Vitals, vous trouverez des pages autonomes pour toutes les métriques de l'ensemble de données CrUX.
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En haut de chaque page se trouve le filtre Appareil qui vous permet de limiter les facteurs de forme inclus dans les données de l'expérience. Par exemple, vous pouvez afficher le détail des expériences téléphoniques. Ce paramètre est conservé d'une page à l'autre.
Les principales visualisations sur ces pages sont la répartition mensuelle des expériences classées comme « Bon », « Amélioration nécessaire » et « Médiocre ». La légende avec code couleur sous le graphique indique l'éventail des expériences incluses dans la catégorie. Par exemple, dans la capture d'écran précédente, vous pouvez voir le pourcentage de "bonnes" La métrique Largest Contentful Paint (LCP) a fluctué et se dégrade légèrement au cours des derniers mois.
Pourcentages de résultats "satisfaisants" au cours du mois le plus récent et "médiocre" expériences s'affichent au-dessus du graphique avec un indicateur de la différence en pourcentage par rapport au mois précédent. Pour cette origine, "bonne" Les expériences LCP ont chuté de 3,2% à 56,04% d'un mois à l'autre.
De plus, pour les métriques telles que le LCP et les autres Core Web Vitals qui fournissent des recommandations explicites de centiles, vous trouverez la "P75" entre les catégories "Satisfaisant" et "Satisfaisant" et "médiocre" des pourcentages. Cette valeur correspond au 75e centile d'expériences utilisateur de l'origine. En d'autres termes, 75% des expériences valent mieux que cette valeur. Notez que cela s'applique à la distribution globale sur tous les appareils de l'origine. L'activation ou la désactivation d'appareils spécifiques à l'aide du filtre Appareil ne permet pas de recalculer le centile.
Mises en garde techniques concernant les centiles
Sachez que les métriques de centiles sont basées sur les données de l'histogramme BigQuery.La précision sera donc approximative: 100 ms pour le LCP, 25 ms pour l'INP et 0,05 pour le CLS. En d'autres termes, un LCP P75 de 3 800 ms indique que le vrai 75e centile se situe entre 3 800 et 3 900 ms.
De plus, l'ensemble de données BigQuery utilise une technique appelée "répartition des bins". où les densités d'expériences utilisateur sont intrinsèquement regroupées dans des bins très grossiers de granularité décroissante. Cela nous permet d'inclure des densités minutes dans la fin de la distribution sans avoir à dépasser la précision de quatre chiffres. Par exemple, les valeurs LCP de moins de 3 secondes sont regroupées dans des bins d'une largeur de 200 ms. Entre 3 et 10 secondes, les classes ont une largeur de 500 ms. Au-delà de 10 secondes, les classes ont une largeur de 5 000 ms... Au lieu d'utiliser des bins de largeur variable, la répartition des bins garantit que tous les bins présentent une largeur constante de 100 ms (le plus grand diviseur commun) et que la distribution est interpolée de manière linéaire dans chaque classe.
Les valeurs P75 correspondantes dans des outils tels que PageSpeed Insights ne sont pas basées sur l'ensemble de données BigQuery public et peuvent fournir des valeurs d'une précision à la milliseconde.
Données démographiques sur les utilisateurs
Deux dimensions sont disponibles sur les pages démographiques concernant les utilisateurs : "Appareils" et "Types de connexion effectives". Ces pages illustrent la répartition des pages vues à l'échelle de l'origine pour les utilisateurs de chaque catégorie démographique.
La page "Répartition par appareil" indique la répartition des utilisateurs de téléphones, d'ordinateurs et de tablettes au fil du temps. De nombreuses origines ont tendance à présenter peu ou pas de données sur tablette. Vous verrez donc souvent "0 %". en marge du graphique.
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De même, la page de distribution ECT indique la répartition entre la 4G, la 3G, la 2G, la connexion 2G lente et les expériences hors connexion.
Les distributions de ces dimensions sont calculées à l'aide des segments des Données d'histogramme First Contentful Paint (FCP).
Questions fréquentes
Voici quelques questions fréquentes concernant la création de tableaux de bord CrUX dans Looker Studio:
Dans quels cas utiliser le tableau de bord CrUX plutôt que d'autres outils ?
Le tableau de bord CrUX est basé sur les mêmes données sous-jacentes que celles disponibles dans BigQuery, mais vous n'avez pas besoin d'écrire une seule ligne de code SQL pour extraire les données et vous n'avez jamais à vous soucier de dépasser les quotas sans frais. La configuration d'un tableau de bord est plus rapide et plus simple que d'interroger les données sous-jacentes, toutes les visualisations sont générées pour vous et vous avez la possibilité de les partager avec les personnes de votre choix.
Existe-t-il des limites à l'utilisation du tableau de bord CrUX ?
Le fait d'être basé sur BigQuery signifie que le tableau de bord CrUX hérite également de toutes ses limites. Elle est limitée aux données au niveau de l'origine avec une précision mensuelle.
Le tableau de bord CrUX renonce également à une partie de la polyvalence des données brutes sur BigQuery pour plus de simplicité et de commodité. Par exemple, les distributions de métriques ne sont indiquées que dans les catégories "Bonnes", "Amélioration nécessaire" et "Médiocre", et non dans les histogrammes complets. Le tableau de bord CrUX fournit également des données au niveau mondial, tandis que l'ensemble de données BigQuery vous permet d'effectuer un zoom avant sur des pays spécifiques.
Où puis-je en savoir plus sur Looker Studio ?
Pour en savoir plus, consultez la page des fonctionnalités de Looker Studio.