BigQuery의 CrUX 보고서에 순위 규모 추가

2021년 2월 데이터 세트부터 BigQuery의 CrUX 보고서에 상위 1,000개 출처, 상위 10,000개, 상위 100,000개, 1,000개 데이터, ...

실제로 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.

SELECT
  experimental.popularity.rank AS rank_magnitude,
  COUNT(DISTINCT origin) AS num_origins
FROM
  `chrome-ux-report.all.202102`
GROUP BY
  rank_magnitude
ORDER BY
  rank_magnitude
rank_magnitude num_origins
1 1,000 1,000
2 10,000 9,000명
3 100,000 90,000
4 1,000,000 900,000
15 10,000,000 7,264,371명

2021년 2월 글로벌 데이터 세트의 경우 5개의 버킷이 있습니다. 예상대로 1행에서 순위 크기가 1,000인 출처가 1,000개 있습니다. 인기 출처를 확인할 수 있습니다. 행 2가 놀랍게 보일 수 있는데, 이는 상위 10,000개 세트 중 9,000개에 불과합니다. 왜냐하면 1행의 출처가 상위 10,000개 세트에도 포함됩니다. 상위 10, 000개의 출처를 선택하려면 쿼리할 때 experiment.popularity.rank <= 10000을 지정합니다.

데이터 세트에는 국가별 순위 크기도 포함되어 있습니다. 예를 들어 이 독일에서 가장 인기 있는 1만 개의 출처를 나열합니다.

SELECT DISTINCT origin
FROM `chrome-ux-report.country_de.202102`
WHERE experimental.popularity.rank <= 10000

새로운 인기도 측정항목의 잠재력에 대해 알아보려면 웹 세그먼트는 콘텐츠가 포함된 첫 페인트 측정항목 (FCP)이 다릅니다. 이 쿼리를 위해 1초를 빠른 사용자 경험으로 간주합니다

SELECT
  SUM(fcp.density)/count(distinct origin)
FROM
  `chrome-ux-report.all.202102`,
  UNNEST(first_contentful_paint.histogram.bin) AS fcp
WHERE
  fcp.start < 1000 AND experimental.popularity.rank <= 1000

experimental.popularity.rank이 1, 000 이하인 출처의 경우 쿼리는 1000밀리초 미만의 FCP 측정항목 값에 대한 히스토그램 버킷 밀도 및 출발지의 수로 나눈 다음 평균 백분율을 가장 인기 있는 출처 1,000개에 대한 빠른 FCP 로드를 지원했습니다. 이 쿼리에서 모든 출처에는 가중치가 같기 때문에 완벽하지는 않습니다. 그런데 결과가 WHERE 절을 experiment.popularity.rank <= 10000을 지정하세요. 10,000, 100,000개에 대해서 날짜:

출처의 순위 크기 FCP 비율 < 출처 대비 평균한 1
1.000명 53.6%
10,000 49.6%
100,000 45.9%
1,000,000 43.2%
10,000,000 39.9%

이는 웹에서 사용자 환경이 빠를수록 인기가 더 높아지는 것과 관련이 있음을 나타냅니다.

2022년 10월 데이터 세트에서는 이를 절반 순위 단계로 추가로 분할했습니다. 이 데이터 세트에 대해 첫 번째 쿼리를 다시 실행하면 각 순위 크기의 반단계와 출처 수가 표시됩니다.

SELECT
  experimental.popularity.rank AS rank_magnitude,
  COUNT(DISTINCT origin) AS num_origins
FROM
  `chrome-ux-report.all.202210`
GROUP BY
  rank_magnitude
ORDER BY
  rank_magnitude
rank_magnitude num_origins
1 1,000 1,000
2 5,000 4,000
3 10,000 5,000
4 50,000 40,000
5 100,000 50,000
6 500,000 400,000
7 1,000,000 500,000
8 5,000,000 4,000,000
9 10,000,000 5,000,000
10 50,000,000 7,637,195명

BigQuery에서 CrUX 사용에 대해 자세히 알아보고 CrUX 설명서에서 더 많은 예시 쿼리를 살펴보세요. 원하는 경우 쿼리를 공유하고 발견한 내용을 알려주세요.