Usa el panel de CrUX para visualizar datos de CrUX de BigQuery
El panel de CrUX es un panel de Looker Studio (antes conocido como Data Studio) que se vincula a los datos de CrUX sin procesar a nivel de origen en BigQuery y, luego, los visualiza por ti. Elimina la necesidad de que los usuarios del panel escriban consultas o generen gráficos. Todo está creado para ti; todo lo que necesitas es proporcionar un origen, y se generará el panel para ti.
Cómo acceder al panel de CrUX
Para iniciar el panel de CrUX, ingresa un origen o una URL y presiona Intro o haz clic en Ir:
La URL del panel se puede compartir y agregar a favoritos para consultarla fácilmente.
¿Funciona para todos los sitios web?
No. Si tu origen no está incluido en el conjunto de datos de CrUX, no habrá datos para mostrar. Hay más de 15 millones de orígenes en el conjunto de datos, pero es posible que el que deseas no tenga suficientes datos para incluir.
Algunos problemas habituales relacionados con los orígenes son proporcionar un protocolo incorrecto (por ejemplo, http:// en lugar de https://) y omitir el subdominio cuando es necesario. Algunos sitios web incluyen redireccionamientos, por lo que si http://example.com redirecciona a https://www.example.com, debes usar este último, que es la versión canónica del origen.
Usar un motor de búsqueda personalizado para acceder al panel
Una manera alternativa para quienes visitan distintos dominios con frecuencia es configurar un motor de búsqueda personalizado en Chrome que te permita pasar un término de búsqueda (en este caso, el origen) a una URL. Para hacerlo, ve a la configuración de Chrome con el menú de tres puntos que se encuentra en la esquina superior derecha del navegador. Una vez que estés en Configuración, elige la opción "Motor de búsqueda".
Desde aquí, expande la opción "Administrar la búsqueda en sitios y motores de búsqueda", desplázate hasta "Búsqueda en sitios", haz clic en el botón "Agregar" e ingresa los siguientes detalles:
- Motor de búsqueda:
CrUX - Método abreviado:
crux - URL con %s en el lugar de la consulta:
https://lookerstudio.google.com/c/u/0/reporting/bbc5698d-57bb-4969-9e07-68810b9fa348/page/keDQB?params=%7B%22origin%22:%22%s%22%7D
Luego, cuando escribas crux y presiones tab en la barra de búsqueda, podrás ingresar un origen, y Chrome navegará al panel de CrUX para ese origen.
Si omites el protocolo, se supone que es HTTPS. Los subdominios son importantes, por ejemplo, https://developers.google.com y https://www.google.com se consideran orígenes diferentes.
Si el origen existe en CrUX, se te dirigirá al panel, propagado con los datos de CrUX correspondientes a ese origen:
Descripción general del panel
Cada panel incluye tres tipos de páginas:
- Descripción general de las Métricas web esenciales
- Rendimiento de las métricas
- Datos demográficos de los usuarios
Cada página incluye un gráfico que muestra las distribuciones a lo largo del tiempo para cada versión mensual disponible. A medida que se lanzan nuevos conjuntos de datos, puedes actualizar el panel para obtener los datos más recientes.
Los conjuntos de datos mensuales se publican el segundo martes de cada mes. Por ejemplo, el conjunto de datos compuesto por datos sobre la experiencia del usuario del mes de mayo se publica el segundo martes de junio.
Descripción general de las Métricas web esenciales
La primera página es una descripción general del rendimiento mensual de las Métricas web esenciales del origen. Estas son las métricas de UX más importantes en las que Google recomienda que te enfoques.
Usa la página de Métricas web esenciales para comprender cómo experimentan el origen los usuarios de computadoras de escritorio y teléfonos. De forma predeterminada, se selecciona el mes más reciente en el momento en que creaste el panel. Para alternar entre las versiones mensuales anteriores o más recientes, usa el filtro Mes en la parte superior de la página.
Rendimiento de las métricas
Después de la página de Métricas web esenciales, encontrarás páginas independientes para todas las metrics en el conjunto de datos de CrUX.
En la parte superior de cada página, se encuentra el filtro Dispositivo, que puedes usar para restringir los factores de forma que se incluyen en los datos de la experiencia. Por ejemplo, puedes desglosar específicamente las experiencias telefónicas. Esta configuración persiste en todas las páginas.
Las visualizaciones principales de estas páginas son las distribuciones mensuales de experiencias clasificadas como "Buena", "Necesita mejorar" y "Deficiente". La leyenda codificada por colores debajo del gráfico indica el rango de experiencias incluidas en la categoría. Por ejemplo, en la captura de pantalla anterior, puedes ver que el porcentaje de experiencias "buenas" de Largest Contentful Paint (LCP) fluctúan levemente y empeoran en los últimos meses.
Los porcentajes de experiencias "buenas" y "malas" del mes más reciente se muestran sobre el gráfico junto con un indicador de la diferencia porcentual con respecto al mes anterior. Para este origen, las experiencias de LCP "buenas" disminuyeron un 0.8% a 83.25% mes a mes, el número p75 no tuvo ningún movimiento y se mantuvo en 1,500 meses, y las experiencias de LCP "deficientes" aumentaron un 3.6% (se muestra en rojo como un aumento aquí es malo) a 7.42%. Ten en cuenta que los movimientos porcentuales son movimientos porcentuales reales y no movimientos de puntos porcentuales. Por ejemplo, del 83.93% al 83.25% es un movimiento de 0.68 puntos o una disminución del 0.8% del total anterior (83.93%).
Además, para las métricas como el LCP y otras Métricas web esenciales que proporcionan recomendaciones explícitas de percentiles, encontrarás la métrica “P75” entre los porcentajes “bueno” y “deficiente”. Este valor corresponde al percentil 75 de experiencias del usuario del origen. En otras palabras, el 75% de las experiencias son mejores que este valor. Debes tener en cuenta que esto se aplica a la distribución general en todos los dispositivos del origen. Activar o desactivar dispositivos específicos con el filtro Dispositivo no volverá a calcular el percentil.
Advertencias técnicas sobre los percentiles
Ten en cuenta que las métricas del percentil se basan en los datos de histograma de BigQuery, por lo que el nivel de detalle será aproximado: 100 ms para LCP, 25 ms para INP y 0.05 para CLS. En otras palabras, un LCP P75 de 3,800 ms indica que el percentil 75 verdadero se encuentra entre 3,800 ms y 3,900 ms.
Además, el conjunto de datos de BigQuery usa una técnica llamada “distribución binaria”, en la que las densidades de las experiencias del usuario se agrupan intrínsecamente en discretizaciones muy poco precisas con un nivel de detalle decreciente. Esto nos permite incluir densidades en minutos en la cola de la distribución sin tener que exceder los cuatro dígitos de precisión. Por ejemplo, los valores de LCP menores a 3 segundos se agrupan en discretizaciones de 200 ms de ancho. Entre 3 y 10 segundos, los contenedores tienen un ancho de 500 ms. Cuando duran 10 segundos, los depósitos tienen 5000 ms de ancho... En lugar de tener discretizaciones de anchos variables, la distribución de discretizaciones garantiza que todos tengan un ancho constante de 100 ms de ancho (el máximo común divisor), y que la distribución se interpola de forma lineal en cada discretización.
Los valores P75 correspondientes en herramientas como PageSpeed Insights no se basan en el conjunto de datos público de BigQuery y pueden proporcionar valores de milisegundos de precisión.
Datos demográficos de los usuarios
Hay dos dimensiones incluidas en las páginas de datos demográficos de usuarios: dispositivos y tipos de conexiones eficaces (ECT). En estas páginas, se muestra la distribución de las páginas vistas en todo el origen de los usuarios de cada segmento demográfico.
La página de distribución por dispositivos muestra el desglose de usuarios de teléfonos, computadoras de escritorio y tablets a lo largo del tiempo:
Muchos orígenes tienden a tener pocos o ningún dato de tablets, por lo que a menudo verás "0%" colgando del borde del gráfico.
De manera similar, la página de distribución de ECT te muestra el desglose de las experiencias 4G, 3G, 2G, 2G lenta y sin conexión.
Las distribuciones de estas dimensiones se calculan usando segmentos de los datos de histogramas de First Contentful Paint (FCP).
Preguntas frecuentes
Estas son algunas de las preguntas frecuentes sobre el conjunto de datos de CrUX BigQuery:
¿Cuándo debería usar el panel de CrUX en lugar de otras herramientas?
El panel de CrUX se basa en los mismos datos subyacentes disponibles en BigQuery, pero no es necesario que escribas ni una sola línea de SQL para extraer los datos ni tendrás que preocuparte por exceder las cuotas gratuitas. Configurar un panel es rápido y fácil, todas las visualizaciones se generan por ti y tienes el control de compartirlas con quien quieras.
¿Existen limitaciones para el uso del panel de CrUX?
El uso de BigQuery implica que el panel de CrUX también hereda todas sus limitaciones. Está restringida a los datos a nivel del origen con un nivel de detalle mensual.
El panel de CrUX también cambia parte de la versatilidad de los datos sin procesar en BigQuery por simplicidad y conveniencia. Por ejemplo, las distribuciones de las métricas solo se proporcionan como “buena”, “necesita mejorar” y “deficiente”, a diferencia de los histogramas completos. El panel de CrUX también proporciona datos a nivel global, mientras que el conjunto de datos de BigQuery te permite hacer zoom en países específicos.
¿Cómo puedo personalizar el panel?
En la página, se detalla cómo acceder a una versión de solo lectura del panel de CrUX que mantiene el equipo de CrUX. Si quieres crear tu propia copia del panel y editarlo para que muestre diferentes visualizaciones, consulta esta guía del usuario para obtener más información. Ten en cuenta que, si creas tu propia copia, deberás actualizar el mes de forma manual y no te beneficiarás de ninguna adición que se agregue al panel oficial, por ejemplo, métricas nuevas u otra información.