Tableau de bord CrUX

Visualiser des données CrUX BigQuery à l'aide du tableau de bord CrUX

Le tableau de bord CrUX est un tableau de bord Looker Studio (anciennement Data Studio) qui renvoie vers les données CrUX brutes au niveau de l'origine sur BigQuery, puis les visualise pour vous. 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 que le tableau de bord soit généré automatiquement.

Accéder au tableau de bord CrUX

Pour lancer le tableau de bord CrUX, saisissez une origine ou une URL, puis appuyez sur Entrée ou cliquez sur OK:

Vous pouvez ensuite partager l'URL du tableau de bord et l'ajouter aux favoris pour une consultation facile.

Cette fonctionnalité est-elle compatible avec tous les sites Web ?

Non. Si votre origine n'est pas incluse dans l'ensemble de données CrUX, il n'y aura aucune donnée à afficher. L'ensemble de données comprend plus de 15 millions d'origines, mais celle que vous souhaitez peut ne pas contenir suffisamment de données pour être incluse.

Certains problèmes courants liés aux origines sont la fourniture d'un protocole incorrect (par exemple, http:// au lieu de https://) et l'omission du 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 cette dernière, car c'est la version canonique de l'origine.

Utiliser un moteur de recherche personnalisé pour accéder au tableau de bord

Si vous visitez fréquemment différents domaines, vous avez aussi la possibilité de configurer un moteur de recherche personnalisé dans Chrome qui vous permet de transmettre un terme de recherche (dans ce cas, l'origine) à une URL. Pour ce faire, accédez aux paramètres Chrome à l'aide du menu à trois points situé en haut à droite de Chrome. Une fois dans les paramètres, sélectionnez l'option "Moteur de recherche".

Capture d'écran de la page des paramètres Chrome pour les moteurs de recherche, sur laquelle vous pouvez "Gérer les moteurs de recherche et la recherche sur les sites"
Paramètres Chrome pour les moteurs de recherche.

Ensuite, développez la section "Gérer les moteurs de recherche et la recherche sur les sites", faites défiler la page jusqu'à "Site Search", cliquez sur le bouton "Ajouter", puis saisissez les informations suivantes:

  • Moteur de recherche: CrUX
  • Raccourci : crux
  • URL avec %s à la place de la requête: https://lookerstudio.google.com/c/u/0/reporting/bbc5698d-57bb-4969-9e07-68810b9fa348/page/keDQB?params=%7B%22origin%22:%22%s%22%7D
Boîte de dialogue "Ajouter un moteur de recherche" de Chrome avec trois champs: le nom du moteur de recherche, le raccourci et l'URL avec %s à la place de la requête.
Boîte de dialogue "Ajouter un moteur de recherche" dans Chrome

Ensuite, lorsque vous saisirez crux et appuyez sur tab dans la barre de recherche, vous pourrez désormais saisir une origine, et Chrome accédera au tableau de bord CrUX correspondant à cette origine.

Capture d'écran de la barre d'adresse de Chrome montrant la commande "Search CrUX".
Utilisation d'un moteur de recherche personnalisé dans la barre d'adresse Chrome

Si vous omettez ce protocole, 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 des origines différentes.

Si l'origine existe dans CrUX, vous êtes redirigé vers le tableau de bord, qui contient les données CrUX pour cette origine:

Capture d'écran du tableau de bord CrUX pour developer.chrome.com montrant l'écran initial des Core Web Vitals.
Exemple de tableau de bord CrUX

Présentation du tableau de bord

Chaque tableau de bord est fourni avec trois types de pages:

  1. Présentation des Core Web Vitals
  2. Performances des métriques
  3. Données démographiques sur les utilisateurs

Chaque page est accompagnée d'un graphique illustrant la répartition de chaque version mensuelle disponible dans le temps. À mesure que de nouveaux jeux de données sont publiés, vous pouvez actualiser le tableau de bord pour obtenir les données les plus récentes.

Les jeux de données mensuels sont publiés le deuxième mardi de chaque mois. Par exemple, l'ensemble de données qui comprend les données sur l'expérience utilisateur du mois de mai est publié le deuxième mardi de juin.

Présentation des Core Web Vitals

La première page présente les performances mensuelles des Core Web Vitals pour la source. Ce sont les métriques d'expérience utilisateur les plus importantes sur lesquelles Google vous recommande de vous concentrer.

Capture d'écran de la page "Présentation des Core Web Vitals" du tableau de bord CrUX affichant les détails sur le LCP, l'INP et le CLS de ce site.
Présentation des Core Web Vitals du tableau de bord CrUX

Consultez la page Core Web Vitals pour comprendre comment les utilisateurs d'ordinateurs et de téléphones perçoivent l'origine. Par défaut, le mois le plus récent lors de la création du tableau de bord est sélectionné. Pour passer d'une version mensuelle plus ancienne à une autre, utilisez le filtre Mois en haut de la page.

Performances des métriques

Après la page Core Web Vitals, vous trouverez des pages indépendantes pour toutes les metrics de l'ensemble de données CrUX.

Capture d'écran de la page LCP du tableau de bord CrUX montrant un graphique à barres montrant des données correctes, à améliorer et faible pour le LCP sur 10 mois.
Page LCP du tableau de bord CrUX

En haut de chaque page se trouve le filtre Appareil, que vous pouvez utiliser pour limiter les facteurs de forme inclus dans les données relatives à l'expérience. Par exemple, vous pouvez afficher le détail des expériences sur téléphone. Ce paramètre est appliqué d'une page à l'autre.

Les principales visualisations sur ces pages sont la répartition mensuelle des expériences classées dans les catégories "Bonnes", "Amélioration nécessaire" et "Médiocre". La légende comportant un code couleur sous le graphique indique l'ensemble des expériences incluses dans la catégorie. Par exemple, dans la capture d'écran précédente, vous pouvez voir le pourcentage d'expériences Largest Contentful Paint (LCP) "bonnes" qui fluctuent légèrement et se dégradent légèrement au cours des derniers mois.

Les pourcentages d'expériences "satisfaisantes" et "mauvaises" du mois le plus récent sont affichés au-dessus du graphique, avec un indicateur de la différence en pourcentage par rapport au mois précédent. Pour cette origine, les "bonnes" expériences LCP ont chuté de 0,8% à 83,25% d'un mois sur l'autre, le nombre p75 n'a enregistré aucun mouvement et est resté à 1 500 d'un mois sur l'autre, et les "mauvaises" expériences LCP ont augmenté de 3,6% (en rouge comme une augmentation négative) à 7,42%. Notez que les mouvements en pourcentage sont des mouvements réels de pourcentage, et non des mouvements de pourcentage. Par exemple, 83,93% à 83,25% correspond à un mouvement de 0,68 point de pourcentage, soit une diminution de 0,8% du total précédent de 83,93 %.

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 métrique "P75" entre les pourcentages "satisfaisant" et "faible". Cette valeur correspond au 75e centile de l'expérience utilisateur de l'origine. En d'autres termes, 75% des expériences sont supérieures à cette valeur. Notez que cela s'applique à la distribution globale sur tous les appareils à partir de l'origine. L'activation/la désactivation du filtre Appareil ne permet pas de recalculer le centile.

Mises en garde techniques concernant les centiles

Sachez que les métriques de centile sont basées sur les données d'histogramme de BigQuery.La précision sera donc grossière: 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 véritable 75e centile se situe entre 3 800 ms et 3 900 ms.

En outre, l'ensemble de données BigQuery utilise une technique appelée "répartition des classes", qui consiste à regrouper intrinsèquement les densités des expériences utilisateur dans des classes très grossières de précision décroissante. Cela nous permet d'inclure des densités minutes dans la fin de la distribution sans avoir à dépasser une précision de quatre chiffres. Par exemple, les valeurs LCP de moins de 3 secondes sont regroupées dans des bacs d'une largeur de 200 ms. Entre 3 et 10 secondes, les bins ont une largeur de 500 ms. Au-delà de 10 secondes, les classes ont une largeur de 5 000 ms... Plutôt que d'avoir des classes de largeurs variables, la répartition des classes garantit que toutes les classes ont une largeur constante de 100 ms (le plus grand diviseur commun) et que la distribution est interpolée de façon linéaire dans chaque classe.

Les valeurs P75 correspondantes dans des outils tels que PageSpeed Insights ne sont pas basées sur l'ensemble de données public BigQuery et peuvent fournir des valeurs de précision en millisecondes.

Données démographiques sur les utilisateurs

Deux dimensions sont incluses sur les pages des données démographiques des utilisateurs: les appareils et les types de connexion effectives (ECT). Ces pages illustrent la répartition des pages vues sur l'ensemble 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:

Capture d'écran du tableau de bord CrUX montrant la répartition des appareils (téléphones, ordinateurs et tablettes) sur 10 mois.
Page des appareils du tableau de bord CrUX

De nombreuses origines ont tendance à avoir peu ou pas de données sur les tablettes. Vous verrez donc souvent "0%" au bord du graphique.

De même, la page de distribution ECT indique la répartition des expériences 4G, 3G, 2G, 2G lentes et 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 sur l'ensemble de données CrUX BigQuery:

Quand 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 sur 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 craindre de dépasser les quotas sans frais. La configuration d'un tableau de bord est simple et rapide, toutes les visualisations sont générées pour vous et vous avez le contrôle de le partager avec qui vous voulez.

Existe-t-il des limites à l'utilisation du tableau de bord CrUX ?

Étant basé sur BigQuery, 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 la polyvalence des données brutes de BigQuery pour plus de simplicité et de commodité. Par exemple, les distributions de métriques sont uniquement attribuées à "Bon", "Amélioration nécessaire" et "Médiocre", contrairement aux histogrammes complets. Le tableau de bord CrUX fournit également des données à l'échelle mondiale, tandis que l'ensemble de données BigQuery vous permet de zoomer sur des pays spécifiques.

Comment personnaliser le tableau de bord ?

Cette page explique comment accéder à une version en lecture seule du tableau de bord CrUX gérée par l'équipe CrUX. Si vous souhaitez créer votre propre copie du tableau de bord afin de pouvoir la modifier afin d'afficher différentes visualisations, consultez ce guide de l'utilisateur pour en savoir plus. Notez que si vous créez votre propre copie du tableau de bord, vous devrez mettre à jour le mois manuellement et vous ne bénéficierez pas des ajouts au tableau de bord officiel, tels que de nouvelles métriques ou d'autres informations.