Os dados brutos do Chrome UX Report (CrUX) estão disponíveis no BigQuery, um banco de dados no Google Cloud. O uso do BigQuery requer um projeto do GCP e conhecimento básico de SQL.
Neste guia, você vai aprender a usar o BigQuery para escrever consultas no conjunto de dados do CrUX e extrair resultados úteis sobre o estado das experiências do usuário na Web:
- Entender como os dados são organizados
- Escrever uma consulta básica para avaliar o desempenho de uma origem
- Gravar uma consulta avançada para acompanhar a performance ao longo do tempo
Organização de dados
Comece com uma consulta básica:
SELECT COUNT(DISTINCT origin) FROM `chrome-ux-report.all.202206`
Para executar a consulta, insira-a no editor de consultas e pressione o botão "Executar consulta":
Essa consulta tem duas partes:
SELECT COUNT(DISTINCT origin)significa consultar o número de origens na tabela. De modo geral, dois URLs fazem parte da mesma origem se tiverem o mesmo esquema, host e porta.FROM chrome-ux-report.all.202206especifica o endereço da tabela de origem, que tem três partes:- O nome do projeto do Cloud
chrome-ux-reportem que todos os dados do CrUX são organizados - O conjunto de dados
all, que representa dados de todos os países. - A tabela
202206, o ano e o mês dos dados no formato AAAAMM
- O nome do projeto do Cloud
Também há conjuntos de dados para cada país. Por exemplo, chrome-ux-report.country_ca.202206 representa apenas os dados de experiência do usuário do Canadá.
Dentro de cada conjunto de dados há tabelas para todos os meses desde 201710. Novas tabelas para o mês anterior são publicadas regularmente.
A estrutura das tabelas de dados (também conhecida como esquema) contém:
- A origem, por exemplo,
origin = 'https://www.example.com', que representa a distribuição agregada da experiência do usuário para todas as páginas do site - A velocidade de conexão no momento do carregamento da página, por exemplo,
effective_connection_type.name = '4G' - O tipo de dispositivo, por exemplo,
form_factor.name = 'desktop' - As próprias métricas de UX
Os dados de cada métrica são organizados como uma matriz de objetos. Na notação JSON, first_contentful_paint.histogram.bin seria semelhante a este:
[
{"start": 0, "end": 100, "density": 0.1234},
{"start": 100, "end": 200, "density": 0.0123},
...
]
Cada intervalo contém um horário de início e de término em milissegundos e uma densidade que representa a porcentagem de experiências do usuário nesse período. Em outras palavras, 12, 34% das experiências de FCP referentes a essa origem hipotética, velocidade de conexão e tipo de dispositivo são inferiores a 100 ms. A soma de todas as densidades de agrupamento é 100%.
Procure a estrutura das tabelas no BigQuery.
Avaliar o desempenho
Podemos usar nosso conhecimento do esquema da tabela para escrever uma consulta que extrai esses dados de performance.
SELECT
fcp
FROM
`chrome-ux-report.all.202206`,
UNNEST(first_contentful_paint.histogram.bin) AS fcp
WHERE
origin = 'https://web.dev' AND
effective_connection_type.name = '4G' AND
form_factor.name = 'phone' AND
fcp.start = 0
O resultado é 0.01115, o que significa que 1,115% das experiências do usuário nessa origem estão entre 0 e 100 ms em 4G e em um smartphone. Se quisermos generalizar a consulta para qualquer conexão e qualquer tipo de dispositivo, podemos omití-los da cláusula WHERE e usar a função agregadora SUM para somar todas as densidades de bin:
SELECT
SUM(fcp.density)
FROM
`chrome-ux-report.all.202206`,
UNNEST(first_contentful_paint.histogram.bin) AS fcp
WHERE
origin = 'https://web.dev' AND
fcp.start = 0
O resultado é 0.05355, ou 5,355% em todos os dispositivos e tipos de conexão. Podemos modificar um pouco a consulta e somar as densidades de todos os intervalos que estão no intervalo de FCP "rápido" de 0 a 1.000 ms:
SELECT
SUM(fcp.density) AS fast_fcp
FROM
`chrome-ux-report.all.202206`,
UNNEST(first_contentful_paint.histogram.bin) AS fcp
WHERE
origin = 'https://web.dev' AND
fcp.start < 1000
Isso nos dá 0.6977. Em outras palavras, 69,77% das experiências do usuário da FCP no web.dev são consideradas "rápidas" de acordo com a definição do intervalo da FCP.
Acompanhar o desempenho
Agora que extraímos os dados de performance de uma origem, podemos compará-los com os dados históricos disponíveis em tabelas mais antigas. Para isso, podemos reescrever o endereço da tabela para um mês anterior ou usar a sintaxe de caractere curinga para consultar todos os meses:
SELECT
_TABLE_SUFFIX AS yyyymm,
SUM(fcp.density) AS fast_fcp
FROM
`chrome-ux-report.all.*`,
UNNEST(first_contentful_paint.histogram.bin) AS fcp
WHERE
origin = 'https://web.dev' AND
fcp.start < 1000
GROUP BY
yyyymm
ORDER BY
yyyymm DESC
Aqui, vemos que a porcentagem de experiências de FCP rápidas varia alguns pontos percentuais a cada mês.
| aaaamm | fast_fcp |
|---|---|
| 202206 | 69,77% |
| 202205 | 70,71% |
| 202204 | 69,04% |
| 202203 | 69,82% |
| 202202 | 67,75% |
| 202201 | 58,96% |
| 202112 | 41,69% |
| … | … |
Com essas técnicas, é possível consultar a performance de uma origem, calcular a porcentagem de experiências rápidas e acompanhar ao longo do tempo. Na próxima etapa, tente consultar duas ou mais origens e comparar a performance delas.
Perguntas frequentes
Estas são algumas perguntas frequentes sobre o conjunto de dados CrUX do BigQuery:
Quando devo usar o BigQuery em vez de outras ferramentas?
O BigQuery só é necessário quando você não consegue acessar as mesmas informações em outras ferramentas, como o painel do CrUX e o PageSpeed Insights. Por exemplo, o BigQuery permite dividir os dados de forma significativa e até mesmo mesclá-los a outros conjuntos de dados públicos, como o HTTP Archive, para fazer uma mineração de dados avançada.
Há alguma limitação no uso do BigQuery?
Sim, a limitação mais importante é que, por padrão, os usuários só podem consultar 1 TB de dados por mês. Além disso, aplica-se a taxa padrão de US $5/TB.
Onde posso saber mais sobre o BigQuery?
Confira a documentação do BigQuery para mais informações.