Publié le 12 juin 2020, dernière mise à jour le 9 septembre 2025
Looker Studio (anciennement Data Studio) est un outil puissant de visualisation des données qui vous permet de créer des tableaux de bord à partir de sources de données volumineuses, comme le rapport Chrome sur l'expérience utilisateur (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.
Le tableau de bord CrUX est conçu avec une fonctionnalité Looker Studio appelée Connecteurs de communauté. Ce connecteur est un lien préétabli entre les données brutes CrUX sur BigQuery et les visualisations de Looker Studio. Les utilisateurs du tableau de bord n'ont plus besoin d'écrire des requêtes ni de générer des graphiques. Tout est créé pour vous. Il vous suffit de fournir une origine pour qu'un tableau de bord personnalisé soit généré.
Tableau de bord CrUX par défaut
CrUX dispose d'un tableau de bord par défaut, qui est géré par l'équipe CrUX. De nouvelles métriques (par exemple, INP) sont ajoutées par l'équipe et sont disponibles la prochaine fois que le tableau de bord est chargé.
Créer un tableau de bord personnalisé
Certains utilisateurs peuvent souhaiter personnaliser le tableau de bord. Dans ce cas, vous pouvez créer votre propre copie du tableau de bord par défaut et la modifier comme vous le souhaitez.
Pour créer un tableau de bord personnalisé, accédez à g.co/chromeuxdash. Vous serez redirigé vers la page du connecteur de communauté CrUX, où vous pourrez indiquer l'origine pour laquelle le tableau de bord sera généré. Notez que les nouveaux utilisateurs devront peut-être répondre à des questions sur les autorisations ou les préférences marketing.
Le champ de saisie de texte n'accepte que les origines, et non 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 des origines différentes.
Les problèmes courants liés aux origines sont l'utilisation d'un protocole incorrect (par exemple, http:// au lieu de https://) et l'omission du sous-domaine lorsque cela est nécessaire. Certains sites Web incluent des redirections. Par conséquent, si http://example.com redirige vers https://www.example.com, vous devez utiliser cette dernière, qui est la version canonique de l'origine. En règle générale, utilisez l'origine que les utilisateurs voient dans la barre d'adresse.
En cochant la case, l'origine sera incluse dans l'URL du tableau de bord. Cela permet d'utiliser le même tableau de bord pour différentes origines en modifiant ce paramètre d'URL à l'avenir. Il est donc recommandé de le cocher.
Cliquez sur le bouton Connexion. Si vous avez coché la case, vous serez invité à confirmer votre choix.
Si votre origine n'est pas incluse dans l'ensemble de données CrUX, vous pouvez recevoir un message d'erreur comme celui illustré dans le diagramme suivant. L'ensemble de données contient plus de 15 millions d'origines, mais celle que vous recherchez ne dispose peut-être pas de suffisamment de données pour être incluse.
Si l'origine existe, vous serez redirigé vers la page du schéma du tableau de bord. Vous y trouverez tous les champs inclus : chaque type de connexion effectif, chaque facteur de forme, le mois de publication de l'ensemble de données, la distribution 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 un rapport pour continuer.
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 inclut un graphique montrant les distributions au fil du temps pour chaque version mensuelle disponible. À mesure que de nouveaux ensembles de données sont publiés, vous pouvez actualiser le tableau de bord pour obtenir les dernières données.
Les ensembles de données mensuels sont publiés le deuxième mardi de chaque mois. Par exemple, l'ensemble de données contenant 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 un aperçu des performances mensuelles des Core Web Vitals de l'origine. Il s'agit des métriques UX les plus importantes sur lesquelles Google vous recommande de vous concentrer.
Utilisez la page "Core Web Vitals" pour comprendre l'expérience des utilisateurs d'ordinateurs et de téléphones sur l'origine. Par défaut, le mois le plus récent au moment où vous avez créé le 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 la tablette est exclue de ces graphiques par défaut. Toutefois, si nécessaire, vous pouvez supprimer le filtre Pas de tablette dans la configuration du graphique à barres :
Performances des métriques
Après la page Core Web Vitals, vous trouverez des pages autonomes pour toutes les métriques de l'ensemble de données 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 d'expérience. Par exemple, vous pouvez examiner plus en détail les expériences sur téléphone. Ce paramètre reste activé d'une page à l'autre.
Les principales visualisations de ces pages sont les distributions mensuelles des expériences classées comme "Bonnes", "Nécessitant une amélioration" et "Médiocres". La légende avec code couleur sous le graphique indique la gamme d'expériences incluses dans la catégorie. Par exemple, dans la capture d'écran précédente, vous pouvez voir que le pourcentage de bonnes expériences Largest Contentful Paint (LCP) fluctue et s'est légèrement détérioré au cours des derniers mois.
Les pourcentages d'expériences "bonnes" et "mauvaises" du mois le plus récent sont affichés au-dessus du graphique, ainsi qu'un indicateur de la différence en pourcentage par rapport au mois précédent. Pour cette origine, le pourcentage de bonnes expériences LCP a diminué de 3,2 % pour atteindre 56,04 % d'un mois à l'autre.
De plus, pour les métriques comme le LCP et les autres métriques Core Web Vitals qui fournissent des recommandations explicites en termes de centiles, vous trouverez la métrique "P75" entre les pourcentages "bon" et "mauvais". Cette valeur correspond au 75e centile des expériences utilisateur de l'origine. En d'autres termes, 75 % des expériences sont meilleures que cette valeur. Notez que cela s'applique à la distribution globale sur tous les appareils de l'origine. L'activation/désactivation d'appareils spécifiques avec le filtre Appareil ne recalculera pas le centile.
Avertissements techniques concernant les centiles
Notez que les métriques de centiles sont basées sur les données d'histogramme de BigQuery.La précision sera donc faible : 100 ms pour le LCP, 25 ms pour l'INP et 0,05 pour le CLS. En d'autres termes, un temps LCP au 75e centile de 3 800 ms indique que le 75e centile réel se situe entre 3 800 ms et 3 900 ms.
De plus, l'ensemble de données BigQuery utilise une technique appelée "bin spreading" (répartition des bins), dans laquelle les densités d'expérience utilisateur sont intrinsèquement regroupées dans des bins très grossiers de granularité décroissante. Cela nous permet d'inclure des densités de minutes dans la queue de la distribution sans avoir à dépasser quatre chiffres de précision. Par exemple, les valeurs LCP inférieures à 3 secondes sont regroupées dans des bins de 200 ms de large. Entre 3 et 10 secondes, les bins ont une largeur de 500 ms. Au-delà de 10 secondes, les bins ont une largeur de 5 000 ms… Au lieu d'avoir des bins de largeur variable, la répartition des bins garantit que tous les bins ont une largeur constante de 100 ms (le plus grand diviseur commun) et que la distribution est interpolée de manière linéaire dans chaque bin.
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 précises à la milliseconde.
Données démographiques sur les utilisateurs
Deux dimensions sont incluses sur les pages sur les données démographiques des utilisateurs : les appareils et les types de connexion effectifs (ECT). Ces pages illustrent la répartition des pages vues sur l'ensemble de l'origine pour les utilisateurs de chaque catégorie démographique.
La page "Distribution des appareils" indique la répartition des utilisateurs de téléphones, d'ordinateurs et de tablettes au fil du temps. De nombreuses origines ont tendance à ne pas avoir de données sur les tablettes ou très peu. Vous verrez donc souvent "0 %" au bord du graphique.
De même, la page de distribution ECT affiche la répartition des expériences 4G, 3G, 2G, 2G lente et hors connexion.
Les distributions de ces dimensions sont calculées à l'aide de segments de données d'histogramme First Contentful Paint (FCP).
Questions fréquentes
Voici quelques-unes des questions fréquentes sur la création de tableaux de bord CrUX dans Looker Studio :
Quand dois-je 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. Toutefois, 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 facile que l'affichage des données sous-jacentes. Toutes les visualisations sont générées pour vous, et vous pouvez les partager avec qui vous voulez.
Existe-t-il des limites à l'utilisation du tableau de bord CrUX ?
Comme il est 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 granularité mensuelle.
Le tableau de bord CrUX sacrifie également une partie de la polyvalence des données brutes sur BigQuery au profit de la simplicité et de la commodité. Par exemple, les distributions de métriques ne sont indiquées que comme "bonnes", "à améliorer" et "mauvaises", au lieu d'être présentées sous forme d'histogrammes complets. Le tableau de bord CrUX fournit également des données au niveau mondial, tandis que l'ensemble de données BigQuery vous permet de zoomer sur des pays spécifiques.
Où puis-je en savoir plus sur Looker Studio ?
Pour en savoir plus, consultez la page Fonctionnalités de Looker Studio.