Publicação: 12 de junho de 2020, Última atualização: 9 de setembro de 2025
O Looker Studio (antigo Data Studio) é uma ferramenta eficiente de visualização de dados que permite criar painéis com base em fontes de Big Data, como o Relatório de experiência do usuário do Chrome (CrUX). Neste guia, aprenda a criar seu próprio painel do CrUX personalizado para acompanhar as tendências de experiência do usuário de uma origem.
O painel do CrUX é criado com um recurso do Looker Studio chamado Conectores da comunidade. Esse conector é um link pré-estabelecido entre os dados brutos da CrUX no BigQuery e as visualizações do Looker Studio. Assim, os usuários do painel não precisam escrever consultas nem gerar gráficos. Tudo é criado para você. Basta fornecer uma origem para gerar um painel personalizado.
O painel padrão do CrUX
A CrUX tem um painel padrão, que é mantido pela equipe da CrUX. Novas métricas (por exemplo, INP) são adicionadas pela equipe e ficam disponíveis na próxima vez que o painel é carregado.
Criar um painel personalizado
Alguns usuários podem querer personalizar o painel. Nesse caso, crie sua própria cópia do painel padrão e mude o que quiser.
Para criar um painel personalizado, acesse g.co/chromeuxdash. Isso vai levar você à página do conector da comunidade do CrUX, onde é possível informar a origem para gerar o painel. Os usuários novos talvez precisem concluir as solicitações de permissão ou preferência de marketing.
O campo de entrada de texto só aceita origens, não URLs completos. Por exemplo:
https://developer.chrome.com
https://developer.chrome.com/docs/crux/guides/looker-studio-dashboard
Se você omitir o protocolo, o HTTPS será usado por padrão. Os subdomínios são importantes. Por exemplo, https://developers.google.com e https://www.google.com são considerados origens diferentes.
Alguns problemas comuns com origens são fornecer o protocolo errado, por exemplo, http:// em vez de https://, e omitir o subdomínio quando necessário. Alguns sites incluem redirecionamentos. Portanto, se http://example.com redirecionar para https://www.example.com, use o último, que é a versão canônica da origem. Como regra geral, use a origem que os usuários veem na barra de endereço.
Ao marcar a caixa de seleção, a origem será incluída no URL do painel. Assim, o mesmo painel poderá ser usado para origens diferentes mudando esse parâmetro de URL no futuro. Por isso, recomendamos que você marque essa opção.
Clique no botão Conectar. Se você marcou a caixa de seleção, será necessário confirmar.
Se sua origem não estiver incluída no conjunto de dados do CrUX, você poderá receber uma mensagem de erro como a mostrada no diagrama a seguir. Há mais de 15 milhões de origens no conjunto de dados, mas a que você quer pode não ter dados suficientes para ser incluída.
Se a origem existir, você vai acessar a página de esquema do painel. Isso mostra todos os campos incluídos: cada tipo de conexão efetiva, cada formato, o mês de lançamento do conjunto de dados, a distribuição de desempenho para cada métrica e, claro, o nome da origem. Não é preciso fazer nada nem mudar nada nesta página. Basta clicar em Criar relatório para continuar.
Usar o painel
Cada painel tem três tipos de páginas:
- Visão geral das Core Web Vitals
- Performance da métrica
- Informações demográficas do usuário
Cada página inclui um gráfico que mostra as distribuições ao longo do tempo para cada versão mensal disponível. À medida que novos conjuntos de dados são lançados, você pode atualizar o painel para receber os dados mais recentes.
Os conjuntos de dados mensais são lançados na segunda terça-feira de cada mês. Por exemplo, o conjunto de dados com dados de experiência do usuário de maio é lançado na segunda terça-feira de junho.
Visão geral das Core Web Vitals
A primeira página é uma visão geral da performance mensal das Core Web Vitals da origem. Essas são as métricas de UX mais importantes em que o Google recomenda que você se concentre.
Use a página Core Web Vitals para entender como a origem é acessada por usuários de computadores e smartphones. Por padrão, o mês mais recente no momento da criação do painel é selecionado. Para mudar entre versões mensais mais antigas ou mais recentes, use o filtro Mês na parte de cima da página.
O tablet é omitido desses gráficos por padrão, mas, se necessário, você pode remover o filtro Sem tablet na configuração do gráfico de barras:
Performance da métrica
Depois da página das Core Web Vitals, você vai encontrar páginas independentes para todas as métricas no conjunto de dados do CrUX.
Em cima de cada página, há o filtro Dispositivo, que pode ser usado para restringir os formatos incluídos nos dados de experiência. Por exemplo, é possível detalhar especificamente as experiências com smartphones. Essa configuração é aplicada a todas as páginas.
As principais visualizações nessas páginas são as distribuições mensais de experiências categorizadas como "Boa", "Precisa de melhorias" e "Ruim". A legenda codificada por cores abaixo do gráfico indica o intervalo de experiências incluídas na categoria. Por exemplo, na captura de tela anterior, é possível ver que a porcentagem de experiências "boas" de Maior exibição de conteúdo (LCP) está variando e piorando um pouco nos últimos meses.
As porcentagens de experiências "boas" e "ruins" do mês mais recente são mostradas acima do gráfico, junto com um indicador da diferença percentual em relação ao mês anterior. Para essa origem, as experiências de LCP "boas" caíram 3,2%, chegando a 56,04% mês a mês.
Além disso, para métricas como LCP e outras Core Web Vitals que oferecem recomendações explícitas de percentil, você vai encontrar a métrica "P75" entre as porcentagens "boa" e "ruim". Esse valor corresponde ao 75º percentil das experiências do usuário da origem. Em outras palavras, 75% das experiências são melhores do que esse valor. Isso se aplica à distribuição geral em todos os dispositivos na origem. Ativar/desativar dispositivos específicos com o filtro Dispositivo não recalcula o percentil.
Ressalvas técnicas sobre percentis
As métricas de percentil são baseadas nos dados de histograma do BigQuery.Portanto, a granularidade será grosseira: 100 ms para LCP, 25 ms para INP e 0, 05 para CLS. Em outras palavras, um LCP P75 de 3.800 ms indica que o verdadeiro 75º percentil está entre 3.800 ms e 3.900 ms.
Além disso, o conjunto de dados do BigQuery usa uma técnica chamada "bin spreading", em que as densidades de experiências do usuário são intrinsecamente agrupadas em intervalos muito grosseiros de granularidade decrescente. Isso permite incluir densidades de minutos na extremidade da distribuição sem exceder quatro dígitos de precisão. Por exemplo, valores de LCP menores que 3 segundos são agrupados em intervalos de 200 ms de largura. Entre 3 e 10 segundos, os agrupamentos têm 500 ms de largura. Além de 10 segundos, os intervalos têm 5.000 ms de largura... Em vez de ter intervalos de classes de larguras variadas, a dispersão garante que todos tenham uma largura constante de 100 ms (o maior divisor comum), e a distribuição é interpolada linearmente em cada intervalo.
Os valores P75 correspondentes em ferramentas como o PageSpeed Insights não são baseados no conjunto de dados público do BigQuery e podem fornecer valores com precisão de milissegundos.
Informações demográficas do usuário
Há duas dimensões incluídas nas páginas de dados demográficos dos usuários: dispositivos e tipos de conexão efetivos (ECTs). Essas páginas ilustram a distribuição de visualizações de página em toda a origem para usuários de cada grupo demográfico.
A página de distribuição de dispositivos mostra o detalhamento dos usuários de smartphones, computadores e tablets ao longo do tempo. Muitas origens têm poucos ou nenhum dado de tablet. Por isso, você costuma ver "0%" na borda do gráfico.
Da mesma forma, a página de distribuição do ECT mostra o detalhamento das experiências 4G, 3G, 2G, 2G lento e off-line.
As distribuições dessas dimensões são calculadas usando segmentos dos dados do histograma de First Contentful Paint (FCP).
Perguntas frequentes
Estas são algumas das perguntas frequentes sobre a criação de painéis do CrUX no Looker Studio:
Quando devo usar o painel do CrUX em vez de outras ferramentas?
O painel da CrUX é baseado nos mesmos dados disponíveis no BigQuery, mas você não precisa escrever uma única linha de SQL para extrair os dados e nunca precisa se preocupar em exceder as cotas sem custo financeiro. Configurar um painel é mais rápido e fácil do que consultar os dados subjacentes. Todas as visualizações são geradas para você, e você tem o controle para compartilhar com quem quiser.
Há alguma limitação no uso do painel do CrUX?
Como é baseado no BigQuery, o painel da CrUX também herda todas as limitações dele. Ela é restrita a dados no nível da origem com granularidade mensal.
O painel do CrUX também troca parte da versatilidade dos dados brutos no BigQuery por simplicidade e conveniência. Por exemplo, as distribuições de métricas são fornecidas apenas como "boa", "precisa melhorar" e "ruim", em vez dos histogramas completos. O painel da CrUX também fornece dados em nível global, enquanto o conjunto de dados do BigQuery permite detalhar países específicos.
Onde posso saber mais sobre o Looker Studio?
Confira mais informações na página de recursos do Looker Studio.