תאריך פרסום: 12 ביוני 2020, תאריך עדכון אחרון: 9 בספטמבר 2025
Looker Studio (לשעבר Data Studio) הוא כלי רב עוצמה להצגה חזותית של נתונים, שמאפשר לכם ליצור מרכזי בקרה על בסיס מקורות של נתונים גדולים, כמו דוח חוויית המשתמש ב-Chrome (CrUX). במדריך הזה נסביר איך ליצור לוח בקרה מותאם אישית של CrUX כדי לעקוב אחרי מגמות חוויית המשתמש של מקור נתונים.
מומלץ להשתמש ב-CrUX Vis – לוח בקרה חדש יותר שמבוסס על CrUX History API ויש לו הרבה יתרונות בהשוואה ללוח הבקרה של CrUX: זמני טעינה מהירים יותר, עדכונים שבועיים במקום עדכונים חודשיים, נתונים ברמת המקור וברמת כתובת ה-URL (אם הם זמינים) ומדדים נוספים שלא זמינים בלוח הבקרה. כדאי לנסות!
מרכז הבקרה של CrUX מבוסס על תכונה של Looker Studio שנקראת Community Connectors. המחבר הזה הוא קישור שהוגדר מראש בין נתוני CrUX הגולמיים ב-BigQuery לבין ההמחשות החזותיות של Looker Studio. כך המשתמשים בלוח הבקרה לא צריכים לכתוב שאילתות או ליצור תרשימים. המערכת בונה הכול בשבילכם. כל מה שצריך לעשות הוא לספק מקור, והמערכת תיצור בשבילכם לוח בקרה מותאם אישית.
לוח הבקרה של CrUX שמוגדר כברירת מחדל
ל-CrUX יש לוח בקרה שמוגדר כברירת מחדל, שמתוחזק על ידי צוות CrUX. הצוות מוסיף מדדים חדשים (לדוגמה, INP) והם זמינים בפעם הבאה שמרכז הבקרה נטען.
יצירת לוח בקרה בהתאמה אישית
יכול להיות שחלק מהמשתמשים ירצו להתאים אישית את לוח הבקרה. במקרה כזה, תוכלו ליצור עותק משלכם של לוח הבקרה שמוגדר כברירת מחדל ולשנות אותו לפי הצורך.
כדי ליצור מרכז בקרה בהתאמה אישית, אפשר לעבור אל g.co/chromeuxdash. תועברו לדף של מחבר הקהילה של CrUX, שבו תוכלו לספק את המקור שלפיו ייצור לוח הבקרה. שימו לב: יכול להיות שמשתמשים חדשים יצטרכו להשלים הנחיות למתן הרשאה או להגדרת העדפות שיווקיות.
בשדה להזנת טקסט אפשר להזין רק מקורות ולא כתובות URL מלאות. לדוגמה:
https://developer.chrome.com
https://developer.chrome.com/docs/crux/guides/looker-studio-dashboard
אם לא מציינים פרוטוקול, המערכת מניחה שמשתמשים ב-HTTPS. לתת-דומיינים יש חשיבות. לדוגמה, https://developers.google.com ו-https://www.google.com נחשבים למקורות שונים.
בעיות נפוצות שקשורות למקורות הן ציון פרוטוקול שגוי, למשל http:// במקום https://, והשמטה של שם הדומיין המשני כשצריך. חלק מהאתרים כוללים הפניות אוטומטיות, ולכן אם http://example.com מפנה אוטומטית אל https://www.example.com, צריך להשתמש באחרון, שהוא הגרסה הקנונית של המקור. ככלל, כדאי להשתמש במקור שמופיע למשתמשים בסרגל הכתובות.
אם מסמנים את תיבת הסימון, המקור ייכלל בכתובת ה-URL של לוח הבקרה, כך שאפשר יהיה להשתמש באותו לוח בקרה למקורות שונים על ידי שינוי הפרמטר הזה של כתובת ה-URL בעתיד. לכן מומלץ לסמן את התיבה.
לוחצים על הלחצן Connect (קישור). אם סימנתם את תיבת הסימון, תתבקשו לאשר את הפעולה.
אם המקור שלכם לא נכלל במערך הנתונים של CrUX, יכול להיות שתופיע הודעת שגיאה כמו זו שמוצגת בתרשים הבא. יש יותר מ-15 מיליון מקורות במערך הנתונים, אבל יכול להיות שאין מספיק נתונים לגבי המקור שאתם רוצים לכלול.
אם המקור קיים, תועברו לדף הסכימה של לוח הבקרה. כאן מוצגים כל השדות שכלולים: כל סוג חיבור אפקטיבי, כל גורם צורה, החודש שבו פורסם מערך הנתונים, פיזור הביצועים של כל מדד וכמובן שם המקור. לא צריך לעשות או לשנות שום דבר בדף הזה, רק לוחצים על יצירת דוח כדי להמשיך.
שימוש במרכז הבקרה
כל מרכז בקרה כולל שלושה סוגים של דפים:
- סקירה כללית של מדדי הליבה לבדיקת חוויית המשתמש באתר
- ביצועים של מדדים
- דמוגרפיה של משתמשים
כל דף כולל תרשים שמציג את ההפצות לאורך זמן עבור כל גרסה חודשית זמינה. כשמפרסמים מערכי נתונים חדשים, אפשר לרענן את לוח הבקרה כדי לקבל את הנתונים העדכניים.
מערכי הנתונים החודשיים מתפרסמים ביום שלישי השני בכל חודש. לדוגמה, קבוצת הנתונים שכוללת נתונים על חוויית המשתמש מחודש מאי מתפרסמת ביום שלישי השני של חודש יוני.
סקירה כללית של מדדי הליבה לבדיקת חוויית המשתמש באתר
הדף הראשון הוא סקירה כללית של הביצועים החודשיים של הנתונים הבסיסיים על החוויה באינטרנט של המקור. אלה מדדי חוויית המשתמש החשובים ביותר שמומלץ להתמקד בהם.
בדף 'מדדים בסיסיים של חוויית המשתמש' אפשר להבין מה חווים משתמשים במחשבים ובטלפונים כשמבקרים במקור. כברירת מחדל, החודש האחרון בזמן יצירת מרכז הבקרה נבחר. כדי לעבור בין גרסאות חודשיות ישנות יותר או חדשות יותר, משתמשים במסנן חודש בחלק העליון של הדף.
שימו לב: טאבלטים לא נכללים בתרשימים האלה כברירת מחדל, אבל אם צריך, אפשר להסיר את המסנן No Tablet בהגדרות של תרשים העמודות:
ביצועים של מדדים
אחרי הדף בנושא Core Web Vitals, תמצאו דפים עצמאיים לכל המדדים במערך הנתונים של CrUX.
בחלק העליון של כל דף מופיע המסנן מכשיר, שבעזרתו אפשר להגביל את גורמי הצורה שנכללים בנתוני חוויית המשתמש. לדוגמה, אתם יכולים להתעמק בנתונים של חוויית השימוש בטלפון. ההגדרה הזו נשמרת בכל הדפים.
התרשימים העיקריים בדפים האלה הם התפלגויות חודשיות של חוויות שסווגו כ'טובות', 'זקוקות לשיפור' ו'גרועות'. במקרא שמתחת לתרשים מופיע טווח חוויות הקנייה שנכללות בקטגוריה, עם קוד צבע לכל טווח. לדוגמה, בצילום המסך הקודם אפשר לראות את אחוז החוויות 'הטובות' של התוכן הכי גדול שהוצג (LCP) משתנה ונעשה קצת פחות טוב בחודשים האחרונים.
אחוזי החוויות 'הטובות' ו'הגרועות' מהחודש האחרון מוצגים מעל התרשים, יחד עם אינדיקטור של ההפרש באחוזים מהחודש הקודם. במקור הזה, שיעור חוויית ה-LCP הטובה ירד ב-3.2% ל-56.04% בהשוואה לחודש הקודם.
בנוסף, במדדים כמו LCP ומדדים אחרים של Core Web Vitals שמספקים המלצות מפורשות לגבי אחוזונים, המדד P75 מופיע בין האחוזים של 'טוב' ו'גרוע'. הערך הזה תואם לאחוזון ה-75 של חוויות המשתמשים במקור. במילים אחרות, 75% מהחוויות טובות יותר מהערך הזה. חשוב לזכור שההגדרה הזו חלה על החלוקה הכוללת בין כל המכשירים במקור. החלפת מצב של מכשירים ספציפיים באמצעות המסנן מכשיר לא תגרום לחישוב מחדש של האחוזון.
הערות טכניות לגבי אחוזונים
חשוב לדעת שמדדי האחוזון מבוססים על נתוני ההיסטוגרמה מ-BigQuery, ולכן הגרנולריות תהיה גסה: 100ms ל-LCP, 25ms ל-INP ו-0.05 ל-CLS. במילים אחרות, אם ערך ה-LCP ב-P75 הוא 3,800ms, זה אומר שהאחוזון ה-75 האמיתי נמצא איפשהו בין 3,800ms ל-3,900ms.
בנוסף, מערך הנתונים ב-BigQuery משתמש בטכניקה שנקראת 'פיזור נתונים', שבה צפיפויות של חוויות משתמש מקובצות באופן מהותי למאגרי נתונים גסים מאוד עם רמת פירוט הולכת ופוחתת. כך אנחנו יכולים לכלול צפיפויות של דקות בזנב של ההתפלגות בלי לחרוג מארבע ספרות של דיוק. לדוגמה, ערכי LCP שקטנים מ-3 שניות מקובצים למאגרי נתונים ברוחב של 200 אלפיות השנייה. בין 3 ל-10 שניות, רוחב התאים הוא 500 אלפיות השנייה. מעל 10 שניות, רוחב התאים הוא 5,000 אלפיות השנייה... במקום להשתמש בתאים ברוחב משתנה, התכונה 'פיזור תאים' מבטיחה שכל התאים יהיו ברוחב קבוע של 100 אלפיות השנייה (המחלק המשותף הגדול ביותר), וההתפלגות עוברת אינטרפולציה לינארית בכל תא.
ערכי P75 תואמים בכלים כמו PageSpeed Insights לא מבוססים על מערך הנתונים הציבורי של BigQuery, ויכולים לספק ערכים ברמת דיוק של אלפיות השנייה.
דמוגרפיה של משתמשים
בדפים של נתונים דמוגרפיים של משתמשים יש שני מאפיינים: מכשירים וסוגי חיבור אפקטיביים (ECT). בדפים האלה מוצגת ההתפלגות של צפיות בדפים בכל המקור עבור משתמשים בכל קבוצה דמוגרפית.
בדף 'התפלגות המכשירים' מוצג פירוט של משתמשי טלפון, מחשב וטאבלט לאורך זמן. במקרים רבים, אין נתונים לגבי טאבלטים במקורות, ולכן הרבה פעמים תראו את הערך 0% בקצה התרשים.
באופן דומה, בדף ההפצה של ECT מוצג פירוט של חוויות השימוש ברשתות 4G, 3G, 2G, 2G איטיות ואופליין.
ההתפלגויות של המאפיינים האלה מחושבות באמצעות פלחים של נתוני ההיסטוגרמה של הצגת תוכן ראשוני (FCP).
שאלות נפוצות
אלו כמה מהשאלות הנפוצות לגבי יצירת לוחות בקרה של CrUX ב-Looker Studio:
מתי כדאי להשתמש בלוח הבקרה של CrUX ולא בכלים אחרים?
לוח הבקרה של CrUX מבוסס על אותם נתונים בסיסיים שזמינים ב-BigQuery, אבל לא צריך לכתוב אפילו שורת SQL אחת כדי לחלץ את הנתונים, ואין סיכוי שתחרגו מהמכסות בחינם. הגדרת מרכז בקרה היא מהירה וקלה יותר מאשר הצגת שאילתות של נתוני הבסיס. כל ההדמיות נוצרות בשבילכם, ויש לכם שליטה בשיתוף שלו עם מי שתרצו.
יש מגבלות על השימוש בלוח הבקרה של CrUX?
מכיוון שהלוח מבוסס על BigQuery, הוא יורש גם את כל המגבלות שלו. הנתונים מוגבלים לרמת המקור ברמת פירוט חודשית.
בנוסף, כדי להציג את הנתונים בצורה פשוטה ונוחה, לוח הבקרה של CrUX לא כולל את כל האפשרויות של הנתונים הגולמיים ב-BigQuery. לדוגמה, התפלגויות של מדדים מוצגות רק כ'טובות', 'צריך שיפור' ו'גרועות', ולא כהיסטוגרמות מלאות. לוח הבקרה של CrUX מספק גם נתונים ברמה הגלובלית, ואילו מערך הנתונים ב-BigQuery מאפשר להתמקד במדינות מסוימות.
איפה אפשר לקבל מידע נוסף על Looker Studio?
מידע נוסף זמין בדף התכונות של Looker Studio.