Gepubliceerd: 12 juni 2020, Laatst bijgewerkt: 9 september 2025
Looker Studio (voorheen Data Studio) is een krachtige tool voor datavisualisatie waarmee je dashboards kunt bouwen op basis van grote databronnen, zoals het Chrome UX Report (CrUX). In deze handleiding leer je hoe je je eigen aangepaste CrUX-dashboard maakt om trends in de gebruikerservaring van een website te volgen.
Het CrUX-dashboard is gebouwd met een functie van Looker Studio genaamd Community Connectors . Deze connector is een vooraf ingestelde koppeling tussen de ruwe CrUX-gegevens in BigQuery en de visualisaties van Looker Studio. Hierdoor hoeven gebruikers van het dashboard geen query's te schrijven of grafieken te genereren. Alles wordt voor u gemaakt; u hoeft alleen een bron op te geven en er wordt een aangepast dashboard voor u gegenereerd.
Het standaard CruX-dashboard
CrUX heeft een standaarddashboard dat wordt beheerd door het CrUX-team. Nieuwe statistieken (zoals INP ) worden door het team toegevoegd en zijn beschikbaar zodra het dashboard de volgende keer wordt geladen.
Maak een aangepast dashboard
Sommige gebruikers willen het dashboard wellicht aanpassen. In dat geval kunt u een eigen kopie van het standaarddashboard maken en deze naar eigen inzicht wijzigen.
Om een aangepast dashboard te maken, ga je naar g.co/chromeuxdash . Je komt dan op de CruX community connector-pagina terecht, waar je de oorsprong kunt opgeven waarvoor het dashboard gegenereerd moet worden. Houd er rekening mee dat nieuwe gebruikers mogelijk eerst toestemmings- of marketingvoorkeuren moeten invullen.
Het tekstinvoerveld accepteert alleen oorsprongen, geen volledige URL's. Bijvoorbeeld:
https://developer.chrome.com
https://developer.chrome.com/docs/crux/guides/looker-studio-dashboard
Als je het protocol weglaat, wordt HTTPS verondersteld. Subdomeinen zijn van belang; zo worden bijvoorbeeld https://developers.google.com en https://www.google.com als verschillende oorsprongen beschouwd.
Enkele veelvoorkomende problemen met origins zijn het opgeven van het verkeerde protocol, bijvoorbeeld http:// in plaats van https:// , en het weglaten van het subdomein wanneer dat nodig is. Sommige websites bevatten redirects, dus als http://example.com doorverwijst naar https://www.example.com , dan moet je de laatste gebruiken, aangezien dat de canonieke versie van de origin is. Als vuistregel geldt: gebruik de origin die gebruikers in de adresbalk zien.
Door dit selectievakje aan te vinken, wordt de oorsprong opgenomen in de URL van het dashboard. Hierdoor kan hetzelfde dashboard in de toekomst voor verschillende oorsprongen worden gebruikt door deze URL-parameter aan te passen. Het is daarom aan te raden dit aan te vinken.
Klik op de knop Verbinden . Als je het selectievakje hebt aangevinkt, wordt je gevraagd dit te bevestigen.
Als uw oorsprong niet in de CruX-dataset is opgenomen, kunt u een foutmelding krijgen zoals weergegeven in het volgende diagram. De dataset bevat meer dan 15 miljoen oorsprongen, maar de oorsprong die u zoekt , heeft mogelijk onvoldoende gegevens om te worden opgenomen.
Als de bron bestaat, wordt u doorgestuurd naar de schema-pagina voor het dashboard. Hier ziet u alle velden die zijn opgenomen: elk effectief verbindingstype, elke vormfactor, de maand van de datasetrelease, de prestatieverdeling voor elke metriek en natuurlijk de naam van de bron. U hoeft op deze pagina niets te doen of te wijzigen, klik gewoon op Rapport maken om verder te gaan.
Gebruik het dashboard
Elk dashboard bestaat uit drie soorten pagina's:
- Overzicht van Core Web Vitals
- Prestaties van de metriek
- Gebruikersdemografie
Elke pagina bevat een grafiek die de verdeling in de tijd weergeeft voor elke beschikbare maandelijkse dataset. Naarmate er nieuwe datasets worden vrijgegeven, kunt u het dashboard vernieuwen om de meest recente gegevens te bekijken.
De maandelijkse datasets worden elke tweede dinsdag van de maand gepubliceerd. De dataset met gebruikerservaringgegevens van de maand mei wordt bijvoorbeeld op de tweede dinsdag van juni gepubliceerd.
Overzicht van Core Web Vitals
De eerste pagina geeft een overzicht van de maandelijkse Core Web Vitals- prestaties van de website. Dit zijn de belangrijkste UX-statistieken waarop Google aanraadt zich te concentreren.
Gebruik de pagina Core Web Vitals om te begrijpen hoe desktop- en telefoongebruikers de website ervaren. Standaard is de meest recente maand geselecteerd op het moment dat u het dashboard aanmaakte. Om te wisselen tussen oudere of nieuwere maandreleases, gebruikt u het maandfilter bovenaan de pagina.
Houd er rekening mee dat tablets standaard niet in deze grafieken worden weergegeven, maar indien nodig kunt u het filter 'Geen tablet' verwijderen in de configuratie van de staafdiagrammen.
Prestaties van de metriek
Na de pagina Core Web Vitals vindt u aparte pagina's voor alle statistieken in de CruX-dataset.
Bovenaan elke pagina vind je het apparaatfilter , waarmee je de apparaattypen kunt beperken die in de ervaringsgegevens worden opgenomen. Je kunt bijvoorbeeld specifiek filteren op ervaringen met telefoons. Deze instelling blijft behouden op alle pagina's.
De belangrijkste visualisaties op deze pagina's zijn de maandelijkse verdelingen van ervaringen, gecategoriseerd als 'Goed', 'Voor verbetering vatbaar' en 'Slecht'. De kleurgecodeerde legenda onder de grafiek geeft het bereik van ervaringen binnen de categorie aan. In de vorige schermafbeelding kunt u bijvoorbeeld zien dat het percentage 'goede' Largest Contentful Paint (LCP)-ervaringen fluctueert en de afgelopen maanden iets is verslechterd.
De percentages van "goede" en "slechte" ervaringen van de meest recente maand worden boven de grafiek weergegeven, samen met een indicator voor het procentuele verschil ten opzichte van de vorige maand. Voor deze herkomst daalde het percentage "goede" LCP-ervaringen met 3,2% tot 56,04% ten opzichte van de vorige maand.
Daarnaast vindt u bij statistieken zoals LCP en andere Core Web Vitals die expliciete percentielaanbevelingen geven, de waarde "P75" tussen de percentages "goed" en "slecht". Deze waarde komt overeen met het 75e percentiel van de gebruikerservaringen van de website. Met andere woorden, 75% van de ervaringen is beter dan deze waarde. Het is belangrijk om te weten dat dit van toepassing is op de algehele verdeling over alle apparaten op de website. Het selecteren van specifieke apparaten met het apparaatfilter zal het percentiel niet opnieuw berekenen.
Technische kanttekeningen bij percentielen
Houd er rekening mee dat de percentielwaarden gebaseerd zijn op de histogramgegevens van BigQuery , waardoor de granulariteit grof is: 100 ms voor LCP, 25 ms voor INP en 0,05 voor CLS. Met andere woorden, een P75 LCP van 3800 ms geeft aan dat het werkelijke 75e percentiel ergens tussen 3800 ms en 3900 ms ligt.
Bovendien maakt de BigQuery-dataset gebruik van een techniek genaamd "bin spreading", waarbij de dichtheden van gebruikerservaringen intrinsiek worden gegroepeerd in zeer grove intervallen met een afnemende granulariteit. Hierdoor kunnen we zeer kleine dichtheden in de staart van de verdeling opnemen zonder dat we een precisie van meer dan vier cijfers achter de komma nodig hebben. LCP-waarden van minder dan 3 seconden worden bijvoorbeeld gegroepeerd in intervallen van 200 ms breed. Tussen 3 en 10 seconden zijn de intervallen 500 ms breed. Boven de 10 seconden zijn de intervallen 5000 ms breed. In plaats van intervallen met variërende breedtes, zorgt bin spreading ervoor dat alle intervallen een constante breedte van 100 ms hebben (de grootste gemene deler), en de verdeling wordt lineair geïnterpoleerd over elk interval.
De overeenkomstige P75-waarden in tools zoals PageSpeed Insights zijn niet gebaseerd op de openbare BigQuery-dataset en kunnen waarden met millisecondenprecisie weergeven.
Gebruikersdemografie
De pagina's met gebruikersdemografie bevatten twee dimensies : apparaten en effectieve verbindingstypen (ECT's). Deze pagina's illustreren de verdeling van paginaweergaven over de gehele website voor gebruikers binnen elke demografische groep.
De pagina met apparaatverdeling toont de verdeling van telefoon-, desktop- en tabletgebruikers over tijd. Veel bronnen beschikken over weinig tot geen tabletgegevens, waardoor je vaak "0%" aan de rand van de grafiek ziet staan.
Op dezelfde manier toont de ECT-distributiepagina u een overzicht van de ervaringen met 4G, 3G, 2G, trage 2G en offline verbindingen.
De verdelingen voor deze dimensies worden berekend met behulp van segmenten van de First Contentful Paint (FCP) histogramgegevens.
Veelgestelde vragen
Dit zijn enkele veelgestelde vragen over het bouwen van CruX-dashboards in Looker Studio:
Wanneer zou ik het CruX-dashboard gebruiken in plaats van andere tools?
Het CrUX-dashboard is gebaseerd op dezelfde onderliggende gegevens die beschikbaar zijn in BigQuery, maar u hoeft geen enkele regel SQL te schrijven om de gegevens te extraheren en u hoeft zich nooit zorgen te maken over het overschrijden van uw gratis quota. Het opzetten van een dashboard is sneller en eenvoudiger dan het bekijken en opvragen van de onderliggende gegevens, alle visualisaties worden automatisch voor u gegenereerd en u kunt het dashboard delen met wie u maar wilt.
Zijn er beperkingen aan het gebruik van het CruX-dashboard?
Omdat het CruX-dashboard gebaseerd is op BigQuery, erft het ook alle beperkingen daarvan. Het is beperkt tot gegevens op oorsprongsniveau met een maandelijkse granulariteit.
Het CrUX-dashboard offert een deel van de veelzijdigheid van de ruwe data in BigQuery op voor eenvoud en gebruiksgemak. Zo worden de verdelingen van statistieken bijvoorbeeld alleen weergegeven als 'goed', 'voor verbetering vatbaar' en 'slecht', in plaats van volledige histogrammen. Het CrUX-dashboard biedt bovendien data op wereldniveau, terwijl je met de BigQuery-dataset kunt inzoomen op specifieke landen.
Waar kan ik meer te weten komen over Looker Studio?
Bekijk de Looker Studio-functiespagina voor meer informatie.