在 Lighthouse 報表的「效能」部分，系統會追蹤「最長可能首次輸入延遲時間」(FID) 等指標。每個指標都會擷取網頁載入速度的某些面向。
Lighthouse 會以毫秒為單位顯示 FID 最大預估值：
FID 最大預估值評估項目
首次輸入延遲時間最長預估值會評估使用者可能遇到的最糟情況首次輸入延遲時間。首次輸入延遲時間是指從使用者首次與網站互動 (例如點選按鈕) 到瀏覽器實際能夠回應該互動所需的時間。
Lighthouse 會計算首次內容繪製後最長工作的時間長度，藉此計算最大潛在 FID。系統會排除首次顯示內容所需時間前的任務，因為使用者不太可能在任何內容顯示在螢幕上之前，就嘗試與網頁互動，而這正是首次顯示內容所需時間的測量項目。
Lighthouse 如何判斷 FID 最大預估值
系統會根據 HTTP 封存檔的資料，比較網頁的 FID 最大預估值時間和實際網站的 FID 最大預估值時間，並據此計算 FID 最大預估值分數。舉例來說，如果 Lighthouse 中的最大潛在 FID 分數為綠色，表示網頁的成效優於 90% 的實際網站。
下表說明如何解讀 FID 最大預估值分數：
| FID 最大預估時間 (以毫秒為單位) |
顏色編碼 |
|---|---|
| 0 到 130 | 綠色 (快速) |
| 130-250 | 橘色 (中度) |
| 超過 250 個 | 紅色 (速度緩慢) |
如何提高 FID 最大預估值
如果您想大幅改善最大潛在 FID 分數，請參閱如何改善 TTI 分數。大幅改善最大潛在 FID 的策略，與改善 TTI 的策略大致相同。
如果您想特別改善最大潛在 FID 分數，就必須縮短最長任務的時間，因為這正是最大潛在 FID 技術上評估的項目。Idle Until Urgent 策略就是其中一種方法。
如何擷取 FID 欄位資料
Lighthouse 評估 FID 最大預估值的方式是使用研究資料。如要擷取使用者載入網頁時的實際 FID 資料，請使用 Google 的 First Input Delay 程式庫。擷取 FID 資料後，您可以將其當做事件回報至偏好的數據分析工具。
由於 FID 會評估實際使用者首次與網頁互動時的時間，因此其變化幅度通常比一般成效指標更大。如要瞭解如何評估所收集的 FID 資料，請參閱「分析及回報 FID 資料」一文。
如何改善整體成效分數
除非有特別原因要著重於特定指標，否則通常建議著重於提升整體成效分數。
請參閱 Lighthouse 報表的「診斷」部分，判斷哪些改善項目對網頁最有價值。商機越重要，對成效分數的影響就越大。舉例來說，下列 Lighthouse 螢幕截圖顯示，移除造成轉譯阻斷的資源可帶來最大的改善：
請參閱成效稽核，瞭解如何處理 Lighthouse 報表中指出的改善機會。