मैक्सिमम संभावित फ़र्स्ट इनपुट डिले (एफ़आईडी), लाइटहाउस रिपोर्ट के परफ़ॉर्मेंस सेक्शन में ट्रैक की गई मेट्रिक में से एक है. हर मेट्रिक, पेज के लोड होने की स्पीड से जुड़ी जानकारी को कैप्चर करती है.
लाइटहाउस, मिलीसेकंड में ज़्यादा से ज़्यादा संभावित एफ़आईडी दिखाता है:
ज़्यादा से ज़्यादा संभावित एफ़आईडी को क्या मापता है
ज़्यादा से ज़्यादा संभावित एफ़आईडी, सबसे खराब स्थिति वाले फ़र्स्ट इनपुट डिले को मेज़र करता है, जो आपके उपयोगकर्ताओं को हो सकता है. फ़र्स्ट इनपुट डिले से, उपयोगकर्ता के पहली बार आपकी साइट से इंटरैक्ट करने में लगने वाले समय को मापा जाता है. जैसे, किसी बटन पर क्लिक करने से लेकर, उस समय तक के लिए जब ब्राउज़र उस इंटरैक्शन का असल में जवाब दे पाता है.
लाइटहाउस, फ़र्स्ट कॉन्टेंटफ़ुल पेंट के बाद, सबसे लंबे टास्क की अवधि का पता लगाकर, ज़्यादा से ज़्यादा संभावित एफ़आईडी को कैलकुलेट करता है. फ़र्स्ट कॉन्टेंटफ़ुल पेंट से पहले के टास्क हटा दिए जाते हैं, क्योंकि इस बात की संभावना नहीं होती है कि स्क्रीन पर कोई भी कॉन्टेंट रेंडर होने से पहले, उपयोगकर्ता आपके पेज से इंटरैक्ट करने की कोशिश करे. फ़र्स्ट कॉन्टेंटफ़ुल पेंट से इसे मापा जाता है.
लाइटहाउस, आपका ज़्यादा से ज़्यादा संभावित एफ़आईडी स्कोर कैसे तय करता है
आपका ज़्यादा से ज़्यादा संभावित एफ़आईडी स्कोर, यह तुलना करता है कि आपके पेज का ज़्यादा से ज़्यादा संभावित एफ़आईडी समय और असली वेबसाइटों के लिए ज़्यादा से ज़्यादा कितने संभावित एफ़आईडी समय हैं. यह तुलना एचटीटीपी संग्रह से मिले डेटा के आधार पर की जाती है. उदाहरण के लिए, अगर लाइटहाउस में आपका ज़्यादा से ज़्यादा संभावित एफ़आईडी स्कोर हरा है, तो इसका मतलब है कि आपका पेज असल वेबसाइटों के 90% से बेहतर परफ़ॉर्म कर रहा है.
इस टेबल में, ज़्यादा से ज़्यादा संभावित एफ़आईडी स्कोर को समझने का तरीका बताया गया है:
| ज़्यादा से ज़्यादा संभावित एफ़आईडी समय (मिलीसेकंड में) |
कलर-कोडिंग |
|---|---|
| 0 से 130 | हरा (तेज़) |
| 130-250 | नारंगी (मध्यम) |
| 250 से ज़्यादा | लाल (धीमा) |
ज़्यादा से ज़्यादा संभावित एफ़आईडी स्कोर को बेहतर बनाने का तरीका
अगर आपको ज़्यादा से ज़्यादा संभावित एफ़आईडी स्कोर में बड़े सुधार करने हैं, तो टीटीआई स्कोर को बेहतर करने का तरीका देखें. ज़्यादा से ज़्यादा संभावित एफ़आईडी को बेहतर बनाने की रणनीतियां, ज़्यादातर टीटीआई को बेहतर बनाने की रणनीतियों जैसी ही हैं.
अगर आपको ज़्यादा से ज़्यादा संभावित एफ़आईडी स्कोर को खास तौर पर ऑप्टिमाइज़ करना है, तो आपको अपने सबसे लंबे टास्क की अवधि कम करनी होगी. ऐसा इसलिए, क्योंकि तकनीकी तौर पर ज़्यादा से ज़्यादा संभावित एफ़आईडी को इसी अवधि से मापा जाता है. ऐसा करने का एक तरीका है, लंबे समय तक काम न करें रणनीति का इस्तेमाल करें.
एफ़आईडी फ़ील्ड का डेटा कैप्चर करने का तरीका
ज़्यादा से ज़्यादा संभावित एफ़आईडी को मापने के लिए, लाइटहाउस लैब डेटा है. जब उपयोगकर्ता आपके पेज लोड करें, तब असल एफ़आईडी डेटा को कैप्चर करने के लिए, Google की फ़र्स्ट इनपुट डिले लाइब्रेरी का इस्तेमाल करें. एफ़आईडी डेटा कैप्चर करने के बाद, अपनी पसंद के Analytics टूल में इसे इवेंट के तौर पर रिपोर्ट किया जा सकता है.
एफ़आईडी तब मेज़र करता है, जब असल उपयोगकर्ता आपके पेज से पहली बार इंटरैक्ट करते हैं. इसलिए, यह सामान्य परफ़ॉर्मेंस मेट्रिक के मुकाबले ज़्यादा बदलता है. इकट्ठा किए गए एफ़आईडी डेटा का आकलन करने के तरीके के बारे में दिशा-निर्देशों के लिए, एफ़आईडी डेटा का विश्लेषण करना और उसकी रिपोर्टिंग लेख पढ़ें.
परफ़ॉर्मेंस के कुल स्कोर को बेहतर बनाने का तरीका
अगर आपके पास किसी खास मेट्रिक पर फ़ोकस करने की कोई खास वजह न हो, तो आम तौर पर अपने पूरे परफ़ॉर्मेंस स्कोर को बेहतर बनाने पर फ़ोकस करना बेहतर होता है.
अपनी लाइटहाउस रिपोर्ट के अवसर सेक्शन का इस्तेमाल करके, यह तय करें कि आपके पेज के लिए किन सुधारों से सबसे ज़्यादा फ़ायदा होगा. अवसर जितना अहम होगा, आपके परफ़ॉर्मेंस स्कोर पर उतना ही ज़्यादा असर होगा. उदाहरण के लिए, नीचे दिया गया लाइटहाउस स्क्रीनशॉट दिखाता है कि रेंडर ब्लॉक करने वाले रिसॉर्स को हटाने से सबसे बड़ा सुधार होगा:
अपनी लाइटहाउस रिपोर्ट में पहचाने गए अवसरों का पता लगाने का तरीका जानने के लिए, परफ़ॉर्मेंस ऑडिट लैंडिंग पेज देखें.