在 Looker Studio 上使用 CrUX Dashboard
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Looker Studio 是一款功能强大的数据可视化工具,可让您使用大数据源构建仪表板,如 Chrome UX Report (CrUX)。您可以在本文中了解如何创建自定义 CrUX Dashboard 来跟踪源中用户的体验。

CrUX 仪表板使用 Looker Studio 的 Community Connectors 功能构建。此连接器是 BigQuery 上的原始 CrUX 数据与 Looker Studio 的可视化之间预建立的一个链接。有了它,仪表板用户无需编写任何查询或生成任何图表。它可以为您构建所有内容;您只需要提供一个源,就会为您生成一个自定义仪表板。
创建仪表板
首先请访问 g.co/chromeuxdash。您会进入 CrUX 社区连接器页面,可以在这里提供将用于生成仪表板的源。请注意,首次使用的用户可能需要完成权限或营销偏好提示。

文本输入字段只接受源,不接受完整的 URL。例如:
Origin (Supported)
https://web.dev
URL (Not supported)
https://developer.chrome.com/chrome-ux-report-looker-studio-dashboard/
如果省略通讯协议,那么会假定使用 HTTPS。子域很重要,例如 https://developers.google.com
和 https://www.google.com
会被认为是不同的源。
源的一些常见问题包括提供了错误的协议,例如使用了 http://
而不是 https://
,以及在需要时省略了子域。一些网站采用了重定向,因此如果 http://example.com
重定向到 https://www.example.com
,那么您应该使用后者,这是源的规范版本。根据经验,请使用用户在地址栏中看到的源。
如果您的源并未包含在 CrUX 数据集中,那么您可能会看到如下所示的错误消息。数据集收集了超过 400 万个源,但您想用的源可能数据不足,所以未被收录。

如果源存在,您将转至仪表板的架构页面。这里显示了包含的所有字段:每个有效连接类型、每个窗体因子、数据集发布的月份、每个指标的性能分布,当然还有源的名称。您无需在此页面进行任何操作或更改,只需单击创建报告即可继续。

使用仪表板
每个仪表板都提供三种类型的页面:
- Core Web Vitals 概述
- 指标性能
- 用户人口统计
每个页面都提供一张图表,显示了数据在每个月度版本中随时间的分布情况。随着新数据集的发布,您只需刷新仪表板即可获取最新数据。
每个月的第二个星期二会发布月度数据集。例如,由 5 月份用户体验数据组成的数据集会在 6 月的第二个星期二发布。
Core Web Vitals 概述
第一页显示了源的 Core Web Vitals 月度表现概览。这些是 Google 建议关注的最重要的用户体验指标。

使用 Core Web Vitals 页面了解桌面和收集用户的源体验。默认情况会选择您创建仪表板时的最近一个月。要改为较旧或较新的月度版本,请使用页面顶部的月份过滤器。
请注意,默认情况下这些图表中会忽略平板电脑。但如果您有此方面的需要,则可以删除条形图配置中的无平板电脑过滤器,如下所示。

指标性能
在 Core Web Vitals 页面之后,您将找到 CrUX 数据集中所有指标的独立页面。

每个页面顶部都设有设备过滤器,您可以用它来限制体验数据中的窗体因子。例如,您可以专门深入研究电话用户体验。此设置支持跨页面调用。
这些页面上的主要可视化内容各种体验的月度分布图,其类别有“良好”、“需要改进”和“差”。图表下方的颜色编码图例表示该类别包含的体验范围。例如,在上面的截图中,您可以看到Largest Contentful Paint(最大内容绘制,LCP)“良好”体验的百分比在最近几个月波动并稍有恶化。
最近一个月的“良好”和“差”体验百分比显示在图表上方,以及与上个月的百分比差异指标。对于这个源,“良好”的 LCP 体验环比下跌了 3.2%,现在是 56.04%。
由于 Looker Studio 的一个奇怪特性,有时这里可能会显示 No Data
。这是正常现象,因为上月版本要到第二个星期二才出现。
此外,对于 LCP 和提供明确百分位建议的其他 Core Web Vitals 指标,您会在“良好”和“差”百分比之间看到“P75”这样的指标。该值对应于源用户体验的第 75 个百分位数。换句话说,75% 的体验优于这个值。需要注意的是,该指标适用于源上所有设备的整体分布。使用设备过滤器切换特定设备不会重新计算百分位数。
关于百分位数的无聊技术说明
关于百分位数的无聊技术说明
请注意,百分位数指标是基于 BigQuery 的直方图数据,因此粒度会比较粗:LCP 为 1000 毫秒,FID 为 100 毫秒,CLS 为 0.05。换句话说,3800 毫秒的 P75 LCP 表明真正的第 75 个百分位数在 3800 毫秒和 3900 毫秒之间。
此外,BigQuery 数据集使用一种称为 bin spreading (分箱扩散)的技术:用户体验的密度被分组为粒度递减的非常粗略的分箱。这使我们能够在分布的尾部包含微小的密度,而不必超过四位数的精度。例如,小于 3 秒的 LCP 值被分组到 200 毫秒宽的区间中。在 3 到 10 秒之间,分箱的宽度为 500 毫秒。超过 10 秒后,分箱的宽度为 5000 毫秒,等等。分箱扩散不使用具有不同宽度的分箱,而是确保所有分箱的宽度恒定为 100 毫秒(最大公约数),并且分布在每个分箱上进行线性插值。
PageSpeed Insights 等工具中对应的 P75 值并非基于公共 BigQuery 数据集,并且能够提供毫秒级精度的值。
用户人口统计
用户人口统计页面包含两个维度:设备和有效连接类型 (ECT)。这些页面列出了每个人口统计中用户在整个源中的页面浏览量分布。
设备分布页面显示了手机、台式机和平板电脑用户随时间的细分数据。许多源往往几乎没有平板电脑数据,因此您经常会看到图表边缘出现 "0%" 的情况。

同样,ECT 分布页面向您展示了 4G、3G、2G、慢速 2G 和离线体验的细分数据。
有效的连接类型之所以被认为是有效的,是因为它们基于用户设备上的带宽测量值,并不暗示使用了任何特定技术。例如,使用快速 WiFi 的桌面用户可能被标记为 4G,而较慢的移动连接可能被标记为 2G。
这些维度的分布是使用 First Contentful Paint (FCP) 直方图数据的分段计算的。
常问问题
什么时候要使用 CrUX Dashboard 而不是其他工具?
CrUX Dashboard 基于 BigQuery 上可用的相同基础数据,但您无需编写任何 SQL 代码即可提取数据,而且永远不必担心超出免费配额。设置仪表板快速简单,可以生成所有可视化数据,而且您可以选择与任何人共同分享。
使用 CrUX Dashboard 有什么限制吗?
基于 BigQuery 意味着 CrUX Dashboard 也继承了它的所有限制。它受限于月度粒度的源级别数据。
为了更加简单方便,CrUX Dashboard 还牺牲了 BigQuery 原始数据的一些多功能性。例如,指标分布不会给出完整的直方图,而是仅给出为“良好”、“需要改进”和“差”。 CrUX Dashboard 还提供全球范围的数据,而 BigQuery 数据集允许您缩放到特定的国家/地区。
可以在哪里了解到 Looker Studio 的更多信息?
查看 Looker Studio 功能页面了解更多信息。
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