Looker Studio (לשעבר Data Studio) הוא כלי חזק להצגה חזותית של נתונים שמאפשר ליצור מרכזי בקרה על סמך מקורות של נתונים גדולים, כמו דוח חוויית המשתמש של Chrome (CrUX). במדריך הזה תלמדו איך ליצור לוח בקרה מותאם אישית של CrUX כדי לעקוב אחר מגמות בחוויית המשתמש של מקור מסוים.
מרכז הבקרה של CrUX נוצר באמצעות תכונה של Looker Studio שנקראת חיבורי קהילה. המחבר הזה הוא קישור קיים בין נתוני CrUX גולמיים ב-BigQuery לבין הרכיבים החזותיים של Looker Studio. כך המשתמשים בלוח הבקרה לא צריכים לכתוב שאילתות או ליצור תרשימים. המערכת יוצרת את כל מה שצריך. כל מה שצריך לעשות הוא לספק מקור, והמערכת תיצור עבורכם לוח בקרה מותאם אישית.
לוח הבקרה של CrUX שמוגדר כברירת מחדל
ל-CrUX יש לוח בקרה שמוגדר כברירת מחדל, שמנוהל על ידי צוות CrUX. המדדים החדשים (לדוגמה, INP) מתווספים על ידי הצוות וזמינים בפעם הבאה שמרכז הבקרה נטען.
יצירת מרכז 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 מותאם אישית, אפשר לעבור לאתר g.co/chromeuxdash. תועברו לדף המחבר של CrUX לקהילה, שבו תוכלו לציין את המקור שלגביו ייוצר לוח הבקרה. שימו לב: משתמשים בפעם הראשונה עשויים להידרש להשלים הנחיות לגבי הרשאות או העדפות שיווק.
השדה להזנת הטקסט מקבל רק מקורות, ולא כתובות URL מלאות. לדוגמה:
https://developer.chrome.com
https://developer.chrome.com/docs/crux/guides/looker-studio-dashboard
אם משמיטים את הפרוטוקול, ההנחה היא שמדובר ב-HTTPS. תת-דומיינים חשובים. לדוגמה, https://developers.google.com ו-https://www.google.com נחשבים למקורות שונים.
חלק מהבעיות הנפוצות שקשורות למקורות הן מסירה של פרוטוקול שגוי, למשל http:// במקום https://, והשמטת תת-הדומיין במקרה הצורך. חלק מהאתרים כוללים הפניות אוטומטיות, כך שאם http://example.com מפנה אל https://www.example.com, צריך להשתמש באפשרות השנייה, שהיא הגרסה הקנונית של המקור. ככלל אצבע, צריך להשתמש במקור שהמשתמשים רואים בסרגל הכתובות.
אם תסמנו את התיבה, המקור ייכלל בכתובת ה-URL של לוח הבקרה. כך תוכלו להשתמש באותו לוח בקרה למקורות שונים על ידי שינוי פרמטר כתובת ה-URL הזה בעתיד. לכן מומלץ לסמן את התיבה.
לוחצים על הלחצן התחברות. אם סימנתם את התיבה, תתבקשו לאשר את הבחירה.
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 הרצוי כדי שהוא ייכלל.
אם המקור קיים, תועברו לדף הסכימה של מרכז הבקרה. כאן מוצגים כל השדות הכלולים: כל סוג החיבור בפועל, כל גורם צורה, חודש פרסום מערך הנתונים, התפלגות הביצועים של כל מדד, וכמובן, שם המקור. אין צורך לבצע או לשנות שום דבר בדף הזה. פשוט לוחצים על יצירת דוח כדי להמשיך.
שימוש במרכז השליטה
בכל מרכז בקרה יש שלושה סוגים של דפים:
- סקירה כללית של מדדי הליבה לבדיקת חוויית המשתמש באתר
- ביצועי המדד
- דמוגרפיה של משתמשים
כל דף כולל תרשים שמציג את ההתפלגויות לאורך זמן של כל גרסה חודשית זמינה. כשמפורסמים מערכי נתונים חדשים, אפשר לרענן את מרכז הבקרה כדי לקבל את הנתונים העדכניים ביותר.
מערכי הנתונים החודשיים פורסמים ביום שלישי השני בכל חודש. לדוגמה, מערך הנתונים שמורכב מנתונים על חוויית המשתמש מחודש מאי יפורסם ביום שלישי השני של יוני.
סקירה כללית על מדדי הליבה לבדיקת חוויית המשתמש באתר
הדף הראשון הוא סקירה כללית של הביצועים החודשיים של Core Web Vitals במקור. אלה מדדי חוויית המשתמש החשובים ביותר ש-Google ממליצה להתמקד בהם.
בדף המדדים הבסיסיים של חוויית המשתמש תוכלו להבין איך המשתמשים במחשבים ובטלפונים חווים את המקור. כברירת מחדל, נבחר החודש האחרון בזמן שיצרתם את מרכז הבקרה. כדי לעבור בין גרסאות חודשיות ישנות יותר או חדשות יותר, משתמשים במסנן חודש בחלק העליון של הדף.
שימו לב שהטבלט לא מופיע בתרשימים האלה כברירת מחדל, אבל אם צריך, אפשר להסיר את המסנן ללא טאבלט בהגדרות של תרשים העמודות:
ביצועי המדד
אחרי הדף של מדדי חוויית המשתמש הבסיסיים (Core Web Vitals), יוצגו דפים נפרדים לכל המדדים במערך הנתונים של CrUX.
בחלק העליון של כל דף מופיע המסנן מכשיר, שבעזרתו אפשר להגביל את גורמי הצורה שכלולים בנתוני חוויית המשתמש. לדוגמה, אפשר להציג פירוט ספציפי של חוויות השימוש בטלפון. ההגדרה הזו נשמרת בדפים שונים.
הרכיבים החזותיים העיקריים בדפים האלה הם ההפצות החודשיות של החוויות שמסווגות בתור 'טובה', 'טעון שיפור' ו'חלשה'. המקרא המסומן בצבעים מתחת לתרשים מציין את מגוון החוויות שנכללות בקטגוריה. לדוגמה, בצילום המסך הקודם אפשר לראות את אחוז החוויה 'טובה' של Largest Contentful Paint (LCP) שמשתנה ונעשה גרוע יותר במעט בחודשים האחרונים.
מעל התרשים מוצגים האחוזים של חוויות 'טובות' ו'חלשות' באחוזים יחד עם מדד ההפרש באחוזים בהשוואה לחודש הקודם. במקור הזה, חוויית LCP 'טובה' ירדה ב-3.2% ל-56.04% בהשוואה לחודש הקודם.
בנוסף, לגבי מדדים כמו LCP ומדדים אחרים של Core Web Vitals שמספקים המלצות מפורשות לגבי אחוזונים, המדד 'P75' יופיע בין האחוזים 'טוב' ו'גרוע'. הערך הזה תואם לאחוזון ה-75 של חוויות המשתמשים במקור. במילים אחרות, 75% מהחוויות טובות יותר מהערך הזה. חשוב לזכור שהנתונים האלה רלוונטיים להפצה הכוללת בכל המכשירים במקור. החלפת מצב של מכשירים ספציפיים באמצעות המסנן מכשיר לא תגרום לחישוב מחדש של האחוזון.
הערות טכניות לגבי אחוזונים
חשוב לזכור שמדדי האחוזון מבוססים על נתוני ההיסטוגרמה מ-BigQuery, ולכן רמת הפירוט תהיה גסה: 100 אלפיות השנייה ל-LCP, 25 אלפיות השנייה ל-INP ו-0.05 ל-CLS. במילים אחרות, ערך P75 LCP של 3,800 אלפיות השנייה מציין שהאחוזון ה-75 האמיתי נמצא בין 3,800 אלפיות השנייה ל-3,900 אלפיות שנייה.
בנוסף, מערך הנתונים ב-BigQuery משתמש בשיטה שנקראת 'פיזור פחים', שבה צפיפות החוויות של המשתמש מקובצות לתוך סלים גסים מאוד של רמת פירוט נמוכה יותר. כך נוכל לכלול צפיפות דקות בזנב ההתפלגות, בלי שנצטרך לחרוג מארבע ספרות. לדוגמה, ערכי LCP באורך של פחות מ-3 שניות מקובצים בתאים ברוחב 200 אלפיות השנייה. בין 3 ל-10 שניות, הקטגוריות רחבות ב-500 אלפיות השנייה. מעבר ל-10 שניות, הקטגוריות רחבות ב-5,000 אלפיות שנייה… במקום להשתמש בתאים במידות רוחב שונות, פיזור מאגרים מבטיח שכל התאים יהיו ברוחב קבוע של 100 אלפיות שנייה (המחלק המשותף הגדול ביותר), וההתפלגות עוברת אינטרפולציה ליניארית בין כל סלים.
ערכי P75 התואמים בכלים כמו PageSpeed Insights לא מבוססים על מערך הנתונים הציבורי ב-BigQuery, והם יכולים לספק ערכים ברמת דיוק של אלפית השנייה.
דמוגרפיה של משתמשים
יש שני מאפיינים שכלולים בדפים הדמוגרפיים של המשתמשים: מכשירים וסוגים של חיבורים אפקטיביים (ECT). בדפים האלה מוצגת ההתפלגות של צפיות בדפים בכל המקור של משתמשים בכל קבוצה דמוגרפית.
בדף 'התפלגות המכשירים' מוצג פירוט של המשתמשים בטלפון, במחשב ובטאבלט לאורך זמן. בדרך כלל, למקורות רבים יש מעט נתונים לגבי טאבלטים או בכלל אין להם נתונים כאלה, ולכן לעיתים קרובות יופיע הערך '0%' מחוץ לתרשים.
באופן דומה, בדף ההפצה של ECT מוצג פירוט של חוויות השימוש ברשתות 4G, 3G, 2G, 2G איטית ואופליין.
ההתפלגויות של המאפיינים האלה מחושבות על סמך פלחים של נתוני ההיסטוגרמה של הצגת תוכן ראשוני (FCP).
שאלות נפוצות
ריכזנו כאן כמה מהשאלות הנפוצות לגבי יצירת מרכזי בקרה של CrUX ב-Looker Studio:
מתי כדאי להשתמש בלוח הבקרה של CrUX במקום בכלים אחרים?
גם מרכז הבקרה של CrUX מבוסס על אותם נתונים בסיסיים שזמינים ב-BigQuery, אבל לא צריך לכתוב שורה אחת של SQL כדי לחלץ את הנתונים, ואין צורך לחשוש לחרוג מהמכסות בחינם. הגדרת מרכז בקרה היא מהירה וקלה יותר מאשר שליחת שאילתה על הנתונים הבסיסיים. כל התצוגות החזותיות נוצרות בשבילכם, ויש לכם אפשרות לשתף אותן עם כל מי שתרצו.
האם יש הגבלות על השימוש במרכז הבקרה של CrUX?
מבוסס על BigQuery, גם מרכז הבקרה של CrUX יורש את כל המגבלות שלו. הוא מוגבל לנתונים ברמת המקור ברמת פירוט חודשית.
בנוסף, לוח הבקרה של CrUX מקריב חלק מהגמישות של הנתונים הגולמיים ב-BigQuery לטובת פשטות ונוחות. לדוגמה, התפלגויות של מדדים מוצגות רק כ'טוב', 'דרוש שיפור' ו'חלש', בניגוד להיסטוגרמות המלאות. בלוח הבקרה של CrUX מוצגים גם נתונים ברמה הגלובלית, בעוד שמערך הנתונים ב-BigQuery מאפשר להתמקד במדינות מסוימות.
איפה אפשר לקבל מידע נוסף על Looker Studio?
מידע נוסף זמין בדף התכונות של Looker Studio.