Bắt đầu từ tập dữ liệu tháng 2 năm 2021, chúng tôi sẽ thêm một chỉ số thử nghiệm vào báo cáo CrUX trong BigQuery để phân biệt mức độ phổ biến của các nguồn gốc theo thứ tự về cường độ: 1 nghìn nguồn gốc hàng đầu, 10 nghìn lượt hiển thị hàng đầu, 100 nghìn lượt hiển thị hàng đầu, 1 triệu nguồn gốc hàng đầu, ...
Hãy xem cách này thực tế trông như thế nào:
SELECT
experimental.popularity.rank AS rank_magnitude,
COUNT(DISTINCT origin) AS num_origins
FROM
`chrome-ux-report.all.202102`
GROUP BY
rank_magnitude
ORDER BY
rank_magnitude
| Hàng | rank_magnitude | num_origins |
|---|---|---|
| 1 | 1.000 | 1.000 |
| 2 | 10.000 | 9.000 |
| 3 | 100.000 | 90.000 |
| 4 | 1.000.000 | 900.000 |
| 15 | 10.000.000 | 7.264.371 |
Đối với tập dữ liệu toàn cầu vào tháng 2 năm 2021, chúng tôi có 5 nhóm. Như mong đợi, trong hàng 1, chúng ta thấy rằng có 1000 nguồn gốc với độ lớn hạng 1000 – 1k nhất nguồn gốc phổ biến theo chỉ số của chúng tôi. Hàng 2 có thể trông ngạc nhiên, cho biết rằng chỉ có 9k nguồn gốc trong nhóm 10k hàng đầu; Đó là vì các gốc trong hàng 1 là cũng nằm trong nhóm 10k hàng đầu. Để chọn 10.000 nguồn gốc hàng đầu, bạn cần chỉ định testing.featuredity.rank <= 10000 khi truy vấn.
Tập dữ liệu này cũng chứa cấp độ xếp hạng theo quốc gia cụ thể. Ví dụ: truy vấn liệt kê 10.000 nguồn gốc phổ biến nhất ở Đức.
SELECT DISTINCT origin
FROM `chrome-ux-report.country_de.202102`
WHERE experimental.popularity.rank <= 10000
Để tìm hiểu tiềm năng của chỉ số mới về mức độ phổ biến, hãy xem mức độ phổ biến các phân đoạn của web khác nhau liên quan đến chỉ số hiển thị nội dung đầu tiên (FCP). Đối với mục đích của truy vấn này, chúng tôi coi 1 giây là trải nghiệm người dùng nhanh.
SELECT
SUM(fcp.density)/count(distinct origin)
FROM
`chrome-ux-report.all.202102`,
UNNEST(first_contentful_paint.histogram.bin) AS fcp
WHERE
fcp.start < 1000 AND experimental.popularity.rank <= 1000
Đối với các nguồn gốc có experimental.popularity.rank <= 1000, truy vấn tính tổng tất cả
mật độ nhóm biểu đồ cho các giá trị chỉ số FCP nhỏ hơn 1000 mili giây và phân chia
nó theo số lượng nguồn gốc, tức là tỷ lệ phần trăm trung bình của
tải FCP nhanh cho 1k nguồn gốc phổ biến nhất. Trong truy vấn này, tất cả nguồn gốc có
trọng số tương đương, vì vậy có thể cho rằng cấu trúc này không hoàn hảo. Nhưng hãy xem kết quả
nhạy cảm với việc thay đổi độ lớn của thứ hạng, bằng cách thay đổi mệnh đề where thành
chỉ định lambda.commonity.rank <= 10000. Chúng tôi làm việc này với giá 10.000, 100.000, v.v.
vào:
| Độ lớn của thứ hạng nguồn gốc | Phần trăm FCP < 1 giây, tính trung bình trên các nguồn gốc |
|---|---|
| 1.000 | 53,6% |
| 10.000 | 49,6% |
| 100.000 | 45,9% |
| 1.000.000 | 43,2% |
| 10.000.000 | 39,9% |
Điều này cho thấy trải nghiệm người dùng nhanh hơn trên web cũng tương quan với việc trở nên phổ biến hơn.
Trong tập dữ liệu tháng 10 năm 2022, dữ liệu này được chia nhỏ hơn theo bậc nửa thứ hạng. Chạy lại truy vấn đầu tiên cho tập dữ liệu này sẽ hiển thị nửa bước và số lượng nguồn gốc trong mỗi độ lớn xếp hạng::
SELECT
experimental.popularity.rank AS rank_magnitude,
COUNT(DISTINCT origin) AS num_origins
FROM
`chrome-ux-report.all.202210`
GROUP BY
rank_magnitude
ORDER BY
rank_magnitude
| Hàng | rank_magnitude | num_origins |
|---|---|---|
| 1 | 1.000 | 1.000 |
| 2 | 5.000 | 4.000 |
| 3 | 10.000 | 5.000 |
| 4 | 50.000 | 40.000 |
| 5 | 100.000 | 50.000 |
| 6 | 500.000 | 400.000 |
| 7 | 1.000.000 | 500.000 |
| 8 | 5.000.000 | 4.000.000 |
| 9 | 10.000.000 | 5.000.000 |
| 10 | 50.000.000 | 7.637.195 |
Tìm hiểu thêm về cách sử dụng CrUX trên BigQuery và duyệt qua Sổ tay nấu ăn CrUX để tìm hiểu thêm về các truy vấn mẫu. Chia sẻ các truy vấn của bạn nếu bạn thích và cho chúng tôi biết những gì bạn tìm thấy.