2021 年 2 月のデータセットを皮切りに、BigQuery の CrUX レポートに試験運用版指標が追加され、オリジンの人気度を桁違いに区別できるようになります。たとえば、上位の 1,000 のオリジン、トップ 10,000、トップ 100,000、トップ 100,000、...
実際にどのようになっているか見ていきましょう。
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
| 行 | 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 | 7264,371 |
2021 年 2 月のグローバル データセットの場合は 5 つのバケットが得られます。予想どおり 1 行目には ランクマグニチュードが 1,000 のオリジンが 1,000 あります。 一般的なオリジンが表示されます2 行目は 意外に見えるかもしれません 上位 10,000 セットのうち 9,000 オリジンのみこれは、行 1 のオリジンが 上位 10,000 件にも含まれていました。上位 10, 000 件のオリジンを選択するには、 クエリする場合は、experiment.popularity.rank <= 10000 を指定する。
このデータセットには、国ごとのランクの大きさも含まれています。たとえば、 クエリは、ドイツで最も一般的な 1 万のオリジンをリストします。
SELECT DISTINCT origin
FROM `chrome-ux-report.country_de.202102`
WHERE experimental.popularity.rank <= 10000
新しい人気指標の可能性について 詳しく見ていきます。 ウェブのセグメントは First Contentful Paint 指標（FCP）によって異なります。このクエリでは 1 秒は高速なユーザーエクスペリエンスと見なされます
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
experimental.popularity.rank が 1, 000 以下のオリジンの場合、クエリはすべて
FCP 指標値が 1,000 ミリ秒未満のヒストグラム バケット密度と、
オリジンの数で計算します。つまり、
1,000 の人気オリジンで高速 FCP の読み込み。このクエリでは、すべてのオリジンに
これは完璧ではありません結果に
ランクの大きさの変化に敏感です。これは、WHERE 句を
experiment.popularity.rank <= 10000 を指定する。これを 10k や 100k といった条件で行えば、
日付:
| 起源の大きさをランク付けする | FCP の割合が <1 秒（オリジンで平均） |
|---|---|
| 1,000 | 53.6％ |
| 10,000 | 49.6% |
| 100,000 | 45.9％ |
| 1,000,000 | 43.2％ |
| 10,000,000 | 39.9% |
このグラフは、ウェブのユーザー エクスペリエンスが速いほど、人気が高いことと相関があることを示しています。
2022 年 10 月のデータセットでは、半ランクのステップでさらに分割されています。このデータセットに対して最初のクエリを再実行すると、ハーフステップと各ランクの大きさにおけるオリジンの数が表示されます。
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
| 行 | 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 | 7637,195 |
詳しくは、BigQuery での CrUX の使用をご覧ください。また、その他のクエリの例については、CrUX クックブックを参照してください。必要に応じて、クエリを共有して、気づいた点をお聞かせください。