LY Corporation, Chrome Geliştirici Araçları ile manuel çalışmayı% 98 oranında nasıl azalttı?

Syna Kim

Yuriko Hirota

Masanari Hamada

Shunsuke Uda

Yayınlanma tarihi: 27 Nisan 2026

Japonya'nın en büyük internet hizmeti sağlayıcılarından biri olan LY Corporation; arama, haber ve alışveriş gibi çok çeşitli web platformlarını yönetir. Bu çeşitli hizmetlerde yüksek performansın korunması, kullanıcı etkileşimi ve işletme başarısı için kritik öneme sahiptir. Ancak ekip, performans analizini birden fazla hizmette ölçeklendirme konusunda zorluklar yaşadı.

Bu örnek olay incelemesinde, LY Corporation'ın Chrome Geliştirici Araçları'nı kullanarak nasıl otomatik bir yapay zeka tabanlı performans denetim sistemi oluşturduğu ele alınmaktadır. Tarayıcıya programatik bir köprü oluşturarak veri toplamayı otomatikleştirip performans metriklerini işletme etkisiyle ilişkilendirdiler ve her geliştirme ekibinin hizmetlerini etkili bir şekilde optimize etmesini sağladılar.

Zorluk: Manuel denetimin darboğazı

LY Corporation'da daha önce performans denetimi, uzmanlık bilgisi gerektiren ve büyük ölçüde manuel olarak yapılan bir görevdi. Bir mühendisin şunları yapması gerekiyordu:

1. Alan verilerini toplamak için CrUX veya PageSpeed Insights gibi birden fazla araçta manuel olarak gezinme.
2. Laboratuvar verilerini toplamak için Lighthouse izlerinin yerel bir örneğini çalıştırın.
3. Performans metriklerini ayrı dahili işletme kontrol panelleriyle çapraz referanslayın.
4. Tüm bu parçalanmış verileri tek bir raporda birleştirerek harekete geçirici bilgiler elde edin.

Bu süreç yavaştı ve kritik bilgiler küçük bir uzman grubunda yoğunlaştığı için verimlilik sınırlıydı. Bu karmaşıklık, şirket genelinde her hizmet için tutarlı ve yüksek kaliteli performans denetimleri sağlamayı zorlaştırıyor, bu da genellikle analizlerin gecikmesine ve optimizasyon fırsatlarının kaçırılmasına neden oluyordu.

Çözüm: Chrome Geliştirici Araçları ile aracıların tarayıcı performans metriklerini yakalama

LY Corporation, Chrome Geliştirici Araçları'nı aracı olarak kullanan bir dahili araç geliştirdi. Bu sayede yapay zeka ajanları:

• Ayıklama: Largest Contentful Paint (LCP), öğe meta verileri, ağ isteği günlükleri veya aktarım boyutu gibi gerçek zamanlı ağ ve performans verilerini doğrudan Geliştirici Araçları'ndan çekin.
• Etkileşim: Hedeflenen hizmetlerin URL'lerini açın ve kullanıcı işlemlerini gerçekleştirin. Örneğin, işaretçiyi tıklayıp basılı tutarak Interaction to Next Paint (INP) veya Cumulative Layout Shift (CLS) gibi etkileşimli metrikleri tetikleyin.
• Analiz: Öncelikli bir sorun listesi oluşturmak için bu çalışma zamanı verilerini geçmiş alan verileriyle (CrUX) birleştirin.

Aracıların Chrome Geliştirici Araçları'nı kullanarak yapay zeka web performansı raporu sistemi akışı. Bu akış, aracıların performans verilerini toplamasına, canlı bir sayfayla etkileşimde bulunmasına ve sonuçları analiz etmesine olanak tanır.

Bu dahili araç, geliştiricilerin bir sayfada tam performans denetimi oluşturmak için bir web uygulaması URL'si girmesine olanak tanır. Böylece uzman bilgisi, isteğe bağlı bir hizmete dönüştürülür. Bu araç, modüler ve senaryoya dayalı bir analiz aracı olarak çalışır. Önceliklendirilmiş bir iyileştirme listesi ve geliştiricilere nereden başlayacakları konusunda yol gösterecek öneriler oluşturur.

Tüm performans denetimlerini ve ilgili sonuçları içeren, üretilmiş bir yapay zeka web performansı raporu örneği.

Etkisi: Manuel kontrollerden otomatik düzeltme önerilerine

LY Corporation, Chrome Geliştirici Araçları'nı kullanarak veri toplama ve rapor biçimlendirme gibi manuel işlemleri bir yapay zeka aracısına devrederek önemli sonuçlar elde etti:

• Büyük verimlilik artışı: Bu yeni süreç, manuel analizleri %96-98 oranında azaltır ve merkezi analiz ekibi için ayda 8,3 saat geliştirici zamanı kazandırır.
• Uzmanlığın demokratikleşmesi: Artık her ürün ekibi bağımsız olarak yüksek kaliteli performans raporları oluşturabilir. Bu sayede, daha önce yalnızca uzmanlar tarafından sunulan tutarlı bir analiz standardı sağlanır.
• Uygulanabilir işletme analizleri: Ekipler, performans verilerini işletme metriklerine bağlayarak en etkili düzeltmelere öncelik verir. Bu sayede projeler daha hızlı onaylanır.

Gelecek planları

LY Corporation, yapay zeka performans araçlarının özelliklerini geliştirmeye devam ediyor. Ekip, kullanıcı elde tutma ve gelir artışıyla ilgili ayrıntılı analizler sağlamak için performans iyileştirmelerini belirli iş hedefleriyle entegre ediyor.

Sonuç

Acenteler için Chrome Geliştirici Araçları bağımsız bir çözüm olmasa da LY Corporation'ın özel raporlama aracını oluşturması için gerekli teknik temeli sağladı. Geliştiriciler, Chrome Geliştirici Araçları'nı kullanarak manuel tarayıcı kontrollerinin ötesine geçebilir ve doğrudan tarayıcı çalışma zamanından canlı veriler toplayarak kendi özel araçlarını oluşturabilir.