Looker Studio (anciennement Data Studio) est un puissant outil de visualisation des données qui vous permet de créer des tableaux de bord basés sur des sources de big data, comme le rapport d'expérience utilisateur Chrome (CrUX). Dans ce guide, vous allez découvrir comment créer votre propre tableau de bord CrUX personnalisé pour suivre les tendances de l'expérience utilisateur d'une origine.
Le tableau de bord CrUX est créé à l'aide d'une fonctionnalité Looker Studio appelée Connecteurs de communauté. Ce connecteur est un lien préétabli entre les données brutes CrUX dans BigQuery et les visualisations de Looker Studio. Les utilisateurs du tableau de bord n'ont plus besoin d'écrire de requêtes ni de générer de graphiques. Tout est conçu pour vous. Il vous suffit de fournir une origine pour qu'un tableau de bord personnalisé soit généré.
Tableau de bord CrUX par défaut
L'expérience utilisateur Chrome (CrUX) dispose d'un tableau de bord par défaut géré par l'équipe CrUX. De nouvelles métriques (INP, par exemple) sont ajoutées par l'équipe et disponibles lors du prochain chargement du tableau de bord.
Créer un tableau de bord personnalisé
Certains utilisateurs voudront peut-être personnaliser le tableau de bord, auquel cas vous pouvez créer votre propre copie du tableau de bord par défaut et le modifier comme vous le souhaitez.
Pour créer un tableau de bord personnalisé, accédez à g.co/chromeuxdash. Vous êtes alors redirigé vers la page du connecteur de la communauté CrUX, où vous pouvez indiquer l'origine pour laquelle le tableau de bord sera généré. Notez que les nouveaux utilisateurs peuvent être invités à répondre à des requêtes d'autorisation ou de préférences marketing.
Le champ de saisie de texte n'accepte que les origines, pas les URL complètes. Par exemple:
https://developer.chrome.com
https://developer.chrome.com/docs/crux/guides/looker-studio-dashboard
Si vous omettez le protocole, HTTPS est utilisé par défaut. Les sous-domaines sont importants. Par exemple, https://developers.google.com et https://www.google.com sont considérés comme des origines différentes.
Voici quelques problèmes courants liés aux origines : utilisation du mauvais protocole (http:// au lieu de https://, par exemple) et omission du sous-domaine si nécessaire. Certains sites Web incluent des redirections. Par conséquent, si http://example.com redirige vers https://www.example.com, vous devez utiliser ce dernier, qui est la version canonique de l'origine. En règle générale, utilisez l'origine que les utilisateurs voient dans la barre d'adresse.
Si vous cochez cette case, l'origine sera incluse dans l'URL du tableau de bord, ce qui permettra d'utiliser le même tableau de bord pour différentes origines en modifiant ce paramètre d'URL à l'avenir. Il est donc recommandé de sélectionner cette option.
Cliquez sur le bouton Connexion. Si vous avez coché cette case, vous serez invité à le confirmer.
Si votre origine n'est pas incluse dans l'ensemble de données CrUX, un message d'erreur semblable à celui présenté dans le schéma suivant peut s'afficher. L'ensemble de données contient plus de 15 millions d'origines, mais il est possible que les données de celle que vous souhaitez inclure ne soient pas suffisantes.
Si l'origine existe, vous êtes redirigé vers la page du schéma du tableau de bord. Tous les champs inclus s'affichent: chaque type de connexion efficace, chaque facteur de forme, le mois de publication de l'ensemble de données, la distribution des performances pour chaque métrique et, bien sûr, le nom de l'origine. Vous n'avez rien à faire ni à modifier sur cette page. Il vous suffit de cliquer sur Créer le rapport pour continuer.
Utiliser le tableau de bord
Chaque tableau de bord comprend trois types de pages:
- Présentation des Core Web Vitals
- Performances des métriques
- Données démographiques sur les utilisateurs
Chaque page comprend un graphique montrant la distribution dans le temps pour chaque version mensuelle disponible. À mesure que de nouveaux ensembles de données sont publiés, vous pouvez actualiser le tableau de bord pour obtenir les données les plus récentes.
Les ensembles de données mensuels sont publiés le deuxième mardi de chaque mois. Par exemple, l'ensemble de données composé de données sur l'expérience utilisateur du mois de mai est publié le deuxième mardi de juin.
Présentation des Core Web Vitals
La première page présente un aperçu des performances mensuelles des Core Web Vitals de l'origine. Il s'agit des métriques UX les plus importantes que Google vous recommande de privilégier.
Utilisez la page Core Web Vitals pour comprendre comment l'origine est ressentie par les utilisateurs d'ordinateurs et de téléphones. Par défaut, le mois le plus récent au moment de la création du tableau de bord est sélectionné. Pour passer d'une version mensuelle plus ancienne à une version plus récente, utilisez le filtre Mois en haut de la page.
Notez que les tablettes sont omises par défaut de ces graphiques, mais si nécessaire, vous pouvez supprimer le filtre No Tablet (Pas de tablette) dans la configuration du graphique à barres:
Performances des métriques
Après la page "Core Web Vitals", vous trouverez des pages autonomes pour toutes les métriques de l'ensemble de données CrUX.
En haut de chaque page se trouve le filtre Appareil qui vous permet de limiter les facteurs de forme inclus dans les données de l'expérience. Par exemple, vous pouvez examiner plus en détail les expériences sur téléphone. Ce paramètre est conservé d'une page à l'autre.
Les principales visualisations de ces pages sont les distributions mensuelles des expériences classées comme "Bonnes", "Amélioration nécessaire" et "Médiocres". La légende avec code couleur sous le graphique indique l'éventail des expériences incluses dans la catégorie. Par exemple, dans la capture d'écran précédente, vous pouvez voir que le pourcentage d'expériences Largest Contentful Paint (LCP) "satisfaisantes" fluctue et se dégrade légèrement au cours des derniers mois.
Les pourcentages d'expériences "satisfaisantes" et "médiocres" du mois le plus récent sont affichés au-dessus du graphique, ainsi qu'un indicateur de la différence en pourcentage par rapport au mois précédent. Pour cette origine, les "bonnes" expériences LCP ont chuté de 3,2% à 56,04% d'un mois sur l'autre.
De plus, pour les métriques telles que le LCP et les autres Core Web Vitals qui fournissent des recommandations explicites sur les percentiles, vous trouverez la métrique "P75" entre les pourcentages "Bon" et "Mauvais". Cette valeur correspond au 75e percentile des expériences utilisateur de l'origine. En d'autres termes, 75% des expériences sont meilleures que cette valeur. Notez que cela s'applique à la distribution globale sur tous les appareils de l'origine. Activer ou désactiver des appareils spécifiques avec le filtre Appareil ne recalculera pas le percentile.
Mises en garde techniques concernant les centiles
Notez que les métriques de percentile sont basées sur les données d'histogramme de BigQuery.La granularité sera donc faible: 100 ms pour le LCP, 25 ms pour l'INP et 0,05 ms pour le CLS. En d'autres termes, un LCP au P75 de 3 800 ms indique que le 75e percentile réel se situe entre 3 800 ms et 3 900 ms.
De plus, l'ensemble de données BigQuery utilise une technique appelée "répartition de bin" qui consiste à regrouper intrinsèquement les densités d'expériences utilisateur dans des bins très grossiers de précision décroissante. Cela nous permet d'inclure des densités de minutes dans la queue de la distribution sans avoir à dépasser quatre chiffres de précision. Par exemple, les valeurs de LCP inférieures à trois secondes sont regroupées dans des buckets de 200 ms de largeur. Entre 3 et 10 secondes, les classes ont une largeur de 500 ms. Au-delà de 10 secondes, les intervalles sont de 5 000 ms de large... Au lieu d'avoir des intervalles de largeurs différentes, la répartition des intervalles garantit que tous les intervalles ont une largeur constante de 100 ms (le plus grand diviseur commun), et que la distribution est interpolée linéairement dans chaque intervalle.
Les valeurs P75 correspondantes dans des outils tels que PageSpeed Insights ne sont pas basées sur l'ensemble de données public BigQuery et peuvent fournir des valeurs précises à la milliseconde près.
Données démographiques sur les utilisateurs
Deux dimensions sont incluses sur les pages sur les données démographiques des utilisateurs: les appareils et les types de connexion effectifs. Ces pages illustrent la répartition des pages vues à l'échelle de l'origine pour les utilisateurs de chaque catégorie démographique.
La page "Distribution des appareils" indique la répartition des utilisateurs de téléphones, d'ordinateurs et de tablettes au fil du temps. De nombreuses origines ne comportent que peu ou pas de données sur les tablettes. Vous verrez donc souvent "0%" en dehors du graphique.
De même, la page de distribution de l'ECT indique la répartition des expériences 4G, 3G, 2G, 2G lente et hors connexion.
Les distributions pour ces dimensions sont calculées à l'aide de segments des données de l'histogramme First Contentful Paint (FCP).
Questions fréquentes
Voici quelques-unes des questions fréquentes sur la création de tableaux de bord CrUX dans Looker Studio:
Quand utiliser le tableau de bord CrUX plutôt que d'autres outils ?
Le tableau de bord CrUX est basé sur les mêmes données sous-jacentes que celles disponibles dans BigQuery, mais vous n'avez pas besoin d'écrire une seule ligne de code SQL pour extraire les données et vous n'avez jamais à vous soucier de dépasser les quotas sans frais. La configuration d'un tableau de bord est plus rapide et plus simple que d'interroger les données sous-jacentes, toutes les visualisations sont générées pour vous et vous avez la possibilité de les partager avec les personnes de votre choix.
L'utilisation du tableau de bord CrUX est-elle soumise à des limites ?
Étant donné qu'il repose sur BigQuery, le tableau de bord CrUX hérite également de toutes ses limites. Il est limité aux données au niveau de l'origine avec une granularité mensuelle.
Le tableau de bord CrUX renonce également à une partie de la polyvalence des données brutes sur BigQuery pour plus de simplicité et de commodité. Par exemple, les distributions de métriques ne sont indiquées que dans les catégories "Bonnes", "Amélioration nécessaire" et "Médiocre", et non dans les histogrammes complets. Le tableau de bord CrUX fournit également des données à l'échelle mondiale, tandis que l'ensemble de données BigQuery vous permet de zoomer sur des pays spécifiques.
Où puis-je en savoir plus sur Looker Studio ?
Pour en savoir plus, consultez la page des fonctionnalités de Looker Studio.