Mierz zarówno danymi laboratoryjnymi, jak i terenowymi — odpowiadają na różne pytania. Lighthouse to lab (syntetyczne, powtarzalne, do debugowania); RUM to teren (rzeczywiści użytkownicy, dla prawdy). Jeśli ufasz tylko jednemu, optymalizujesz niewłaściwą rzecz.
| Lab (Lighthouse) | Teren / RUM |
|---|
| Źródło | Jedno syntetyczne uruchomienie, stałe urządzenie/sieć | Rzeczywiste wizyty, wszystkie urządzenia/sieci |
| Dobre do | Debugowanie, bramki regresji CI, powtarzalne | Co użytkownicy faktycznie doświadczają |
| INP | Nie może zmierzyć (brak rzeczywistych interakcji) | Mierzone w trakcie całej wizyty |
| Słabość | Nie odzwierciedla twojego rzeczywistego ruchu | Zaszumione, wymaga wolumenu, trudniejsze do debugowania |
Lighthouse uruchamia pojedyncze dławione (throttled) ładowanie na czystej maszynie — świetne do odtwarzania problemu, bezużyteczne do poznania twojego p75. Zwłaszcza INP można uchwycić tylko w terenie, ponieważ wymaga rzeczywistych interakcji w trakcie sesji.
import { onLCP, onCLS, onINP } from "web-vitals";
function send(metric) {
// Wersja attribution mówi, KTÓRY element/interakcja to spowodowała
navigator.sendBeacon("/rum", JSON.stringify({
name: metric.name, value: metric.value, id: metric.id,
}));
}
onLCP(send); onCLS(send); onINP(send); // raportuj każdą metrykę, gdy się finalizuje
To ta sama metodologia co CrUX Google'a (Chrome User Experience Report), który zasila ranking wyszukiwania — CrUX to p75 rzeczywistych użytkowników, nie lab.
Sygnałem seniorskim jest wiedza, że lab ≠ teren, że ranking używa p75 z terenu i że INP jest realne tylko w terenie. Optymalizowanie wyniku Lighthouse, podczas gdy rzeczywiste p75 pozostaje słabe, to klasyczna pułapka, którą to pytanie ma obnażyć.
Biblioteka pytań rekrutacyjnych IT ze szczegółowymi odpowiedziami — od Juniora do Seniora.
Wesprzyj