数字营销中的渠道解释和示例

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FCP 考虑第一个字节的时间（这更多地反映了服务器响应时间，而不是您可以直接使用代码）以及处理渲染阻塞资源（例如CSS. 最大内容油漆的变化 Largest Contentful Paint 也发生了一些小变化，这是“页面生命周期中的一个重要里程碑”：最初， metric 不包括一些屏幕外元素，但现在可以找到最大的元素，即使它随后在发现后或在多个元素时从 DOM 页面中删除相同尺寸的图像符合条件。 这些情况发生在轮播加载和缓存屏幕外幻灯片的内容时。 另一个有用的更改是 LCP现在忽略背景图像。 累积布局变化的变化 最后，CLS 的新功能CLS：为了防止超长浏览会话等情况影响该指标的分数，会话较小“窗口”的限制为 5 秒，标记为以 1 秒间隔终止，作为查找该窗口移动最差的 5 秒的限制页面布局。 这似乎“比计算完全未覆盖的会话更好地表示了变化完全未覆盖的会话，该会话可能持续 20 分钟或更长时间，并给出以下分数：被夸大且不成比例。

PageSpeed Insights 数据的用处 根据 Johnson 的说法，优化 Core Web Vitals 页面的技巧是“学习不止一种官方方法来获取分数，这将成为如何思考您正在查看的数据使问题变得更加复杂。” Even Page Speed Insights 通常是 SEO 专业人士的首选，但其本身并不能提供足够的信息来“讲述整个故事”：该工具实际上旨在“提供完整的快照”供开发人员性能故障排除”；当 CrUX 提供时，前 4 周内汇总的现场数据对于进行 WhatsApp 号码数据 比较很有用，但实验室数据和现场数据无疑会显示两份报告之间存在差异。 差异实际上是“测试会话之间以及比较来自不同设备和/或网络的测试时自然发生的情况”：现场数据因此，随着特定网站的受众的不同，情况也会有所不同。因此，PSI 现场数据“代表一系列数据，过去 28 天汇总，最高可达最近完成的全天值” . 排名何时会发生变化（以及将检查哪些时间范围） 然后作者表示，页面体验排名因素“大概可以依赖于过去 28 天的相同聚合分数”，但这不太可能，“因为如果它依赖于为以下目的准备的聚合 BigQuery 数据集，它的性能会好得多。



上个月的 28 天”。 因此，这意味着“排名的任何变化都将在每个新月的第二个星期二生效”。 这样，CrUX 报告的 BigQuery 数据将“经过性能优化流程，为公众消费准备当月的数据先例” 。目前，此类索引以及可能缓存某些查询响应，允许“CrUX 用户在 2017 年底之前执行历史查询，当数据首次收集”。 实验室数据和现场数据之间的实际差异 Johnson 进一步深入研究了实验室数据与现场数据之间差异的复杂问题，回顾了 PSI 中的 Lighthouse Lab 分数“已校准为代表您的上百分位数，以更轻松地解决可能出现的问题，即使这种情况在现实中不太常见世界。更丰富的反馈”适用于最坏的情况，例如慢速网络上功能不足的浏览器。通过这一选择，Google 有意确保开发者获得 如果实验室分数“表明更平均的条件，则它们不会揭示开发人员需要查看以进行更改的性能瓶颈改善压力下的页面体验。” 相比之下，现场数据提供了实际使用情况的示例，更准确地说，“表明浏览器注册的受众群体与实际情况相符”使用您的网站”。