Entender como a velocidade de carregamento de um site impacta a experiência do usuário e o ranqueamento no Google é crucial. O LCP em Core Web Vitals (Largest Contentful Paint) é uma métrica essencial que mede o tempo que leva para o maior elemento de conteúdo de uma página se tornar visível. Identificar e corrigir problemas no LCP nem sempre é fácil, mas o Google tem trabalhado para facilitar esse processo, introduzindo as LCP subparts.
As LCP subparts detalham as causas dos atrasos no carregamento da página, permitindo que você otimize seu site de forma mais eficiente. Além disso, esses dados foram adicionados ao Chrome UX Report, oferecendo uma visão clara do que está afetando a experiência dos visitantes do seu site.
O que são LCP em Core Web Vitals e por que são importantes?
As LCP subparts dividem a métrica Largest Contentful Paint em quatro componentes distintos, cada um representando uma fase do processo de carregamento da página. Compreender esses componentes é fundamental para identificar gargalos e otimizar o desempenho do seu site.
Esses componentes são:
- Tempo para o Primeiro Byte (TTFB): Mede a rapidez com que o servidor responde à solicitação do documento.
- Atraso no Carregamento do Recurso: Tempo gasto antes do início do download da imagem LCP.
- Tempo de Carregamento do Recurso: Tempo necessário para baixar a imagem LCP.
- Atraso na Renderização do Elemento: Tempo decorrido antes que o elemento LCP seja exibido.
É importante notar que os tempos de carregamento de recursos se aplicam principalmente a imagens ou imagens de fundo. No caso de elementos de texto, os componentes de Atraso no Carregamento e Tempo de Carregamento são geralmente zero.
Para entender melhor como cada componente contribui para a pontuação LCP em Core Web Vitals do seu site, você pode usar ferramentas como o teste de velocidade de site da DebugBear. Essa ferramenta permite expandir a métrica Largest Contentful Paint e visualizar os detalhes de cada subpart.
Como as LCP Subparts Ajudam na Otimização
Ao analisar as LCP subparts, você pode identificar quais componentes estão causando os maiores atrasos no carregamento da sua página. Por exemplo, se o TTFB e a Duração do Carregamento da Imagem representam a maior parte da pontuação LCP, é nesses dois componentes que você deve concentrar seus esforços de otimização.
Para entender o que está acontecendo em cada etapa, uma análise detalhada do waterfall de requisições de rede pode ser muito útil. A visualização do waterfall filtrada para os recursos relevantes para a exibição da imagem Largest Contentful Paint ajuda a identificar gargalos específicos.
Vamos explorar cada um dos quatro componentes em detalhes:
- Tempo Para o Primeiro Byte (TTFB)
O primeiro passo para exibir o maior elemento da página é buscar o HTML do documento. O TTFB mede a rapidez com que o servidor responde a essa solicitação. Para melhorar essa métrica, você pode otimizar o tempo de resposta do servidor ou armazenar o HTML em cache para evitar a geração repetida da página. - Atraso no Carregamento do Recurso
O recurso que queremos carregar aqui é a imagem LCP. Idealmente, a tag<img>deve estar no topo do HTML para que o navegador encontre e comece a carregar a imagem imediatamente. No entanto, em alguns casos, pode ocorrer um Atraso no Carregamento. Isso pode acontecer quando a página usa bibliotecas de lazy loading, que adiam o carregamento da imagem até que ela esteja prestes a aparecer na tela. - Duração do Carregamento do Recurso
Este componente é bastante autoexplicativo: é o tempo necessário para baixar a imagem LCP. Para reduzir a duração do carregamento, você pode usar formatos de imagem modernos que oferecem melhor compressão, carregar imagens no tamanho correto e priorizar o carregamento da imagem LCP em relação a outros recursos. - Atraso na Renderização do Elemento
Este é o quarto e último componente do LCP. Ele se refere ao tempo entre o carregamento do recurso e sua exibição na tela. Uma causa comum para o atraso na renderização é quando o elemento LCP não é uma imagem. Nesses casos, o atraso pode ser causado por scripts e folhas de estilo que bloqueiam a renderização.
Medindo as LCP em Core Web Vitals com dados reais de usuários
Analisar as LCP subparts em testes de laboratório pode fornecer informações valiosas sobre onde otimizar seu site. No entanto, muitas vezes o LCP no laboratório não corresponde ao que os usuários reais estão experimentando. É por isso que o Google começou a incluir dados de subpart no CrUX data report.
Uma informação muito útil aqui é o tipo de recurso LCP: ele informa quantos visitantes viram o elemento LCP como um elemento de texto ou uma imagem. Para facilitar a interpretação dos dados, o Google relata dados de subpart apenas para imagens. Se o elemento LCP for geralmente texto na página, as informações de subparts não serão muito úteis, pois não se aplicarão à maioria dos seus visitantes.
Acompanhar as subparts no seu site com o Real User Monitoring (RUM) é essencial. Os dados de laboratório nem sempre correspondem ao que os usuários reais experimentam. Os dados CrUX são superficiais, relatados apenas para páginas de alto tráfego e levam pelo menos 4 semanas para serem totalmente atualizados após a implementação de uma alteração.
Uma ferramenta de monitoramento de usuários reais, como o DebugBear, pode ser muito útil ao corrigir suas pontuações LCP. Você pode rastrear pontuações em todas as páginas do seu site ao longo do tempo e obter painéis dedicados para cada subpart LCP. Você também pode revisar experiências específicas do visitante, ver qual era a imagem LCP para eles, inspecionar um waterfall de solicitações e verificar os tempos de subpart LCP.
Ter dados de métricas mais granulares disponíveis para o Largest Contentful Paint oferece aos desenvolvedores da web uma grande vantagem ao tornar seu site mais rápido. Incluir subparts no CrUX fornece novos insights sobre como os visitantes reais experimentam seu site e pode dizer se as otimizações que você está considerando seriam realmente impactantes.
Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificiado, mas escrito e revisado por um humano.