LCP, CLS und INP anhand von Googles Schwellenwerten
Genau die drei Kennzahlen, die Googles Ranking-Systeme zur Bewertung von Ladezeit, Stabilität und Reaktionsfähigkeit heranziehen - geprüft anhand der offiziellen Schwellenwerte, ehrlich als Labor- oder Felddaten gekennzeichnet.
Meine Core Web Vitals prüfenDie offiziellen Schwellenwerte
| Kennzahl | Gut | Verbesserungswürdig | Schlecht |
|---|---|---|---|
| LCP Largest Contentful Paint | < 2.5s | 2.5s - 4s | > 4s |
| CLS Cumulative Layout Shift | < 0.1 | 0.1 - 0.25 | > 0.25 |
| INP Interaction to Next Paint | < 200ms | 200ms - 500ms | > 500ms |
Labor vs. Feld, klar erklärt
LCP und CLS werden direkt in einem kontrollierten Labortest gemessen - reproduzierbar und jederzeit verfügbar.
INP ist von Natur aus eine reine Felddatenmetrik. Die Total Blocking Time (TBT) dient als Laborersatz; echte INP-Daten realer Besucher werden daneben angezeigt, sofern verfügbar.
Gut
Verbesserungswürdig
Schlecht
Häufig gestellte Fragen
LCP (Largest Contentful Paint) misst die Ladegeschwindigkeit, CLS (Cumulative Layout Shift) misst die visuelle Stabilität, und INP (Interaction to Next Paint) misst die Reaktionsfähigkeit auf Nutzereingaben. Google nutzt alle drei als Rankingsignale.
INP ist eine Feldmetrik - sie braucht echte Nutzerinteraktionen über einen längeren Zeitraum und kann daher nur aus Daten echter Besuche stammen. Ein Labor-Audit wie dieses misst die Total Blocking Time (TBT) als nächstliegenden Laborersatz für die Reaktionsfähigkeit. Liegen echte Besucherdaten für Ihre Website vor, zeigen wir deren INP neben den Laborergebnissen.
Labordaten stammen aus einem einzelnen, kontrollierten Audit-Lauf unter festen Bedingungen - wiederholbar, aber nicht unbedingt repräsentativ für jeden echten Besucher. Felddaten werden von echten Besuchern Ihrer Website gesammelt und bilden die Bandbreite ihrer Geräte und Netzwerke ab. Beide sind nützlich; sie beantworten unterschiedliche Fragen.
Core Web Vitals sind ein Rankingsignal unter vielen, kein Bestanden/Nicht-bestanden-Kriterium. Dennoch korrelieren schlechte Werte - besonders bei LCP und CLS - unabhängig vom Rankingeinfluss mit einer schlechteren Nutzererfahrung, weshalb sich eine Behebung allein deshalb lohnt.
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