LCP、CLS、INPをGoogleの基準値と照合
Googleのランキングシステムが読み込み速度・視覚的安定性・応答性を評価する際に使う、まさにその3つの指標を公式のしきい値で検証します。ラボデータかフィールドデータかも正直に明示します。
コアウェブバイタルを監査する公式のしきい値
| 指標 | 良好 | 改善が必要 | 不良 |
|---|---|---|---|
| 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 |
ラボデータとフィールドデータの違いを正直に
LCPとCLSは、制御されたラボ環境で直接測定されます。再現性があり、いつでも取得可能です。
INPは性質上フィールドデータでしか測定できません。ラボでの代替指標としてTotal Blocking Time(TBT)を使用し、実際の訪問者のINPデータがある場合は並べて表示します。
良好
改善が必要
不良
よくある質問
LCP(Largest Contentful Paint)は読み込み速度、CLS(Cumulative Layout Shift)は視覚的安定性、INP(Interaction to Next Paint)はユーザー操作への応答性を測定します。Googleはこの3つすべてをランキングシグナルとして使用しています。
INPはフィールド指標であり、実際のユーザー操作を時間をかけて集める必要があるため、実際の訪問データからしか得られません。このようなラボ監査では、操作応答性に最も近いラボ代替指標としてTotal Blocking Time(TBT)を測定します。サイトに実際の訪問者データがある場合は、そのINPをラボ結果と並べて表示します。
ラボデータは固定条件下で行う1回の制御された計測で、再現性はありますが、すべての実際の訪問者を代表するとは限りません。フィールドデータはサイトを実際に訪れた訪問者から集計され、使われたデバイスやネットワークの幅を反映します。どちらも有用で、答える問いが異なります。
コアウェブバイタルは数あるランキングシグナルの1つであり、合否を決めるゲートではありません。とはいえ、特にLCPとCLSのスコアが悪いとユーザー体験の悪化と相関するため、ランキングへの影響とは関係なく改善する価値があります。
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