LCP, CLS e INP face aos limites do Google
As três métricas exatas que os sistemas de classificação do Google usam para avaliar o carregamento, a estabilidade e a responsividade - verificadas face aos limites oficiais, identificadas com honestidade como dados de laboratório ou de campo.
Auditar os meus Core Web VitalsOs limites oficiais
| Métrica | Bom | Precisa de melhorias | Fraco |
|---|---|---|---|
| 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 |
Laboratório vs. campo, dito com clareza
LCP e CLS são medidos diretamente numa execução de laboratório controlada - repetível, disponível sempre que necessário.
INP é, por natureza, uma métrica apenas de campo. O Total Blocking Time (TBT) serve como substituto de laboratório; quando disponíveis, dados reais de INP de visitantes aparecem ao lado.
Bom
Precisa de melhorias
Fraco
Perguntas frequentes
O LCP (Largest Contentful Paint) mede a velocidade de carregamento, o CLS (Cumulative Layout Shift) mede a estabilidade visual e o INP (Interaction to Next Paint) mede a responsividade à interação do utilizador. O Google usa os três como sinais de classificação.
INP é uma métrica de campo - precisa de interações reais de usuários ao longo do tempo, então só pode vir de dados de visitas reais. Uma auditoria de laboratório como esta mede o Total Blocking Time (TBT) como o substituto mais próximo da responsividade. Quando existem dados de visitantes reais do seu site, mostramos o INP deles ao lado dos resultados de laboratório.
Dados de laboratório vêm de uma única auditoria controlada em condições fixas - repetível, mas não necessariamente representativo de todo visitante real. Dados de campo são agregados de visitantes reais do seu site e refletem a variedade de dispositivos e redes que eles usaram. Ambos são úteis; respondem a perguntas diferentes.
Os Core Web Vitals são um sinal de classificação entre muitos, não um critério de aprovação/reprovação. Ainda assim, pontuações fracas - especialmente em LCP e CLS - correlacionam-se com uma pior experiência do utilizador independentemente do impacto na classificação, pelo que vale a pena corrigi-las por si só.
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