PageSpeed Insightsの見方:各スコアの意味と改善方法

PageSpeed Insightsの見方

PageSpeed Insightsの見方:スコア、指標、改善方法 | We.Inc

PageSpeed Insightsの各数値の意味、フィールドデータとラボデータの違い、LCP・INP・CLS・FCP・TTFBの基準値、スコアの配分、赤い結果を直すコードを解説します。

PageSpeed Insightsには2つのレポートがあります。上のレポートは、過去28日間の実際のChrome訪問者から集めたフィールドデータで、75パーセンタイルで評価されます。下のレポートはLighthouseのラボテストで、0から100のスコアが出ます。90以上は良好、50から89は要改善、50未満は不良です。まずフィールドの指標から改善しましょう。

PageSpeed Insightsが使うフィールド指標の基準値

多くの人は大きな円形のスコアばかり見ますが、その数値は速度を制限したスマートフォンでの1回の模擬アクセスから算出されたものです。このガイドでは、レポートの2つの部分を分けて説明し、自分の数値を公式の基準値と照らし合わせて評価できるようにします。さらに、赤い指標ごとに、通常その数値を改善する変更を対応づけて紹介します。

よくある質問

フィールドデータとラボのスコアが大きく違うのはなぜですか?

測っているものが違うからです。フィールドデータは、実際のChromeユーザーが自分の端末とネットワークで28日間に体験した結果です。ラボのスコアは、固定の速度制限をかけた1回の模擬読み込みです。ラボで60点でもフィールドではCore Web Vitalsに合格することもあれば、その逆もあります。

LighthouseのスコアはGoogleの検索順位に影響しますか?

Googleは、Core Web Vitalsを実際のユーザー体験の指標であり、コアランキングシステムが評価する内容と一致するものだと説明しています。検索に関するガイダンスでは、0から100のラボスコアを順位の要素としては挙げていないため、このスコアは問題を見つけるための診断として扱いましょう。

TTFBとは何ですか?良い値はどのくらいですか?

Time to First Byteは、HTMLの最初の1バイトが届くまでブラウザーが待つ時間で、リダイレクト、DNS、接続の確立、サーバーでの処理を含みます。PageSpeed Insightsでは800ms以下を良好としています。最も一般的な改善策は、HTMLをCDNのエッジでキャッシュすることです。

Lighthouseのパフォーマンススコアはどう計算されますか?

Lighthouse 10以降では、5つのラボ指標の加重平均です。Total Blocking Timeが30%、LCPが25%、CLSが25%、FCPが10%、Speed Indexが10%です。各指標はまず曲線に沿って0から100のサブスコアに変換されます。

自分のサイトにフィールドデータがないと表示されるのはなぜですか?

Chrome User Experience Reportは、対象となる訪問が十分にあるページとオリジンのデータしか公開しません。新しいサイトやアクセスの少ないサイトにはデータがないことが多いため、アクセスが増えるまではラボテストと独自のモニタリングに頼りましょう。

レポートは上から順に読む

改善前と改善後の例

各指標がよくつまずく箇所

ラボスコアの配分

Lighthouse 10以降では5つのラボ指標を組み合わせます。Total Blocking Timeの比重が最も大きいため、重いJavaScriptは何よりもスコアを下げます。

Lighthouseのパフォーマンススコアの配分

よくある監査項目とその改善方法

赤い監査項目が示していること

改善用コード

最初に読み込まれるヒーロー画像

LCP要素になりそうな画像では遅延読み込みをせず、高い取得優先度、次世代フォーマット、実際のサイズを指定して、何もずれないようにします。

テキストを隠さないフォント

ファーストビューで使う1つのフォントファイルをpreloadし、届くまでは代替フォントでテキストを表示させます。

ページが落ち着いてから読み込むサードパーティタグ

ブラウザーがアイドル状態になってからマーケティング用スクリプトを挿入するため、最初の描画や最初のタップと競合しません。

遅れて表示されるコンテンツの領域を確保する

埋め込みや広告枠に固定のアスペクト比を指定すると、読み込まれたときに下のコンテンツがずれません。

表示速度チェックリスト

この順番で確認しましょう

良好

要改善

不良

数値を評価する

レポートの値を入力すると、それぞれが良好、要改善、不良のどれに当たるかがわかります。

{value}以下で良好

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