Das Schulnotendilemma: Ein typisches Problem beim Performancevergleich

Die Performance der eigenen Website zu bewerten, ist heute sehr leicht. Ein, zwei Klicks und Google oder ein anderer Dienst spuckt Ergebnisse mit konkreten Lösungsvorschlägen aus. Herrlich. Zumindest für den ersten Optimierungslauf. Doch spätestens beim Feintuning, Hosterwechsel oder Ausmisten von WordPress, wird es wichtig zu verstehen, welche Tools eigentlich wie die Ladezeit messen und wie man mit diesen Daten umgehen kann.

Vor einigen Jahren hat uns ein Kunde über den Supportchat geschrieben. Er war gerade umgezogen und verglich die Performance seiner Website beim alten Hoster mit seiner Website bei Raidboxes. Sinngemäß teilte er uns mit, dass sich der Umzug für einen Performancezuwachs von nur 9 Punkten bei Google PageSpeed Insights ja eigentlich nicht lohnen würde.

Tatsächlich bekommen wir solche Anfragen immer wieder. Deshalb habe ich mir einmal angesehen, welche Informationen Tools wie Google PageSpeed Insights eigentlich für die Interpretation bereitstellen und wie sie die Performance beziehungsweise die Ladezeit messen. Das Ergebnis erstaunt mich ehrlich gesagt selbst ein wenig. Denn: die Bedeutung der Werte wird meist sehr gut und ausführlich erklärt. Auf zwei Punkte allerdings gehen die Hilfeseiten der Testanbieter nicht genau ein:

• Welches Tool ist für welchen Zweck geeignet?
• Welche Daten können wie interpretiert und verwendet werden?

Tools wie Google PageSpeed Insights messen nicht die Geschwindigkeit deiner Website

Schon in einem anderen Blogpost war es Thema: Tests wie Google PageSpeed Insights messen nicht die Ladezeit deiner Website, sondern deren Optimierungspotenzial. Sie bestimmen also, wie gut deine Website ein vordefiniertes Set von performancerelevanten Kriterien erfüllt. Zudem geben die Tests Handlungsanweisungen für die Optimierung des Performancepotenzials. Eines tun solche Tests jedoch explizit nicht: Die Ladezeit messen.

Bei Google klingt das dann so:

PageSpeed Insights misst Möglichkeiten zur Steigerung der Leistungsfähigkeit einer Seite in folgender Hinsicht:

• Erforderliche Zeit zum Laden des ohne Scrollen sichtbaren Inhalts: Zeitdauer vom Anfordern einer neuen Seite bis zum Rendern des ohne Scrollen sichtbaren Inhalts durch den Browser
• Erforderliche Zeit zum vollständigen Laden der Seite: Zeitdauer vom Anfordern einer neuen Seite bis zum vollständigen Rendern der Seite durch den Browser

Du siehst: Google misst nicht die Geschwindigkeit, sondern die „Möglichkeiten zur Steigerung der Leistungsfähigkeit“. Ein entscheidender Unterschied. Und das bedeutet auch, dass du aus den Ergebnissen nicht herauslesen kannst, wie schnell die Seite oder der ohne Scrollen sichtbare Bereich tatsächlich lädt.

Performancetools wie PageSpeed Insights zeigen vor allem, wo du schnell viel Performance dazugewinnen kannst

Das ist aber auch kein Problem, denn die Tools liefern nach wie vor wertvolle Daten für die Optimierung, auch wenn sie nicht die Ladezeit messen. Den größten Mehrwert haben die Aussagen solcher Tests bei großen Optimierungsschritten, wie der Nutzung von Caching oder der Bildkomprimierung.

Sobald es aber an die Ladezeitoptimierung einer bereits optimierten Website geht, können diese Tests nur noch eingeschränkte Erkenntnisse liefern. In einem solchen Fall musst du eine echte Performancemessung vornehmen. Das gilt vor allem auch beim Wechsel des Hostinganbieters. Denn der Webserver selbst kann noch so gut sein, wenn die Website voller Baustellen ist, bringt auch ein Wechsel der Infrastruktur verhältnismäßig wenig.

Für eine solche “echte” Performancemessung stehen dir z.B. folgende Tools zur Verfügung:

• webpagetest.org
• pingdom
• GTmetrix

Mit einem dieser Tests hätte der Kunde in einem Vergleich genau sagen können, an welchen Stellen seine Seite nach dem Wechsel welche Performancezuwächse hatte.

Und das bringt mich zum zweiten Punkt dieses Posts: Vor allem Tools wie PageSpeed Insights verleiten dazu Werte für einen Vergleich heranzuziehen, die sich hierfür nur eingeschränkt oder gar nicht eignen. Denn wenn man mit Punktewertungen oder Notensystemen arbeitet, kommt man schnell in eine Situation, die ich in diesem Artikel als Schulnotendilemma bezeichne.

Das Schulnotendilemma: Noten eignen sich nicht für Vergleiche

Tools wie Google PageSpeed Insights, oder Yahoos YSlow geben zwei Arten von Daten aus:

• eine Note für die Performance der Website
• konkrete Hinweise zur Verbesserung dieser Note

Die Noten bewegen sich dabei auf einer Skala von 0 bis 100, wobei 100 das beste Ergebnis ist. So weit so klar. Und intuitiv zugänglich. Insbesondere, weil die Bewertungen von einem Ampelsystem unterstützt werden.

Doch geht es um den Vergleich zweier Seiten anhand dieser Bewertungen ist die Interpretation der Messergebnisse nicht mehr so einfach. Eigentlich ist sie sogar unglaublich schwer, wenn nicht gar unmöglich. Denn jeder kann zwar erkennen, dass die Seite mit der 90er Wertung besser ist, als die mit der 80er Wertung. Doch kann folgende Aussage schon nicht mehr getroffen werden: Um welchen Faktor ist die Seite mit der 90er Wertung besser, als die andere?

Und damit ist das Problem in seinem Kern beschrieben: Notensysteme erlauben solche Aussagen schlicht nicht. Du kennst das aus der Schulzeit: Dein Banknachbar hat eine Drei bekommen, du selbst aber eine Zwei. Auch wenn euch beide nur ein oder zwei Punkte trennen: Das Ergebnis ist grundverschieden. Und ohne den Notenschlüssel der Arbeit zu kennen, ist auch keine Aussage darüber möglich, wie knapp das Ergebnis ausgefallen ist.

Schuld an dieser eingeschränkten Aussagekraft ist das sogenannte Skalenniveau der Messdaten. Darauf möchte ich hier allerdings nicht näher eingehen. Für Näheres zu Skalenniveaus und den zulässigen Rechenoperationen reicht zunächst ein Blick in Wikipedia.

Zurück zu unserem Beispiel vom Anfang: kein Mensch ist also in der Lage genau zu sagen, um welchen Faktor sich nun die alte und die neue Seite unterscheiden. Nur mit einer echten Geschwindigkeitsmessung ist eine solche Aussage möglich.

Zeitmessungen liefern die besten Ladezeitdaten

Die wertvollsten Daten für Vergleiche, die Vorbereitung von Optimierungsmaßnahmen etc. sind in jedem Fall Zeitmessungen. Denn diese haben einen Nullpunkt, an dem man sich orientieren kann. Damit erlauben Tools, die die Ladezeit messen alle möglichen Arten von Aussagen und Vergleichen.

Misst du also vor einer Optimierungsmaßnahme eine Seitenladezeit von 2,712 Sekunden und nach der Umstellung einen Wert von 2,133 Sekunden, so kannst du anhand dieser Daten folgende Aussagen treffen:

• Die Seite ist nach der Umstellung 21 Prozent schneller als vor der Umstellung
• Der optimierte Aspekt ist für mehr als ein Fünftel der Seitenperformance verantwortlich. (eine der wichtigsten Infos überhaupt!)
• Alle weiteren Optimierungsmaßnahmen können in ein Verhältnis zu diesem Wert gesetzt werden. So kann eine Optimierung, die 9 Prozent mehr Geschwindigkeit brächte, jedoch ungleich mehr Aufwand bedeutet anders priorisiert werden, als eine Maßnahme, die entsprechend mehr Ladezeit einspart.

Hätte der Kunde aus dem Beispielfall von Anfang an mit einem Tool wie webpagetest.org gemessen, dann hätte er sehen können, dass sich die Leistung seiner Seite in den relevanten Bereichen mehr als verdoppelt hat.

Fazit: Das Wissen über Art und Güte der Messdaten ist erst der Anfang

Für einen sinnvollen Vergleich zweier oder mehrere Websites müssen also mindestens die beiden folgenden Voraussetzungen erfüllt sein:

• Das verwendete Tool muss das Richtige – also die jeweils relevanten Teile der Website – messen. Bei einem Hosterwechsel sollte man also beispielsweise nicht ausschließlich auf einen Test setzen, der vor allem Onpage Faktoren betrachtet.
• Die verwendeten Daten müssen eine sinnvolle Vergleichsaussage zulassen. Im Normalfall möchte man wissen, um welchen Faktor eine Optimierung die eigene Website nach vorne gebracht hat. Nur mit dieser Information kann man bspw. eine Prognose über die Verbesserung der Conversionrate abgeben.

Zugegeben: Das Wissen um die richtigen Daten ist erst der Anfang. Natürlich muss man auch wissen, wie man die Seitenperformance richtig testet und die Datensätze ausliest. Daher befassen wir uns in anderen Blogposts auch ganz genau mit diesen beiden Themen.

Das Verstehen der Daten und die zulässigen Schlüsse, die man aus diesen ziehen kann, ist allerdings die Grundlage für alle weiteren Optimierungsschritte. Und es hilft dabei, die richtigen und sinnvollsten Optimierungsmaßnahmen vorzunehmen.