Evaluar el rendimiento de tu propio sitio web es muy fácil hoy en día. Uno o dos clics y Google u otro servicio escupe resultados con sugerencias concretas de soluciones. Es una maravilla. Al menos para la primera ejecución de optimización. Pero, a más tardar, cuando se trata de hacer ajustes, cambiar de proveedor de alojamiento o limpiar WordPress, es importante entender qué herramientas miden realmente el tiempo de carga y cómo puedes tratar estos datos.
Recientemente, un cliente nos escribió a través del chat de soporte. Acababa de mudarse y comparó el rendimiento de su sitio en el antiguo hoster con su sitio en Raidboxes. Nos dijo que el cambio no merecía la pena por un aumento del rendimiento de sólo 9 puntos en Google PageSpeed Insights .
De hecho, recibimos este tipo de peticiones continuamente. Por eso he echado un vistazo a la información que ofrecen herramientas como Google PageSpeed Insights para su interpretación y cómo miden el rendimiento o el tiempo de carga. Para ser sincero, el resultado me sorprendió un poco. Porque: el significado de los valores se suele explicar muy bien y con detalle. Sin embargo, las páginas de ayuda de los proveedores de pruebas no profundizan en dos puntos:
- ¿Qué herramienta es adecuada para cada fin?
- ¿Qué datos se pueden interpretar y utilizar y cómo?
Herramientas como Google PageSpeed Insights no miden la velocidad tus sitio
Ya se comentó en una entrada anterior del blog: las pruebas como Google PageSpeed Insights no miden el tiempo de carga tus sitio , sino su potencial de optimización. Determinan en qué medida tu sitio cumple un conjunto predefinido de criterios relevantes para el rendimiento. Además, las pruebas proporcionan instrucciones para optimizar el potencial de rendimiento. Sin embargo, hay una cosa que estas pruebas no hacen explícitamente: medir el tiempo de carga.
En Google suena así:
PageSpeed Insights mide las formas de aumentar el rendimiento de un sitio en los siguientes aspectos:
- Tiempo necesario para cargar el contenido visible sin desplazamiento: Tiempo que transcurre desde que un usuario solicita una nueva sitio hasta que el navegador hace visible el contenido sin necesidad de desplazarse.
- Tiempo necesario para cargar completamente el sitio: Tiempo que transcurre desde que un usuario solicita un nuevo sitio hasta que el navegador renderiza completamente el sitio
Verás: Google no mide la velocidad, sino las "posibilidades de aumentar el rendimiento". Una diferencia crucial. Y eso también significa que no puedes leer en los resultados la rapidez con la que se carga el sitio o la zona visible sin desplazamiento.
Las herramientas de rendimiento, como PageSpeed Insights , muestran dónde puedes ganar rápidamente mucho rendimiento.
Pero eso tampoco es un problema, porque las herramientas siguen proporcionando datos valiosos para la optimización, aunque no midan el tiempo de carga. Las declaraciones de estas pruebas tienen el mayor valor añadido para los principales pasos de optimización, como el uso de la caché o la compresión de imágenes.
Sin embargo, en cuanto se trata de optimizar el tiempo de carga de un sitio ya optimizado, estas pruebas sólo pueden aportar conocimientos limitados. En tal caso, debes realizar una medición real del rendimiento. Esto es especialmente cierto cuando cambias de proveedor de alojamiento. Porque por muy bueno que sea el propio servidor web, si sitio está lleno de obras, incluso un cambio de infraestructura sirve de poco.
Para esa medición "real" del rendimiento, puedes utilizar, por ejemplo, las siguientes herramientas
Con una de estas pruebas, el cliente habría podido comparar exactamente qué partes de su sitio habían ganado en rendimiento tras el cambio.
Y eso me lleva al segundo punto de este post: especialmente las herramientas como PageSpeed Insights te tientan a utilizar valores para una comparación que sólo son adecuados hasta cierto punto o no lo son en absoluto. Porque cuando se trabaja con puntuaciones o sistemas de calificación, se llega rápidamente a una situación que en este artículo llamo el dilema de la calificación escolar.
El dilema de las calificaciones escolares: las calificaciones no son adecuadas para las comparaciones
Herramientas como Google PageSpeed Insights, o YSlow de Yahoo arrojan dos tipos de datos:
- una marca para el rendimiento de la página
- consejos concretos para mejorar esta nota
Las puntuaciones están en una escala de 0 a 100, siendo 100 la mejor puntuación. Hasta aquí todo claro. Y accesible de forma intuitiva para todos los usuarios. Sobre todo porque las clasificaciones se apoyan en un sistema de semáforo.
Pero cuando se trata de comparar dos bandos en base a estas valoraciones, interpretar los resultados de las mediciones ya no es tan fácil. De hecho, es increíblemente difícil, si no imposible. Porque todo el mundo puede ver que el sitio con la calificación de 90 es mejor que el de 80. Pero ya no se puede hacer la siguiente afirmación: ¿Por qué factor es mejor el sitio con la calificación 90 que el otro?
Y esto describe el problema en su esencia: Los sistemas de calificación simplemente no permiten tales afirmaciones. Lo sabes de tus días de escuela: tu La persona que se sienta a tu lado ha sacado un C, pero tú has sacado un B. Aunque sólo os separen uno o dos puntos: El resultado es fundamentalmente diferente. Y sin conocer la clave de calificación del papel, es imposible decir lo cerca que estuvo el resultado.
La razón de esta limitada significación es el llamado nivel de escala de los datos de medición. Sin embargo, no quiero entrar en detalles aquí. Para más detalles sobre los niveles de escala y las operaciones aritméticas permitidas, sólo tienes que echar un vistazo a la Wikipedia.
Volvamos a nuestro ejemplo del principio: el cliente -y ninguna otra persona- puede decir exactamente en qué factor se diferencian el antiguo y el nuevo sitio . Sólo con una medición real de la velocidad es posible tal afirmación.
Las mediciones de tiempo proporcionan los mejores datos sobre el tiempo de carga
Los datos más valiosos para las comparaciones, la preparación de medidas de optimización, etc., son en cualquier caso las mediciones de tiempo. Porque éstas tienen un punto cero al que uno puede orientarse. Así, las herramientas que miden el tiempo de carga permiten todo tipo de afirmaciones y comparaciones.
Así, si mides un tiempo de carga de la página de 2,712 segundos antes de una medida de optimización y un valor de 2,133 segundos después de la conversión, puedes hacer las siguientes afirmaciones basadas en estos datos:
- El sitio es un 21% más rápido después del cambio que antes del mismo
- El aspecto optimizado es responsable de más de una quinta parte del rendimiento de la página. (¡una de las informaciones más importantes!)
- Todas las demás medidas de optimización pueden establecerse en relación con este valor. Así, una optimización que aportaría un 9% más de velocidad, pero que supondría un esfuerzo desproporcionadamente mayor, puede tener una prioridad diferente a la de una medida que ahorre el correspondiente tiempo de carga.
Si el cliente del caso de ejemplo hubiera medido desde el principio con una herramienta como webpagetest.org, habría visto que el rendimiento de su sitio se duplicaba con creces en las áreas relevantes.
Conclusión: El conocimiento sobre el tipo y la calidad de los datos de medición es sólo el principio
Por tanto, para que la comparación de dos o más páginas tenga sentido, deben cumplirse al menos las dos condiciones siguientes:
- La herramienta utilizada debe medir lo correcto, es decir, las partes relevantes de la sitio en cada caso. Cuando cambies de proveedor de alojamiento, por ejemplo, no debes basarte exclusivamente en una prueba que examine principalmente los factores de la página.
- Los datos utilizados deben permitir una comparación significativa. Normalmente, a uno le gustaría saber por qué factor una optimización ha hecho avanzar su propio sitio . Sólo con esta información puedes hacer una previsión sobre la mejora de la tasa de conversión, por ejemplo.
Hay que reconocerlo: Conocer los datos correctos es sólo el principio. Por supuesto, también tienes que saber cómo probar correctamente el rendimiento de la página y cómo leer los conjuntos de datos. Por eso veremos estos dos temas en detalle en futuras entradas del blog.
Sin embargo, la comprensión de los datos y de las conclusiones admisibles que pueden extraerse de ellos es la base de todos los pasos posteriores de optimización. Y ayuda a tomar las medidas de optimización correctas y más sensatas.
