Le dilemme de l'année scolaire : un problème typique dans la comparaison des performances

Jan Hornung Dernière mise à jour : 21.01.2020
5 Min.
Mesurer le temps de chargement

Il est très facile aujourd'hui d'évaluer les performances de votre propre site web. En un ou deux clics, Google ou un autre service diffuse des résultats avec des propositions de solutions concrètes. Merveilleux. Au moins pour le premier cycle d'optimisation. Mais au plus tard lors de la mise au point, du changement d'hébergeur ou du nettoyage de WordPress , il devient important de comprendre quels outils mesurent réellement le temps de chargement et comment vous pouvez traiter ces données.

Récemment, un client nous a écrit à propos du chat de soutien. Il venait de déménager et a comparé les performances de son site à l'ancien hébergeur avec celles de son site à RAIDBOXES. Il nous a dit que le déménagement ne valait pas vraiment la peine pour une augmentation de performance de seulement 9 points sur Google PageSpeed Insights .

En fait, nous recevons sans cesse de telles demandes. C'est pourquoi j'ai examiné ce que des outils d'information comme Google PageSpeed Insights permettent d'interpréter et comment ils mesurent la performance ou le temps de chargement. Pour être honnête, le résultat m'a un peu surpris. Parce que : la signification des valeurs est généralement très bien expliquée et en détail. Cependant, les pages d'aide des fournisseurs de tests n'entrent pas dans le détail sur deux points :

  • Quel outil est adapté à quel objectif ?
  • Quelles données peuvent être interprétées et utilisées et comment ?

Des outils comme Google PageSpeed Insights ne mesurent pas la vitesse de votre page

C'était déjà un sujet abordé dans un précédent billet de blog : les tests comme Google PageSpeed Insights ne mesurent pas le temps de chargement de votre page, mais son potentiel d'optimisation. Ils déterminent dans quelle mesure votre page répond à un ensemble prédéfini de critères de performance. En outre, les tests fournissent des instructions pour optimiser le potentiel de performance. Cependant, il y a une chose que ces tests ne font explicitement pas : mesurer le temps de chargement.

Voici ce que dit Google :

PageSpeed Insights mesure les moyens d'améliorer les performances d'un site de la manière suivante :

  • Temps nécessaire pour charger le contenu visible sans défilement : Temps nécessaire à un utilisateur pour demander une nouvelle page au navigateur pour rendre le contenu visible sans défilement.
  • Temps nécessaire au chargement complet de la page : temps nécessaire à l'utilisateur pour demander une nouvelle page et au navigateur pour rendre la page complète.

Vous voyez, Google ne mesure pas la vitesse, il mesure les "moyens d'augmenter les performances". Une différence cruciale. Cela signifie également que vous ne pouvez pas savoir, à partir des résultats, à quelle vitesse se charge réellement la page ou la zone visible sans défilement.

Les outils de performance comme PageSpeed Insights vous montrent où vous pouvez rapidement obtenir de bonnes performances.

Toutefois, cela ne pose pas non plus de problème, car les outils fournissent toujours des données précieuses pour l'optimisation, même s'ils ne mesurent pas le temps de chargement. Les résultats de ces tests ont la plus grande valeur ajoutée pour les grandes étapes d'optimisation, telles que l'utilisation de la mise en cache ou la compression d'images.

Même si la notation avec des points et des couleurs semble bonne, il y a une chose que Google PageSpeed Insights ne fait pas : mesurer le temps de chargement.
Extrait d'un test Google PageSpeed Insights . D'ailleurs, à partir d'un score de 85 points, il y aurait une marque de couleur verte. Une chose que le test ne fait pas : mesurer systématiquement le temps de chargement.

Cependant, dès qu'il s'agit de l'optimisation du temps de chargement d'une page déjà optimisée, ces tests ne peuvent fournir que des informations limitées. Dans ce cas, il faut procéder à une véritable mesure des performances. Cela est particulièrement vrai lorsqu'on change de fournisseur d'hébergement. Comme le serveur web lui-même peut être aussi bon que possible, même si le site est plein de chantiers, même un changement d'infrastructure est relativement peu utile.

Pour une telle mesure de la performance "réelle", vous pouvez utiliser, par exemple, les outils suivants :

Avec l'un de ces tests, le client aurait pu comparer exactement où se trouvait son site et quels étaient les gains de performance après le changement.

Et cela m'amène au deuxième point de ce billet : en particulier, des outils comme PageSpeed Insights tentent d'utiliser pour une comparaison des valeurs qui ne conviennent que dans une mesure limitée ou pas du tout. Parce que lorsque vous travaillez avec des scores ou des systèmes de notation, vous vous retrouvez rapidement dans une situation que j'appelle le dilemme de l'année scolaire dans cet article.

Le dilemme des notes scolaires : les notes ne se prêtent pas aux comparaisons

Des outils comme Google PageSpeed Insights ou Yahoo's YSlow produisent deux types de données :

  • une marque pour la performance des pages
  • des conseils spécifiques sur la manière d'améliorer cette note

Les scores sont sur une échelle de 0 à 100, 100 étant le meilleur score. Jusqu'à présent, tout est clair. Et accessible intuitivement à chaque utilisateur. D'autant plus que les classements sont soutenus par un système de feux de circulation.

Mais lorsqu'il s'agit de comparer deux côtés sur la base de ces évaluations, l'interprétation des résultats des mesures n'est plus aussi simple. En fait, c'est incroyablement difficile, voire impossible. Parce que tout le monde peut voir que la page avec la note 90 est meilleure que celle avec la note 80. Mais la déclaration suivante ne peut plus être faite : Par quel facteur la page ayant la note de 90 est-elle meilleure que l'autre ?

Et cela décrit le problème dans son ensemble : Les systèmes de notation n'autorisent tout simplement pas de telles déclarations. Vous le savez depuis l'école : la personne assise à côté de vous a eu un C, mais vous avez vous-même eu un B. Même si un ou deux points seulement vous séparent : Le résultat est fondamentalement différent. Et sans connaître la note du journal, il est impossible de dire à quel point le résultat était proche.

La raison de cette importance limitée est le niveau d'échelle des données de mesure. Toutefois, je ne veux pas entrer dans les détails ici. Pour plus de détails sur les niveaux d'échelle et les opérations arithmétiques autorisées, il suffit de consulter Wikipedia.

Revenons à notre exemple du début : le client - et personne d'autre - est en mesure de dire exactement par quel facteur l'ancienne et la nouvelle page diffèrent. Une telle affirmation n'est possible qu'avec une mesure réelle de la vitesse.

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Les mesures de temps fournissent les meilleures données sur le temps de chargement

Les données les plus précieuses pour les comparaisons, la préparation de mesures d'optimisation, etc. sont en tout cas les mesures de temps. Parce qu'ils ont un point zéro vers lequel vous pouvez vous orienter. Ainsi, les outils qui mesurent le temps de chargement permettent toutes sortes de déclarations et de comparaisons.

Ainsi, si vous mesurez un temps de chargement de la page de 2,712 secondes avant une mesure d'optimisation et une valeur de 2,133 secondes après la conversion, vous pouvez faire les déclarations suivantes sur la base de ces données :

  • Le site est 21 % plus rapide après la conversion qu'avant la conversion
  • L'aspect optimisé est responsable de la performance de plus d'un cinquième de la page. (une des informations les plus importantes qui soient !)
  • Toutes les autres mesures d'optimisation peuvent être définies en fonction de cette valeur. Ainsi, une optimisation qui apporterait 9 % de vitesse en plus, mais qui implique un effort disproportionné, peut être priorisée différemment d'une mesure qui permet d'économiser un temps de chargement plus important.

Si le client de l'exemple avait mesuré dès le début avec un outil comme webpagetest.org, il aurait constaté que les performances de son site ont plus que doublé dans les domaines concernés.

Conclusion : la connaissance du type et de la qualité des données de mesure n'est qu'un début

Ainsi, pour une comparaison significative de deux ou plusieurs pages, il faut au moins que les deux conditions suivantes soient remplies :

  • L'outil utilisé doit mesurer les bonnes choses, c'est-à-dire les parties pertinentes de la page. Lorsque vous changez d'hébergeur, par exemple, vous ne devez pas vous fier exclusivement à un test qui porte principalement sur les facteurs de la page.
  • Les données utilisées doivent permettre une déclaration de comparaison significative. Normalement, vous voulez savoir par quel facteur une optimisation a fait avancer votre propre page. Ce n'est qu'avec ces informations que vous pouvez, par exemple, faire une prévision sur l'amélioration du taux de conversion.

Accordée : Connaître les bonnes données n'est qu'un début. Bien entendu, vous devez également savoir comment tester correctement la performance des pages et lire les ensembles de données. C'est pourquoi nous examinerons ces deux sujets en détail dans les prochains billets de blog.

Toutefois, la compréhension des données et des conclusions admissibles qui peuvent en être tirées constitue la base de toutes les étapes d'optimisation ultérieures. Et cela permet de prendre les mesures d'optimisation les plus judicieuses et les plus judicieuses.

RAIDBOXER depuis le début et chef du soutien. Aux Bar- et WordCamps, il aime parler de la vitesse des pages et des performances des sites web. La meilleure façon de le soudoyer est de lui offrir un espresso - ou un bretzel bavarois.

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