Het dilemma van de schoolcijfers: een typisch probleem bij prestatievergelijking

Jan Hornung Laatst bijgewerkt op 21.01.2020
5 Min.
Oplaadtijd meten

Het evalueren van de prestaties van uw eigen website is tegenwoordig heel eenvoudig. Eén of twee keer klikken en Google of een andere dienst spuugt resultaten uit met concrete suggesties voor oplossingen. Prachtig. Tenminste voor de eerste optimalisatie run. Maar ten laatste bij fine-tuning, verandering van hoster of het opschonen van WordPress , wordt het belangrijk te begrijpen welke tools de laadtijd werkelijk meten en hoe je met deze gegevens kunt omgaan.

Onlangs schreef een klant ons over de ondersteuningschat. Hij was net verhuisd en vergeleek de prestaties van zijn site bij de oude hoster met zijn site bij RAIDBOXES. Hij vertelde ons dat de verhuizing niet echt de moeite waard was voor een prestatieverhoging van slechts 9 punten op Google PageSpeed Insights .

In feite krijgen wij steeds weer dergelijke verzoeken. Daarom heb ik eens gekeken naar welke informatie tools zoals Google PageSpeed Insights eigenlijk geven voor de interpretatie en hoe ze de prestaties of de laadtijd meten. Om eerlijk te zijn, het resultaat verraste me een beetje. Omdat: de betekenis van de waarden meestal zeer goed en gedetailleerd wordt uitgelegd. De help-pagina's van de testaanbieders gaan echter niet in detail in op twee punten:

  • Welk instrument is geschikt voor welk doel?
  • Welke gegevens kunnen worden geïnterpreteerd en gebruikt en hoe?

Tools zoals Google PageSpeed Insights meten niet de snelheid van uw pagina

Het was al een onderwerp in een eerdere blogpost: tests zoals Google PageSpeed Insights meten niet de laadtijd van je pagina, maar het optimalisatiepotentieel ervan. Ze bepalen hoe goed uw pagina voldoet aan een vooraf bepaalde set prestatie-relevante criteria. Bovendien geven de tests aanwijzingen voor het optimaliseren van het prestatiepotentieel. Er is echter één ding dat dergelijke tests uitdrukkelijk niet doen: de laadtijd meten.

Google laat het zo klinken:

PageSpeed Insights meet manieren om de prestaties van een site op de volgende manieren te verbeteren:

  • Tijd die nodig is om de inhoud zichtbaar te laden zonder te scrollen: Tijd die verstrijkt tussen het moment waarop een gebruiker een nieuwe pagina opvraagt en het moment waarop de browser de inhoud zichtbaar maakt zonder te scrollen.
  • Tijd die nodig is om een pagina volledig te laden: tijd die verstrijkt tussen het moment waarop een gebruiker een nieuwe pagina opvraagt en het moment waarop de browser de pagina volledig rendert.

Google meet namelijk niet de snelheid, maar "manieren om de prestaties te verbeteren". Een cruciaal verschil. En dat betekent ook dat je uit de resultaten niet kunt afleiden hoe snel de pagina of het gebied dat zichtbaar is zonder te scrollen, daadwerkelijk laadt.

Performance tools zoals PageSpeed Insights laten zien waar je snel veel performance kunt winnen.

Dit is echter ook geen probleem, omdat de tools nog steeds waardevolle gegevens voor optimalisatie opleveren, ook al meten ze de laadtijd niet. De uitspraken van dergelijke tests hebben de grootste toegevoegde waarde voor grote optimalisatiestappen, zoals het gebruik van caching of beeldcompressie.

Zelfs als de beoordeling met punten en kleuren er goed uitziet, is er één ding dat Google PageSpeed Insights niet doet: de laadtijd meten.
Uittreksel van een Google PageSpeed Insights test. Van een score van 85 punten zou er trouwens een groen gekleurd teken zijn. Eén ding doet de test niet: systematisch de laadtijd meten.

Zodra het echter gaat om de laadtijdoptimalisatie van een reeds geoptimaliseerde pagina, kunnen deze tests slechts beperkte inzichten verschaffen. In zo'n geval moet u een echte prestatiemeting uitvoeren. Dit geldt vooral wanneer u van hostingprovider verandert. Omdat de webserver zelf zo goed kan zijn, als de site vol staat met bouwplaatsen, brengt zelfs een verandering van infrastructuur relatief weinig op.

Voor een dergelijke "echte" prestatiemeting kunt u bv. de volgende instrumenten gebruiken:

Met een van deze tests had de klant precies kunnen vergelijken waar zijn site welke prestatiewinst had na de overstap.

En dat brengt me bij het tweede punt van dit bericht: vooral hulpmiddelen zoals PageSpeed Insights verleiden ertoe waarden voor een vergelijking te gebruiken die slechts in beperkte mate of helemaal niet geschikt zijn. Want als je werkt met cijfers of beoordelingssystemen, kom je al snel in een situatie terecht die ik in dit artikel het schoolcijferdilemma noem.

Het dilemma van de schoolcijfers: cijfers zijn niet geschikt voor vergelijkingen

Tools zoals Google PageSpeed Insights of Yahoo's YSlow leveren twee soorten gegevens:

  • een cijfer voor pagina prestaties
  • specifiek advies over hoe dit cijfer te verbeteren

De scores zijn op een schaal van 0 tot 100, waarbij 100 de beste score is. Tot zover is alles duidelijk. En intuïtief toegankelijk voor iedere gebruiker. Vooral omdat de beoordelingen worden ondersteund door een verkeerslichtsysteem.

Maar wanneer het erom gaat twee partijen op basis van deze beoordelingen met elkaar te vergelijken, is de interpretatie van de meetresultaten niet meer zo eenvoudig. In feite is het ongelooflijk moeilijk, zo niet onmogelijk. Omdat iedereen kan zien dat de pagina met de beoordeling 90 beter is dan die met de beoordeling 80. Maar de volgende verklaring kan niet meer worden afgelegd: Door welke factor is de pagina met de 90-waardering beter dan de andere?

En dit beschrijft het probleem in zijn kern: Beoordelingssystemen staan zulke uitspraken gewoon niet toe. Je weet dit van je schooltijd: de persoon die naast je zit heeft een C, maar jij hebt zelf een B. Zelfs als er maar één of twee punten tussen jullie zitten: Het resultaat is fundamenteel anders. En zonder de cijfersleutel van het papier te kennen, is het onmogelijk te zeggen hoe dichtbij het resultaat was.

De reden voor deze beperkte significantie is het zogenaamde schaalniveau van de meetgegevens. Ik wil daar hier echter niet verder op ingaan. Voor meer details over schaalniveaus en de toegestane rekenkundige bewerkingen is een blik op Wikipedia voldoende.

Terug naar ons voorbeeld van het begin: de klant - en ook niemand anders - is in staat precies te zeggen door welke factor de oude en de nieuwe pagina verschillen. Alleen met een echte snelheidsmeting is zo'n uitspraak mogelijk.

ebook: Meet de prestaties van uw site als een pro

Timingmetingen leveren de beste laadtijdgegevens op

De meest waardevolle gegevens voor vergelijkingen, de voorbereiding van optimaliseringsmaatregelen, enz. zijn in ieder geval tijdmetingen. Omdat deze een nulpunt hebben waarop je je kunt oriënteren. Met hulpmiddelen die de laadtijd meten, kunnen dus allerlei verklaringen en vergelijkingen worden gemaakt.

Dus als u een laadtijd van de pagina meet van 2,712 seconden vóór een optimalisatiemaatregel en een waarde van 2,133 seconden na de conversie, kunt u op basis van deze gegevens de volgende uitspraken doen:

  • De site is na de conversie 21 procent sneller dan voor de conversie
  • Het geoptimaliseerde aspect is verantwoordelijk voor meer dan een vijfde van de paginaprestaties. (een van de meest belangrijke info ooit!)
  • Alle verdere optimalisatiemaatregelen kunnen ten opzichte van deze waarde worden ingesteld. Zo kan een optimalisatie die 9 procent meer snelheid oplevert, maar onevenredig meer inspanning betekent, een andere prioriteit krijgen dan een maatregel die navenant meer laadtijd bespaart.

Als de klant uit het voorbeeldgeval vanaf het begin had gemeten met een tool als webpagetest.org, zou hij hebben gezien dat de prestaties van zijn site op de relevante gebieden meer dan verdubbeld waren.

Conclusie: Kennis over het type en de kwaliteit van meetgegevens is slechts het begin

Voor een zinvolle vergelijking van twee of meer bladzijden moet dus aan ten minste de volgende twee voorwaarden zijn voldaan:

  • Het gebruikte instrument moet de juiste dingen meten - de relevante delen van de pagina. Wanneer u bijvoorbeeld van hoster verandert, moet u niet uitsluitend vertrouwen op een test die voornamelijk naar onpage-factoren kijkt.
  • De gebruikte gegevens moeten een zinvolle vergelijkende verklaring mogelijk maken. Normaal gesproken wilt u weten door welke factor een optimalisatie uw eigen pagina vooruit heeft gebracht. Alleen met deze informatie kunt u bijvoorbeeld een prognose maken over de verbetering van het conversiepercentage.

Toegekend: Het kennen van de juiste gegevens is nog maar het begin. Natuurlijk moet u ook weten hoe u de prestaties van de pagina's goed kunt testen en de datasets kunt lezen. Daarom zullen we deze twee onderwerpen in de komende blogposts in detail bekijken.

Inzicht in de gegevens en de toelaatbare conclusies die daaruit kunnen worden getrokken, is echter de basis voor alle verdere optimaliseringsstappen. En het helpt om de juiste en meest verstandige optimalisatiemaatregelen te nemen.

RAIDBOXER van het eerste uur en Head of Support. Bij Bar- en WordCamps praat hij het liefst over PageSpeed en website-performance. De beste manier om hem om te kopen is met een espresso - of Beierse Brezel.

Gerelateerde artikelen

Reacties op dit artikel

Laat een opmerking achter

Jouw e-mailadres zal niet worden gepubliceerd. Verplichte velden zijn met een * gemarkeerd.