वेबसाइट की परफ़ॉर्मेंस की अहम जानकारी देने वाली मेट्रिक के थ्रेशोल्ड कैसे तय किए गए थे

वेबसाइट की परफ़ॉर्मेंस की अहम जानकारी देने वाली मेट्रिक के थ्रेशोल्ड के पीछे की रिसर्च और तरीका

Bryan McQuade

Barry Pollard

पब्लिश करने की तारीख: 21 मई, 2020

वेबसाइट की परफ़ॉर्मेंस की अहम जानकारी, फ़ील्ड मेट्रिक का एक सेट है. इसमें वेब पर उपयोगकर्ताओं को मिलने वाले अनुभव के अहम पहलुओं का आकलन किया जाता है. वेबसाइट की परफ़ॉर्मेंस की अहम जानकारी में मेट्रिक के साथ-साथ, हर मेट्रिक के लिए टारगेट थ्रेशोल्ड भी शामिल होते हैं. इनसे डेवलपर को यह समझने में मदद मिलती है कि उनकी साइट का अनुभव "अच्छा" है, "सुधार की ज़रूरत है" या "खराब" है. इस पोस्ट में, आम तौर पर Core Web Vitals मेट्रिक के लिए थ्रेशोल्ड चुनने के तरीके के बारे में बताया गया है. साथ ही, यह भी बताया गया है कि हर Core Web Vitals मेट्रिक के लिए थ्रेशोल्ड कैसे चुने गए.

याद दिलाना: वेबसाइट की परफ़ॉर्मेंस की अहम जानकारी देने वाली मेट्रिक और थ्रेशोल्ड

वेबसाइट की परफ़ॉर्मेंस की जानकारी देने वाली तीन मेट्रिक हैं: सबसे बड़े एलिमेंट को रेंडर करने में लगने वाला समय (एलसीपी), पेज के रिस्पॉन्स में लगा समय (आईएनपी), और लेआउट शिफ़्ट होने में लगने वाला समय (सीएलएस). हर मेट्रिक, उपयोगकर्ता अनुभव के अलग-अलग पहलू को मेज़र करती है: एलसीपी, पेज लोड होने में लगने वाले अनुमानित समय को मेज़र करता है. साथ ही, पेज लोड होने की टाइमलाइन में उस पॉइंट को मार्क करता है जब पेज का मुख्य कॉन्टेंट लोड हो जाता है. आईएनपी, रिस्पॉन्सिवनेस को मेज़र करता है और पेज से इंटरैक्ट करने पर उपयोगकर्ताओं को मिलने वाले अनुभव की जानकारी देता है. सीएलएस, विज़ुअल स्टैबिलिटी को मेज़र करता है और पेज पर दिखने वाले कॉन्टेंट के अनचाहे लेआउट शिफ़्ट की संख्या का पता लगाता है.

वेबसाइट की परफ़ॉर्मेंस की जानकारी देने वाली हर मेट्रिक के लिए थ्रेशोल्ड तय किए जाते हैं. इन थ्रेशोल्ड के आधार पर, परफ़ॉर्मेंस को "अच्छा", "सुधार की ज़रूरत है" या "खराब" कैटगरी में रखा जाता है:

इसके अलावा, किसी पेज या साइट की पूरी परफ़ॉर्मेंस की कैटगरी तय करने के लिए, हम उस पेज या साइट के सभी पेज व्यू के 75वें पर्सेंटाइल की वैल्यू का इस्तेमाल करते हैं. दूसरे शब्दों में, अगर किसी साइट के कम से कम 75 प्रतिशत पेज व्यू "अच्छे" थ्रेशोल्ड को पूरा करते हैं, तो साइट को उस मेट्रिक के लिए "अच्छी" परफ़ॉर्मेंस वाली साइट की कैटगरी में रखा जाता है. इसके उलट, अगर कम से कम 25 प्रतिशत पेज व्यू "खराब" थ्रेशोल्ड को पूरा करते हैं, तो साइट को "खराब" परफ़ॉर्मेंस वाली साइट के तौर पर मार्क किया जाता है. उदाहरण के लिए, 75वें पर्सेंटाइल में आने वाले एलसीपी के 2 सेकंड के हिसाब से, इसे "अच्छा" माना जाता है. वहीं, 75वें पर्सेंटाइल में आने वाले एलसीपी के 5 सेकंड के हिसाब से, इसे "खराब" माना जाता है.

वेबसाइट की परफ़ॉर्मेंस की अहम जानकारी देने वाली मेट्रिक के थ्रेशोल्ड के लिए ज़रूरी शर्तें

इस सेक्शन में, हम Core Web Vitals मेट्रिक के थ्रेशोल्ड का आकलन करने की शर्तों के बारे में जानेंगे. अगले सेक्शन में, इस बारे में ज़्यादा जानकारी दी गई है कि हर मेट्रिक के लिए थ्रेशोल्ड चुनने के लिए, इन शर्तों को कैसे लागू किया गया. आने वाले समय में, हम शर्तों और थ्रेशोल्ड में सुधार करेंगे और उन्हें और बेहतर बनाएंगे. इससे, हमें वेब पर उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर तरीके से मेज़र करने में मदद मिलेगी.

अच्छी क्वालिटी वाला उपयोगकर्ता अनुभव

हमारा मुख्य लक्ष्य, उपयोगकर्ता और उनके अनुभव को ऑप्टिमाइज़ करना है. इसलिए, हमारा मकसद यह पक्का करना है कि वेबसाइट की परफ़ॉर्मेंस की अहम जानकारी के "अच्छा" थ्रेशोल्ड को पूरा करने वाले पेज, लोगों को बेहतर अनुभव दें.

अच्छी क्वालिटी के उपयोगकर्ता अनुभव से जुड़े थ्रेशोल्ड का पता लगाने के लिए, हम इंसानों के नज़रिए और एचसीआई रिसर्च पर गौर करते हैं. इस रिसर्च को कभी-कभी एक तय थ्रेशोल्ड का इस्तेमाल करके खास जानकारी के तौर पर पेश किया जाता है. हालांकि, आम तौर पर इस रिसर्च को वैल्यू की रेंज के तौर पर दिखाया जाता है. उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ताओं के फ़ोकस हटने से पहले, आम तौर पर इंतज़ार करने के समय की रिसर्च को कभी-कभी एक सेकंड के तौर पर बताया जाता है. हालांकि, इस रिसर्च को असल में एक रेंज के तौर पर दिखाया जाता है. यह रेंज, सैकड़ों मिलीसेकंड से लेकर कई सेकंड तक की हो सकती है. उपयोगकर्ता और संदर्भ के आधार पर, परसेप्शन थ्रेशोल्ड अलग-अलग होते हैं. इस बात की पुष्टि, इकट्ठा किए गए और पहचान छिपाकर दिखाए गए Chrome मेट्रिक डेटा से भी होती है. इससे पता चलता है कि पेज लोड होने से पहले, उपयोगकर्ता किसी तय समय तक वेब पेज पर कॉन्टेंट दिखने का इंतज़ार नहीं करते. इसके बजाय, यह डेटा आसानी से और लगातार डिस्ट्रिब्यूशन दिखाता है. मानवीय समझ की थ्रेशोल्ड और एचसीआई से जुड़ी रिसर्च के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, वेब विजिट से जुड़ी अहम जानकारी के पीछे का विज्ञान लेख पढ़ें.

अगर किसी मेट्रिक के लिए, उपयोगकर्ता अनुभव से जुड़ी ज़रूरी रिसर्च उपलब्ध है और साहित्य से जुड़ी अलग-अलग वैल्यू को लेकर अपनी सहमति है, तो हम थ्रेशोल्ड को चुनने की प्रोसेस को गाइड करने के लिए, इस रेंज का इस्तेमाल इनपुट के तौर पर करते हैं. ऐसे मामलों में जहां उपयोगकर्ता अनुभव से जुड़ी ज़रूरी रिसर्च उपलब्ध न हो, जैसे कि कुल लेआउट शिफ़्ट जैसी नई मेट्रिक के लिए, हम असल दुनिया के उन पेजों का आकलन करते हैं जो किसी मेट्रिक के लिए अलग-अलग थ्रेशोल्ड के हिसाब से होते हैं. ऐसा इसलिए किया जाता है, ताकि एक अच्छा उपयोगकर्ता अनुभव देने वाले थ्रेशोल्ड की पहचान की जा सके.

मौजूदा वेब कॉन्टेंट से हासिल किया जा सकता है

इसके अलावा, यह पक्का करने के लिए कि साइट के मालिक "अच्छा" थ्रेशोल्ड को पूरा करने के लिए अपनी साइटों को ऑप्टिमाइज़ कर पाएं, यह ज़रूरी है कि वेब पर मौजूद मौजूदा कॉन्टेंट के लिए ये थ्रेशोल्ड हासिल किए जा सकें. उदाहरण के लिए, जहां शून्य मिलीसेकंड एक सही एलसीपी "अच्छा" थ्रेशोल्ड है, जिससे तुरंत लोड होने की सुविधा मिलती है, लेकिन ज़्यादातर मामलों में नेटवर्क और डिवाइस के प्रोसेस होने में लगने वाले समय की वजह से, शून्य मिलीसेकंड का थ्रेशोल्ड हासिल नहीं किया जा सकता. इसलिए, वेबसाइट की परफ़ॉर्मेंस की अहम जानकारी के लिए, शून्य मिलीसेकंड, एलसीपी के लिए "अच्छा" थ्रेशोल्ड नहीं है.

वेबसाइट की परफ़ॉर्मेंस की अहम जानकारी के "अच्छा" थ्रेशोल्ड का आकलन करते समय, हम पुष्टि करते हैं कि Chrome उपयोगकर्ता अनुभव रिपोर्ट (CrUX) के डेटा के आधार पर, ये थ्रेशोल्ड हासिल किए जा सकते हैं. यह पुष्टि करने के लिए कि थ्रेशोल्ड हासिल किया जा सकता है, हम चाहते हैं कि कम से कम 10% ऑरिजिन "अच्छी" थ्रेशोल्ड को पूरा करें. इसके अलावा, हम यह भी पक्का करते हैं कि फ़ील्ड डेटा में बदलाव की वजह से, अच्छी तरह से ऑप्टिमाइज़ की गई साइटों को गलत कैटगरी में न रखा जाए. इसके लिए, हम यह भी पुष्टि करते हैं कि अच्छी तरह से ऑप्टिमाइज़ किया गया कॉन्टेंट, "अच्छा" थ्रेशोल्ड को लगातार पूरा करता है.

इसके उलट, हम परफ़ॉर्मेंस के उस लेवल की पहचान करके "खराब" थ्रेशोल्ड को तय करते हैं जिसे पूरा नहीं करने वाले सिर्फ़ कुछ लोग ही कर पाते हैं. अगर "खराब" थ्रेशोल्ड तय करने के लिए कोई रिसर्च उपलब्ध नहीं है, तो डिफ़ॉल्ट रूप से सबसे खराब परफ़ॉर्म करने वाले 10 से 30% ऑरिजिन को "खराब" के तौर पर मार्क किया जाता है.

हर डिवाइस के लिए एक जैसी या अलग-अलग शर्तें तय करनी हैं या नहीं

आम तौर पर, मोबाइल और डेस्कटॉप के इस्तेमाल की विशेषताएं अलग-अलग होती हैं. ये विशेषताएं, डिवाइस की क्षमता और नेटवर्क की विश्वसनीयता से जुड़ी होती हैं. इससे "हासिल की जा सकने वाली" शर्तों पर काफ़ी असर पड़ता है. इसलिए, हमारा सुझाव है कि हम हर एक के लिए अलग-अलग थ्रेशोल्ड तय करें.

हालांकि, उपयोगकर्ताओं को मिलने वाले अनुभव की उम्मीद, डिवाइस पर निर्भर नहीं करती. भले ही, परफ़ॉर्मेंस की शर्तें डिवाइस पर निर्भर करती हों. इस वजह से, वेबसाइट की परफ़ॉर्मेंस की अहम जानकारी देने वाली रिपोर्ट के लिए सुझाए गए थ्रेशोल्ड को डिवाइस के हिसाब से अलग नहीं किया जाता. दोनों के लिए एक ही थ्रेशोल्ड का इस्तेमाल किया जाता है. इससे थ्रेशोल्ड को समझना भी आसान हो जाता है.

इसके अलावा, यह ज़रूरी नहीं है कि डिवाइस हमेशा एक ही कैटगरी में आएं. क्या यह डिवाइस के फ़ॉर्म फ़ैक्टर, प्रोसेसिंग पावर या नेटवर्क की स्थिति के आधार पर तय किया जाना चाहिए? एक ही थ्रेशोल्ड का इस्तेमाल करने से, इस तरह की जटिलता से बचा जा सकता है.

मोबाइल डिवाइसों की सीमित क्षमता का मतलब है कि ज़्यादातर थ्रेशोल्ड, मोबाइल पर उपलब्धता के आधार पर सेट किए जाते हैं. इनमें, सभी तरह के डिवाइसों के लिए एक ही थ्रेशोल्ड के बजाय, मोबाइल थ्रेशोल्ड दिखाए जाने की संभावना ज़्यादा होती है. हालांकि, ज़्यादातर साइटों के लिए मोबाइल से मिलने वाला ट्रैफ़िक ज़्यादा होता है. इसलिए, इस बारे में ज़्यादा चिंता करने की ज़रूरत नहीं है.

मापदंड पर अंतिम विचार

उम्मीदवारों के लिए तय किए गए थ्रेशोल्ड का आकलन करते समय, हमने पाया कि ये शर्तें एक-दूसरे से मेल नहीं खातीं. उदाहरण के लिए, थ्रेशोल्ड को लगातार हासिल करने और उपयोगकर्ताओं को लगातार अच्छा अनुभव देने के बीच तनाव हो सकता है. इसके अलावा, आम तौर पर मानवीय धारणा से जुड़ी रिसर्च से वैल्यू की एक सीमा मिलती है. साथ ही, उपयोगकर्ता के व्यवहार से जुड़ी मेट्रिक से व्यवहार में धीरे-धीरे होने वाले बदलावों का पता चलता है. इसलिए, हमें पता चला है कि किसी मेट्रिक के लिए अक्सर कोई "सही" थ्रेशोल्ड नहीं होता. इसलिए, वेबसाइट की परफ़ॉर्मेंस की मेट्रिक के लिए, हमने ऐसी थ्रेशोल्ड चुनने का तरीका अपनाया है जो ज़रूरी शर्तों को सबसे बेहतर तरीके से पूरा करती हैं. हालांकि, हम इस बात से सहमत हैं कि कोई भी थ्रेशोल्ड पूरी तरह से सही नहीं होता और कभी-कभी हमें कई सही थ्रेशोल्ड में से किसी एक को चुनना पड़ सकता है. हमने "सबसे सही थ्रेशोल्ड क्या है?" के बजाय, "किस उम्मीदवार के थ्रेशोल्ड से हमारी शर्तें सबसे अच्छी तरह से पूरी होती हैं?" पर फ़ोकस किया.

पर्सेंटाइल का विकल्प

जैसा कि हमने पहले बताया था, किसी पेज या साइट की परफ़ॉर्मेंस को अलग-अलग कैटगरी में बांटने के लिए, हम उस पेज या साइट पर हुई सभी विज़िट की 75वीं पर्सेंटाइल वैल्यू का इस्तेमाल करते हैं. 75वें प्रतिशत को दो शर्तों के आधार पर चुना गया था. सबसे पहले, प्रतिशत से यह पक्का होना चाहिए कि किसी पेज या साइट पर आने वाले ज़्यादातर लोगों को परफ़ॉर्मेंस का टारगेट लेवल मिला हो. दूसरा, चुने गए प्रतिशत में वैल्यू पर, आउटलायर का ज़्यादा असर नहीं होना चाहिए.

ये लक्ष्य, एक-दूसरे से कुछ हद तक अलग हैं. पहले लक्ष्य को पूरा करने के लिए, आम तौर पर ज़्यादा प्रतिशत वाला विकल्प चुनना बेहतर होता है. हालांकि, ज़्यादा प्रतिशत वाले डेटा से, आउटलायर की वजह से वैल्यू पर असर पड़ने की संभावना भी बढ़ जाती है. अगर किसी साइट पर कुछ विज़िट, खराब नेटवर्क कनेक्शन से होती हैं, जिसकी वजह से एलसीपी के बहुत बड़े सैंपल मिलते हैं, तो हम नहीं चाहते कि हमारी साइट की कैटगरी तय करने के लिए, इन आउटलायर सैंपल का इस्तेमाल किया जाए. उदाहरण के लिए, अगर हम 95वें जैसे किसी ऊंचे प्रतिशत का इस्तेमाल करके, 100 विज़िट वाली किसी साइट की परफ़ॉर्मेंस का आकलन कर रहे थे, तो आउटलायर से 95वें प्रतिशत की वैल्यू पर असर पड़ने के लिए, सिर्फ़ पांच आउटलायर सैंपल की ज़रूरत होगी.

इन लक्ष्यों में थोड़ी सी फ़र्क़ है. विश्लेषण करने के बाद, हमने पाया कि 75वां प्रतिशत, एक सही संतुलन है. 75वें पर्सेंटाइल का इस्तेमाल करके, हमें पता चलता है कि साइट पर आने वाले ज़्यादातर लोगों (चार में से तीन) को परफ़ॉर्मेंस का टारगेट लेवल या उससे बेहतर अनुभव मिला. इसके अलावा, आउटलायर की वजह से 75वें पर्सेंटाइल की वैल्यू पर कम असर पड़ता है. हमारे उदाहरण पर वापस आकर, 100 विज़िट वाली साइट के लिए, उनमें से 25 विज़िट की वैल्यू के लिए, 75वें प्रतिशत वाले आउटलायर सैंपल की रिपोर्ट करनी होगी, ताकि आउटलायर का असर पड़े. हालांकि, 100 में से 25 सैंपल के आउटलायर होने की संभावना है, लेकिन 95वें पर्सेंटाइल के मामले की तुलना में इसकी संभावना काफ़ी कम है.

सबसे बड़ा कॉन्टेंटफ़ुल पेंट

एलसीपी थ्रेशोल्ड, अनुभव की क्वालिटी और इसे हासिल करने से जुड़ी इन बातों को ध्यान में रखकर सेट किए गए थे.

अनुभव की क्वालिटी

आम तौर पर, एक सेकंड को वह समय माना जाता है जिसके बाद उपयोगकर्ता का ध्यान किसी टास्क पर नहीं रहता. काम की रिसर्च की बारीकी से जांच करने पर, हमें पता चला है कि 1 सेकंड का मतलब, वैल्यू की रेंज के बारे में बताने के लिए एक अनुमान है. इसमें करीब-करीब कई सौ मिलीसेकंड से लेकर कई सेकंड तक शामिल हैं.

एक सेकंड के थ्रेशोल्ड के लिए, आम तौर पर दो सोर्स का हवाला दिया जाता है, कार्ड और अन्य और Miller. कार्ड, न्यूल के ज्ञान के एकीकृत सिद्धांतों का हवाला देते हुए, एक सेकंड के "तुरंत जवाब" थ्रेशोल्ड को तय करता है. न्यूल, तुरंत दिए जाने वाले जवाबों के बारे में बताते हुए कहते हैं कि "इन्हें लगभग एक सेकंड (यानी, ~0.3 सेकंड से ~3 सेकंड) के अंदर किसी उत्तेजना के लिए दिया जाना चाहिए." इसके बाद, नेवेल की "सीखने-समझने की रीयल-टाइम कंस्ट्रेंट" पर चर्चा की गई. इसमें बताया गया है कि "एनवायरमेंट के साथ होने वाली बातचीत, सेकंड के क्रम में होती है". यह 0.5 से 2 से 3 सेकंड तक का हो सकता है. मिलर, 1 सेकंड की सीमा के लिए आम तौर पर दिया गए एक अन्य सोर्स हैं. वे कहते हैं कि "इन कामों को हम मशीन से कर सकते हैं और पूरा कर सकते हैं. अगर जवाब में दो सेकंड से ज़्यादा समय लगता है, तो उनके काम करने की स्थिति बदल जाएगी. हालांकि, कुछ सेकंड या शायद ज़्यादा समय भी बढ़ जाए."

मिलर और कार्ड की रिसर्च से पता चलता है कि उपयोगकर्ता, फ़ोकस खोने से पहले करीब 0.3 से 3 सेकंड तक इंतज़ार करेगा. इससे पता चलता है कि हमारा एलसीपी "अच्छा" थ्रेशोल्ड इस रेंज में होना चाहिए. इसके अलावा, मौजूदा सबसे बड़े कॉन्टेंटफ़ुल पेंट के लिए "अच्छा" थ्रेशोल्ड एक सेकंड है. साथ ही, सबसे बड़े कॉन्टेंटफ़ुल पेंट आम तौर पर सबसे बड़े कॉन्टेंटफ़ुल पेंट के बाद होता है. इसलिए, हम एलसीपी के लिए थ्रेशोल्ड की सीमा को एक सेकंड से तीन सेकंड तक सीमित कर देते हैं. इस रेंज में से अपनी ज़रूरी शर्तों के हिसाब से सबसे सही थ्रेशोल्ड चुनने के लिए, हम इन संभावित थ्रेशोल्ड को हासिल करने की संभावना देखते हैं.

लक्ष्य हासिल किया जा सकता है या नहीं

CrUX के डेटा का इस्तेमाल करके, हम वेब पर उन ऑरिजिन का प्रतिशत तय कर सकते हैं जो हमारे उम्मीदवार के एलसीपी "अच्छा" थ्रेशोल्ड को पूरा करते हैं.

10% से कम ऑरिजिन, एक सेकंड के थ्रेशोल्ड को पूरा करते हैं. हालांकि, 1.5 से 3 सेकंड के सभी अन्य थ्रेशोल्ड, हमारी इस ज़रूरी शर्त को पूरा करते हैं कि कम से कम 10% ऑरिजिन, "अच्छा" थ्रेशोल्ड को पूरा करते हैं. इसलिए, ये अब भी मान्य उम्मीदवार हैं.

इसके अलावा, यह पक्का करने के लिए कि चुना गया थ्रेशोल्ड, अच्छी तरह से ऑप्टिमाइज़ की गई साइटों के लिए लगातार हासिल किया जा सकता है, हम पूरे वेब पर सबसे अच्छी परफ़ॉर्म करने वाली साइटों के लिए एलसीपी की परफ़ॉर्मेंस का विश्लेषण करते हैं. इससे यह पता चलता है कि इन साइटों के लिए कौनसे थ्रेशोल्ड लगातार हासिल किए जा सकते हैं. खास तौर पर, हमारा मकसद ऐसे थ्रेशोल्ड की पहचान करना है जो सबसे अच्छी परफ़ॉर्म करने वाली साइटों के लिए, 75वें प्रतिशत तक लगातार हासिल किया जा सकता है. हमने पाया है कि 1.5 और दो सेकंड के थ्रेशोल्ड को लगातार पूरा नहीं किया जा सकता, जबकि 2.5 सेकंड को लगातार हासिल किया जा सकता है.

LCP के लिए "खराब" थ्रेशोल्ड की पहचान करने के लिए, हम CrUX डेटा का इस्तेमाल करते हैं. इससे, ज़्यादातर ऑरिजिन के लिए थ्रेशोल्ड की पहचान की जाती है:

4 सेकंड के थ्रेशोल्ड के लिए, फ़ोन ऑरिजिन के करीब 26% और डेस्कटॉप ऑरिजिन के 21% हिस्से को खराब माना जाएगा. यह हमारी टारगेट रेंज 10-30% में आता है. इसलिए, हमारा निष्कर्ष है कि चार सेकंड, "खराब" थ्रेशोल्ड के तौर पर स्वीकार किया जा सकता है.

इसलिए, हमारा निष्कर्ष है कि सबसे बड़े कॉन्टेंटफ़ुल पेंट के लिए, 2.5 सेकंड एक सही "अच्छा" थ्रेशोल्ड है और 4 सेकंड एक सही "खराब" थ्रेशोल्ड है.

पेज के रिस्पॉन्स में लगने वाला समय

इनपुट थ्रेशोल्ड, अनुभव की क्वालिटी और उपलब्धि को ध्यान में रखकर सेट किए गए थे.

अनुभव की क्वालिटी

रिसर्च में इस बात का साफ़ तौर पर पता चला है कि विज़ुअल फ़ीडबैक में करीब 100 मि॰से॰ तक की देरी को किसी जुड़े हुए सोर्स की वजह से समझा जाता है. जैसे, उपयोगकर्ता का इनपुट. इससे पता चलता है कि इंटरैक्शन टू नेक्स्ट पेंट के लिए "अच्छा" थ्रेशोल्ड, इसकी करीब हो सकता है.

जैकब नेल्सन के रिस्पॉन्स टाइम: तीन अहम सीमाएं में, 0.1 सेकंड को वह समय बताया गया है जब उपयोगकर्ता को लगता है कि सिस्टम तुरंत जवाब दे रहा है. Nielsen ने मिलर और कार्ड का हवाला दिया है, जिन्होंने 1962 में मिचॉट की कारणता की समझ का हवाला दिया है. मिचॉट की रिसर्च में, एक्सपेरिमेंट में हिस्सा लेने वाले लोगों को "स्क्रीन पर दो ऑब्जेक्ट" दिखाए जाते हैं. ऑब्जेक्ट A बंद हो जाता है और B की ओर बढ़ जाता है. यह उसी पल रुक जाता है, जब वह B से टकराता है. इसके बाद, B शुरू हो जाता है और A से दूर चला जाता है." मिचोट में ऑब्जेक्ट A के रुकने और ऑब्जेक्ट B की जगह बदलने के बीच का समय अलग-अलग है. मिचोट देखते हैं कि मीटिंग में हिस्सा लेने वाले लोगों को करीब 100 मि॰से॰ तक की देरी होती है कि ऑब्जेक्ट A की वजह से ऑब्जेक्ट B की हलचल होती है. करीब 100 से 200 मिलीसेकंड की देरी के लिए, वजह के बारे में अलग-अलग नज़रियां होती हैं. वहीं, 200 मिलीसेकंड से ज़्यादा की देरी के लिए, ऑब्जेक्ट B के मोशन को ऑब्जेक्ट A की वजह से नहीं माना जाता.

इसी तरह, मिलर "कंट्रोल चालू करने के लिए रिस्पॉन्स" के लिए रिस्पॉन्स थ्रेशोल्ड को "आम तौर पर, किसी बटन, स्विच या कंट्रोल मेंबर की मूवमेंट से दी गई कार्रवाई का संकेत, जो यह सिग्नल देता है कि इसे शारीरिक तौर पर चालू किया गया है" के तौर पर परिभाषित करते हैं. इस जवाब को…ऑपरेटर की ओर से की गई मैकेनिकल ऐक्शन के हिस्से के तौर पर माना जाना चाहिए. समय की देरी: 0.1 सेकंड" और इसके बाद की "किसी कुंजी और विज़ुअल फ़ीडबैक को दबाए रखने के बीच की देरी 0.1 से 0.2 सेकंड से ज़्यादा नहीं होनी चाहिए".

हाल ही में, Towards the Temporally Perfect Virtual Button में, Kaaresoja और अन्य लोगों ने टचस्क्रीन पर वर्चुअल बटन को छूने और बटन को छूने के बाद दिखने वाले विज़ुअल फ़ीडबैक के बीच, एक साथ होने की अनुभूति की जांच की. जब बटन दबाने और विज़ुअल फ़ीडबैक के बीच की देरी 85 मि॰से॰ या उससे कम थी, तब सर्वे में हिस्सा लेने वाले लोगों ने बताया कि 75% बार बटन दबाने पर विज़ुअल फ़ीडबैक एक साथ दिखता है. इसके अलावा, 100 मिलीसेकंड या उससे कम की देरी के लिए, बटन दबाने की क्वालिटी को लगातार बेहतर बताया गया. 100 से 150 मिलीसेकंड की देरी के लिए, क्वालिटी में गिरावट आई. वहीं, 300 मिलीसेकंड की देरी के लिए, क्वालिटी बहुत कम हो गई.

इस आधार पर, हम यह निष्कर्ष निकालते हैं कि वेबसाइट की परफ़ॉर्मेंस की अहम जानकारी देने वाली मेट्रिक के लिए, इंटरैक्शन टू नेक्स्ट पेंट के थ्रेशोल्ड के तौर पर 100 मिलीसेकंड "अच्छा" है. इसके अलावा, उपयोगकर्ताओं ने 300 मिलीसेकंड या उससे ज़्यादा की देरी के लिए, क्वालिटी के निचले लेवल की शिकायत की है. इसलिए, यह "खराब" थ्रेशोल्ड माना जाएगा.

लक्ष्य हासिल किया जा सकता है या नहीं

CrUX के डेटा का इस्तेमाल करके, हम यह पता लगाते हैं कि वेब पर मौजूद ज़्यादातर ऑरिजिन, 75वें पर्सेंटाइल पर 200 मि॰से॰ आईएनपी की "अच्छी" थ्रेशोल्ड को पूरा करते हैं:

हमने कम सुविधाओं वाले मोबाइल डिवाइसों के लिए, INP को पास करने की संभावना पर भी ज़्यादा ध्यान दिया है. इन डिवाइसों से साइटों पर आने वाले लोगों की संख्या काफ़ी ज़्यादा है. इससे यह भी पुष्टि हुई कि 200 मिलीसेकंड का थ्रेशोल्ड सही है.

उपयोगकर्ता अनुभव की क्वालिटी और इसे हासिल करने की शर्तों के बारे में रिसर्च के आधार पर, 100 मिलीसेकंड के थ्रेशोल्ड को ध्यान में रखते हुए, हमने यह फ़ैसला लिया है कि अच्छी परफ़ॉर्मेंस के लिए 200 मिलीसेकंड का थ्रेशोल्ड सही है

LCP के लिए "खराब" थ्रेशोल्ड की पहचान करने के लिए, हम CrUX डेटा का इस्तेमाल करते हैं. इससे, ज़्यादातर ऑरिजिन के लिए थ्रेशोल्ड की पहचान की जा सकती है:

इससे पता चलता है कि डेटा का थ्रेशोल्ड 300 मि॰से॰ का हो सकता है.

हालांकि, LCP और सीएलएस के उलट, INP का लोकप्रियता से उलटा संबंध होता है—ज़्यादा लोकप्रिय साइटें अक्सर ज़्यादा जटिल होती हैं, जिसकी वजह से INP ज़्यादा होने की संभावना बढ़ जाती है. अगर हम सबसे ज़्यादा देखी जाने वाली 10,000 साइटों पर नज़र डालें, तो हमें एक और तस्वीर दिखती है:

मोबाइल पर, 300 मिलीसेकंड के "खराब" थ्रेशोल्ड से ज़्यादातर लोकप्रिय साइटों को "खराब" कैटगरी में रखा जाएगा. इससे, साइटों को बेहतर बनाने की हमारी ज़रूरी शर्तों को पूरा करने में मुश्किल होगी. वहीं, 500 मिलीसेकंड का थ्रेशोल्ड, 10 से 30% साइटों के लिए बेहतर है. यह भी ध्यान रखना चाहिए कि इन साइटों के लिए 200 मि॰से॰ "अच्छी" का थ्रेशोल्ड भी मुश्किल है. हालांकि, मोबाइल पर इसे पास करने वाली 23% साइटें अब भी हमारे 10% की कम से कम पास होने की दर के मानदंड को पूरा कर रही हैं.

इस वजह से, हमने यह फ़ैसला लिया है कि ज़्यादातर साइटों के लिए 200 मिलीसेकंड का थ्रेशोल्ड "अच्छा" है. वहीं, 500 मिलीसेकंड से ज़्यादा का थ्रेशोल्ड "खराब" है.

कुल लेआउट शिफ़्ट

सीएलएस थ्रेशोल्ड, अनुभव की क्वालिटी और इसे हासिल करने की संभावनाओं को ध्यान में रखकर सेट किए गए थे.

अनुभव की क्वालिटी

कुल लेआउट शिफ़्ट (सीएलएस) एक नई मेट्रिक है. इससे पता चलता है कि किसी पेज पर दिखने वाला कॉन्टेंट कितना शिफ़्ट हुआ है. सीएलएस नया है, इसलिए हमें ऐसी रिसर्च के बारे में नहीं पता है जो सीधे तौर पर इस मेट्रिक के लिए थ्रेशोल्ड तय कर सकती हो. इसलिए, उपयोगकर्ता की उम्मीदों के मुताबिक थ्रेशोल्ड का पता लगाने के लिए, हमने अलग-अलग लेआउट शिफ़्ट वाले असल पेजों का आकलन किया. इससे, हमें यह पता चला कि पेज के कॉन्टेंट को इस्तेमाल करने के दौरान, पेज के लेआउट में कितनी शिफ़्ट हो सकती है. अपनी इंटरनल टेस्टिंग में, हमें पता चला है कि 0.15 और उससे ज़्यादा के लेवल के बदलाव, लगातार रुकावट पैदा करते हैं. वहीं, 0.1 और उससे कम के बदलाव, रुकावट पैदा करते हैं, लेकिन ज़्यादा नहीं. इसलिए, शून्य लेआउट शिफ़्ट सबसे सही है. हालांकि, हमने यह निष्कर्ष निकाला है कि 0.1 तक की वैल्यू, "अच्छा" सीएलएस थ्रेशोल्ड के उम्मीदवार हैं.

लक्ष्य हासिल किया जा सकता है या नहीं

CrUX डेटा के आधार पर, हम देख सकते हैं कि करीब 50% ऑरिजिन का सीएलएस 0.05 या इससे कम होता है.

CrUX डेटा से पता चलता है कि 0.05, सीएलएस के लिए "अच्छा" थ्रेशोल्ड हो सकता है. हालांकि, हम जानते हैं कि कुछ इस्तेमाल के उदाहरणों में, लेआउट में होने वाले बदलावों से बचना मुश्किल होता है. उदाहरण के लिए, सोशल मीडिया एम्बेड जैसे तीसरे पक्ष के एम्बेड किए गए कॉन्टेंट के लिए, एम्बेड किए गए कॉन्टेंट की ऊंचाई का पता कभी-कभी तब तक नहीं चलता, जब तक वह पूरी तरह लोड नहीं हो जाता. इस वजह से लेआउट शिफ़्ट 0.05 से ज़्यादा हो सकता है. इसलिए, हमारा निष्कर्ष है कि कई ऑरिजिन, 0.05 थ्रेशोल्ड को पूरा करते हैं. हालांकि, 0.1 का थोड़ा कम सख्त सीएलएस थ्रेशोल्ड, अनुभव की क्वालिटी और इसे हासिल करने के बीच बेहतर संतुलन बनाता है. हमें उम्मीद है कि आने वाले समय में वेब नेटवर्क, तीसरे पक्ष के एम्बेड की वजह से लेआउट में आई समस्याओं को हल करने के लिए समाधान ढूंढेगा. इससे, आने वाले समय में Core Web Vitals के इस्तेमाल में, 0.05 या 0 के ज़्यादा मज़बूत सीएलएस "अच्छे" थ्रेशोल्ड का इस्तेमाल किया जा सकेगा.

इसके अलावा, सीएलएस के लिए "खराब" थ्रेशोल्ड तय करने के लिए, हमने CrUX डेटा का इस्तेमाल किया, ताकि ज़्यादातर ऑरिजिन के लिए थ्रेशोल्ड की पहचान की जा सके:

0.25 थ्रेशोल्ड के लिए, फ़ोन से आने वाले करीब 20% और डेस्कटॉप से आने वाले 18% ट्रैफ़िक को "खराब" के तौर पर मार्क किया जाएगा. यह हमारी टारगेट रेंज 10-30% में आता है. इसलिए, हमने यह फ़ैसला लिया कि 0.25, "खराब" थ्रेशोल्ड के तौर पर स्वीकार किया जा सकता है.