Модуль 5 · Урок 18
Core Web Vitals, mobile і rendering
Швидкість — не один score. Професійна діагностика розділяє field і lab data, вимірює LCP, INP та CLS, перевіряє mobile content parity й знаходить конкретний resource, task або layout shift.
Field і lab відповідають на різні питання
PageSpeed Insights може показувати обидва рівні. Не порівнюйте один lab run із origin-level field data як однакові populations і не називайте score «позицією Google».
Три Core Web Vitals
| Metric | Good threshold | Діагностичне питання |
|---|---|---|
| LCP | ≤ 2.5 s | Який largest element, коли він discovery-ready, скільки займають TTFB/load/render? |
| INP | ≤ 200 ms | Які interactions і long tasks затримують next paint? |
| CLS | ≤ 0.1 | Які elements рухаються без user expectation і чому? |
Оцінюйте приблизно 75-й percentile окремо для mobile та desktop. «Good» одного URL не виправдовує повільний template cluster.
Від metric до root cause
Оптимізуйте конкретну причинну частину. «Стиснути всі картинки» без LCP evidence або «видалити весь JS» без ownership/risk — не backlog.
Mobile-first parity
Google переважно використовує mobile version для indexing. Mobile має містити той самий primary content, descriptive titles/meta, structured data, images/alt та crawlable links, що й desktop. Accordion допустимий, якщо content реально є в rendered DOM і доступний користувачу; приховування важливого content лише за device може змінити indexing.
Responsive layout не гарантує parity
Перевірте mobile rendered DOM, not just screenshot: content, canonical, robots, structured data, hreflang, internal links, image URLs, lazy loading і resource errors.
JavaScript і loading states
Server-rendered або pre-rendered critical content знижує залежність від client execution. Якщо content приходить через API, обробляйте errors, loading і empty state; не вимагайте click/scroll для завантаження важливого тексту. Lazy-load images у viewport обережно: LCP resource має бути discoverable та пріоритетним.
Field population and window → affected template/URLs → lab reproduction → root-cause evidence → proposed change → functional/accessibility guardrails → before/after lab → field monitoring date → rollback owner.
Практика уроку
- Виберіть три representative URLs одного template.
- Запишіть field source/scope і lab conditions окремо.
- Для одного poor metric назвіть exact element/task/shift та evidence.
- Порівняйте mobile/desktop content, metadata, links і structured data.
- Створіть одну narrow recommendation із acceptance, guardrail і owner.
Офіційні джерела
Закріпіть матеріал уроку
Три сценарні питання. Для зарахування уроку потрібно дати щонайменше дві правильні відповіді.