Оптимизация производительности приложений критически важна, так как влияет на пользовательский опыт и продуктовые метрики, включая конверсии и вовлеченность. Для веб-версий отслеживают user-centric показатели, такие как FCP, LCP, CLS, TTI, TBT и INP, а также время загрузки отдельных элементов. В приложениях особое внимание уделяют времени отрисовки контента (draw_session), количеству ошибок и здоровью скролла (hitch time ratio).
Для оценки общего состояния экрана используется Performance score, аналогичный Lighthouse score, который представляет собой взвешенное среднее метрик, сфокусированное на 75-м перцентиле значений производительности. При A/B-тестировании анализируют средние значения метрик, долю событий, укладывающихся в установленные трешхолды, а также показатели пользователей с медленным интернетом или слабыми устройствами.
При обнаружении просадок производительности в A/B-тестах, инициируется проверка, и разработчики работают над оптимизацией. Важно отслеживать не только текущее состояние, но и кумулятивный эффект от множества небольших просадок в разных тестах. Такой подход обеспечивает стабильность и качество работы приложения для всех пользователей.
Изображение носит иллюстративный характер
Для оценки общего состояния экрана используется Performance score, аналогичный Lighthouse score, который представляет собой взвешенное среднее метрик, сфокусированное на 75-м перцентиле значений производительности. При A/B-тестировании анализируют средние значения метрик, долю событий, укладывающихся в установленные трешхолды, а также показатели пользователей с медленным интернетом или слабыми устройствами.
При обнаружении просадок производительности в A/B-тестах, инициируется проверка, и разработчики работают над оптимизацией. Важно отслеживать не только текущее состояние, но и кумулятивный эффект от множества небольших просадок в разных тестах. Такой подход обеспечивает стабильность и качество работы приложения для всех пользователей.
