RUM 데이터에 CrUX와 다른 Core Web Vitals 수치가 표시될 수 있는 이유를 알아보세요.
게시일: 2022년 8월 15일, 최종 업데이트: 2025년 12월 17일
Chrome 사용자 경험 보고서 (CrUX)는 Chrome 사용자가 인기 있는 웹페이지에서 실제로 경험한 사용자 경험 측정항목을 제공합니다. 이 데이터는 동의한 사용자를 대상으로 Chrome에서 자동으로 수집하며 CrUX 자격 기준에 따라 제공됩니다.
따라서 수백만 개의 웹사이트에서 CrUX 데이터를 사용할 수 있습니다. 많은 사이트 소유자가 이전에 필드 데이터에 액세스할 수 없었으며 CrUX를 통해 많은 사이트에서 처음으로 이 데이터의 가치를 확인할 수 있었습니다. 공개 데이터 세트인 CrUX는 사용자 환경 측정항목의 경쟁 분석 및 벤치마킹에도 사용할 수 있습니다.
실제 사용자 모니터링 (RUM)은 CrUX와 유사하지만, Chrome에서 사용자 환경 측정항목을 자동으로 수집하는 대신 웹사이트에 코드를 포함하여 이 수집을 수행하고 추가 분석을 위해 RUM 제공업체 또는 분석 솔루션에 다시 제공합니다.
두 솔루션 모두 사용자 경험 측정항목을 측정하므로 동일하다고 가정하는 것이 자연스럽습니다. 차이가 있으면 혼란스러울 수 있습니다. 이 가이드에서는 이러한 현상이 발생하는 이유를 설명하고 수치가 일치하지 않을 때 취할 수 있는 조치를 제안합니다.
RUM 솔루션으로 CrUX를 보완할 때의 이점
CrUX는 여러 사이트에서 일관된 뷰를 제공하는 훌륭한 도구이며, Core Web Vitals 프로그램의 Google 데이터 세트로서 사이트에서는 CrUX가 표시하는 내용을 주시하는 것이 좋습니다. CrUX의 목표는 교차 비교를 위해 수백만 개의 웹사이트에 대한 통계적으로 유의미한 개요를 제공하는 것입니다.
하지만 데이터가 해당 수치를 표시하는 이유를 더 심층 분석하려면 CrUX를 보완하는 전체 RUM 솔루션에 투자하여 공개적으로 쿼리할 수 있는 데이터 세트에서 제공하는 것보다 더 자세한 정보에 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 여러 가지 방법으로 측정항목을 설명하고 개선할 수 있습니다.
문제를 조사하기 위한 심층 분석
CrUX는 사이트에 문제가 있는지 지적하는 데 사용할 수 있지만, 사이트의 어느 부분에 문제가 있는지 또는 그 이유를 정확히 알려주지는 않습니다. web-vitals 라이브러리를 통해 자체 개발한 솔루션이든 여러 상용 제품이든 RUM 솔루션은 이러한 격차를 해소하는 데 도움이 될 수 있습니다.
RUM 솔루션을 사용하면 모든 페이지와 모든 브라우저에서 훨씬 더 세분화된 데이터에 액세스할 수 있습니다. 또한 CrUX에서 지원하지 않는 방식으로 이 데이터를 세분화하고 분석할 수 있으므로 사이트의 문제 영역을 상세히 조사할 수 있습니다. 특정 사용자 세그먼트의 영향을 받나요? 아니면 특정 액션을 취하는 사용자? 문제가 시작된 정확한 시간 이러한 질문은 RUM 도구가 제공할 수 있는 추가 데이터를 통해 훨씬 쉽게 답할 수 있습니다.
다른 비즈니스 측정항목과의 상관관계 파악
또한 RUM을 사용하면 웹 실적 측정항목을 비즈니스 측정항목과 직접 비교하여 실적에 투자하는 가치와 우선순위를 지정할 다른 실적 작업을 확인할 수 있습니다. Farfetch 또는 The Economic Times와 같이 이러한 상관관계를 보여주는 비즈니스 우수사례가 많이 있습니다.
기타 성능 데이터 수집
RUM 솔루션을 사용하면 특정 비즈니스에 직접 연결된 다른 커스텀 측정항목을 수집할 수 있습니다. 가장 잘 알려진 예 중 하나는 Twitter의 '첫 트윗까지의 시간' 측정항목입니다. 이러한 사이트별 측정항목은 Core Web Vitals 개선사항 및 비즈니스 측정항목과 연관될 수 있습니다.
두 필드 데이터 세트 간의 차이점
시계가 하나인 사람은 시간을 알지만, 시계가 두 개인 사람은 시간을 확신하지 못합니다.
시걸의 법칙
두 가지 데이터 소스가 있는 경우 데이터가 서로 다른 이유를 파악하기 어려워 혼란스러울 수 있습니다. 실험실 측정항목과 필드 측정항목의 차이를 이해하는 것이 중요한 것처럼, 필드 데이터의 두 소스 간에도 차이가 있을 수 있습니다. 이상적인 상황에서는 데이터가 동일하지만, 여러 가지 이유로 데이터가 다를 수 있습니다.
실험실 데이터와 필드 데이터
먼저 실험실 (합성) 측정항목을 보고 있는지, 필드 (RUM) 측정항목을 보고 있는지 확인해야 합니다. RUM 제품은 필드 데이터만 본다고 가정하는 것이 자연스럽지만, 많은 제품이 실험실 구성요소도 제공합니다.
실험실 데이터는 고정된 조건에서 측정되기 때문에 매우 유용합니다. 이 기능은 변경되는 필드 모집단의 노이즈 없이 프로덕션 환경에서 예상치 못한 변경사항이나 회귀를 모니터링하는 데 사용할 수 있습니다. 하지만 실험실 데이터는 실제 사용자 환경을 대표하지 않을 수 있으므로 필드 측정항목은 상당히 다른 결과를 보여줄 수 있습니다.
인구
CrUX 및 RUM 솔루션에서 사용하는 데이터 세트는 비교 대상 브라우저, 사용자, 사이트, 기기에 따라 측정되는 페이지 방문이 다르기 때문에 다를 수 있습니다.
포함된 브라우저
Chrome 사용자 경험 보고서는 이름에서 알 수 있듯이 Chrome 전용입니다. Chrome 코드베이스를 많이 공유하는 Chromium 기반 브라우저 (Edge, Opera, Brave 등)가 많지만 Chrome 사용자만 CrUX에 데이터를 제공합니다. 이 제한은 iOS의 Chrome 사용자가 기본 Webkit 브라우저 엔진을 사용하므로 포함되지 않음을 의미합니다. Android WebView도 'Chrome'으로 간주되지 않으므로 이러한 사용자의 데이터는 포함되지 않습니다. 단, Chrome 맞춤 탭은 포함됩니다.
Chrome은 세계에서 가장 인기 있는 브라우저 중 하나이므로 대부분의 경우 사이트 실적을 광범위하게 나타낼 수 있지만, 이 브라우저만 측정하는 것은 결코 모든 사용자를 측정하는 것이 아닙니다. 이는 RUM과 CrUX의 주요 차이점 중 하나를 설명할 수 있습니다. 이는 특히 Chrome에서만 사용할 수 있는 API 또는 이미지 형식에 의존하는 성능 기법의 경우에 해당합니다.
iOS 데이터가 부족하면 편향이 발생할 수도 있습니다. 예를 들어 iOS 사용자는 일반적으로 성능이 더 우수한 기기를 사용하거나 네트워크 인프라가 더 우수한 국가에서 방문하므로 iOS 사용자를 포함하면 전반적인 실적 측정항목이 높아질 수 있습니다. 반면 CrUX와 같이 이를 제외하면 사이트 방문자의 하위 범위로 치우친 데이터가 생성될 수 있습니다 (우수사례 예시). Android 사용자는 일반적으로 더 다양한 기기, 기기 기능, 시장을 포괄합니다.
RUM 솔루션은 Chrome 이외의 브라우저, 특히 동일한 측정항목 (예: Core Web Vitals)이 내장된 Chromium 기반 브라우저에서 데이터를 가져올 수 있습니다. Chromium 기반이 아닌 브라우저도 RUM 솔루션으로 측정되지만 측정항목 집합이 더 제한적일 수 있습니다. 예를 들어 누적 레이아웃 이동 (CLS)은 Chromium 기반 브라우저에서만 사용할 수 있습니다. LCP, INP, 첫 콘텐츠 페인트 (FCP)와 같은 다른 페인트 기반 측정항목은 상당히 다르게 측정될 수 있습니다 (아래 참고).
동의한 사용자
CrUX는 Chrome 사용자로 제한될 뿐만 아니라 브라우저가 설치될 때 CrUX 데이터를 공유하도록 선택한 Chrome 사용자의 하위 집합만 측정하도록 추가로 제한됩니다.
또한 RUM 제공업체는 일반적으로 사용자에게 RUM 데이터 수집에 동의하도록 요청하는 쿠키 배너 메시지 또는 추적 차단기로 인해 일부 사용자만 살펴봅니다. 일부 사이트 애셋이 이전 페이지에서 이미 캐시된 경우 두 번째 또는 후속 페이지까지 확인이 제공되지 않으면 일부 초기 페이지 로드에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 상황이 자주 발생하면 느린 초기 페이지 로드가 충분히 제외되는 경우 RUM에서 측정항목이 실제보다 더 좋게 표시될 수 있습니다.
포함된 사이트
CrUX는 공개 웹사이트만 보고하도록 설계되었으므로 CrUX에 데이터가 기록되지 않을 수 있는 다른 자격 기준이 있습니다. 이러한 기준 중 가장 중요한 것은 웹사이트가 공개적으로 검색 가능하고 의미 있는 결론을 도출할 수 있는 최소 표본 크기를 확보할 수 있을 만큼 충분히 인기가 있어야 한다는 점입니다. 대부분의 경우 CrUX에서 데이터를 사용할 수 없습니다. 이는 데이터가 제공되지만 다른 경우에 비해 혼란스러운 차이는 아니지만, 이러한 현상이 발생하는 이유를 설명합니다.
하지만 사이트의 특정 페이지는 색인 생성 가능으로 표시되지만 다른 페이지는 그렇지 않은 경우 CrUX에 URL의 하위 집합만 표시될 수 있습니다. 출처가 공개적으로 검색 가능한 경우 해당 출처 내의 모든 페이지 조회수가 출처 수준 데이터에 포함되지만 URL 수준 데이터는 제공되지 않을 수 있습니다.
기기
CrUX는 모바일, 데스크톱, 태블릿별로 데이터를 분류합니다. 하지만 많은 도구가 처음 두 가지에 집중하며 태블릿 데이터를 노출하지 않거나 모바일 또는 데스크톱에 포함할 수 있습니다. 모바일과 데스크톱의 성능 특성은 전송되는 콘텐츠와 콘텐츠를 보는 기기의 기능 측면에서 상당히 다를 수 있습니다.
RUM 데이터는 트래픽을 유사하게 세분화할 수 있지만 기본적으로 통합된 데이터를 표시하는 경우가 많습니다. RUM은 기기 유형 (예: 모바일) 또는 브라우저 (예: Chrome)로만 세분화할 수 있지만, 모바일 Chrome 트래픽만 보기 위해 두 가지를 모두 세분화할 수는 없습니다. CrUX 데이터와 비교할 때는 기기 유형과 Chrome 브라우저로 필터링하여 유사한 항목을 비교해야 합니다.
샘플링
RUM 솔루션은 일반적으로 데이터가 수집되는 동의한 방문자의 샘플링 레이트를 조정할 수 있습니다. 이를 통해 분석해야 하는 데이터의 양을 줄이고 상용 RUM 서비스의 비용을 줄일 수 있습니다. 샘플 크기가 너무 작고 더 넓은 모집단을 대표하지 않는 경우 결과 측정항목도 비슷하게 왜곡됩니다. RUM 제공업체와 사이트에 적합한 샘플링 크기에 관해 논의하세요.
데이터 집계
필드 데이터는 그 특성상 단일 값을 제공하는 실험실 데이터에 비해 동일한 측정항목의 데이터 포인트가 매우 많이 포함됩니다. 이 데이터가 보고를 위해 다르게 집계되면 CrUX와 RUM 간에 차이가 발생하는 또 다른 원인이 될 수 있습니다.
기간
CrUX 데이터는 28일간의 슬라이딩 윈도우 트래픽을 기반으로 하며 이 기간은 변경할 수 없습니다. 하지만 CrUX BigQuery 데이터는 매월 저장되므로 이전 달을 확인할 수 있으며 CrUX History API는 주간 기간의 이전 데이터도 제공합니다. 두 보고서 모두 28일 슬라이딩 윈도우를 기반으로 데이터를 제공합니다.
RUM 데이터는 일반적으로 훨씬 더 세분화되어 있어 변경사항의 영향을 훨씬 더 빨리 확인할 수 있습니다. 하지만 더 짧은 기간을 선택하면 웹사이트 트래픽과 방문자 수의 변동으로 인해 RUM 데이터가 과도하게 영향을 받을 수 있습니다. RUM 데이터를 CrUX 데이터와 비교할 때는 항상 28일 동안의 실적을 확인해야 합니다. 데이터가 유사하다고 판단되면 다른 기간을 살펴보고 RUM 데이터를 자세히 살펴볼 수 있습니다.
통계 집계
CrUX 측정항목은 75번째 백분위수에서 측정됩니다. 즉, 페이지 조회수의 75% 가 달성한 값을 확인합니다. 필드 데이터에는 극단적인 값이 있을 수 있으며, 최악의 25% 경험을 제거하면 대부분의 방문자가 합리적으로 달성할 수 있는 값을 제공할 수 있습니다.
RUM 제품은 75번째 백분위수, 중앙값, 기타 백분위수를 비롯하여 측정항목을 집계하는 방법에 관한 더 다양한 옵션을 제공하는 경우가 많습니다. RUM 값을 CrUX 데이터와 비교하는 경우 75번째 백분위수 데이터를 확인하여 유사한 데이터를 비교해야 합니다.
CrUX의 히스토그램 데이터에는 75번째 백분위수뿐만 아니라 사용 가능한 모든 데이터가 포함되며 각 평점의 페이지 조회수가 표시되지만, 총점은 75번째 백분위수를 기준으로 합니다. 이 CrUX 데이터는 PageSpeed Insights와 같은 도구에 표시됩니다.
측정항목의 차이
웹 성능을 측정하는 데 사용되는 측정항목은 다양하므로 두 가지 데이터 세트를 비교할 때는 어떤 측정항목이 측정되고 있으며 이러한 측정항목이 어떻게 사용되는지 이해하는 것이 중요합니다.
측정된 측정항목
CrUX 데이터는 Core Web Vitals 이니셔티브의 Google 데이터 세트이며 주로 이러한 측정항목 (LCP, CLS, INP)을 측정하고 이를 보완하는 몇 가지 추가 측정항목을 사용합니다.
RUM 도구에는 일반적으로 이러한 Core Web Vitals가 포함되지만 다른 측정항목도 많이 포함되는 경우가 많습니다. 일부 RUM 제공업체는 '만족도 지수' 등을 제공하기 위해 이러한 모든 측정항목을 자체적으로 조합하여 사용자 경험을 측정하기도 합니다. RUM 데이터를 CrUX와 비교할 때는 유사한 항목을 비교해야 합니다.
Core Web Vitals 통과 또는 실패 상태를 평가하는 도구는 모든 Core Web Vitals의 75번째 백분위수에서 권장 타겟을 충족하는 경우 페이지가 통과한 것으로 간주해야 합니다. 상호작용이 없는 페이지에 INP가 없는 경우 LCP와 CLS만 통과하면 됩니다.
브라우저 간 측정항목 차이
CrUX는 Chrome 브라우저에서만 측정되며, Web Vitals 변경 로그를 참고하여 각 Chrome 버전에서 어떻게 변경되는지 확인할 수 있습니다.
하지만 RUM 솔루션은 더 다양한 브라우저에서 측정합니다. Chromium 기반 브라우저 (Edge, Opera 등)는 Chrome이 변경 로그에 명시된 새로운 변경사항을 구현하지 않는 한 Chrome과 유사할 가능성이 높습니다.
Chromium이 아닌 브라우저의 경우 차이가 더 두드러질 수 있습니다. 예를 들어 LCP, INP, FCP와 같은 페인트 기반 측정항목은 Safari 및 Firefox에서 사용할 수 있지만 다른 방식으로 측정됩니다. 이로 인해 보고되는 시간에 상당한 차이가 발생할 수 있습니다. 앞서 언급했듯이 RUM을 CrUX와 비교하려면 Chrome 사용자만 필터링하여 유사한 비교를 허용하는 것이 좋습니다.
측정항목 타이밍
Core Web Vitals 측정항목은 웹브라우저 API에서 제공하지만, 그렇다고 해서 이를 사용하여 보고되는 값에 차이가 있을 가능성이 없다는 의미는 아닙니다. 페이지 로드 시 또는 전체 페이지 수명 주기 동안 측정항목 측정이 수행되는 시점에 따라 차이가 발생할 수 있습니다. RUM 도구는 동일한 이름을 사용하고 동일한 브라우저 API를 사용하여 데이터를 가져오는 경우에도 항상 동일한 방식으로 측정항목을 측정하지 않을 수 있으므로 혼란스러울 수 있습니다.
최대 콘텐츠 페인트 (LCP)는 페이지 로드 측정항목입니다. 초기 렌더링 후 더 큰 요소가 나중에 로드되는 경우 웹 API에서 여러 LCP 요소를 보고할 수 있습니다. 최종 LCP 요소는 페이지 로드가 완료되거나 사용자가 페이지와 상호작용할 때입니다. 따라서 LCP 요소가 이 두 이벤트보다 먼저 보고되면 차이가 발생할 수 있습니다.
또한 필드 데이터에서 LCP 요소는 페이지가 로드되는 방식에 따라 달라질 수 있습니다. 페이지 콘텐츠 상단을 표시하는 기본 페이지 로드의 경우 LCP 요소는 주로 화면 크기에 따라 달라집니다. 하지만 문서의 아래쪽에 있는 앵커 링크로 페이지를 열거나 싱글 페이지 앱(SPA)에 대한 딥 링크로 페이지를 여는 경우(자세한 내용은 나중에 설명) LCP 요소가 다를 수 있습니다.
CrUX 또는 RUM에서 제공하는 LCP 타이밍이 실험실 도구와 동일한 요소를 기반으로 한다고 가정하지 마세요. CrUX는 페이지 또는 출처당 전체 LCP 값을 제공하지만 RUM은 이를 더 세분화하여 개별 LCP 문제 세션을 식별할 수 있습니다.
누적 레이아웃 이동 (CLS)은 페이지의 전체 수명 동안 측정되므로 초기 페이지 로드 CLS는 페이지가 로드되고 사용자가 페이지와 상호작용한 후 나중에 더 큰 이동을 일으키는 페이지를 나타내지 않을 수 있습니다. 따라서 많은 RUM 제품과 마찬가지로 페이지 로드 후에만 CLS 값을 가져오면 사용자가 페이지를 완료한 후 CLS 값을 가져오는 것과 다른 결과가 발생합니다.
다음 페인트에 대한 상호작용 (INP) 반응성 측정항목은 측정할 입력이 필요하며, CLS와 유사한 방식으로 페이지의 전체 수명 동안 모든 클릭, 탭, 키보드 상호작용을 관찰하므로 사용자가 페이지에서 여러 상호작용을 한 후에 측정하면 INP의 보고된 값이 매우 다를 수 있습니다.
CrUX는 Core Web Vitals 문서를 따르며 페이지의 전체 기간 동안 이를 측정합니다. 대신 많은 RUM 제공업체는 다양한 이유로 페이지 로드 후 또는 다른 시점 (예: 주요 클릭 유도 문구를 클릭할 때)에 이러한 측정항목을 측정합니다.
두 데이터 소스 간에 설명할 수 없는 차이가 있는 경우 RUM 제공업체로부터 Core Web Vitals가 측정되는 시점을 파악하는 것이 중요합니다.
단일 페이지 애플리케이션
단일 페이지 애플리케이션 (SPA)은 브라우저 수준에서 실제 페이지 탐색을 실행하는 대신 현재 페이지의 콘텐츠를 업데이트하는 방식으로 작동합니다. 즉, 사용자는 페이지 탐색으로 경험하지만 브라우저는 이를 페이지 탐색으로 인식하지 않습니다. 브라우저에서 제공하는 Core Web Vitals API는 이를 고려하지 않으므로 CrUX는 이러한 페이지 탐색을 지원하지 않습니다. 이 문제를 해결하기 위한 작업이 진행 중입니다. 자세한 내용은 소프트 탐색 측정 게시물을 참고하세요.
일부 RUM 제공업체는 SPA에서 '소프트 탐색'을 감지하려고 시도하지만, 이러한 '소프트 탐색'에 Core Web Vitals 측정항목을 할당하는 경우 기본 API가 많은 측정항목에서 이를 지원하지 않으므로 CrUX와 차이가 발생합니다.
CrUX와 Web API의 차이점
어떤 페이지 조회수가 측정되는지, 무엇이 측정되는지에 대한 차이점 외에도 CrUX와 RUM 데이터의 차이를 유발할 수 있는 몇 가지 더 복잡한 시나리오가 있습니다. 일부는 측정항목을 측정하는 데 사용되는 웹 API의 제한사항으로 인해 발생하며, 일부는 API에서 반환하는 결과를 특정 시나리오에 따라 다르게 처리해야 하는 경우입니다. Core Web Vitals 문서에는 LCP 및 CLS의 차이점이 나와 있지만 주요 차이점은 다음 섹션에도 나와 있습니다.
뒤로-앞으로 캐시
CrUX는 뒤로-앞으로 캐시 (또는 bfcache) 복원을 기존 페이지 로드로 이어지지 않더라도 페이지 탐색으로 간주합니다. 웹 API는 이를 페이지 로드로 취급하지 않으므로 RUM 솔루션은 CrUX와 일치시키려면 이러한 페이지를 계산하기 위해 추가 단계를 거쳐야 합니다. 이러한 페이지 로드는 상당히 빠르기 때문에 사이트의 전반적인 실적이 더 좋게 보고될 수 있으므로, 이를 포함하지 않으면 전반적인 페이지 실적 측정항목이 더 나빠질 수 있습니다. RUM 솔루션을 참고하여 bfcache 복원 페이지를 처리하는지 확인하세요.
iframe
보안 및 개인 정보 보호를 위해 최상위 페이지는 iframe 내의 콘텐츠에 액세스할 수 없습니다 (동일 출처 iframe도 마찬가지). 즉, 이러한 콘텐츠의 실적 측정항목은 프레이밍 페이지의 웹 API를 통해서가 아니라 iframe 자체에서만 측정할 수 있습니다. iframe 콘텐츠에 LCP 요소 또는 사용자가 경험하는 CLS 또는 INP에 영향을 미치는 콘텐츠가 포함된 경우 RUM 솔루션 (Google web-vitals JavaScript 라이브러리 포함)에서 이를 사용할 수 없습니다.
하지만 CrUX는 페이지의 JavaScript가 아닌 Chrome 브라우저 자체에서 측정되므로 이러한 제한사항이 없으며, 따라서 Core Web Vitals를 보고할 때 iframe 내의 측정항목을 측정합니다. 이는 사용자 경험을 더 정확하게 반영하지만, iframe을 사용하는 사이트의 경우 차이가 발생하는 또 다른 원인이 될 수 있습니다.
이로 인해 CrUX와 RUM의 LCP 데이터가 달라질 수 있는 구체적인 예로 삽입된 <video>가 있습니다. playsinline 자동재생 <video> 요소의 첫 번째 페인트 프레임은 LCP 후보로 계산될 수 있지만, 인기 있는 동영상 스트리밍 서비스의 삽입은 이러한 요소를 <iframe>에 배치할 수 있습니다. CrUX는 <iframe> 콘텐츠에 액세스할 수 있으므로 이를 고려할 수 있지만 RUM 솔루션은 그렇지 않습니다.
교차 출처 리소스
다른 도메인에서 제공되는 LCP 미디어는 타이밍 공격을 줄이기 위한 브라우저 보안 제한으로 인해 Timing-Allow-Origin 헤더 (TAO)가 제공되지 않는 한 PerformanceObserver API에서 렌더링 시간을 제공하지 않을 수 있습니다. 이는 리소스의 로드 시간으로 대체되지만 콘텐츠가 실제로 페인트된 시점과는 상당히 다를 수 있습니다.
이로 인해 LCP가 FCP보다 이른 것으로 웹 API에 의해 보고되는 불가능해 보이는 상황이 발생할 수 있습니다. 이는 사실이 아니며 보안 제한으로 인해 그렇게 표시되는 것뿐입니다.
이 문제는 2024년 말에 해결되었으며 Timing-Allow-Origin가 제공되지 않더라도 Chrome 133부터 약간 거친 렌더링 시간을 사용할 수 있습니다.
다시 말하지만 CrUX는 Core Web Vitals의 렌더링 시간 데이터를 보고합니다. 사이트는 Core Web Vitals 측정항목에 영향을 미치는 교차 출처 콘텐츠를 제한하고, 이를 더 정확하게 측정하려면 가능한 경우 TAO를 사용 설정하는 것이 좋습니다. 다른 교차 출처 리소스에도 유사한 제한사항이 적용될 수 있습니다.
백그라운드 탭
페이지가 백그라운드 탭에서 열리지 않는 경우에도 웹 API를 사용하여 측정항목을 전송합니다. 하지만 사용자 환경과 일치하지 않는 타이밍을 제공하므로 CrUX에서 보고하지 않습니다. RUM 솔루션은 이러한 페이지 조회수를 무시하거나 최소한 이러한 페이지 조회수가 어떻게 처리되는지 설명해야 합니다.
그렇다면 어떻게 해야 할까요?
각각의 방법론의 차이 또는 포함되거나 제외되는 사용자 및 페이지 조회수의 차이로 인해 CrUX와 RUM 데이터 간에 차이가 있을 수 있는 이유를 설명했습니다. 이상적으로는 두 데이터 세트 모두 사이트 실적을 대표할 수 있어야 하지만, 각 데이터 세트에서 정확히 동일한 수치를 얻을 가능성이 매우 낮은 이유를 설명해야 합니다.
차이가 미미한 경우 (예: LCP가 2.0초와 2.2초로 보고됨) 두 데이터 세트 모두 유용하며 일반적으로 거의 동기화된 것으로 간주할 수 있습니다.
데이터의 정확성에 의문이 들 정도로 차이가 큰 경우 이러한 차이를 이해해야 합니다. RUM 데이터를 CrUX와 더 밀접하게 일치하도록 필터링하여 (데스크톱 또는 모바일의 경우 28일 동안 75번째 백분위수 값을 가진 Chrome 사용자만 확인) 이러한 차이를 줄일 수 있나요?
그렇다면 데이터를 더 가깝게 일치시킬 수 있으므로 전체 데이터에서 이러한 차이가 발생하는 이유와 그 의미를 여전히 물어봐야 합니다. Chrome 이외의 사용자가 측정항목을 긍정적 또는 부정적으로 왜곡하고 있나요? 이 기능을 통해 우선순위를 정할 수 있는 성능 문제가 있는 위치를 더 자세히 파악할 수 있나요?
Chrome 이외의 사용자가 다른 결과를 얻는 경우 RUM에서 제공하는 이 유용한 통계를 사용하여 다르게 최적화할 수 있습니다. 예를 들어 특정 API는 특정 브라우저에서 사용할 수 없지만, 지원되지 않는 브라우저의 대안을 고려하여 환경을 개선할 수도 있습니다. 또는 제한된 기기나 네트워크를 사용하는 사용자에게 다르지만 더 성능이 우수한 환경을 제공할 수 있습니다. CrUX는 Chrome 데이터로 제한되지만 개선사항의 우선순위를 정하려면 모든 사이트 방문자의 경험을 고려해야 합니다. RUM 데이터는 이 격차를 메울 수 있습니다.
차이가 발생하는 이유를 이해하면 두 도구 모두 웹사이트의 사용자 경험을 파악하고 이를 개선하는 데 매우 유용할 수 있습니다. 수치가 일치하지 않더라도 마찬가지입니다. RUM 데이터를 사용하여 CrUX 데이터를 보완하고, 트래픽을 세분화하여 CrUX가 알려주는 내용을 자세히 살펴봄으로써 사이트의 특정 영역이나 사용자층에 확인이 필요한지 파악할 수 있습니다.
개선사항이 예상대로 긍정적인 영향을 미치는지 확인하기 위해 추세를 살펴보는 것이 두 데이터 소스 간에 각 숫자를 정확하게 일치시키는 것보다 더 중요한 경우가 많습니다. 앞서 언급했듯이 RUM을 사용하면 다양한 기간을 살펴보고 28일 CrUX 점수를 미리 확인할 수 있습니다. 하지만 너무 짧은 기간을 살펴보면 노이즈가 많은 데이터가 발생할 수 있으므로 CrUX는 28일을 사용합니다.
이러한 다양한 측정항목에는 '정답' 또는 '오답'이 없는 경우가 많습니다. 단지 사용자와 사용자가 사이트를 경험하는 방식을 다른 관점에서 바라보는 것뿐입니다. 이러한 차이가 발생하는 이유와 의사 결정에 미치는 영향을 이해하는 것이 사이트 방문자에게 더 나은 서비스를 제공하는 데 더 중요합니다.