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丽莎-斯泰尔伯格

Teamlead SEO

谷歌于 2024 年 3 月 12 日将 "交互到下一步绘画"（Interaction to Next Paint）作为新的核心网络要素，并由此扩大了搜索引擎优化的优化范围。2024 年 3 月 12 日，谷歌将 "Interaction to Next Paint "作为一项新的核心网络要素，并进一步提高搜索引擎优化人员之前在 "页面速度 "方面的优化能力。.
页面速度是指网站的延迟时间和性能。网站的页面速度不仅会影响用户体验，还会影响谷歌的排名，因为它是搜索引擎优化技术中最重要的因素之一。.

哪些因素会影响网站的访问速度？

网站的浏览量可能会受到各种因素的影响，这些因素在网站优化 (SEO) 中发挥着重要作用。其中一些因素是：

  • 图片优化:图片通常是网站上最重要的数据，可有效缩短浏览时间。通过对图片进行优化，例如通过编辑和适当的格式化（例如 WebP），可以缩短浏览时间，但不会影响图片质量。每张图片可压缩 100kb。.

  • 浏览器缓存:浏览器缓存指的是对网站数据（如图片或文本数据）的预先和远程缓存。当用户访问网站并将数据从缓存中删除时，缓存中的数据会被快速删除，但不会在任何时候被删除。.

  • 浏览器提示:为使浏览器能对所需资源进行合理的优先排序和控制，我们为浏览器设计了不同的提示标签：预加载、预获取和预连接。.

  • JavaScript 和 CSS 优化: JavaScript 和 CSS 格式的数据可以延长网站的渲染时间。通过最小化、简化和优化这些数据，可以缩短渲染时间。.

  • 最小化 HTTP 请求:网站上的每个资源，无论是图片、样式表还是脚本，都会产生一个单独的 HTTP 请求，以便进行访问。通过资源的组合和最小化，可以减少 HTTP 请求的数量并缩短等待时间。.

  • 内容交付网络（CDN）:内容交付网络可缩短延迟时间，在用户附近的服务器上安装静态资源，从而缩短延迟时间，加快回复速度。.

Welche Faktoren beeinflussen die Ladezeiten einer Webseite?

图 1：Suchmaschinenoptimierung (SEO) 中的 Einflussfaktoren Ranking（搜索引擎优化）。

如果网站经营者重视并优化这些因素，就能提高网站的访问量，这不仅能带来更好的用户体验，还能成为搜索引擎优化的重要因素，因为年轻网站在搜索引擎中的排名会越来越靠前。我们将以核心网络数据的形式来说明这些因素。.

核心网络生命体征是什么？

Core Web Vitals 是谷歌的一项工具，用于优化网站用户的访问时间和访问量。它按状态（糟糕、无用、好）显示 URL 的可用性。.

这些数据与其他数据（尤其是其他用户数据）相结合，对网页的页面体验进行评估，并在 2021 年夏季成为谷歌的正式排名指标。谷歌为何如此重视网站性能？ Laut Google 如果 Web 站点的核心 Web Vitals-Grenzwerte 已被删除，那么 Seitenleistung 的重要性就不言而喻了，因为如果 Web 站点的核心 Web Vitals-Grenzwerte 已被删除，Absprungraten 的数量就会减少到 24%。此外，Werbetreibende 还可将 Werbeeinnahmen 提升至 18%，将 Seitenaufrufe 提升至 27%。如前所述，核心网站生命值会影响谷歌用户体验评价，从而对排名产生积极或消极影响。核心网站价值由网站访问量和用户访问量三个因素组成： 最大内容涂料、首次输入延迟和累积布局偏移.

核心网络活力的三大要素

  • 最大含量涂料 (LCP):最大内容油漆 "关注的是时间，它可以在页面上方显示最大的内容。通常情况下，页首内容是指图片、较大的文本块或重要的视觉元素。快速的 LCP（<= 2.5 秒）是非常重要的，因为它可以让用户快速看到相关内容，并最大限度地缩短等待时间，从而减少用户的使用时间。.

  • 首次输入延迟 (FID):首次输入延迟是衡量一个网站在用户界面上是否能快速显示的一个指标。它误差了用户点击的第一个交互元素与浏览器重新打开该交互元素之间的时间。较低的 FID 值（<= 100 毫秒）表明，网站可以快速重新启动，这对于互操作性和动态性较强的网站尤为重要。.

  • 累积布局偏移 (CLS):累积布局偏移是一种用于确保网站在 Ladeprozesses 期间视觉稳定性的工具。累积布局偏移是一种用于增强网页在浏览过程中的视觉稳定性的方法。较高的 CLS-Wert（CLS-Wert 值）意味着，在拉伸过程中，未拉伸位置上的元素会被拉伸，从而造成不连贯和令人恼火的用户体验。因此，一个较低的 CLS 值（<= 0,1）非常重要，它能确保网站的视觉稳定性：累积布局偏移（CLS）：累积布局偏移是网页在 Ladeprozesses 过程中视觉稳定性的一种方法。它可以确定在拉伸过程中可能出现的未更新的布局变化。较高的 CLS-Wert（CLS-Wert 值）意味着，在拉伸过程中，未拉伸位置上的元素会被拉伸，从而造成不连贯和令人恼火的用户体验。因此，一个较低的 CLS 值（<= 0.1）非常重要，它能确保网站的视觉稳定性。.

如果核心网站价值在排名中占据重要位置，那么核心网站价值越高的网站，在搜索结果中的排名就越靠前。谷歌将确保，在 "衡量标准 "中显示的网站都能提供良好的用户体验。这些核心网络数据为网站的用户体验评估提供了坚实的基础。它可以帮助网站博彩公司提高网站效率、进行分析和优化，从而提供更好的用户体验。.

从 2024 年 1 月起，谷歌将改变世界：谷歌推出 "交互到下一幅油画"（INP）新功能

经过对 FID 值的不断改进（参见下文），谷歌又推出了一个新的值，即 “交互到下一幅油漆”（INP）。自 2024 年 3 月 12 日起从 2024 年 3 月 12 日起，INP 将取代 Core Web Vitals，成为 FID Wert。Interaction to Next Paint 指的是网站的反应能力，即网站能够快速响应用户的点击、提示和反馈。与之相对的是，INP 的 FID 将网站上的所有交互操作都视为 “第一输入”，而不仅仅是 “第二输入”。如果 FIP 只选择了 "Verzögerungsteil"，那么 INP 就会从交互开始到 "事件处理 "再到最后的 "下一次绘制 "的整个时间段进行计算。.

插图 2：梯形图中的不同阶段

第 1 步和第 3 步之间的时间以前是在 FID 中确定的。现在，"交互到下一幅油漆 "会将第 1 至第 5 步之间的时间段全部打乱，从而获得关于某个页面反应时间的详细结果。.

如何优化新的 Core Web Vital Interaction to Next Paint？

新版 Messwert 将于 2024 年 3 月起在 Google 搜索控制台中显示，并可在此处立即设置 FID。因此，网站的优化工作将在 INP 上进行。一个在时间上经过优化的网站是 INP 优化的良好基础。与 LCP、CLS 和 FIP 值一样，Google 在此也为获得高分提供了指导。INP 最多为 200 百万美元的用户将被视为良好用户。200 万至 500 万用户之间的用户将被视为无效用户，而超过 500 万用户的用户将被视为无效用户。.

图 3：什么是良好的 INP 分数？

优化的第一阶段是根据毛刺数据确定哪些特定的交互作用对降低 INP 值有帮助。如果没有毛细管数据，也可以使用实验室数据。在优化交互过程中，有两个关键点：回电时间、回电时间和演示时间。每个环节都有可能提升 INP。在优化方面，所有内容都与 Java Script 有关。如果输入了 Java 脚本代码中不需要的元素，就会导致 INP 的优化，如使用代码拆分或通过插件程序输入冗长代码。.

图示 4：优化措施

我们的目标

Google Core Web Vitals 的新功能是否会对搜索引擎优化产生革命性影响？这就是答案！我们将了解新指标与现有指标的对比情况。 新指标自 2022 年以来一直由 Google 授予，因此它将成为新的核心网站指标。.

核心网络生命力不仅是一种标签，也是影响谷歌排名和用户体验的重要因素。Galletta、Henry、McCoy 和 Polak (2004)* 的一项研究表明，网站上出现的错误会对用户的满意度和工作效率产生负面影响。对于未被访问的网站，则需要两个星期的访问时间才能改变其用户满意度。Oulasvirta, Tamminen, Roto & Kuorelahti (2005)** 的另一项研究表明，移动用户的使用时间不会超过 4-8 个星期。因此，网站博彩业者应加强对核心网络价值的分析，确保自己的网站符合这些指标。通过对核心网络数据的改进，不仅可以提高谷歌排名，还能增强客户的满意度和粘性。因此，在搜索引擎优化战略中整合核心网络数据的发布、分析和优化功能是必不可少的，这样才能在网络推广中取得长期的成功。.

*Galletta, D. F., Henry, R., McCoy, S. & Polak, P. (2004).网站延迟：用户的容忍度如何？信息系统协会期刊》，5（1），1。.
**Oulasvirta, A., Tamminen, S., Roto, V. & Kuorelahti, J. (2005).移动人机交互中注意力资源的碎片化：移动人机交互中注意力资源的碎片化特性》。In Proceedings of the SIGCHI conference on Human factors in computing systems (pp. 919-928).

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