清晰、可执行的结果
- 符合条件的 Chrome 用户数据中的 LCP、INP 和 CLS,以及总体通过或失败判断。
- 移动端 Lighthouse 性能分,以及 FCP、LCP、CLS、Speed Index 和 Total Blocking Time 等实验室诊断。
- 检测返回的高影响优化机会,并在可用时按预计节省时间排序。
检查移动端性能、可用时的真实用户核心指标、实验室指标和最重要的修复项。
同时区分真实用户数据和一次实验室运行。
真实用户指标、实验室数据和优先修复项会分开显示。
此检测请求移动端 PageSpeed 数据,并把 Chrome UX Report 真实用户观察与 Lighthouse 实验室测量分开。数据充足时展示核心指标评估,缺少真实数据时明确标注,并列出具体性能优化机会,不把不同来源混成一个误导分数。
先处理会直接影响页面性能能否正常工作的项目。核对线上页面或源文件证据,做最小且安全的修改,并在发布后重新检查。
警告不一定就是缺陷。修改可能影响大量 URL 的模板前,要结合页面目的、目标读者、现有一方证据和全站结构判断。
把结果当作决策辅助,而不是排名承诺。记录修改,等待相关爬虫或报告周期更新,再把业务或搜索表现与基线比较。