Saha Verisi ve Laboratuvar Verisi Nedir?
Kısa tanım
Saha verisi (field data), bir sitenin performansının gerçek kullanıcıların tarayıcılarında, kendi cihaz ve bağlantı koşullarında ölçülmesiyle elde edilen veridir. Laboratuvar verisi (lab data) ise sayfanın önceden belirlenmiş tek bir cihaz, ağ ve konum senaryosunda kontrollü olarak test edilmesiyle üretilir. Saha verisi kullanıcıların gerçekte ne yaşadığını gösterir; laboratuvar verisi ise sorunları tekrarlanabilir biçimde yeniden üretip teşhis etmeye yarar.
Diğer adları: field data, lab data, laboratuvar verisi, gerçek kullanıcı verisi, saha ölçümü, lab verisi
İki farklı ölçüm felsefesi
Laboratuvar testi bir deney gibidir: değişkenler sabitlenir, sonuç tekrarlanabilir. Saha ölçümü ise bir gözlemdir: binlerce kullanıcının farklı telefonlarda, farklı ağlarda, farklı saatlerde yaşadığı deneyim toplanır. Biri “bu koşullarda ne olur?”, diğeri “gerçekte ne oldu?” sorusunu cevaplar.
| Saha verisi | Laboratuvar verisi | |
|---|---|---|
| Kaynak | Gerçek ziyaretler (CrUX, kendi RUM sisteminiz) | Lighthouse, WebPageTest, DevTools gibi araçlar |
| Koşullar | Her ziyaretçinin kendi cihazı, ağı ve konumu | Tek bir emüle edilmiş cihaz ve ağ profili |
| Sonucun biçimi | Bir dağılım; genellikle 75. yüzdelik raporlanır | Tek bir çalıştırmanın değeri |
| Etkileşim metrikleri | INP doğrudan ölçülür | INP ölçülemez; yerine TBT kullanılır |
| Geri bildirim hızı | Günler ya da haftalar | Dakikalar |
| Temel kullanım | Durumu ve önceliği belirlemek | Sebebi bulmak, düzeltmeyi doğrulamak |
Saha verisi neden tek bir sayı değildir?
Bin ziyaretin LCP değerlerini küçükten büyüğe sıraladığınızı düşünün. Ortanca (p50) ziyaret 1,6 saniyede, 750. ziyaret (p75) 2,9 saniyede, 950. ziyaret (p95) 6 saniyede yükleniyor olabilir. Google'ın Core Web Vitals değerlendirmesi 75. yüzdeliği kullanır; böylece ziyaretlerin büyük çoğunluğunun iyi bir deneyim yaşaması hedeflenir, ama en uç birkaç ziyaret sonucu tek başına bozamaz.
Dağılım mantığının önemli bir yan etkisi vardır: kod hiç değişmeden de saha verisi kötüleşebilir. Eski Android telefonların yoğun olduğu bir kampanya trafiği başladığında ya da yurt dışından gelen ziyaretçi oranı arttığında p75 yukarı kayar. Bu yüzden saha verisini cihaz türü, ülke ve bağlantı tipine göre bölmeden yorumlamak yanıltıcı olabilir.
Laboratuvar koşulları nasıl kurulur?
Bir laboratuvar testi birkaç bilinçli varsayım yapar. Önbellek boştur, yani her test ilk ziyareti temsil eder. İşlemci ve ağ yavaşlatılır (throttling); Lighthouse bunu çoğunlukla simülasyonla hesaplar, DevTools ise gerçekten uygular. Ekran boyutu sabittir, çerez banner'ı ya da kişiselleştirme yoktur ve kimse sayfayla etkileşime girmez. Bu varsayımlar sonuçların karşılaştırılabilir olmasını sağlar, ama aynı zamanda gerçek dünyadan ayrıştığı noktaları da belirler.
Aynı sayfa neden farklı sonuç verir?
- Farklı LCP öğesi: Kullanıcının ekran boyutu, A/B testleri, kişiselleştirilmiş içerik ya da bir çerez onay penceresi, laboratuvardakinden farklı bir öğeyi “en büyük içerik” yapabilir.
- Dolu önbellek: Geri dönen ziyaretçilerin tarayıcısında dosyalar zaten vardır; bu yüzden sahadaki LCP çoğu zaman daha iyidir.
- Anında yüklemeler: Geri/ileri önbelleğinden (bfcache) dönen ya da önceden render edilmiş sayfalar neredeyse sıfır sürede açılır; laboratuvar bunları görmez.
- CLS'nin ölçüm süresi: Laboratuvar yalnızca yükleme sırasındaki kaymaları yakalar. Sahada ise sayfanın tüm ömrü sayılır; kullanıcı kaydırdıkça yüklenen boyutsuz bir reklam alanı sahadaki CLS'yi yükseltir.
- Etkileşimler: Laboratuvarda kimse tıklamaz. INP sorunları yalnızca sahada görünür.
Bu farkların resmî listesi web.dev'de ayrıntılı olarak anlatılır.
İkisini birlikte kullanan bir iş akışı
- Saha verisiyle sorunu konumlandırın: Hangi metrik, hangi sayfa şablonu, hangi cihaz grubu kötü?
- Laboratuvarda yeniden üretin: Benzer koşulları (mobil profil, yavaş işlemci) kurup Lighthouse ya da DevTools ile sebebi bulun.
- Düzeltmeyi laboratuvarda doğrulayın: Değişiklik yayına çıkmadan önce ve sonra aynı test ile karşılaştırın; düzenli kontroller için sentetik izleme kurulabilir.
- Sahada teyit edin: CrUX 28 günlük bir pencere kullandığı için iyileşme yavaş görünür. Daha hızlı geri bildirim için kendi gerçek kullanıcı izleme verinizi kullanın.