Entender la diferencia entre los datos de laboratorio y los datos de campo en relación con la velocidad de tu sitio es crucial para evaluar con precisión el rendimiento de tu sitio. En este artículo, exploraremos las diferencias entre estos dos tipos de datos, las ventajas y limitaciones de cada uno, y sus implicaciones para la experiencia del usuario en tu sitio y el ranking en los motores de búsqueda. Al final de este artículo, tendrás una comprensión clara de cómo los datos de laboratorio y de campo influyen en las puntuaciones que se muestran en Leap de Ezoic, y cómo aprovecharlos para un rendimiento óptimo del sitio. 

Las puntuaciones mostradas en Leap se derivan tanto de datos de laboratorio como de datos de campo.

Los datos de laboratorio son artificiales y se recopilan de un solo dispositivo, ubicación y conexión a internet predefinidos. Este tipo de prueba es útil para obtener una idea inicial del rendimiento de tu sitio, pero puede no reflejar siempre con precisión la experiencia de todos los usuarios. Las pruebas de datos de laboratorio pueden verse influenciadas por el entorno de prueba, como extensiones web activas o conexiones de internet deficientes.

Los datos de campo, por otro lado, se obtienen de una amplia gama de usuarios y pueden filtrarse para centrarse en experiencias de usuarios específicas. Esto hace que los datos de campo sean más fiables para entender cómo los usuarios experimentarán tu sitio en escenarios del mundo real. Sin embargo, recopilar datos de campo precisos y fiables requiere un período de tiempo más largo y un gran número de usuarios.

Los datos de campo juegan un papel crucial en la evaluación de la experiencia de página de Google, particularmente en relación con los principales indicadores web, y son un factor clave en la clasificación del sitio. Leap rastrea tus datos de campo extrayéndolos directamente de los datos de Google CRUX, los mismos datos utilizados para las puntuaciones de campo en Google PageSpeed Insights.

Para optimizar el uso de las puntuaciones de Leap y asegurar evaluaciones precisas del rendimiento del sitio, considera las siguientes mejores prácticas y consejos:

1. Equilibra los Datos de Laboratorio y de Campo: Utiliza tanto los datos de laboratorio como los de campo para un análisis integral del rendimiento de tu sitio. Los datos de laboratorio pueden proporcionar un entorno controlado para identificar posibles problemas, mientras que los datos de campo ofrecen información del mundo real sobre las experiencias de los usuarios.
2. Minimiza las Influencias Externas durante las Pruebas de Laboratorio: Asegúrate de que tu entorno de prueba esté lo más aislado posible. Desactiva las extensiones web activas y usa una conexión a internet estable para evitar distorsionar los resultados.
3. Aprovecha los Datos de Campo para Escenarios del Mundo Real: Utiliza los datos de campo para entender cómo diferentes usuarios con varios dispositivos y condiciones de internet experimentan tu sitio. Estos datos son invaluables para identificar problemas de rendimiento que afectan a los usuarios reales.
4. Actualiza y Filtra Regularmente los Datos de Campo: Recopila continuamente datos de campo durante períodos prolongados para mejorar la precisión y confiabilidad de tus resultados. Usa filtros para dirigirte a experiencias y escenarios específicos de usuarios relevantes para tu audiencia.
5. Incorpora los Core Web Vitals: Dado que Google usa datos de campo para medir la experiencia de la página, centrarse en los core web vitals (como la velocidad de carga, la interactividad y la estabilidad visual) puede ayudar a mejorar la clasificación de tu sitio.
6. Monitorea los Datos de Google CRUX: Rastrea tus datos de campo usando los mismos datos de Google CRUX que Google utiliza para las ideas de velocidad de página. Esta alineación asegurará que tus métricas de rendimiento sean relevantes y estén actualizadas.

Al seguir estas mejores prácticas, podrás entender y mejorar el rendimiento de tu sitio, proporcionando finalmente una experiencia más fluida y satisfactoria para tus usuarios.