核心 Web 指标
Web 指标
不断优化用户体验是所有网站取得长远成功的关键。Web 指标都能帮助您量化网站的体验指数，并发掘改进的机会。
核心 Web 指标的构成指标会随着时间的推移而发展 。当前针对 2020 年的指标构成侧重于用户体验的三个方面——加载性能、交互性和视觉稳定性——并包括以下指标（及各指标相应的阈值）：
Largest Contentful Paint (LCP) ：最大内容绘制，测量加载性能。为了提供良好的用户体验，LCP 应在页面首次开始加载后的2.5 秒内发生。
First Input Delay (FID) ：首次输入延迟，测量交互性。为了提供良好的用户体验，页面的 FID 应为100 毫秒或更短。
Cumulative Layout Shift (CLS) ：累积布局偏移，测量视觉稳定性。为了提供良好的用户体验，页面的 CLS 应保持在 0.1. 或更少。
| 良好 | 欠佳 | 百分位数 | |
| 最大内容绘制 LCP | ≤2500ms | >4000ms | 75 |
| 首次输入延迟 FID | ≤100ms | >300ms | 75 |
| 累积布局偏移 CLS | ≤0.1 | >0.25 | 75 |
Google 建议使用第 75 个百分位数，即记录同一指标的多个结果，将它们按从最佳到最差的顺序进行排序，然后在四分之三点处分析数字。因此，四分之三的站点访问者将体验到这种级别的性能。
换句话说，如果一个网站有至少 75% 的页面浏览量达到"良好"阈值，则该网站在这项指标下就会被归类为性能"良好"。相反，如果有至少 25% 的页面浏览量达到"欠佳"阈值，则该网站会被归类为性能"欠佳"。因此，如果 LCP 的第 75 个百分位数为 2 秒，就会被归类为"良好"，而如果 LCP 的第 75 个百分位数为 5 秒，则会被归类为"欠佳"。
可实现性LCP
利用 CrUX 的数据，我们可以确定网络上满足 LCP 候选"良好"阈值的域所占的百分比。
被归类为"良好"（LCP 候选阈值）的 CrUX 域所占的百分比
| 1秒 | 1.5 秒 | 2 秒 | 2.5 秒 | 3 秒 | |
| 手机端 | 3.5% | 13% | 27% | 42% | 55% |
| 桌面端 | 6.9% | 19% | 36% | 51% | 64% |
虽然只有不到 10% 的域满足 1 秒阈值，但 1.5 秒到 3 秒之间的其他所有阈值也都满足我们的要求，即至少有 10% 的域满足"良好"阈值，因此这些阈值仍然是有效的候选值。
此外，为了确保所选取的阈值对于优化良好的网站始终都可实现，我们分析了全网表现最出色的网站的 LCP 性能，从而确定哪些阈值对于这些网站是始终都可实现的。具体来说，我们的目标是确定一个对于表现最出色的网站来说，始终可以在第 75 个百分位数实现的阈值。我们发现，1.5 秒和 2 秒的阈值并不是始终都可以实现的，而 2.5 秒的阈值是始终可以实现的。
为了确定 LCP 的"欠佳"阈值，我们利用 CrUX 数据来确定大多数域能够满足的阈值：
被归类为"欠佳"（LCP 候选阈值）的 CrUX 域所占的百分比
| 3 秒 | 3.5 秒 | 4 秒 | 4.5 秒 | 5秒 | |
| 手机端 | 45% | 35% | 26% | 20% | 15% |
| 桌面端 | 36% | 26% | 19% | 14% | 10% |
在阈值为 4 秒的情况下，大约 26% 的手机端域和 19% 的桌面端域将被归类为欠佳。这些 百分比落在我们 10-30% 的目标范围内，因此，我们认为 4 秒是可接受的"欠佳"阈值。
因此，我们得出结论，对于最大内容绘制来说，2.5 秒是一个合理的"良好"阈值，4 秒是一个合理的"欠佳"阈值。
可实现性FID
利用 CrUX 的数据，我们确定网络上的大多数域在第 75 个百分位数满足 FID 的 100 毫秒"良好"阈值：
满足 FID 100 毫秒阈值并被归类为"良好"的 CrUX 域所占的百分比
| 100ms | |
| 手机端 | 78% |
| 桌面端 | >99% |
此外，我们观察到全网最出色的网站始终能够在第 75 个百分位数上（并且通常在第 95 个百分位数上）满足此阈值。
鉴于上述情况，我们得出结论，100 毫秒是合理的 FID "良好"阈值。
可实现性CLS
根据 CrUX 数据，我们可以看到近 50% 的域的 CLS 为 0.05 或更低。
被归类为"良好"（CLS 候选阈值）的 CrUX 域所占的百分比
| 0.05 | 0.1 0.15 | |
| 手机端 | 49% | 60% |
| 桌面端 | 42% | 59% |
被归类为"欠佳"（CLS 候选阈值）的 CrUX 域所占的百分比
| 0.15 | 0.2 | 0.25 | 0.3 | |
| 手机端 | 31% | 25% | 20% | 18% |
| 桌面端 | 31% | 23% | 18% | 16% |
在阈值为 0.25 的情况下，大约 20% 的手机端域和 18% 的桌面端域将被归类为欠佳。这些百分比落在我们 10-30% 的目标范围内，因此我们得出结论，0.25 是可接受的"欠佳"阈值。