От автора: когда я работаю с компаниями над повышением их производительности, мы все больше фокусируемся на их длинном хвосте, которым обладают показатели производительности.
Мы смотрим на гистограммы, а не на отдельно взятые фрагменты, чтобы получить общую картину того, каково текущее состояние дел. А для конкретных составлений целей и бюджетов мы берем 90- или 95-процентные показатели.
В течение долгого времени для нашей отрасли использовались средние показатели, но это искажает реальную картину.
Вот упрощенный пример (если вы хотите рассмотреть его более подробно, Илья проделал фантастическую работу по его детализации).
Предположим, мы рассматриваем пять различных показателей времени загрузки страницы:
2,3 секунды
4,5 секунды
3,1 секунды
2,9 секунды
5,4 секунды
Чтобы найти среднее значение, мы добавляем их все и делим на количество элементов в наборе (в данном случае — пять). Таким образом, наше среднее время загрузки составляет 3,64 секунды. Вы заметите, что ни одно время загрузки страницы не соответствует точно нашему среднему значению. Это представление данных, но не точный показатель. Среднее значение, как указывает Илья, это миф. Его не существует.
Другой метод вычисления среднего значения требует немного меньше математики. Вместо того, чтобы учитывать весь набор данных, мы добавляем самое маленькое и самое большое время, и делим сумму на два. В этом случае это 3,1 секунды. Такое время, по крайней мере, существует. Но здесь также есть проблема: игнорируется интересная и важная информация.
Почему у некоторых пользователей более медленное время загрузки страницы? Что пошло не так, в результате чего наша страница загрузилась на 45% и 74% медленнее?
Сосредоточив внимания на средних значениях, мы ограничиваем перспективу и упускаем столь важные детали. По определению, когда мы оптимизируем средне значение, мы ориентируемся на оптимизацию только около половины сессий.
Хуже того, часто при среднем значении мы имеем самый низкий потенциал для значительного воздействия на бизнес-показатели.
Ниже приведена диаграмма от SpeedCurve, показывающая взаимосвязь между временем начала отображения и показателем отказов для компании, с которой я работаю. Я добавил желтую линию, чтобы указать средний показатель.
Эта графика показывает взаимосвязь между временем начала отображения и показателем отказов. Желтая пунктирная линия на 3,1 секунды указывает среднее время начала отображения.
Обращают на себя внимание несколько вещей. Первая — это то, насколько большой длинный хвост. Это очень много людей, которые сталкиваются с довольно медленным опытом. Мы хотим, чтобы длинный хвост был как можно меньше. Чем меньше разрыв между средним значением и 90 процентами, тем лучше. Гораздо чаще, когда мы сокращаем этот разрыв, в процессе среднее значение смещается влево.
Второе, что выделяется — это очевидная связь между показателем отказов и временем начала отображения. Поскольку время начала отображения увеличивается, так же как и показатель отказов. Другими словами, наш длинный хвост состоит из людей, которые хотели использовать сайт, но в итоге оказались и ушли, потому что это занимало слишком много времени. Если мы собираемся улучшить показатель отказов для этого сайта, этот длинный хвост обладает множеством потенциальных возможностей.
Заманчиво проигнорировать этот более медленный опыт, и часто мы так и делаем. Мы склонны воспринимать длинный хвост производительности, как определенные критические и нетипичные случаи. В этом есть доля правды, потому что длинный хвост — это то место, где вы, как правило, сталкиваетесь с интересными проблемами и технологиями, которым вы не уделяете первоочередного внимания.
Но это также опасный способ восприятия этих событий.
Длинный хвост выявляет недостатки, которые скрываются в вашей базе кода. Эти слабости могут повлиять на всех в какой-то момент. Длинный хвост — это показатель опыта, который мы все можем получить в какой-то момент. Когда наше устройство перегружено, когда соединение является прерывистым — когда что-то идет не так, мы оказываемся в том же длинном хвосте.
Уделив внимание длинному хвосту, мы обеспечиваем, чтобы, когда что-то пойдет не так, люди по-прежнему получали полезный опыт. Разбираясь с 90- или 95-процентным показателем, мы гарантируем, что эти слабости не будут проигнорированы. Наша цель — оптимизировать производительность нашего сайта для большинства пользователей, а не только их небольшого количества.
Поскольку мы идентифицируем и обращаем внимание на каждую слабость, которая влияет на наш длинный хвост опыта, мы неизбежно делаем наш сайт более устойчивым и совершенным для всех.
Автор: Tim Kadlec
Источник: https://timkadlec.com/
Редакция: Команда webformyself.
