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網站測速工具怎麼看?別只盯著總分,看懂報告在說什麼

把同一個網站,在同一個下午測兩次速度,分數卻可能相差 20 分以上,網站本身什麼都沒有動過。多數人拿到這種測速報告,眼睛只黏著最上面那個總分,看到紅字就慌,看到綠字就放心,報告下面那一大串圖表跟建議清單,往往直接略過不看。

免費的測速工具,例如 Google 的 PageSpeed Insights,跑一次就能生成一份完整報告,裡面其實藏著分數為什麼會浮動的答案、三個核心指標各自在測什麼、時間軸攤開後的瀑布圖在畫什麼,以及建議清單又該從哪一條先修起。看懂這幾個區塊,才知道報告在說你的網站哪裡出了問題,而不是每次都只對著一個數字乾著急。

這篇要做的,就是示範怎麼操作免費測速工具跑出一份報告,再把報告從上到下拆開來看,對應報告裡寫的每一種問題,大概該往 WordPress 後台哪個方向去調整。如果你已經照著站上其他篇做過快取、圖片、主機這幾項工夫,這篇就是幫你看懂做完之後那份報告在講什麼的最後一關。先從分數為什麼忽高忽低講起。

為什麼同一個網站,測速分數會忽高忽低?

測速報告其實同時放了兩種完全不同性質的資料,這正是分數忽高忽低的真正原因。第一種是「現場資料」,來自 Chrome 使用者體驗報告(CrUX),彙整過去 28 天內真實訪客造訪這個網站時實際感受到的載入體驗,每天更新一次。第二種是「實驗室資料」,是測速工具當下模擬跑一次頁面載入所做的診斷,會因為廣告版本的 A/B 測試、網路流量的路由變化、測試裝置的運算效能落差、瀏覽器擴充功能插入的程式碼,甚至電腦上跑的防毒軟體,而每次跑出不同的數字。

左右對比卡呈現現場資料(CrUX)與實驗室資料在來源、更新頻率與穩定度的差異,說明分數浮動多半來自實驗室資料
分數忽高忽低,多半是實驗室資料在浮動;現場資料才是比較穩定、適合看長期趨勢的那一種。

同一個網址兩次測出不同分數,多半就是實驗室資料在浮動,不代表網站真的變差了。網路壅塞、電腦當下在跑其他程式、瀏覽器擴充功能插入了幾行 JavaScript,都足以讓同一頁的分數上下跳個幾分。真要看穩定的長期趨勢,現場資料才是那個比較不容易被單次測試干擾的指標。

順帶一提,規模較小或才剛上線沒多久的網站,測速工具很可能連「現場資料」這個區塊都顯示不出來。不是工具故障,是造訪的使用者數量還不夠多,無法累積出有意義的樣本,這在小型網站身上是正常現象,不必因此覺得網站有問題。

別急著衝到 100 分:分數是怎麼算出來的

效能總分不是把幾項指標的分數直接加起來平均,而是「加權平均」。影響體驗越關鍵的指標,權重設得越高,對總分的拉動也越大。而每一項指標本身,又是先透過對數常態曲線換算成 0 到 100 分,越接近滿分,要再往上擠進同樣的幾分,背後需要的實際改善幅度就越大。Google 官方給的例子很直白,從 99 分要進步到 100 分,所需要的載入速度改善量,其實跟從 90 分進步到 94 分差不多,分數越高,邊際效益越低。

這也是為什麼追著「所有指標一次全部衝到 100 分」不切實際,也不是報告真正要你在乎的重點。分數依區間分成三種顏色:0 到 49 分是紅色,代表不佳;50 到 89 分是橘色,代表需要改善;90 到 100 分才是綠色,代表良好。真正該盯的是下一節會講到的三項核心指標,能不能都落在良好區間,而不是逼近滿分那個位數。

效能總分依區間分成三色:0到49分紅色代表不佳、50到89分橘色代表需要改善、90到100分綠色代表良好
分數落在哪個顏色區間,比追著逼近滿分更重要,越接近滿分要再進步需要的改善量越大。

另一個容易誤會的地方,是報告下方那一長串「改善建議」。每一條建議本身不能直接拿去改分數,它只是告訴你可能的問題出在哪裡;要真的落實建議,讓對應的指標數值變好,分數才會跟著往上提升。這也解釋了為什麼有時候剛照著建議調整完設定,分數卻沒有馬上跳到預期的數字,因為它要等下一次真的測出更好的載入表現,才會反映出來。

LCP、INP、CLS:三個核心指標各自在看什麼

Google 把使用者體驗拆成幾個看得到、量得出來的名字,合稱 Core Web Vitals(核心網頁指標),其中三項是最重要的核心指標。

LCP(Largest Contentful Paint,最大內容繪製)測的是網頁主要內容出現要等多久,白話一點,就是使用者盯著螢幕,等畫面主體(通常是最大的一張圖片或一段文字區塊)跳出來的那段等待時間。INP(Interaction to Next Paint,互動到下一次繪製)測的是點下去、滑一下之後,畫面回應快不快,反映的是操作當下有沒有明顯延遲。CLS(Cumulative Layout Shift,累計版面配置位移)測的則是頁面會不會一直跳動、讓人點錯東西,常見於圖片或廣告載入完才把版面擠開的情境。

LCP、INP、CLS 三項核心指標各自測量主要內容載入、互動回應與版面穩定,並標出良好、需改善、不佳的門檻
三項核心指標分別看主要內容多久出現、點下去回應快不快、版面會不會亂跳,門檻各分良好、需改善、不佳三段。

除了這三項,報告裡還會列出 TTFB(Time to First Byte,首位元組時間),這是一項實驗性指標,測的是伺服器開始回應要花多久,間接反映主機與資料庫的效能。連同輔助指標 FCP,幾項門檻整理如下:

指標良好需要改善不佳
FCP(首次內容繪製)0–1800 毫秒1800–3000 毫秒超過 3000 毫秒
LCP(最大內容繪製)0–2500 毫秒2500–4000 毫秒超過 4000 毫秒
INP(互動到下一次繪製)0–200 毫秒200–500 毫秒超過 500 毫秒
CLS(累計版面配置位移)0–0.10.1–0.25超過 0.25
TTFB(首位元組時間,實驗性)0–800 毫秒800–1800 毫秒超過 1800 毫秒

這幾項指標,Google 評分時用的是 75 百分位數,而不是所有訪客的平均值。原因不難理解,平均值容易被少數速度飛快的訪客拉高,掩蓋掉那些網路慢、手機舊的使用者真實碰到的狀況。用 75 百分位數,等於確保連條件最差的那群使用者,體驗也還在及格線之上,而不是只顧著多數人的感受。

時間軸攤開來看,瀑布圖在畫什麼?

要看到每個檔案什麼時候開始載入、花了多久,PageSpeed Insights 本身其實沒有完整的請求瀑布圖,只給了幾項分類建議跟一條縮圖時間軸。要看到完整的瀑布圖,得換一個同樣免費的工具,例如 GTmetrix。

瀑布圖的邏輯,其實就是把整個載入過程按時間軸由左到右攤開。每一列代表一個請求,HTML、CSS、JavaScript、圖片、字型檔各佔一列;橫軸是時間,長條越長,代表這個請求花的時間越久。長條本身還會依顏色拆成好幾段,對應到請求走過的每個環節:先是排隊等待(棕色)、接著查詢網域名稱(青色)、建立連線(綠色)、送出請求(紅色)、等待伺服器回應(紫色),最後才是下載回應內容(灰色)。看懂這幾段顏色,就能判斷同一個請求的時間,是花在連線慢、伺服器回應慢,還是下載慢。

瀑布圖每個請求的長條依排隊、查詢網域、建立連線、送出、等待伺服器、下載六段顏色拆解,偏長的顏色對應不同瓶頸
看瀑布圖要對照右側的實際完成時間,再從偏長那段的顏色判斷是卡在下載、伺服器回應還是排隊。

有一個地方特別容易誤讀。瀑布圖是依照整個頁面的總載入時間等比例縮放出來的,同樣長度的一條長條,放在一個總共跑 20 秒的頁面,跟放在一個總共只跑 0.3 秒的頁面,代表的意義完全不一樣。所以看瀑布圖不能只看長條的視覺長短,一定要對照旁邊標出來的實際完成時間數字,才不會把小事看成大事,或把大事看成小事。

長條和空隙,哪些該多看兩眼

看瀑布圖不用逐條檢查,有幾個訊號值得優先抓出來看。長條只要超過 500 毫秒,原則上就值得追查(影片檔案例外,本來就會比較久)。長條偏長的時候,先看它是哪個顏色偏長:灰色(下載)偏長,通常是檔案本身太大,最常見的就是沒壓縮的圖片;紫色(等待)偏長,多半是伺服器端反應慢,跟主機或資料庫的效能有關;棕色(排隊)偏長,則常是 JavaScript 或 CSS 卡住了瀏覽器的執行緒,或是同時能開的連線數已經被塞滿。

還有兩種異狀,看到就該處理。第一種是紅色的 4xx、5xx 請求,代表這個檔案根本載入失敗,應該直接找出來修正或移除,不該讓瀏覽器一直嘗試載入一個載不到的東西。第二種是請求跟請求之間的空白,這代表瀏覽器正在執行某段程式,卡住了後面資源的載入;空白出現得越早,也就是畫面內容都還沒顯示多少的時候就卡住,對整體體驗的影響越大,如果空白出現在瀑布圖的尾端,通常影響有限,不必太緊張。

另外值得留意的是轉址鏈,例如一個網址先從 http 轉到 https,又從沒有 www 轉到有 www,一路轉個兩三層,每一層都要多花一輪來回時間才能到下一步。與其讓瀏覽器自己一層一層轉,不如把連結或設定直接指向最終那個網址,省掉這幾輪不必要的來回。

建議清單一長串,先修哪一項?

報告最下面那一長串改善建議,不是要你從第一條照順序做到最後一條。

先分清楚兩種東西:一種會直接影響分數,是報告真正要你優先處理的建議;另一種只是背景資訊,幫助理解問題出在哪裡,但本身不會直接牽動分數,屬於診斷資訊。分不清這兩種,常常會把力氣花在不會反映在分數上的細節。

排序上有三個原則可以照著走:第一、先看行動版(手機)的報告,再看桌面版。手機流量通常是多數網站的流量主力,Google 判斷排名時參考的也是行動版的表現,而且行動版做好了,桌面版往往會跟著一起變好。第二、先處理現場資料反映出來的真實使用者問題,再回頭處理實驗室資料裡比較細節的診斷項目。第三、先做全站性的調整,例如快取策略、壓縮設定,再處理只出現在單一頁面的個別問題,全站性的調整一次設定好,全站都受益,效益比修一個個頁面高得多。

改善建議的三個優先原則:先看行動版再看桌面、先處理現場資料再實驗室、先做全站性調整再處理單頁問題
建議清單不必照順序做,先看手機再看桌面、先解決真實使用者問題、先做全站性調整,效益最高。

報告寫的問題,對應 WordPress 後台哪裡改

報告下方最讓人頭痛的,通常是那一整排看起來很像工程術語的建議項目。這一節把最常出現的幾類建議,翻成白話說明這句話在講什麼問題,再指出 WordPress 後台大概該往哪個方向找設定。這裡不指名特定廠牌的外掛,也不是逐步操作教學,單純先讓你看懂報告在說什麼,知道問題該往哪個方向去找解法。

把圖片、轉譯阻塞的 CSS/JS、快取、伺服器回應、CLS、第三方程式碼等報告建議,對應到 WordPress 後台該調整的方向
報告裡每一類建議,都能對應到 WordPress 後台一個大概的調整方向,知道往哪找就不會被術語卡住。

圖片相關建議

報告裡常見「改善圖片傳輸」、「使用新一代格式」、「延遲載入畫面外的圖片」這幾句,本質上都在講同一件事,圖片檔案太大、格式太舊,或是不該優先載入的圖片卻搶在前面載入。改善圖片傳輸通常有三個方向:換成檔案更小的新一代格式、依照畫面實際顯示的容器尺寸提供對應大小的圖片、選擇適當的壓縮品質,不要為了畫質犧牲太多檔案大小。

對應到 WordPress 後台,這類設定多半藏在媒體庫,或圖片最佳化相關的設定頁面裡,可以調整壓縮品質、輸出格式,以及是否延遲載入。但要注意一個常被忽略的例外,首屏(不用捲動就看得到)的主圖,反而不該被延遲載入,因為它是使用者一打開頁面就會看到的內容,延遲載入只會讓 LCP 這項指標的等待時間變得更長。

轉譯阻塞的 CSS/JS

有些 CSS 或 JavaScript 檔案,瀏覽器一定要等它們下載完,才願意開始畫出畫面。報告把這種狀況寫成「消弭轉譯阻擋資源」,講的正是這些檔案拖慢了畫面出現的速度。

落到 WordPress 後台,通常要去效能或最佳化類的外掛裡,找「延遲載入 JavaScript」、「移除未使用的 CSS」這類選項,把不是首屏必要的樣式或腳本延後執行。瀑布圖上如果看到早期出現的長空白,多半就是這類卡住執行緒的腳本造成的,把它們延後執行,那段空白通常就會跟著縮短。

快取與伺服器回應時間

同樣是等待,「使用有效的快取政策」跟「縮短伺服器初始回應時間」講的其實是兩種不同的等待。前者代表瀏覽器沒有被告知這個檔案可以先存起來,下次不用重新下載;後者代表拿到網頁的 HTML 本身就等了很久,跟主機效能、資料庫查詢效率比較有關。

在 WordPress 後台,快取設定多半要去快取相關外掛,或是主機層級的快取設定裡調整存留時間;伺服器回應太慢,則要往主機規格夠不夠、資料庫有沒有最佳化、外掛是不是裝太多拖慢查詢速度這幾個方向去找答案,不是靠前端的設定就能解決的問題。

CLS:版面忽然位移的問題

使用者明明還在看內容,畫面卻突然被推開,這就是報告裡「版面配置位移的元素」在講的狀況,最常見於圖片、廣告、嵌入影片這些東西,載入完成後才補上原本沒有預留的空間,結果使用者正準備點的地方,下一秒就被擠到別的位置去,容易點錯。

換成 WordPress 後台的動作,就是檢查佈景主題或頁面編輯器裡,圖片跟影片區塊有沒有設定明確的寬高比或尺寸;廣告與嵌入內容的區塊,也要先預留好版位空間,不要等內容真的載入了才把版面撐開。

第三方程式碼

分析工具、社群嵌入、線上客服、行銷追蹤,這類別人家寫的程式,正在搶佔頻寬、佔用瀏覽器的執行緒,報告把這件事寫成「減少第三方程式碼影響」。

WordPress 後台這端,這類程式碼通常是透過外掛,或是頁首、頁尾的程式碼管理功能加進去的。可以先盤點一輪,哪些第三方工具其實已經沒在用了,先移除;留下來的,盡量設定成延後載入,不要讓它們卡在首屏內容顯示之前就搶著執行。

回到一開始的謎,同一個網站兩次測出不同分數,不代表網站真的變差,只是實驗室資料本來就會因為當下條件而跳動。真正該在意的,從來不是把每一項指標都盯到滿分,而是看懂報告在講什麼,再照優先順序,把它對應到 WordPress 後台該調整的設定一項項處理掉。

比起把測速報告當成一次性的考試分數,更值得的做法是把它當成定期健檢,每次網站大更新之後,或是固定隔一段時間,重新測一次,拉長時間看現場資料裡真實使用者的體驗有沒有往好的方向走。這才是真正該在意的終點,不是某一次測出來的那個數字。

這篇也把整個效能系列做個收束,前面幾篇談的是怎麼動手做,快取怎麼設、圖片怎麼處理、主機怎麼選;這篇談的是做完之後,怎麼看懂那份報告在說什麼。

資料來源
  1. Lighthouse Performance Scoring — Google
  2. Web Vitals — Google
  3. About PageSpeed Insights — Google
  4. How to Read a Waterfall Chart for Beginners — GTmetrix