Felddaten und Labordaten sind zwei unterschiedliche Arten, die Leistung und Nutzererfahrung einer Website zu messen. Bei Felddaten stammen die Werte von echten Website-Besuchern, während Labordaten bei einem kontrollierten Test entstehen. Beide Datenarten ergänzen einander und helfen dir, Probleme bei der Website-Performance zu erkennen.
Was sind Felddaten?
Felddaten, auf Englisch Field Data oder Real User Monitoring Data, entstehen während echter Website-Besuche. Dabei unterscheiden sich die Bedingungen von Person zu Person. Besucher verwenden verschiedene Smartphones und Computer, unterschiedlich schnelle Internetverbindungen und befinden sich an unterschiedlichen Orten. Auch ein bereits gefüllter Browser-Cache oder die tatsächliche Interaktion mit der Seite kann das Ergebnis beeinflussen. Dadurch zeigen Felddaten, wie eine Website unter realen Bedingungen erlebt wird.
Eine wichtige Quelle für Felddaten ist der Chrome User Experience Report, kurz CrUX. Google sammelt darin zusammengefasste Nutzungsdaten von dafür geeigneten Chrome-Nutzern. Nicht jede Website und nicht jeder Seitenaufruf fließt in den Datensatz ein. Unter anderem muss eine Seite öffentlich auffindbar und ausreichend häufig besucht sein.
Die CrUX API arbeitet mit einem rollierenden Zeitraum von 28 Tagen. Die angezeigten Werte spiegeln daher nicht nur einen einzelnen Test oder einen bestimmten Tag wider. Das ist ein Grund, warum Verbesserungen an einer Website nicht sofort vollständig in den Felddaten sichtbar werden.
Was sind Labordaten?
Labordaten, auch Synthetic Data genannt, entstehen bei einem künstlich gestarteten Test unter festgelegten Bedingungen. Ein Werkzeug ruft eine Website auf und misst dabei beispielsweise Ladezeiten, Darstellungsstabilität und die Belastung des Browsers. Solche Tests lassen sich wiederholen und können auch auf Entwicklungs- oder Testsystemen durchgeführt werden, bevor Änderungen für echte Besucher veröffentlicht werden.
Ein bekanntes Werkzeug dafür ist Google Lighthouse. Lighthouse ist ein automatisiertes Open-Source-Werkzeug, das unter anderem Performance, Barrierefreiheit und SEO-Aspekte einer Webseite untersucht. Du kannst Lighthouse beispielsweise über die Chrome DevTools oder über PageSpeed Insights ausführen.
Der große Vorteil von Labordaten liegt in der Fehlersuche. Wenn beispielsweise eine große Bilddatei den Seitenaufbau verzögert oder JavaScript den Browser lange beschäftigt, kannst du das in einem kontrollierten Test genauer untersuchen. Ein einzelner Labortest sagt allerdings nicht zuverlässig voraus, wie schnell die Seite für alle echten Besucher ist.
Warum unterscheiden sich Felddaten und Labordaten?
Abweichungen zwischen Felddaten und Labordaten sind normal. Ein Labortest arbeitet mit bestimmten Geräte-, Netzwerk- und Testbedingungen. In der Realität können Nutzer dagegen ein älteres Smartphone, eine schwache Mobilfunkverbindung oder einen anderen Standort haben.
Auch das Verhalten auf der Website spielt eine Rolle. Ein Labortest lädt häufig nur eine Seite und beobachtet einen begrenzten Zeitraum. Echte Besucher scrollen, öffnen Menüs, klicken auf Schaltflächen oder bleiben mehrere Minuten auf einer Seite. Deshalb kann beispielsweise der gemessene Cumulative Layout Shift (CLS) im Feld höher ausfallen, wenn sich erst später Seitenelemente verschieben.
Du solltest deshalb nicht erwarten, dass beide Datenarten dieselben Zahlen liefern. Sie beantworten unterschiedliche Fragen: Labordaten helfen dir vor allem dabei herauszufinden, warum ein technisches Problem entsteht. Felddaten zeigen dir, ob deine tatsächlichen Besucher dieses Problem erleben.
Welche Rolle spielen Felddaten bei den Core Web Vitals?
Bei den Core Web Vitals spielen Felddaten eine besonders wichtige Rolle. Die aktuellen Kennzahlen sind Largest Contentful Paint (LCP) für die Ladegeschwindigkeit wichtiger Inhalte, Interaction to Next Paint (INP) für die Reaktionsfähigkeit und Cumulative Layout Shift (CLS) für die visuelle Stabilität. Google bewertet dabei, ob die empfohlenen Grenzwerte beim 75. Perzentil der Seitenaufrufe erreicht werden.
Google verwendet Core Web Vitals als Teil seiner Systeme zur Bewertung der Seitenerfahrung. Gute Werte allein garantieren allerdings keine gute Position in den Suchergebnissen, da zahlreiche weitere Signale für das Ranking berücksichtigt werden.
Wie solltest du Felddaten und Labordaten nutzen?
In der Praxis solltest du Felddaten Labordaten nicht als konkurrierende Messmethoden betrachten. PageSpeed Insights kombiniert beide Ansätze: CrUX zeigt dort zusammengefasste Erfahrungen echter Nutzer, während Lighthouse einen kontrollierten Labortest ausführt.
Zeigen die Felddaten beispielsweise einen schlechten LCP-Wert, kannst du anschließend mit Lighthouse nach technischen Ursachen suchen. Nach einer Optimierung lässt sich im Labor sofort kontrollieren, ob sich die Änderung grundsätzlich positiv auswirkt. Danach beobachtest du die Felddaten weiter, um zu prüfen, ob die Verbesserung auch bei echten Besuchern ankommt. So erhältst du ein wesentlich vollständigeres Bild als mit nur einer der beiden Datenarten.
Häufige Fragen
Was ist der Unterschied zwischen Felddaten und Labordaten?
Felddaten stammen von echten Website-Besuchen unter unterschiedlichen Bedingungen. Labordaten entstehen dagegen bei kontrollierten und wiederholbaren Tests, zum Beispiel mit Lighthouse.
Sind Felddaten oder Labordaten wichtiger für Core Web Vitals?
Für die Bewertung der realen Nutzererfahrung sind Felddaten besonders wichtig. Labordaten helfen dir vor allem dabei, technische Ursachen zu finden und Verbesserungen vor der Veröffentlichung zu testen.
Warum zeigt PageSpeed Insights unterschiedliche Werte an?
PageSpeed Insights kombiniert Felddaten aus CrUX mit einem Labortest von Lighthouse. Da echte Nutzer andere Geräte, Verbindungen und Nutzungssituationen haben als ein kontrollierter Test, können die Ergebnisse deutlich voneinander abweichen.
