requirements.txt bağımlılıklarınızın (BeautifulSoup4 ve requests gibi) güncel olduğundan emin olun.
Sayfa yükleme süresi, web sitesi performansını ölçmek için en önemli metriklerden biridir. Bir web sitesinin hızı, arama motoru sıralamaları, trafik, hemen çıkma oranları (bounce rate) ve kullanıcı etkileşiminin yanı sıra kullanıcı deneyimi üzerinde de önemli bir etkiye sahiptir. Bunun doğrudan bir sonucu olarak, sayfa yükleme sürelerinin her zaman hızlı ve optimize olduğundan emin olunmalıdır.
Google, Yandex ve Bing gibi arama motorlarının sayfa hızını önemli bir sıralama faktörü olarak gördüğünü unutmamak önemlidir. Web sitenizin sayfa yükleme süresini iyileştirmek için atabileceğiniz çeşitli adımlar vardır. Ancak, bu makalede hem mobil hem de masaüstü cihazlar için sayfa yükleme sürelerinin nasıl ölçüleceğine ve elde edilen verilerin nasıl görselleştirileceğine odaklanacağım.
Sayfa Yükleme Süreleri Nasıl Ölçülür?
Sayfa yükleme sürelerini doğru bir şekilde ölçmek, hem masaüstü hem de mobil cihazları ayrı ayrı test etmeyi gerektirir, çünkü Google bunları Önemli Web Verileri (Core Web Vitals) için ayrı ayrı değerlendirir. PageSpeed Insights API, URL başına LCP, FID/INP ve CLS puanları döndürür. Bu Python betiği, site haritanızdaki tüm URL'ler için bu puanları alır ve Looker Studio'ya aktarılacak bir karşılaştırma veri seti dışa aktarır.
Sayfa yükleme sürelerini ölçmek için kullanabileceğiniz birden fazla araç bulunmaktadır. En popüler araçlar şunlardır:
- Google PageSpeed Insights
- GTmetrix
- Pingdom
- Lighthouse
Yukarıdaki mevcut araçları kullanabilirsiniz. Ancak, bu araçların çoğu, web sitenizin birden fazla sayfasını test etmek isterseniz bir API veya abonelik satın almanızı gerektirir.
| URL | Performans | İlk Giriş Gecikmesi (FID) | Hız Endeksi | İlk Zengin İçerikli Boyama | En Büyük Zengin İçerikli Boyama | Kümülatif Düzen Kayması | Toplam Engelleme Süresi | Etkileşim Süresi |
| /tr/blog/google-tag-manager-ile-http-hata-kodlarini-izleme/ | 94 | 0,440 ms | 0.9 s | 0.7 s | 1.0 s | 0 | 270 ms | 1.0 s |
| /tr/blog/gtm-ile-ip-adresi-toplama/ | 90 | 0,880 ms | 0.7 s | 0.9 s | 1.3 s | 0 | 156 ms | 0.8 s |
| /tr/blog/e-ticaret-seo-rehberi/ | 85 | 1,370 ms | 0.5 s | 0.6 s | 1.2 s | 0 | 260 ms | 1.1 s |
Birden Fazla Sayfa İçin PageSpeed Insights'tan Veri Alma
Kendi API anahtarınızı girerek Google PageSpeed Insights'tan yukarıdaki örnekteki gibi birden fazla sayfa için önemli veriler elde etmek amacıyla kullanabileceğiniz bir Python betiği oluşturdum (PageSpeed API Anahtarınızı nasıl alacağınıza dair talimatları içerir).
Mutlaka göz atın: Toplu Page Speed Insights
Bununla birlikte, PageSpeed Insights API üzerinden sayfa hızı için birden fazla URL'yi kontrol etmenin daha az doğru veri sağlamasının çeşitli nedenleri vardır:
- PageSpeed Insights API'si, ayrı ayrı kontrol edildiğinde aynı URL için farklı sayılar bildirebilir.
- PageSpeed'in sunucu yükü bir web sayfasının yüklenmesi için geçen süreyi etkileyebilir ve sunucu yükü istek trafiğine bağlı olarak günün farklı saatlerinde değişiklik gösterebilir. Bu, yanlış verilerle sonuçlanabilir.
- PageSpeed Insights API, belirli bir sayfanın önbellekleme (caching) davranışı nedeniyle farklı sayılar bildirebilir. Önceden ziyaret edilmiş bir URL, kaynakların bir kısmını önbelleğe almış olabilir, bu sayede sayfa daha hızlı yüklenir. Ancak API'nin bu önbelleğe alınmış kaynaklara erişimi olmayabilir ve bu durum daha uzun bir yükleme süresi görünmesine neden olur.
- PageSpeed Insights API'nin, yapılabilecek istek sayısında bir sınırı vardır; her 100 saniyede 400 sorgu veya günde 25.000 sorguya kadar yapabilirsiniz. Sınırı aşarsanız, eksik veya yanlış veriler alabilirsiniz.
Ayrıca bu nedenle verilerimiz için doğru sayfa yükleme süreleri elde etmek amacıyla farklı bir yöntem deneyeceğiz.
Birden Fazla Sayfa İçin Sayfa Yükleme Süreleri Nasıl Ölçülür - Python İle Mobil/Masaüstü
Bu makalede hem mobil hem de masaüstü cihazlar için sayfa yükleme sürelerini ölçmek amacıyla bir Python betiği kullanacağım. Bunu yapmak için aşağıdaki bağlantıya tıklayalım.
----->>> Sayfa Yükleme Süresi Analizi ve Görselleştirme Aracı <<<-----
"Nasıl Kullanılır?" talimatlarında belirtildiği gibi, kodu çalıştırmak için '▶' tuşuna tıklamalısınız. "Uyarı: Bu not defteri Google tarafından yazılmamıştır" şeklinde bir mesaj verebilir. "Yine de Çalıştır" (Run Anyway) diyerek devam edin. Ancak, bunu yapmak istemezseniz, kodu kopyalayıp kendi Google Colab alanınızda çalıştırabilirsiniz.
Bir sonraki adım site haritanızı girmektir. Kaç adet URL kaldığını ve kodun tamamen çalışmasının ne kadar süreceğini gösteren bir ilerleme çubuğu ekledim.
Kodun tamamen çalışması bittikten sonra sayfa yükleme süresi verilerini Python'ın Seaborn ve Matplotlib modüllerinde görselleştiren görüntüler yazdırılır. Bunu, görüntüleri her 75 URL için gruplar halinde yazdıracak şekilde ayarladım. Yani site haritanızda 150 URL'niz varsa script, haritanız için 2 farklı görsel üretecektir. Bu sayede her bir URL'in hem mobil hem de masaüstü sayfa yükleme sürelerini daha net görebilir ve hangi sayfaların daha yavaş/daha hızlı olduğunu, aynı zamanda mobil/masaüstü hız farklılıklarını (disparities) inceleyebilirsiniz.
Looker Studio Aracılığıyla Masaüstü ve Mobil Arasındaki Sayfa Yükleme Hızı Farklılıklarını Görüntüleyin
Kod açıklamasında belirtildiği gibi dosya 'page_load_times.csv' olarak yüklenir ve bunu indirmek için soldaki 📁 (klasör) simgesine tıklayabilir, farenin sağ tuşuna basıp yenileyerek (refresh) dosyayı görebilir ve tekrar sağ tıklayıp dosyayı indirebilirsiniz.
Looker Studio'ya bağlamak için ilk olarak lookerstudio.google.com adresine gidelim ve 'Boş Rapor'u seçelim.
'File Upload' (Dosya Yükleme) seçeneğine tıklayın ve indirdiğiniz "page_load_times.csv" dosyasını yükleyip Looker Studio'ya ekleyin.
Şimdi dışa aktarılan (exported) tabloya tıklamalısınız ve 'Chart' (Grafik) seçeneğini seçmelisiniz.
Yeni açılan sekmeden, yukarıdaki resimde okun gösterdiği gibi 'Line Chart'ı (Çizgi Grafik) seçmelisiniz.
Aşağıdaki 'Metric' (Metrik) bölümünden, 'Record Count' metrik alanını kaldırın ve oraya metrik olarak 'Mobile' ve 'Desktop'ı ekleyin. Grafik şimdi, URL'lerin mobil ve masaüstü sayfa yükleme hızlarını belirleyebileceğiniz bir şema gösterecektir. Bu şekilde mobil ve masaüstü yükleme süreleri arasındaki farkları belirlemek ve gerekli görülen yerlerde değişiklik uygulamak çok daha kolay olacaktır.
Grafikteki bir tür sayfa hız limiti referansını belirlemek için bir referans çizgisi eklemek isterseniz, yukarıda verilen görüntüdeki gibi alt grafik satırında "Style" (Stil) seçeneğine tıklayabilirsiniz. Daha sonra "Reference Line" (Referans Çizgisi) eklemek için aşağı kaydırın. Sonraki adımlarda, sayfa hızı referans standartlarınıza göre bir değer belirleyebilirsiniz.
Diğer Python SEO Araçlarına da göz atın:
Sayfa Yükleme Süresi Hakkında SSS
Site performansı için sayfa yükleme süresi neden önemlidir?
Sayfa yükleme süresi web sitesi performansı için çok kritiktir çünkü kullanıcı deneyimini, arama motoru sıralamalarını, trafigi, hemen çıkma oranlarını ve ziyareçi etkileşimini doğrudan etkiler. Yavaş page speed oranları kullanıcıların siteden daha erken ayrılmasına neden olur ve dönüşümleri düşürür.
Sitem için sayfa yükleme süremi nasıl geliştirebilirim?
Sayfa hızını arttırmak için web arayüzünüzü önbelleğe alabilir (caching), yönlendirmeleri azaltabilir, barındırma çözümlerini veya görselleri optimize edebilirsiniz.
Sayfa hızı (Page speed) nedir ve nasıl ölçülür?
Sayfa hızı, kullanıcının bir bağlantıya tıklaması ile tarayıcının sayfayı getirmesi arasında geçen süredir. Core Web Vitals gibi metrikler ile ölçümlenir.