[기술포스팅 원문] https://d2.naver.com/helloworld/9227596

[기술포스팅 요약]

네이버 통합 검색의 성능은 검색 결과의 일치도, 속도, 사용자 경험 등 여러 측면에서 평가될 수 있습니다. 이 글은 "네이버 통합 검색의 웹 성능" 시리즈의 첫 번째 글로, 네이버 통합 검색의 웹 성능 측정과 시각화에 대한 내용을 다룹니다.

• 웹 성능과 웹 바이털
  • 웹 바이털은 웹 성능을 측정할 수 있는 정량 지표입니다. 대표적으로 LCP, INP, CLS, FCP가 있습니다.
  • 웹 성능은 서비스의 기능과 가치를 전달하기 위해 중요합니다.
• 실험실 데이터와 필드 데이터
  • 실험실 데이터: 고정된 환경에서 측정한 데이터로, 실제 사용자 환경을 반영하지 않습니다.
  • 필드 데이터: 실제 사용자 환경에서 측정한 데이터로, 다양한 사용자 경험을 반영합니다.
• 필드 데이터 측정과 수집
  • 사용자가 통합 검색 결과 페이지에 진입했을 때 로딩되는 스크립트를 사용해 LCP 데이터를 수집합니다.
  • Beacon API를 사용해 데이터를 로그 수집 시스템에 전달합니다.
• 웹 성능 핵심 지표와 가이드라인
  • 네이버 통합 검색의 핵심 지표로 LCP를 선정했습니다.
  • Google의 LCP 가이드라인을 참고해 p75와 p95 지표를 설정했습니다.
• 웹 성능 대시보드
  • 실시간 페이지: 지난 10분과 24시간 동안의 LCP 백분위수 시계열 그래프를 제공합니다.
  • 상세 보기 페이지: LCP의 시계열 그래프, 히스토그램, 서버 응답시간 그래프 등을 통해 문제 분석을 돕습니다.

웹 바이털 데이터 수집과 대시보드 구성으로 네이버 통합 검색 결과 페이지의 웹 성능 현황을 파악할 수 있게 되었습니다. 다음 글에서는 웹 성능 모니터링 방법과 개선 시도에 대해 소개할 예정입니다.

이 게시글은 [GPT-4 모델]를 통해 요약되었으며, 정보 공유 목적으로 게시되었습니다. 원문 게시물에 대한 책임이나 이해 관계가 없습니다. - 소프트웨어QA 포럼