Tại sao dữ liệu lab của Lighthouse khác dữ liệu thực tế

Nhật Quang · Lúc 13:20:53

Kiểm tra hiệu năng bằng lab (Lighthouse) và dữ liệu thực tế (Chrome User Experience Report) thường cho kết quả khác nhau. Bài viết giải thích nguồn gốc sự khác biệt và khi nào nên dựa vào dữ liệu nào để tối ưu trang.

Lighthouse, PageSpeed Insights và hai loại dữ liệu

PageSpeed Insights hiển thị cả dữ liệu thực tế (field) ở trên và dữ liệu lab ở dưới. Điểm tổng hợp ở đầu báo cáo dựa trên dữ liệu lab do Lighthouse thu thập trong môi trường kiểm thử cố định.

Dữ liệu lab là gì?

Dữ liệu lab được tạo ra bằng các bài kiểm tra chạy trong môi trường có cấu hình cố định — băng thông, độ trễ, tốc độ CPU, và trạng thái cache được kiểm soát. Vì môi trường được cố định, dữ liệu lab rất hữu ích để so sánh trước/sau khi thay đổi mã nguồn và để thu thập thông tin chẩn đoán chi tiết.

Dữ liệu thực tế (field) là gì?

Dữ liệu thực tế đến từ trải nghiệm người dùng thật, được Google thu thập qua Chrome và tổng hợp trong Chrome User Experience Report (CrUX). Google thường xem xét bách phân vị 75 (75th percentile) trên chu kỳ 28 ngày, tức là 75% trải nghiệm tốt hơn hoặc bằng giá trị đó, còn 25% còn lại có thể kém hơn.

Tại sao kết quả thường khác nhau?

Mạng khác nhau: Lighthouse mặc định dùng cấu hình mạng rất chậm (ví dụ băng thông ~1.6 Mbps, độ trễ 150 ms) nên thường cho chỉ số kém hơn so với người dùng ở mạng nhanh.
CPU và mô phỏng: Lighthouse chạy trên máy mạnh nhưng throttling CPU để mô phỏng thiết bị di động; mô phỏng không luôn phản ánh chính xác hành vi trình duyệt thật.
Cold load vs cache: Lighthouse luôn kiểm tra tải lạnh (chưa có cache). Người dùng thực tế thường có tài nguyên đã được cache, nên trải nghiệm sẽ nhanh hơn sau lần truy cập đầu.
Vị trí địa lý: Lab test thường chạy từ một hoặc vài vị trí cố định, trong khi dữ liệu thực tế là tổng hợp toàn cầu — người dùng ở xa server sẽ chậm hơn.
Mô phỏng không hoàn hảo: Việc giả lập băng thông/độ trễ có thể dẫn tới sai khác, ví dụ Lighthouse có thể không bắt chước chính xác hành vi cuộn hoặc tương tác của người dùng, ảnh hưởng tới CLS/INP/LCP.
Tổng hợp theo nhiều URL và độ trễ cập nhật: CrUX gộp nhiều URL và cập nhật theo cửa sổ 28 ngày, nên thay đổi trên site sẽ không phản ánh ngay lập tức.

Những yếu tố trên thường dẫn tới chênh lệch lớn giữa số liệu lab và field, đặc biệt là chỉ số như Largest Contentful Paint (LCP) và các chỉ số liên quan tới mạng/CPU.

Nên dựa vào dữ liệu nào?

Trải nghiệm người dùng thực tế (field) mới là tiêu chí quan trọng nhất để đánh giá tốc độ trang. Tuy nhiên, dữ liệu lab rất hữu ích để tái tạo lỗi, so sánh các thay đổi và tìm nguyên nhân gốc rễ do môi trường lab cố định cho kết quả nhất quán.

Cuối cùng, nếu Lighthouse cho điểm thấp nhưng dữ liệu thực tế cho thấy người dùng hầu hết có trải nghiệm tốt, bạn có thể ưu tiên tối ưu cho những trường hợp người dùng thực tế gặp vấn đề (ví dụ 25% kém nhất). Công cụ giám sát kết hợp cả lab và field, như DebugBear hay PageSpeed Insights, sẽ giúp bạn cân bằng giữa chẩn đoán kỹ thuật và đo lường trải nghiệm thực tế.

Nguồn: https://www.debugbear.com/blog/lighthouse-lab-data-not-matching-field-data