Ladezeit-Optimierung mit Lighthouse
Messungen mit Lighthouse und echten Nutzerdaten zeigen, was deine Website bremst. Gezielte Änderungen verbessern danach die Core Web Vitals nachweisbar.
Ausgangslage
Die Ladezeit beeinflusst Absprungrate, Conversion und Sichtbarkeit in der Google-Suche, besonders mobil. Google misst das Nutzererlebnis mit drei Werten. Als gut gelten:
Largest Contentful Paint (LCP): Der Hauptinhalt ist nach höchstens 2,5 Sekunden sichtbar.
Interaction to Next Paint (INP): Die Seite reagiert in höchstens 200 Millisekunden auf Eingaben.
Cumulative Layout Shift (CLS): Der Wert für Layoutverschiebungen liegt bei höchstens 0,1.
INP ersetzt seit März 2024 den Wert First Input Delay.
Labordaten und Felddaten
Lighthouse misst im Labor unter festen Bedingungen und hilft, Ursachen zu finden. Google wertet dagegen Felddaten echter Nutzer aus dem Chrome UX Report aus. Maßgeblich ist das 75. Perzentil: Drei von vier Seitenaufrufen müssen den Zielwert erreichen.
Typische Maßnahmen
Bilder in AVIF oder WebP mit Lazy Loading
Kritisches CSS zuerst, unnötiges JavaScript entfernt oder verzögert
Lange JavaScript-Aufgaben aufgeteilt
Selbst gehostete, vorgeladene Schriften
Feste Platzhalter gegen Layoutsprünge
Vorgehen
Wir messen die wichtigsten Seitentypen im Labor und im Feld. Ein Bericht nennt Maßnahmen, Aufwand und erwartete Wirkung. Nach den Änderungen messen wir erneut. Felddaten werden über 28 Tage gesammelt, der volle Effekt zeigt sich daher später. Ladezeit-Budgets in der CI-Pipeline prüfen danach jede Änderung.
Tracking und Ladezeit
Skripte für Tracking, Werbung und Consent-Management bremsen oft stärker als der eigene Code. Wir laden sie erst nach der Einwilligung und möglichst spät. Serverseitiges Tagging kann den Browser weiter entlasten.