Begriff
Field Data vs. Lab Data
Field Data sind reale Performance-Werte echter Nutzer (CrUX, RUM). Lab Data sind synthetische Messungen unter kontrollierten Bedingungen (Lighthouse, WebPageTest). Google rankt nach Field Data — Lab zeigt nur Tendenzen.
Field Data vs. Lab Data — ausführlicher erklärt
Field Data stammt aus echten User-Sessions: Geräte, Netze und Bedingungen sind so vielfältig wie das Publikum der Site. Quellen: CrUX (Google) für Chrome-Nutzer, eigenes RUM via Cloudflare, Sentry, SpeedCurve usw. Vorteil: zeigt die gelebte Performance. Nachteil: aggregiert über viele Faktoren, schwerer kausal zu debuggen.
Lab Data stammt aus synthetischen Tests: definiertes Gerät, gedrosseltes Netz, Cold-Cache-Setup. Quellen: Lighthouse (lokal/CI), WebPageTest, GTmetrix. Vorteil: reproduzierbar, gut für Regressions-Tests und Debugging. Nachteil: bildet nicht die echte Streuung ab — eine Site, die im Lab gut performt, kann im Feld scheitern.
Beispiel / Praxisbezug
Ein Lighthouse-Audit gibt LCP 1,5 s aus, CrUX zeigt aber 4,2 s am 75. Perzentil — typisch, wenn das Lab-Profil ein modernes Mobile-Gerät simuliert, die echten User aber Low-End-Android nutzen. Korrekturen am Lab-Setup oder ergänzende Field-Telemetrie liefern realistischere Ziele.
Abgrenzung zu ähnlichen Begriffen
RUM (Real User Monitoring) ist eine Field-Data-Methode. Synthetic Monitoring ist Lab Data im Dauerbetrieb (z. B. WebPageTest täglich). Google bewertet nur Field Data für Core-Web-Vitals-Rankings — Lab dient zur Diagnose.
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