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スマートプリロードを使用する理由

eBayは、プリロードを実装することにより、スクロールせずに見える範囲の中央値が1.2秒から0.39秒に短縮されたことを確認しました。彼らはまた、プリロードからの変換へのプラスの影響に気づきました。

プリロードが実装された後、Netflixはインタラクティブまでの時間を30%短縮することができました。

イタリアのスポーツポータルVirgilioSportは、サービスワーカーを使用して、ホームページで最も人気のある投稿をプリフェッチします。この結果、3週間以上の観察でVirgilio Sportは、記事へのナビゲーションの読み込み時間が78%向上し、記事のインプレッション数が45%増加しました。

使い方?

Swiftは、Google Analyticsなどの分析ソースからデータを消費することにより、リソースが必要になる可能性が高い場合にのみ、ストアがリソースをプリフェッチできるようにします。これにより、後続のナビゲーションが即座に読み込まれるように見せることができます。

たとえば、home、about、collectionsの3ページのWebサイトがあります。また、私たちは、Googleアナリティクスのデータから、我々が訪問する95%の確率で、ユーザーがあることを予測しているとしましょうコレクションからページをホームページとに行くためのわずか5%の確率についてのページが。ユーザーが上にある間、この場合は、ホームページ、私たちからのすべてのリソースをダウンロードすることができ、コレクションユーザーの後続のナビゲーションが可能な限り迅速になるようにページ。ユーザーの行動の予測に基づい

てプリロードを実行する場合、スマートプリロードを適用します。

他のタイプのプリロードと比較する

単純なプリロード:ユーザーがリンクをクリックする前に、そのリンクの上にマウスを置くと、Swiftはこの時点でプリロードを開始し、ページのプリロードに平均300ミリ秒以上を残します。

スマートプリロードは、90%以上の精度でリソースを事前に予測およびプリフェッチし、次のページのナビゲーションを平均900ミリ秒高速化します。

スマートプリロードとマウスホバーも組み合わせているため、予測が間違っている場合でも、ストアにメリットがあります。単純なプリロードから。

すべてのユーザーエクスペリエンスにインスタントエクスペリエンスを提供できます。

今日、スマートプリロードを使用しているのは誰ですか?

Facebook:モバイルニュースフィード内のすべてのリンクについて、Facebookは人がそれをクリックする可能性を予測しようとします。予測スコアが特定の要件を満たしている場合、リンクが人の画面に最初に表示されたときに最初のHTMLファイルがダウンロードされます。

eBay:ユーザーがeBayを検索すると、eBayの分析データは、ユーザーが検索結果の上位10のアイテムに移動する可能性が高いことを示しています。そのため、eBayは検索からアイテムをプリフェッチし、ユーザーがMercadoLibreをナビゲートするときに備えてアイテムを準備します

。ラテンアメリカで最大のeコマースサイトです。ナビゲーションを高速化するために、フローの一部に<link rel =” prefetch”>タグを動的に挿入します。たとえば、リストページでは、ユーザーがリストの一番下までスクロールするとすぐに次の結果ページをフェッチ

します。ログアウトしたホームページをナビゲートするときのパフォーマンスをさらに向上させるために、Netflixはランディングページでユーザーが費やした時間をプリフェッチに利用しました。次のページのユーザーのためのリソースは、着陸する可能性がありました。

このテクニックを利用するためにFacebookやeBayである必要はありません。Swiftは、Google Analyticsのデータを使用して、ユーザーがクリックしてプリロードする可能性のある次のページを予測し、ユーザーエクスペリエンスを即座に実現します。

この情報がお役に立てば幸いです。

さらにサポートが必要な場合は、ライブチャットでお気軽にお問い合わせいただくか、support @ perfectapps.ioまでメールでお問い合わせください。

注意
この記事の内容はもともと英語で書かれていて、自動的に日本語に翻訳されました。わかりにくい場合は英語版をご参照ください。
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