당신의 Lighthouse 점수는 이야기의 절반에 불과합니다

발행: (2026년 2월 22일 오후 01:24 GMT+9)
6 분 소요
원문: Dev.to

Source: Dev.to

95점의 Lighthouse 점수는 기분 좋지만… 실제 사용자가 겪는 경험을 확인하면 달라집니다

**40 %**의 사용자가 Poor LCP를 겪고 있습니다.

왜일까요?
Lighthouse는 제어된 환경에서 실행됩니다: 고정된 CPU, 고정된 네트워크, 확장 프로그램 없음, 콜드 캐시.
실제 사용자는 오래된 Android 폰, 혼잡한 Wi‑Fi, 수십 개의 Chrome 확장 프로그램을 설치한 상태일 수 있습니다. 테스트와 현실은 크게 다를 수 있습니다.

우리는 Ahoj MetricsField Data를 새롭게 추가하여 그 격차를 메웠습니다. 이제 도메인이나 URL에 대한 실제 Chrome 사용자 경험 데이터를 Lighthouse 감사와 함께 확인할 수 있습니다.

Field Data란?

데이터는 Google의 **Chrome User Experience Report (CrUX)**에서 가져옵니다 – Chrome 사용자가 사용 통계 공유에 동의한 실제 성능 타이밍을 집계·익명화한 데이터셋입니다.

누군가 Chrome에서 사이트를 방문하면 브라우저가 조용히 측정합니다:

  • 로드에 걸리는 시간
  • 페이지가 클릭에 반응하는 속도
  • 레이아웃이 얼마나 흔들리는지

Google은 이 데이터를 모든 동의한 Chrome 사용자에게서 집계하고 CrUX API를 통해 제공합니다.

CrUX 작동 방식에 대한 몇 가지 중요한 세부 사항

DetailExplanation
28‑day rolling window데이터는 최근 28일간 실제 사용자 방문을 나타냅니다. 하루만 나쁜 날이 있어도 수치가 급등하지 않으며, 하루만 좋은 날이 있어도 지속적인 문제를 가릴 수 없습니다.
75th percentile (p75)보고된 값은 평균이 아닙니다. 75번째 백분위수에 해당하는 사용자의 경험을 의미합니다 – 방문자의 75 %가 더 좋은 경험을 했고, 25 %가 더 나쁜 경험을 했습니다. Google은 중간이 아니라 꼬리(최악의 경우)를 최적화하길 원합니다.
Good / Needs Improvement / Poor distribution각 페이지 로드는 Google의 임계값에 따라 분류됩니다. 사용자가 각각 어느 버킷에 속하는지 비율을 확인할 수 있습니다(예: LCP의 경우 Good 80 %, Needs Improvement 12 %, Poor 8 %). 이 분포는 단일 숫자보다 더 많은 정보를 제공합니다.

Lab Data vs. Field Data

두 데이터 모두 유용하지만, 어느 하나만으로는 완전하지 않습니다.

Lab data (Lighthouse)

  • 제어된 환경에서 실행 – 동일한 CPU, 동일한 네트워크 스로틀링, 동일한 브라우저 설정을 매번 사용합니다.
  • 재현 가능 – 문제 찾기, 배포 전후 비교, CI/CD 자동 테스트에 적합합니다.
  • 합성 데이터 – 실제 사용자를 대변하지 않습니다.

Field data (CrUX)

  • 실제 방문자가 겪는 경험을 측정 – 실제 디바이스, 실제 네트워크, 실제 브라우저 설정.
  • 지저분하고 변동성이 크지만, 진실입니다.
  • Google이 검색 순위의 Core Web Vitals에 사용합니다.

숫자가 일치하지 않을 수 있는 이유

  • Lighthouse 68 → CrUX 85 % Good LCP – 대부분의 사용자가 빠른 연결과 따뜻한 캐시를 사용하므로 실제 경험이 실험실 예측보다 좋습니다.
  • Lighthouse 92 → CrUX 55 % Good LCP – 청중이 느린 지역의 모바일 사용자 중심이어서 실험실 테스트가 이를 포착하지 못합니다.

두 숫자 모두 “옳다”고 할 수 없습니다. Lab data는 무엇이 잘못됐는지 알려주고, Field data는 그 영향을 보여줍니다. 두 데이터를 모두 활용해 최적화 작업의 우선순위를 정하세요.

다섯 가지 메트릭

Ahoj Metrics의 Field Data는 다섯 가지 메트릭을 보여줍니다:

MetricWhat it measures“Good” threshold
LCP (Largest Contentful Paint)주요 콘텐츠(히어로 이미지, 큰 헤딩, 비디오 썸네일)가 얼마나 빨리 로드되는지

Note: The original content ends here; the “Good” threshold column was incomplete in the source.

Ahoj Metrics는 전 세계 18개 지역에서 Lighthouse 감사를 실행하고, 이제 CrUX를 통해 실제 Chrome 사용자 경험 데이터를 제공하는 성능 모니터링 도구입니다. Rails 8, Solid Queue, Fly.io로 구축되었습니다.

0 조회
Back to Blog

관련 글

더 보기 »

로드 시간을 60% 줄인 방법

Performance Optimization: Reducing Dashboard Load Time by 60 % Performance optimization은 개발자가 배울 수 있는 가장 실용적인 기술 중 하나이다…

TCP/IP 및 데이터 흐름 소개

1. Data Flow 데이터 흐름은 컴퓨터 네트워크에서 데이터 패킷이 장치 간에 구조화된 이동, 관리 및 변환을 의미하며, 효율성을 보장합니다.