CONFIGURATION DU PLUGIN
Commencez à utiliser Google PageSpeed Insights dans ChatGPT
Ajoutez Adzviser à ChatGPT et saisissez ce que vous souhaitez rechercher.
Aucune connexion source nécessaire
Aucune autorisation de compte n'est requise car Google PageSpeed Insights utilise des données publiques.
Installer Adzviser dans ChatGPT
Ouvrez Adzviser dans le répertoire des plugins ChatGPT, installez-le et connectez-vous à votre compte Adzviser lorsque vous y êtes invité.
Ouvrir Adzviser dans ChatGPT ↗Posez votre première question Google PageSpeed Insights
Dans ChatGPT, saisissez l'URL de la page que vous souhaitez tester, choisissez mobile ou ordinateur et demandez quels problèmes de performances résoudre en premier.
FLUX DE CONVERSATION
Transformez les données Google PageSpeed Insights en prochaines étapes claires dans ChatGPT
Commencez par les résultats, concentrez-vous sur la décision qui vous attend et continuez à poser des questions de suivi au cours de la même conversation.
Examiner les performances récentes
Obtenez un aperçu concis de la santé des Core Web Vitals de votre page. Demandez un tableau compact et indiquez clairement la période de référence.
Voir l'invite « Résumé des éléments essentiels du Web »Se concentrer sur une décision
Identifiez ce qui ralentit votre Largest Contentful Paint et comment y remédier. Demandez à ChatGPT de comparer les options, les éléments qui les étayent et les inconvénients possibles.
Voir l'invite « Plan d'optimisation LCP »Posez une question complémentaire
Comparez les Core Web Vitals et les scores sur ordinateur et mobile. Demandez ce qui peut expliquer le résultat, quelles preuves manquent et quoi examiner ensuite.
Voir l'invite « Comparaison ordinateur de bureau et mobile »PREMIERS PAS AVEC CHATGPT
Commencez par une vérification rapide, puis analysez Google PageSpeed Insights
Tout d’abord, confirmez que ChatGPT peut accéder aux bonnes données. Posez ensuite une question détaillée et suivez la recommandation qui compte le plus.
Exécutez PageSpeed Insights pour https://example.com sur mobile. Renvoie le score de performance, LCP, INP, CLS, TTFB, et indique si chaque mesure de champ est bonne, doit être améliorée ou mauvaise.
Identifiez ce qui ralentit votre Largest Contentful Paint et comment y remédier.
Analysez les données Google PageSpeed Insights pour l'URL que je fournis. Concentrez-vous sur la plus grande peinture à contenu (LCP) et la plus grande peinture à contenu (résultat du test en laboratoire) par type d'appareil, ainsi que sur le délai jusqu'au premier octet (TTFB) et l'évaluation LCP. Lorsque LCP n'est pas « bon », expliquez les causes probables (TTFB lent, ressources bloquant le rendu, images volumineuses) et recommandez une liste prioritaire de correctifs pour ramener LCP sous 2.5.
Conservez la même source de données et la même période. Quelle recommandation dois-je privilégier, quels résultats l’étayent et que dois-je vérifier avant de la mettre en œuvre ?
