プラグインのセットアップ
ChatGPTでGoogle PageSpeed Insightsを使い始める
Adzviser を ChatGPT に追加し、調べたい内容を入力します。
ソースのログインは必要ありません
Google PageSpeed Insights はパブリックデータを使用するので、アカウント認証は必要ありません。
ChatGPTにAdzviserをインストール
ChatGPT のプラグイン ディレクトリにある Adzviser を開いてインストールし、要求されたら Adzviser アカウントにサインインします。
ChatGPT で Adzviser を開く ↗Google PageSpeed Insightsについて最初の質問をする
ChatGPT にテストするページの URL を入力し、モバイルかデスクトップかを選択し、どちらの性能問題を最初に修正するかを尋ねます。
会話の流れ
Google PageSpeed Insights データを ChatGPT の明確な次のステップに変える
結果から始めて、目の前の決定に集中し、同じ会話の中でフォローアップの質問をし続けます。
最近のパフォーマンスを確認する
ページの Core Web Vitals の健康状態の簡潔なスナップショットを取得します。コンパクトな表を要求し、報告期間を明確にします。
Core Web Vitals Summary プロンプトを参照してください。決断に集中する
Largest Contentful Paintが遅い原因と改善方法を調べます。ChatGPTに、選択肢とその根拠、考えられるデメリットの比較を依頼します。
LCP最適化計画プロンプトを参照追加で質問する
デスクトップとモバイルの間で Core Web Vitals とスコアを比較します。結果を説明できるもの、欠けている証拠、次に検討すべきことを問い合わせます。
デスクトップとモバイルの比較プロンプトを参照CHATGPT スターター
接続を確認して、Google PageSpeed Insightsの分析を始める
まず、ChatGPT が正しいデータにアクセスできることを確認します。次に、詳細な質問をして、最も重要な推奨事項をフォローアップします。
携帯電話で https://example.com に対して PageSpeed Insights を実行します。パフォーマンススコア、LCP、INP、CLS、TTFB、各フィールドのメトリクスが良い、改善が必要、または悪いかを返します。
Largest Contentful Paintが遅い原因と改善方法を調べます。
私が提供した URL の Google PageSpeed Insights データを分析します。デバイスタイプ別の最大コンテンツペイント (LCP) と最大コンテンツペイント (Lab テスト結果) に焦点を当て、最初のバイトまでの時間 (TTFB) と LCP 評価と共に。 LCP が良いとは限らない場合は、可能な原因 (遅い TTFB、レンダリングブロックリソース、大きな画像) を説明し、 LCP を 2.5 に戻すための優先順位付けされた修正リストを提案します。
同じデータソースと期間を維持します。どの推奨事項を優先すべきか、それを裏付ける結果は何か、それに基づいて行動する前に何を確認する必要がありますか?
