取得できるレポートデータ
Google PageSpeed Insights メトリクスと内訳
パブリックページ URL に対して利用可能なメトリクスとデバイス内訳を探索します。 Google アカウントの接続は必要ありません。
指標
すべての指標を表示（14件）
- First contentful paint (FCP)
- Largest contentful paint (LCP)
- Interaction to next paint (INP)
- Cumulative layout shift (CLS)
- Time to first byte (TTFB)
- First contentful paint (Lab test result)
- Largest contentful paint (Lab test result)
- Cumulative layout shift (Lab test result)
- Total blocking time (Lab test result)
- Speed index (Lab test result)
- Performance score
- Accessibility score
- Best practices score
- SEO score
内訳
すべての内訳を表示（7件）
- First contentful paint (FCP) assessment
- Largest contentful paint (LCP) assessment
- Interaction to next paint (INP) assessment
- Cumulative layout shift (CLS) assessment
- Time to first byte (TTFB) assessment
- Device type
- Web page Url
これらはページ診断のためのデータであり、個人的な分析プロパティデータではありません。ページ URL と結果がモバイルかデスクトップかを指定してください。
Google PageSpeed Insights フィールド参照設定
Google PageSpeed Insights MCP を 3 段階で接続
Adzviser で Google PageSpeed Insights を選択
パブリックな調査源として Google PageSpeed Insights を選択します。Google PageSpeed Insights はパブリックなデータを使用しているので、アカウント認証は必要ありません。
Adzviser を AI アシスタントに接続
Claudeでは、コネクタディレクトリからAdzviserを選択してください。ChatGPTでは、Adzviserプラグインを追加してください。その他の対応AIツールでは、https://mcp.adzviser.com/httpを使用してください。
最初の質問をする
AIアシスタントで Adzviser を開き Google PageSpeed Insights について知りたいことを尋ねる。
クイック接続チェック
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。
さらに詳しく分析する
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。
プロンプトの例
Google PageSpeed Insightsで試せるプロンプト
コアウェブビタルスの要約
自分のページの 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。
LCP最適化計画
Largest Contentful Paintが遅い原因と改善方法を調べます。
デスクトップとモバイルの比較
デスクトップとモバイルの Core Web Vitals とスコアを比較。
