¿Qué significan LCP, INP y CLS?

Son las tres métricas de Core Web Vitals que Google utiliza para describir la experiencia de usuario de una página. Largest Contentful Paint (LCP) mide la carga: cuánto tarda en aparecer el contenido principal. Interaction to Next Paint (INP) mide la capacidad de respuesta: con qué rapidez reacciona la página cuando haces clic, tocas la pantalla o escribes. Cumulative Layout Shift (CLS) mide la estabilidad visual: cuánto se desplaza el diseño de forma inesperada. Un valor bueno significa un LCP de 2.5 segundos o menos, un INP de 200 milisegundos o menos y un CLS de 0.1 o menos.

Las tres métricas de un vistazo

Estos son los umbrales que figuran en la ayuda del informe de Core Web Vitals de Google. Una página supera la evaluación cuando las tres métricas son buenas en el percentil 75 de las visitas, medido por separado para móvil y escritorio.

LCP: Largest Contentful Paint

El LCP es el tiempo que transcurre desde que alguien empieza a cargar la página hasta que se ha renderizado la imagen, el vídeo o el bloque de texto más grande del área visible. Entre los elementos admitidos se incluyen los elementos <img>, las imágenes dentro de SVG, el póster o el primer fotograma de un vídeo, las imágenes de fondo CSS y el texto a nivel de bloque. El navegador deja de buscar nuevos candidatos en cuanto el visitante interactúa con la página. Un LCP lento suele deberse a una respuesta lenta del servidor, a una imagen principal grande o descubierta tarde, o a CSS y scripts que bloquean el renderizado.

INP: Interaction to Next Paint

El INP supervisa los clics, los toques y las pulsaciones de teclas durante una visita y mide cuánto tarda cada uno hasta que el navegador puede pintar el siguiente fotograma. Pasar el cursor por encima, desplazarse y hacer zoom no cuentan. El valor que se notifica es el de la interacción más lenta, ignorando los casos atípicos en páginas con muchas interacciones. El INP sustituyó a First Input Delay (FID) como Core Web Vital en marzo de 2024; el FID solo tenía en cuenta la primera interacción, mientras que el INP abarca toda la visita. Un INP deficiente suele provenir de tareas largas de JavaScript que mantienen ocupado el hilo principal.

CLS: Cumulative Layout Shift

El CLS suma los cambios de diseño inesperados, como el texto que baja de golpe cuando se carga una imagen o un anuncio por encima, y notifica la mayor ráfaga de ellos durante la visita. Cada cambio se puntúa según la parte de la pantalla que se ha movido y la distancia que ha recorrido. Los cambios que se producen en los 500 milisegundos posteriores a un clic, un toque o una pulsación de tecla quedan excluidos, porque en ese momento el visitante espera que la página cambie.

¿De dónde salen los números?

El informe de Core Web Vitals de Search Console usa datos de campo del Chrome UX Report: visitas reales con Chrome durante los últimos 28 días, agrupadas en conjuntos de páginas similares, y cada grupo se valora según su peor métrica. Las herramientas de laboratorio como Lighthouse cargan la página sin un visitante real, por lo que no pueden medir el INP y usan el Total Blocking Time como sustituto, tal como explica la introducción a Web Vitals de web.dev. Utiliza las puntuaciones de laboratorio para depurar y los datos de campo como veredicto.

¿Influyen los Core Web Vitals en el posicionamiento?

Google recomienda encarecidamente lograr buenos valores de Core Web Vitals para tener éxito en la Búsqueda, y afirma que la experiencia de página se alinea con lo que sus sistemas principales de clasificación buscan recompensar. No es un atajo: una página rápida sigue teniendo que ser la mejor respuesta. How do I fix poor Core Web Vitals scores? explica qué cambiar para cada métrica.

Cómo te ayuda AutoPSEO

El informe de Core Web Vitals de AutoPSEO lee el historial del Chrome UX Report de todo tu sitio o de una única URL, por teléfono, escritorio o tableta, y representa en gráficos el LCP, el INP y el CLS (además del first contentful paint y el time to first byte) en el percentil 75 a lo largo de unos seis meses de datos semanales, para que puedas ver cuándo empezó a empeorar una métrica.