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Las tres métricas, sus umbrales y qué las rompe

Los Core Web Vitals son tres mediciones concretas con umbrales publicados. Conocer los números exactos importa, porque “necesita mejorar” y “deficiente” no son la misma conversación.

Largest Contentful Paint (LCP) mide cuándo terminó de renderizarse el elemento más grande de la ventana visible, un buen indicador de que “la página parece lista”. Bueno es 2,5 segundos o menos. Deficiente es más de 4 segundos. Suele romperse por una respuesta lenta del servidor, una imagen principal que no se precarga o recursos que bloquean el renderizado y van por delante en la cola.

Interaction to Next Paint (INP) mide la capacidad de respuesta durante toda la visita, tomando una interacción cercana a la peor en lugar de la primera. Bueno es 200 milisegundos o menos. Deficiente es más de 500 milisegundos. Sustituyó a First Input Delay en marzo de 2024, y el cambio fue importante: FID solo medía el retraso antes de empezar a procesar, lo que favorecía a las páginas que aceptaban un clic al instante y luego se quedaban congeladas. INP mide hasta el siguiente renderizado, así que las tareas largas de JavaScript que bloquean el hilo principal ahora salen a la luz.

Cumulative Layout Shift (CLS) mide cuánto se mueve el contenido visible sin que el usuario lo provoque. Bueno es 0,1 o menos. Deficiente es más de 0,25. Casi siempre se debe a imágenes o espacios publicitarios sin dimensiones reservadas, fuentes que recolocan el texto al cargarse o contenido insertado encima de lo que alguien ya está leyendo.

El detalle que la mayoría de verificadores pasa por alto

Las tres se evalúan en el percentil 75 de las cargas de página, no en la media. Esa decisión es deliberada y cambia cómo debes leer tus propios datos. Significa que una cuarta parte de tus visitas puede ser peor que tu puntuación y aun así apruebas. También significa que una media que parece sana puede esconder una cola lenta que suspende, algo habitual cuando una minoría de tu audiencia usa dispositivos antiguos o redes más débiles.

Los datos de campo, además, se mueven en una ventana móvil de 28 días, así que una corrección que publicaste esta mañana no se verá hasta dentro de semanas. Usa herramientas de laboratorio para confirmar que la corrección funcionó, y datos de campo para confirmar que importó.

Cómo lo gestiona UtilitySEO

La auditoría muestra las causas de fondo y no solo las tres cifras principales, porque “el LCP es de 4,1 s” es un síntoma y la lista de correcciones tiene que nombrar el recurso responsable. Los resultados cubren móvil y escritorio por separado, ya que con frecuencia no coinciden y casi siempre es el móvil el que necesita trabajo.

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Preguntas frecuentes

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Son una señal de ranking real, pero modesta, y la relevancia gana a la velocidad casi siempre. Una página rápida sobre el tema equivocado no supera a una página lenta que responde a la pregunta. Considéralos un criterio de desempate entre resultados comparables y un problema de conversión por derecho propio, que a menudo es el argumento más sólido.
Los datos de campo necesitan suficientes visitas reales de Chrome para formar una muestra estadísticamente significativa. Las páginas con menos tráfico a menudo no tienen ninguno, y recurren a datos a nivel de origen o a nada. Ahí los datos de laboratorio son tu única opción, una buena razón para no descartarlos.
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