淘宝小程序体验优化:数据分析和优化实践

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淘宝小程序已经走过若干个双十一,淘宝开放业务有序铺开。体验优化是个老生常谈的话题,如何让小程序跑得又稳又快,成了我们最大的挑战之一。

写在前面

▐ 如何定义好的体验

过去我们定义这个问题,更多的是从页面加载速度和流畅度去解释,但这还远远不够。加载速度的提升是否让用户更愿意“玩”了,流畅度提升是否也提升了模块曝光和成交。

为了有更立体的衡量标准,有了如下设想:页面加载速度和流畅度提升(技术视角)-> 用户跳失率下降(用户视角)-> 商品曝光和点击上涨(平台视角)

▐ 困境

下面是一些 TOP 二、三方业务的性能数据(数据取自2020年5月),可以说比较糟糕。(“跳失”的定义为:用户打开小程序后,页面渲染未完成或未达到产生交互的条件就退出页面)

小程序在逻辑/渲染分离的架构下,保证了开放安全的同时,也引入了更大的性能挑战。

▐ 破局

通过运维数据标准化,贯穿研发->发布->上线流程,形成数据闭环:

  1. 数据采集:定义采集算法、数据模型,形成一套标准化运维数据
  2. 运维平台:连接二/三方开发者,提供数据透出和回流能力,定义监控&卡口规则
  3. 数据分析:科学的数据分析方法论,有实验、有数据、有证据
  4. 效能工具:打通研发基础设施,赋能开发者

数据采集

▐ T2(首屏算法)

阿里集团小程序对齐了首屏加载衡量口径,采用UC内核的T2首屏算法,T2指标定义为 从页面开始加载到页面首次渲染满屏内容的时间。简单说,是在页面加载的过程中,记录所有的渲染帧,待页面加载结束之后,回溯检查每一帧,图片渲染面积首次达到最大值的一帧记为T2。

▐ 小程序性能模型

为了把小程序启动性能进行分阶段拆解,定义了小程序性能模型,从小程序启动开始到首屏渲染完成结束,拆解成了:Downloading(资源请求:元信息请求和包下载)、Launch(容器启动和小程序Runtime启动)、Rending(业务逻辑执行和渲染)

同时,面向小程序开发者提供了标准的 Web API performance.mark(),支持开发者自定义打点。

通过分析各阶段耗时,可以较为清晰的发现性能瓶颈。

数据分析和优化实践

篇幅有限,仅分享几个经典案例。

▐ 页面性能与用户跳失的关系

根据小程序加载性能和用户跳失的直方图,能更直观的分析出小程序加载性能跟用户跳失的关系。如下图,可以看出当小程序加载耗时超过2s时,跳失率程指数级增长。也正是基于这个结论,我们将小程序可交互时长的大盘目标定为了1.8s。(其中横轴表示可交互时长,纵轴表示跳失的用户分布在该时间内的占比)

▐ 小程序启动漏斗

小程序启动漏斗,能更直观的分析出各阶段耗时和跳失率/白屏率等指标的关系。以下图为例:

  1. Downloading 请求阶段耗时过长,是白屏率/跳失率的重要因素

旗舰店小程序接入 资源预热,Downloading 耗时缩短50%,阶段跳失/白屏收窄至0.08%内; 2. 业务数据请求耗时长

旗舰店小程序接入数据预取,店铺框架数据请求耗时基本降为0,阶段跳失/白屏基本降至0。

▐ 最佳实践之:小程序引擎实例复用和预启动

  1. 小程序进程启动后,在空闲时机,会初始化并保留有且仅有一个通用的小程序 Engine 环境(与业务无关),直到小程序进程被杀死;
  2. 在运行过程中,小程序 Engine 实例会在3个状态之间切换:

可运行:小程序进程启动后,新创建的小程序Runtime环境为”可运行“状态;

运行中:小程序业务启动时,将状态为”可运行“的实例取出使用,状态变为“运行中";

重置中:小程序业务关闭后,将使用过的实例取出,状态变为”重置中“;状态重置完毕后,变为”可运行“状态,供下个小程序使用。

▐ 最佳实践之:数据预取2.0

根据小程序性能模型分析,在小程序启动过程中,Worker启动总是快于Render完成(Worker 处于空闲状态),Worker 空闲时长分布如下:

▐ 最佳实践之:基于模板的快照渲染

工具和平台

建立标准化运维数据,输出到不同场景,贯穿整个研发和上线流程:

数据效果

经历漫长的优化周期,数据结果上,淘宝小程序大盘T2指标由 2.7s优化至1.9s;旗舰店首屏大盘从 4s+提升至1.8s。

同时,为了验证体验优化对业务数据的正向效果,对旗舰店业务做了分桶实验,数据证明也收获了不错的业务效果。

下图是Top二、三方业务优化前后的数据对比:

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