TL;DR: Core Web Vitals 3 metrik: LCP (hız), INP (etkileşim), CLS (yerinden oynama). Hepsi yeşil olmalı. WebP görsel, preload, font-display:swap, JS defer, image dimensions — temel adımlar.

LCP < 2.5s (Largest Contentful Paint)

Adım 1: Hero görsel optimizasyonu

Adım 2: Sunucu yanıt süresi (TTFB)

Adım 3: Render-blocking kaynakları kaldır

INP < 200ms (Interaction to Next Paint)

Adım 1: JavaScript optimizasyonu

Adım 2: Üçüncü taraf script'leri minimize et

Adım 3: Event handler optimizasyonu

CLS < 0.1 (Cumulative Layout Shift)

Adım 1: Image dimensions ekle

<img src="..." width="800" height="600" alt="...">

Adım 2: Font loading stratejisi

@font-face {
  font-family: 'Outfit';
  src: url('...');
  font-display: swap; /* veya optional */
}

Google Fonts için: &display=swap parametresi.

Adım 3: Reklam/iframe yer ayır

Dinamik içerik (banner, embed) için minimum boyut CSS ile sabit tutun.

Adım 4: CSS aspect-ratio kullan

.video-wrap { aspect-ratio: 16/9; }
.card-img { aspect-ratio: 4/3; }

Ölçüm Araçları

Hedef Skor

Mobil 85+, Desktop 90+. Düzgün optimize edilmiş sitede mümkün. 70'in altı sıralamayı düşürür.

İlgili

Core Web Vitals 2026 — INP, LCP, CLS pratik optimizasyon

Mart 2024'ten itibaren Core Web Vitals'ın "responsiveness" metriği FID (First Input Delay) yerine INP (Interaction to Next Paint) oldu. Bu değişim daha kapsamlı bir kullanıcı deneyimi ölçümü demek — tek bir tıklamanın değil, sayfada yaptığınız tüm etkileşimlerin yanıt süresi.

INP (Interaction to Next Paint) — yeni metrik

Hedef: 200ms altı "iyi", 500ms üstü "kötü". INP, kullanıcının sayfayla yaptığı tüm etkileşimlerin (tıklama, klavye girişi, tap) yanıt süresinin ağırlıklı ortalaması.

Pratik iyileştirme:

LCP (Largest Contentful Paint) — yükleme hızı

Hedef: 2.5 saniye altı "iyi", 4 saniye üstü "kötü".

Pratik iyileştirme:

CLS (Cumulative Layout Shift) — görsel stabilite

Hedef: 0.1 altı "iyi", 0.25 üstü "kötü".

Pratik iyileştirme:

Real User Monitoring (RUM) — laboratuvar değil saha verisi

Lighthouse skor laboratuvar koşullarında ölçülüyor; gerçek kullanıcı deneyimi farklı. Saha verisi için araçlar:

Sıkça yapılan hatalar

  1. Sadece Lighthouse skoruna güvenme. Lighthouse lab; gerçek kullanıcı verisi farklı olabiliyor.
  2. Mobile öncelik atlama. Çoğu trafik mobil; CWV mobile-first ölçülmeli.
  3. Üçüncü taraf script'leri kontrol etmeme. Analytics, chat widget, reklam pixelleri major INP/LCP kaybı yaratıyor.
  4. Image optimizasyonu manuel yapma. Otomatik image transformasyon (Cloudinary, Vercel Image, Laravel intervention) zaman tasarrufu.
  5. Test verisinde ölçme. Sadece development ortamında test etmek; production altyapısı farklı.