Core Web Vitals

O que são Core Web Vitals?

"Core Web Vitals não medem o quanto seu site é bonito — medem se ele é rápido o suficiente para que o usuário não desista antes de ver o conteúdo."

Core Web Vitals são três métricas de experiência do usuário definidas pelo Google que fazem parte do conjunto de sinais de Page Experience e impactam diretamente o ranqueamento orgânico. Elas medem aspectos fundamentais da experiência real de navegação: velocidade, responsividade e estabilidade visual.

Desde 2021, o Google as utiliza como fator de ranqueamento oficial. Sites que não atendem aos limiares mínimos são penalizados em relação a concorrentes com experiência superior — especialmente em queries onde a qualidade da página é usada como critério de desempate entre resultados de relevância semelhante.

As três métricas principais

O que causa LCP lento e como diagnosticar

LCP (Largest Contentful Paint) mede o tempo de carregamento do maior elemento visível na tela — ideal abaixo de 2,5 segundos. As causas mais comuns de LCP lento são: imagens de hero sem compressão adequada, ausência de CDN, tempo de resposta do servidor acima de 600ms e CSS bloqueante no Critical Rendering Path. O PageSpeed Insights identifica o elemento LCP e aponta as otimizações prioritárias com base no Chrome User Experience Report (CrUX).

Por que INP substituiu FID como métrica de interatividade

INP (Interaction to Next Paint) substituiu o FID em março de 2024; mede a latência de resposta a todas as interações do usuário durante a sessão — não apenas a primeira — com meta abaixo de 200ms. O FID media apenas o delay da primeira interação e não capturava degradação de performance em páginas com JavaScript pesado. O INP é uma medida mais completa e exigente, especialmente para SPAs e páginas com muitos event listeners.

Como eliminar CLS em páginas com conteúdo dinâmico

CLS (Cumulative Layout Shift) mede a estabilidade visual, ou seja, o quanto os elementos da página se movem durante o carregamento — ideal abaixo de 0,1. As causas mais frequentes são imagens sem atributos de dimensão definidos, anúncios e banners que empurram o conteúdo, e fontes que causam FOUT (Flash of Unstyled Text). A solução padrão é reservar o espaço visual do elemento antes de ele carregar, usando aspect-ratio ou dimensões explícitas no CSS.

Como medir e otimizar

As métricas podem ser monitoradas via Google Search Console (aba Experiência > Core Web Vitals), PageSpeed Insights e CrUX (Chrome User Experience Report). As principais otimizações envolvem: servir imagens em WebP/AVIF com dimensões definidas, usar CDN, diferir scripts não críticos e eliminar fontes de layout shift como banners e ads sem reserva de espaço.

Como implementar Core Web Vitals

O que mudar no conteúdo existente

Comece pelo LCP: identifique o elemento mais pesado acima da dobra (normalmente o hero image ou o banner principal) e otimize-o com compressão, formato WebP/AVIF e atributo fetchpriority="high". Para CLS, defina dimensões explícitas em todas as imagens e reserve espaço para elementos dinâmicos (ads, embeds) com CSS antes de eles carregarem. Para INP, audite os event listeners e remova ou adie scripts de terceiros que bloqueiam a thread principal.

Quais ferramentas usar para medir

Google Search Console (aba Core Web Vitals) mostra dados de campo reais segmentados por tipo de dispositivo. PageSpeed Insights combina dados de campo do CrUX com dados de laboratório do Lighthouse. Para diagnóstico aprofundado, use o Chrome DevTools (Performance e Coverage) para identificar scripts que bloqueiam o Critical Rendering Path e o Screaming Frog para auditar o site em escala.

Quanto tempo leva para ter resultado

Após as correções, o Google leva entre 28 e 35 dias para atualizar os dados do CrUX — que são coletados de usuários reais. O Search Console reflete essa janela com defasagem adicional de alguns dias. Mudanças no ranqueamento decorrentes da melhoria das métricas costumam ser observáveis em 4 a 8 semanas.

Quais são os riscos

O risco mais comum é otimizar apenas os dados de laboratório (Lighthouse) sem verificar os dados de campo (CrUX) — as duas fontes podem divergir significativamente dependendo do comportamento real dos usuários no dispositivo. Outro risco é introduzir CLS ao otimizar imagens sem definir corretamente as dimensões, piorando uma métrica ao tentar melhorar outra.