{"id":22895,"date":"2026-08-30T09:14:30","date_gmt":"2026-08-30T07:14:30","guid":{"rendered":"https:\/\/www.curiaweb.ch\/?post_type=docs&p=22895"},"modified":"2026-08-30T09:14:31","modified_gmt":"2026-08-30T07:14:31","password":"","slug":"google-pagespeed-insights","status":"publish","type":"docs","link":"https:\/\/www.curiaweb.ch\/en\/hilfe\/seo-monitoring\/google-pagespeed-insights\/","title":{"rendered":"How to use Google PageSpeed Insights correctly"},"content":{"rendered":"

Google PageSpeed Insights is one of the most well-known tools for analyzing a website's performance. You enter a URL and receive metrics, ratings, and technical advice for the analyzed page.<\/p>\n\n\n\n

However, the real challenge is not starting a PageSpeed test. The crucial part is interpreting the displayed results correctly.<\/p>\n\n\n\n

A performance score of 100 does not automatically mean a website is perfect. Conversely, a lower score does not mean you should immediately implement every tip that appears.<\/p>\n\n\n\n

In this guide, we show you how to use Google PageSpeed Insights effectively, which areas are particularly important, and how to derive concrete optimization measures from the results.<\/p>\n\n\n\n

\n

Briefly explained:<\/strong> PageSpeed Insights is a diagnostic tool. Use it to identify and prioritize performance issues \u2013 not as a competition for as many green dots as possible.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

What is Google PageSpeed Insights?<\/h2>\n\n\n\n

PageSpeed Insights, or PSI for short, is a Google analysis tool for evaluating the performance of websites on mobile devices and desktop systems.<\/p>\n\n\n\n

PSI combines two fundamentally different types of data:<\/p>\n\n\n\n

Field data\n\u2192 Real-user experiences\n\nLab data\n\u2192 Controlled Lighthouse test<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Additionally, the analysis provides technical diagnostics and information that can be used to investigate potential performance issues.<\/p>\n\n\n\n
Open PageSpeed Insights<\/h2>\n\n\n\n
Open PageSpeed Insights at:<\/p>\n\n\n\n
\nhttps:\/\/pagespeed.web.dev\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n
Then enter the complete URL of the page you want to inspect.<\/p>\n\n\n\n
Example:<\/p>\n\n\n\n
\nhttps:\/\/example.com\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n
Start the analysis afterwards.<\/p>\n\n\n\n
\n
Practical Tip:<\/strong> Don't just automatically test your home page. If you want to know why a product page is slow, for example, you have to analyze that exact product page.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
Which URL should I test?<\/h2>\n\n\n\n
A website often consists of different page types with completely different technical requirements.<\/p>\n\n\n\n
For example, a homepage can load quickly, while a product page loads numerous images, variants, and additional scripts.<\/p>\n\n\n\n
Depending on the website, you should therefore examine several representative URLs.<\/p>\n\n\n\n
These can be, for example:<\/p>\n\n\n\n
Homepage\nImportant Service Page\nLanding Page\nBlog Article\nShop Category Page\nProduct Page\nCheckout<\/code><\/pre>\n\n\n\n
This gives you a much more realistic picture than a single test of the homepage.<\/p>\n\n\n\n
View mobile and desktop separately<\/h2>\n\n\n\n
PageSpeed Insights distinguishes between mobile devices and desktop systems.<\/p>\n\n\n\n
The results can vary significantly from one another.<\/p>\n\n\n\n
This is partly because test conditions and available computing power can differ.<\/p>\n\n\n\n
A website that is processed without any problems on a powerful desktop system can put significantly more demand on a weaker mobile device.<\/p>\n\n\n\n
\n
Important:<\/strong> Do not ignore mobile analysis just because the desktop score looks better. For many websites, mobile usage is an essential part of the actual visitor traffic.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
Understand the two most important data areas<\/h2>\n\n\n\n
When using PageSpeed Insights, you should generally distinguish between field data and lab data.<\/p>\n\n\n\n
Field data\n\u2192 actual past usage\n\nLab data\n\u2192 current synthetic test under defined conditions<\/code><\/pre>\n\n\n\n
These data answer different questions and can therefore yield different results.<\/p>\n\n\n\n
What is field data in PageSpeed Insights?<\/h2>\n\n\n\n
The field data comes from the Chrome User Experience Report, or CrUX for short.<\/p>\n\n\n\n
They are based on anonymized measurements of real Chrome users across different device and network conditions.<\/p>\n\n\n\n
The displayed field data represents a rolling period of the past 28 days.<\/p>\n\n\n\n
This allows you to show not just how the page works at this exact moment, but how real users have experienced it over a longer period.<\/p>\n\n\n\n
What values does the field data area show?<\/h2>\n\n\n\n
Relevant key performance indicators there include, among others:<\/p>\n\n\n\n
LCP \u2192 Largest Contentful Paint\nINP \u2192 Interaction to Next Paint\nCLS \u2192 Cumulative Layout Shift\nFCP \u2192 First Contentful Paint\nTTFB \u2192 Time to First Byte<\/code><\/pre>\n\n\n\n
The actual Core Web Vitals are:<\/p>\n\n\n\n
LCP\nINP\nCLS<\/code><\/pre>\n\n\n\n
We explain these three key figures in detail under Core Web Vitals Explained: LCP, INP and CLS<\/a>.<\/p>\n\n\n\n
Why are field data sometimes not displayed?<\/h2>\n\n\n\n
Not every URL has sufficient CrUX data.<\/p>\n\n\n\n
This can happen particularly with new websites, infrequently visited pages, or URLs with insufficient suitable measurement data.<\/p>\n\n\n\n
PageSpeed Insights may then not be able to present reliable field data for this URL.<\/p>\n\n\n\n
That does not mean the page cannot be analyzed.<\/p>\n\n\n\n
Lighthouse lab data can still be used for technical diagnosis.<\/p>\n\n\n\n
\n
Important:<\/strong> \u201eNo data does not mean bad performance. It initially just means that there is not enough real usage data available for the evaluation in question.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
Differentiate URL data and origin data<\/h2>\n\n\n\n
Depending on data availability, PageSpeed Insights can display information for the specifically tested URL or aggregated data for the origin of the website.<\/p>\n\n\n\n
This is an important distinction.<\/p>\n\n\n\n
Simplified:<\/p>\n\n\n\n
URL Data\n\u2192 Experiences with this exact page\n\nOrigin data\n\u2192 aggregated experiences with pages\n   from the same website origin<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Therefore, make sure to check what data basis the displayed values are based on.<\/p>\n\n\n\n
Core Web Vitals: passed<\/h2>\n\n\n\n
To evaluate the Core Web Vitals, Google looks at the metrics for LCP, INP, and CLS.<\/p>\n\n\n\n
The evaluation is based on the 75th percentile of real-world usage data.<\/p>\n\n\n\n
The thresholds for a good rating are:<\/p>\n\n\n\n
measured value<\/th>Good<\/th><\/tr><\/thead>
LCP<\/strong><\/td>\u2264 2.5 s<\/code><\/td><\/tr>
INP<\/strong><\/td>\u2264 200 ms<\/code><\/td><\/tr>
CLS<\/strong><\/td>\u2264 0.1<\/code><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n
To pass a Core Web Vitals assessment, the relevant metrics at the 75th percentile must be in the good range, provided there is sufficient data.<\/p>\n\n\n\n
What does the 75th percentile mean?<\/h2>\n\n\n\n
The 75th percentile prevents a website from being judged solely on exceptionally fast individual requests.<\/p>\n\n\n\n
Simplified it means:<\/p>\n\n\n\n
At least 75 percent of the measured experiences achieve a value that equals or is better than this value.<\/p>\n\n\n\n
For example, if the LCP at the 75th percentile is:<\/p>\n\n\n\n
2.3 seconds<\/code><\/p>\n\n\n\n
is, at least 75 percent of the considered experiences had an LCP of at most approximately this value.<\/p>\n\n\n\n
What are the laboratory data?<\/h2>\n\n\n\n
Below the real user data, PageSpeed Insights performs a Lighthouse analysis.<\/p>\n\n\n\n
During this process, the page is loaded under defined or simulated conditions and technically analyzed.<\/p>\n\n\n\n
These laboratory data are particularly suitable for diagnosis.<\/p>\n\n\n\n
For example, you can make a change to your website and then test again to check how the change affects the Lighthouse measurement.<\/p>\n\n\n\n
What does the performance score mean?<\/h2>\n\n\n\n
Lighthouse combines various weighted performance metrics into a score between 0 and 100.<\/p>\n\n\n\n
The areas are generally classified as follows:<\/p>\n\n\n\n
Score<\/th>Rating<\/th><\/tr><\/thead>
90\u2013100<\/code><\/td>Good<\/td><\/tr>
50\u201389<\/code><\/td>Room for improvement<\/td><\/tr>
0\u201349<\/code><\/td>Bad<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n
The score is helpful for quick orientation. However, it is not a percentage of your website's speed.<\/p>\n\n\n\n
A value of:<\/p>\n\n\n\n
Performance 82<\/code><\/p>\n\n\n\n
so doesn't mean:<\/p>\n\n\n\n
The website is 82 % fast.<\/code><\/p>\n\n\n\n
Why does the performance score fluctuate?<\/h2>\n\n\n\n
If you take the same test multiple times, different scores can result.<\/p>\n\n\n\n
That is basically normal.<\/p>\n\n\n\n
Measurements can be influenced, for example, by network conditions, available test system resources, external services, and varying response times.<\/p>\n\n\n\n
Therefore, you should not draw sweeping conclusions from a single measurement.<\/p>\n\n\n\n
Test multiple times<\/h2>\n\n\n\n
Perform an analysis several times and pay attention to whether a recurring pattern emerges.<\/p>\n\n\n\n
Example:<\/p>\n\n\n\n
Test 1 \u2192 83\nTest 2 \u2192 86\nTest 3 \u2192 84\n\n\u2192 relatively consistent result<\/code><\/pre>\n\n\n\n
You should take a closer look at the following result:<\/p>\n\n\n\n
Test 1 \u2192 85\nTest 2 \u2192 51\nTest 3 \u2192 87<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Hier w\u00e4re interessant, weshalb eine Messung so stark von den anderen abweicht.<\/p>\n\n\n\n
Felddaten und Labordaten k\u00f6nnen sich widersprechen<\/h2>\n\n\n\n
Es kann vorkommen, dass die realen Nutzungsdaten gut aussehen, w\u00e4hrend der aktuelle Lighthouse-Test Probleme zeigt \u2013 oder umgekehrt.<\/p>\n\n\n\n
Das ist nicht zwangsl\u00e4ufig ein Fehler.<\/p>\n\n\n\n
Die Daten betrachten unterschiedliche Zeitr\u00e4ume und Bedingungen:<\/p>\n\n\n\n
Felddaten\n\u2192 reale Nutzer\n\u2192 unterschiedliche Ger\u00e4te\n\u2192 unterschiedliche Netzwerke\n\u2192 vergangene 28 Tage\n\nLabordaten\n\u2192 einzelner synthetischer Test\n\u2192 definierte Bedingungen\n\u2192 aktueller Zeitpunkt<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Deshalb solltest du nicht versuchen, beide Bereiche zwangsl\u00e4ufig auf identische Werte zu bringen.<\/p>\n\n\n\n
Welchen Daten soll ich mehr vertrauen?<\/h2>\n\n\n\n
Beide Datenarten sind wertvoll, aber f\u00fcr unterschiedliche Aufgaben.<\/p>\n\n\n\n
Wenn du wissen m\u00f6chtest, wie reale Nutzer deine Website tats\u00e4chlich erleben, sind Felddaten besonders relevant.<\/p>\n\n\n\n
Wenn du einen konkreten technischen Engpass untersuchen oder eine \u00c4nderung unmittelbar testen m\u00f6chtest, sind Labordaten sehr hilfreich.<\/p>\n\n\n\n
Die sinnvollste Analyse verwendet beide Perspektiven.<\/p>\n\n\n\n
Die Performance-Kennzahlen im Lighthouse-Bereich<\/h2>\n\n\n\n
PageSpeed Insights zeigt im Labortest mehrere Performance-Kennzahlen an.<\/p>\n\n\n\n
Je nach aktueller Lighthouse-Version kann sich die genaue Darstellung beziehungsweise Gewichtung ver\u00e4ndern.<\/p>\n\n\n\n
Zu den typischen Kennzahlen geh\u00f6ren unter anderem:<\/p>\n\n\n\n
First Contentful Paint\nLargest Contentful Paint\nTotal Blocking Time\nCumulative Layout Shift\nSpeed Index<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Diese Werte beschreiben unterschiedliche Aspekte des Ladevorgangs und der Darstellung.<\/p>\n\n\n\n
First Contentful Paint \u2013 FCP<\/h2>\n\n\n\n
FCP beschreibt, wann der Browser erstmals Inhalt aus dem Dokument darstellt.<\/p>\n\n\n\n
Ein guter FCP kann dem Besucher fr\u00fch signalisieren, dass die Seite tats\u00e4chlich l\u00e4dt.<\/p>\n\n\n\n
FCP sagt jedoch noch nicht, wann der wichtigste Hauptinhalt sichtbar ist.<\/p>\n\n\n\n
Largest Contentful Paint \u2013 LCP<\/h2>\n\n\n\n
LCP betrachtet das Rendern des gr\u00f6\u00dften relevanten Inhaltselements im sichtbaren Bereich.<\/p>\n\n\n\n
Wenn beispielsweise ein gro\u00dfes Hero-Bild das LCP-Element ist, k\u00f6nnen dessen Dateigr\u00f6\u00dfe, Ladepriorit\u00e4t und technische Einbindung einen erheblichen Einfluss haben.<\/p>\n\n\n\n
Wie du Bilder richtig vorbereitest, erkl\u00e4ren wir unter Optimizing images for the web: file size, format and SEO<\/a>.<\/p>\n\n\n\n
Total Blocking Time \u2013 TBT<\/h2>\n\n\n\n
Total Blocking Time ist eine Laborkennzahl, die vereinfacht betrachtet, wie stark der Hauptthread w\u00e4hrend eines bestimmten Abschnitts des Seitenaufbaus durch l\u00e4ngere Aufgaben blockiert wird.<\/p>\n\n\n\n
JavaScript kann dabei eine wichtige Rolle spielen.<\/p>\n\n\n\n
Ein hoher TBT kann darauf hinweisen, dass der Browser l\u00e4ngere Zeit mit Aufgaben besch\u00e4ftigt ist und dadurch nicht unmittelbar auf andere Arbeiten reagieren kann.<\/p>\n\n\n\n
TBT und INP sind nicht dasselbe<\/h2>\n\n\n\n
TBT ist eine Laborkennzahl. INP basiert auf tats\u00e4chlichen Interaktionen und geh\u00f6rt zu den Core Web Vitals.<\/p>\n\n\n\n
Die beiden Werte stehen thematisch im Zusammenhang mit Reaktionsf\u00e4higkeit, d\u00fcrfen aber nicht gleichgesetzt werden.<\/p>\n\n\n\n
\n
Important:<\/strong> Ein guter TBT-Wert im Lighthouse-Test ersetzt keine realen INP-Daten.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
Cumulative Layout Shift \u2013 CLS<\/h2>\n\n\n\n
CLS bewertet unerwartete Layoutverschiebungen.<\/p>\n\n\n\n
Ein typisches Beispiel ist ein Text oder Button, der w\u00e4hrend des Ladens pl\u00f6tzlich seine Position ver\u00e4ndert, weil oberhalb nachtr\u00e4glich ein Element Platz beansprucht.<\/p>\n\n\n\n
M\u00f6gliche Ausl\u00f6ser k\u00f6nnen beispielsweise Bilder ohne geeignete Gr\u00f6\u00dfeninformationen oder dynamisch eingef\u00fcgte Inhalte sein.<\/p>\n\n\n\n
Speed Index<\/h2>\n\n\n\n
Der Speed Index beschreibt vereinfacht, wie schnell die sichtbaren Inhalte einer Seite w\u00e4hrend des Ladevorgangs dargestellt werden.<\/p>\n\n\n\n
Er ist eine Laborkennzahl und sollte gemeinsam mit den anderen Messwerten betrachtet werden.<\/p>\n\n\n\n
Was bedeuten die farbigen Werte?<\/h2>\n\n\n\n
PageSpeed Insights verwendet Farben, um die Einordnung von Messwerten zu erleichtern.<\/p>\n\n\n\n
Gr\u00fcn\n\u2192 guter Bereich\n\nOrange \/ Gelb\n\u2192 Verbesserung erforderlich\n\nRot\n\u2192 schlechter Bereich<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Diese Farben sind hilfreich zur Orientierung, sollten aber nicht dazu f\u00fchren, dass du jede gelbe oder rote Meldung ohne Priorisierung bearbeitest.<\/p>\n\n\n\n
Der wichtigste Bereich: Diagnosen und Optimierungshinweise<\/h2>\n\n\n\n
Unterhalb der Kennzahlen zeigt Lighthouse verschiedene technische Hinweise.<\/p>\n\n\n\n
Dort liegt f\u00fcr die praktische Optimierung h\u00e4ufig der gr\u00f6\u00dfte Nutzen des Werkzeugs.<\/p>\n\n\n\n
PageSpeed Insights kann beispielsweise auf folgende Probleme hinweisen:<\/p>\n\n\n\n
unn\u00f6tig gro\u00dfe Bilder\nineffizient ausgelieferte Bilder\nrender-blockierende Ressourcen\nungenutztes JavaScript\nungenutztes CSS\nlange Aufgaben im Hauptthread\ngro\u00dfe Netzwerk-Nutzlasten\nProbleme beim LCP-Element\nCaching-Probleme\nLayoutverschiebungen<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Welche Hinweise tats\u00e4chlich erscheinen, h\u00e4ngt von der analysierten Seite und der verwendeten Lighthouse-Version ab.<\/p>\n\n\n\n
Nicht jede Empfehlung hat dieselbe Priorit\u00e4t<\/h2>\n\n\n\n
Eine lange Liste von Hinweisen kann zun\u00e4chst dramatisch aussehen.<\/p>\n\n\n\n
Du solltest sie aber nicht einfach von oben nach unten abarbeiten.<\/p>\n\n\n\n
Check first:<\/p>\n\n\n\n
Welcher Messwert ist tats\u00e4chlich schlecht?\n        \u2193\nWelche Ressource beeinflusst ihn?\n        \u2193\nWie gro\u00df ist das m\u00f6gliche Verbesserungspotenzial?\n        \u2193\nKann die Ma\u00dfnahme ohne Funktionsverlust umgesetzt werden?\n        \u2193\nIst der Aufwand im Verh\u00e4ltnis zum Nutzen sinnvoll?<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Gesch\u00e4tzte Einsparungen richtig verstehen<\/h2>\n\n\n\n
Bei bestimmten Pr\u00fcfungen zeigt Lighthouse eine gesch\u00e4tzte m\u00f6gliche Einsparung an.<\/p>\n\n\n\n
Eine solche Sch\u00e4tzung ist kein Versprechen, dass deine reale Website anschlie\u00dfend exakt um diesen Wert schneller wird.<\/p>\n\n\n\n
Sie hilft vielmehr dabei, das m\u00f6gliche Optimierungspotenzial einer Ma\u00dfnahme einzuordnen.<\/p>\n\n\n\n
Beispiel: Bilder sind zu gro\u00df<\/h2>\n\n\n\n
Angenommen, PageSpeed Insights meldet, dass ein gro\u00dfes Bild effizienter ausgeliefert werden k\u00f6nnte.<\/p>\n\n\n\n
Dann solltest du zun\u00e4chst die betreffende Datei identifizieren.<\/p>\n\n\n\n
Then check:<\/p>\n\n\n\n
Welche Pixelabmessungen besitzt das Bild?\n\nWie gro\u00df wird es tats\u00e4chlich dargestellt?\n\nWelche Dateigr\u00f6\u00dfe besitzt es?\n\nWelches Format wird verwendet?\n\nIst die Qualit\u00e4tsstufe angemessen?<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Danach kannst du gezielt eine optimierte Variante erstellen.<\/p>\n\n\n\n
Die Unterschiede zwischen den wichtigsten Formaten erkl\u00e4ren wir unter WebP, AVIF, JPG and PNG: Which image format to use?<\/a>.<\/p>\n\n\n\n
Beispiel: Render-blockierende Ressourcen<\/h2>\n\n\n\n
Bestimmte CSS- oder JavaScript-Ressourcen k\u00f6nnen die Darstellung einer Seite beeinflussen, bevor wichtige sichtbare Inhalte gerendert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n
PageSpeed Insights kann solche Ressourcen identifizieren.<\/p>\n\n\n\n
Das bedeutet jedoch nicht, dass du jede angezeigte CSS- oder JavaScript-Datei einfach entfernen oder verz\u00f6gert laden solltest.<\/p>\n\n\n\n
Sie kann f\u00fcr das Layout oder eine wichtige Funktion erforderlich sein.<\/p>\n\n\n\n
\n
Attention:<\/strong> Performance-Optimierungen an CSS und JavaScript k\u00f6nnen die Funktion oder Darstellung einer Website ver\u00e4ndern. Erstelle vor gr\u00f6\u00dferen \u00c4nderungen ein Backup und teste die Website anschlie\u00dfend sorgf\u00e4ltig.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
Beispiel: Ungenutztes JavaScript<\/h2>\n\n\n\n
Eine Website kann JavaScript laden, von dem beim untersuchten Seitenaufruf nur ein Teil ben\u00f6tigt wird.<\/p>\n\n\n\n
Das kann beispielsweise bei umfangreichen Themes, Plugins oder externen Bibliotheken auftreten.<\/p>\n\n\n\n
Die Meldung \u201eungenutztes JavaScript\u201c bedeutet aber nicht automatisch, dass die komplette betreffende Datei gel\u00f6scht werden kann.<\/p>\n\n\n\n
Ein Script kann beispielsweise auf einer anderen Seite oder erst nach einer bestimmten Benutzeraktion ben\u00f6tigt werden.<\/p>\n\n\n\n
Beispiel: Ungenutztes CSS<\/h2>\n\n\n\n
\u00c4hnliches gilt f\u00fcr CSS.<\/p>\n\n\n\n
Ein Stylesheet kann Regeln enthalten, die auf der gerade getesteten Seite nicht verwendet werden, auf anderen Bereichen der Website aber notwendig sind.<\/p>\n\n\n\n
Automatisches Entfernen ohne Pr\u00fcfung kann deshalb zu Darstellungsfehlern f\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n
Beispiel: LCP-Element untersuchen<\/h2>\n\n\n\n
Wenn der LCP auff\u00e4llig ist, solltest du herausfinden, welches Element als LCP-Element erkannt wurde.<\/p>\n\n\n\n
This can be, for example:<\/p>\n\n\n\n
Hero-Bild\ngro\u00dfe \u00dcberschrift\nBanner\ngro\u00dfer Inhaltsblock<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Ist ein Bild betroffen, kannst du unter anderem dessen Abmessungen, Dateigr\u00f6\u00dfe, Format und Ladeverhalten untersuchen.<\/p>\n\n\n\n
Ist Text betroffen, k\u00f6nnen andere Ressourcen wie Webfonts oder render-blockierende Styles eine Rolle spielen.<\/p>\n\n\n\n
Beispiel: Layoutverschiebungen<\/h2>\n\n\n\n
Bei einem auff\u00e4lligen CLS solltest du nicht einfach nach einer allgemeinen \u201eCLS-Optimierung\u201c suchen.<\/p>\n\n\n\n
Ermittle zuerst, welche Elemente sich tats\u00e4chlich unerwartet verschieben.<\/p>\n\n\n\n
M\u00f6gliche Kandidaten sind beispielsweise:<\/p>\n\n\n\n
Bilder ohne reservierten Platz\nWerbeelemente\nCookie-Banner\nnachgeladene Inhalte\nWebfonts\ndynamische Widgets<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Erst danach sollte die konkrete Ursache behoben werden.<\/p>\n\n\n\n
Netzwerk-Nutzlasten beurteilen<\/h2>\n\n\n\n
Lighthouse kann auf gro\u00dfe \u00fcbertragene Datenmengen hinweisen.<\/p>\n\n\n\n
Das ist besonders bei Seiten mit vielen Bildern, Videos, Fonts oder umfangreichen Scripts interessant.<\/p>\n\n\n\n
Eine gro\u00dfe Gesamtmenge allein sagt allerdings noch nicht, welche Ressource unn\u00f6tig ist.<\/p>\n\n\n\n
Eine Fotogalerie ben\u00f6tigt naturgem\u00e4\u00df mehr Daten als eine reine Textseite.<\/p>\n\n\n\n
Untersuche deshalb die einzelnen Ressourcen.<\/p>\n\n\n\n
Drittanbieter-Code erkennen<\/h2>\n\n\n\n
Externe Dienste k\u00f6nnen einen erheblichen Anteil an JavaScript und Netzwerkanfragen verursachen.<\/p>\n\n\n\n
This may include, for example:<\/p>\n\n\n\n
Analytics\nTag-Manager\nWerbenetzwerke\nSocial-Media-Widgets\nChat-Systeme\nexterne Videos\nMaps\nMarketing-Tools<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Wenn ein Drittanbieter einen gro\u00dfen Performance-Einfluss besitzt, musst du abw\u00e4gen, welchen gesch\u00e4ftlichen Nutzen der Dienst bringt und ob er anders eingebunden werden kann.<\/p>\n\n\n\n
Nicht jedes externe Script einfach entfernen<\/h2>\n\n\n\n
Ein Analyse- oder Marketing-System kann f\u00fcr eine Website gesch\u00e4ftlich wichtig sein.<\/p>\n\n\n\n
Performance-Optimierung bedeutet deshalb nicht automatisch, s\u00e4mtliche externen Dienste zu l\u00f6schen.<\/p>\n\n\n\n
Die bessere Frage lautet:<\/p>\n\n\n\n
Brauchen wir diesen Dienst, und wenn ja, k\u00f6nnen wir ihn effizienter einsetzen?<\/strong><\/p>\n\n\n\n
Warum 100 Punkte nicht das eigentliche Ziel sind<\/h2>\n\n\n\n
Ein Score von 100 sieht hervorragend aus, ist aber kein Qualit\u00e4tszertifikat f\u00fcr die gesamte Website.<\/p>\n\n\n\n
PageSpeed Insights bewertet bestimmte technische Aspekte. Das Werkzeug beurteilt beispielsweise nicht, ob dein Angebot verst\u00e4ndlich ist, deine Texte hilfreich sind oder Besucher ihr Ziel erreichen.<\/p>\n\n\n\n
Auch bei der Performance kann ein sehr guter Lab-Score nicht garantieren, dass jeder reale Besucher dieselbe Erfahrung hat.<\/p>\n\n\n\n
\n
Practical Tip:<\/strong> Wenn deine Core Web Vitals gut sind, die Website f\u00fcr reale Besucher schnell und stabil funktioniert und keine bedeutenden Performance-Probleme bestehen, ist die Jagd von 97 auf 100 Punkte h\u00e4ufig weniger wichtig als die Verbesserung echter Inhalte oder Funktionen.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
Ein gr\u00fcner Score bedeutet nicht \u201enichts mehr tun\u201c<\/h2>\n\n\n\n
Auch das Gegenteil gilt.<\/p>\n\n\n\n
Eine Website mit einem Score \u00fcber 90 kann einzelne Probleme besitzen, die f\u00fcr reale Besucher relevant sind.<\/p>\n\n\n\n
Beispielsweise kann eine bestimmte Produktseite, ein Formular oder eine Interaktion problematisch sein, obwohl die getestete Startseite einen guten Score erreicht.<\/p>\n\n\n\n
PageSpeed Insights ist ein Seitentest<\/h2>\n\n\n\n
Wenn du eine URL analysierst, untersucht Lighthouse diese konkrete Seite.<\/p>\n\n\n\n
Das Ergebnis darf nicht automatisch auf die gesamte Website \u00fcbertragen werden.<\/p>\n\n\n\n
Wenn die Startseite:<\/p>\n\n\n\n
Performance 95<\/code><\/p>\n\n\n\n
erreicht, bedeutet das nicht, dass jede andere URL ebenfalls 95 Punkte erreicht.<\/p>\n\n\n\n
Vorher-Nachher-Vergleiche durchf\u00fchren<\/h2>\n\n\n\n
PageSpeed Insights eignet sich gut, um eine konkrete Optimierung zu kontrollieren.<\/p>\n\n\n\n
Ein sinnvoller Ablauf:<\/p>\n\n\n\n
URL testen\n    \u2193\nmehrere Messungen durchf\u00fchren\n    \u2193\nWerte dokumentieren\n    \u2193\neine konkrete Optimierung durchf\u00fchren\n    \u2193\nCache ber\u00fccksichtigen\n    \u2193\ndieselbe URL erneut testen\n    \u2193\nmehrere Messungen durchf\u00fchren\n    \u2193\nErgebnisse vergleichen<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Wie du Performance-Messungen grunds\u00e4tzlich sauber vergleichst, erkl\u00e4ren wir unter Measure website loading time and evaluate it correctly<\/a>.<\/p>\n\n\n\n
Immer nur eine nachvollziehbare \u00c4nderung bewerten<\/h2>\n\n\n\n
Wenn du f\u00fcnf Performance-Ma\u00dfnahmen gleichzeitig umsetzt, kannst du anschlie\u00dfend kaum beurteilen, welche davon tats\u00e4chlich geholfen hat.<\/p>\n\n\n\n
Bei der Fehlersuche ist ein kontrolliertes Vorgehen besser.<\/p>\n\n\n\n
Example:<\/p>\n\n\n\n
Ausgangsmessung\n      \u2193\nHero-Bild optimieren\n      \u2193\nerneut messen\n      \u2193\nErgebnis dokumentieren\n      \u2193\nn\u00e4chste Ma\u00dfnahme<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Warum sich ein Ergebnis trotz unver\u00e4nderter Website \u00e4ndern kann<\/h2>\n\n\n\n
Lighthouse-Messungen besitzen eine gewisse nat\u00fcrliche Variabilit\u00e4t.<\/p>\n\n\n\n
Netzwerk, Testumgebung, externe Ressourcen und andere Faktoren k\u00f6nnen einzelne Durchl\u00e4ufe beeinflussen.<\/p>\n\n\n\n
Deshalb solltest du kleine Unterschiede nicht \u00fcberinterpretieren.<\/p>\n\n\n\n
Ein Unterschied zwischen beispielsweise 91 und 93 Punkten beweist allein noch keine relevante Performance-Verbesserung.<\/p>\n\n\n\n
PageSpeed nach einem Relaunch richtig verwenden<\/h2>\n\n\n\n
Nach einem Website-Relaunch ist PageSpeed Insights besonders hilfreich.<\/p>\n\n\n\n
Teste nicht nur die neue Startseite, sondern wichtige Seitentypen.<\/p>\n\n\n\n
Check, for example:<\/p>\n\n\n\n
Startseite\nwichtigste Landingpages\nBlogartikel\nKontaktseite\nProduktseiten\nShop-Seiten<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Bei einer neuen oder stark ver\u00e4nderten Website k\u00f6nnen die Felddaten zun\u00e4chst noch die vergangenen 28 Tage widerspiegeln beziehungsweise f\u00fcr neue URLs nicht ausreichend verf\u00fcgbar sein.<\/p>\n\n\n\n
F\u00fcr unmittelbare technische Pr\u00fcfungen sind deshalb zun\u00e4chst die aktuellen Labordaten besonders hilfreich.<\/p>\n\n\n\n
Nach einer Optimierung \u00e4ndern sich Felddaten nicht sofort<\/h2>\n\n\n\n
This point is particularly important.<\/p>\n\n\n\n
Wenn du heute eine Performance-Verbesserung durchf\u00fchrst, spiegeln die CrUX-Felddaten diese \u00c4nderung nicht sofort vollst\u00e4ndig wider.<\/p>\n\n\n\n
Sie betrachten einen rollierenden Zeitraum von 28 Tagen.<\/p>\n\n\n\n
Die Labordaten k\u00f6nnen eine technische \u00c4nderung dagegen unmittelbar bei einer neuen Messung erfassen.<\/p>\n\n\n\n
\u00c4nderung heute\n      \u2193\nLighthouse-Labtest\n\u2192 Effekt sofort messbar\n\nCrUX-Felddaten\n\u2192 ver\u00e4ndern sich schrittweise\n  mit neuen realen Nutzungsdaten<\/code><\/pre>\n\n\n\n
PageSpeed Insights und SEO<\/h2>\n\n\n\n
PageSpeed Insights wird h\u00e4ufig als \u201eSEO-Test\u201c betrachtet. Das ist zu stark vereinfacht.<\/p>\n\n\n\n
Das Werkzeug kann technische Hinweise liefern und enth\u00e4lt Lighthouse-Pr\u00fcfungen aus verschiedenen Kategorien. Ein Performance-Score ist aber kein direkter Google-Ranking-Score.<\/p>\n\n\n\n
Ein Wechsel von:<\/p>\n\n\n\n
Performance 82 \u2192 95<\/code><\/p>\n\n\n\n
bedeutet deshalb nicht automatisch eine entsprechend gro\u00dfe Rankingverbesserung.<\/p>\n\n\n\n
Die Core Web Vitals sind Teil der von Google betrachteten Page-Experience-Signale, aber Suchmaschinenranking h\u00e4ngt von wesentlich mehr Faktoren ab.<\/p>\n\n\n\n
PageSpeed nicht mit Google Search Console verwechseln<\/h2>\n\n\n\n
PageSpeed Insights analysiert eine angegebene URL hinsichtlich technischer Performance-Aspekte.<\/p>\n\n\n\n
Google Search Console zeigt dagegen unter anderem Informationen dar\u00fcber, wie Google deine Website in der Suche verarbeitet und wie sie in den Suchergebnissen performt.<\/p>\n\n\n\n
Beide Werkzeuge erg\u00e4nzen sich, erf\u00fcllen aber unterschiedliche Aufgaben.<\/p>\n\n\n\n
Die Einrichtung der Search Console behandeln wir unter Set up Google Search Console and verify website<\/a>.<\/p>\n\n\n\n
Was tun bei einem schlechten PageSpeed-Ergebnis?<\/h2>\n\n\n\n
Ein schlechter Score ist zun\u00e4chst ein Ausgangspunkt f\u00fcr die Diagnose.<\/p>\n\n\n\n
Gehe nicht sofort davon aus, dass eine komplette Website neu gebaut oder das Hosting gewechselt werden muss.<\/p>\n\n\n\n
Untersuche zuerst die gr\u00f6\u00dften Auff\u00e4lligkeiten.<\/p>\n\n\n\n
Schlechter Score\n      \u2193\nWelche Kennzahl ist auff\u00e4llig?\n      \u2193\nWelche Diagnose erkl\u00e4rt das Problem?\n      \u2193\nWelche Ressource ist betroffen?\n      \u2193\nUrsache \u00fcberpr\u00fcfen\n      \u2193\ngezielte Ma\u00dfnahme\n      \u2193\nerneut messen<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Die systematische Ursachenanalyse behandeln wir unter Slow website: systematically finding the causes<\/a>.<\/p>\n\n\n\n
Typische Priorisierung von Problemen<\/h2>\n\n\n\n
Es gibt keine universelle Reihenfolge f\u00fcr jede Website. Als Grundprinzip kannst du jedoch zuerst Probleme betrachten, die einen gro\u00dfen Einfluss auf wichtige Kennzahlen besitzen und sich ohne Funktionsverlust sinnvoll beheben lassen.<\/p>\n\n\n\n
For example:<\/p>\n\n\n\n
gro\u00dfes LCP-Problem\n        \u2193\nLCP-Element identifizieren\n\nsehr gro\u00dfe Bilder\n        \u2193\nBildoptimierung pr\u00fcfen\n\nhohe JavaScript-Belastung\n        \u2193\nverursachende Scripts untersuchen\n\nstarke Layoutverschiebungen\n        \u2193\nausl\u00f6sende Elemente identifizieren<\/code><\/pre>\n\n\n\n
\u00c4nderungen an produktiven Websites vorsichtig durchf\u00fchren<\/h2>\n\n\n\n
Performance-Einstellungen k\u00f6nnen tief in die technische Auslieferung einer Website eingreifen.<\/p>\n\n\n\n
This affects, for example:<\/p>\n\n\n\n
JavaScript-Verz\u00f6gerung\nCSS-Optimierung\nMinifizierung\nCaching\nPreloading\nLazy Loading\nEntfernen von Ressourcen<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Eine falsche Konfiguration kann Men\u00fcs, Formulare, Shops, Cookie-Banner oder andere Funktionen beeintr\u00e4chtigen.<\/p>\n\n\n\n
\n
Attention:<\/strong> Erstelle vor gr\u00f6\u00dferen technischen Performance-\u00c4nderungen ein Backup und pr\u00fcfe danach nicht nur den PageSpeed-Score, sondern die tats\u00e4chliche Website auf Desktop und Smartphone.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
Nach jeder Optimierung die Website selbst benutzen<\/h2>\n\n\n\n
Ein besserer Score ist wertlos, wenn anschlie\u00dfend eine wichtige Funktion nicht mehr funktioniert.<\/p>\n\n\n\n
Teste nach \u00c4nderungen beispielsweise:<\/p>\n\n\n\n
Navigation\nFormulare\nButtons\nSlider\nCookie-Banner\nSuche\nLogin\nWarenkorb\nCheckout\nmobile Darstellung<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Welche Funktionen relevant sind, h\u00e4ngt selbstverst\u00e4ndlich von deiner Website ab.<\/p>\n\n\n\n
Wann ist eine PageSpeed-Meldung weniger wichtig?<\/h2>\n\n\n\n
Manche Hinweise betreffen nur eine sehr kleine m\u00f6gliche Einsparung.<\/p>\n\n\n\n
Wenn die Umsetzung gleichzeitig komplex oder riskant w\u00e4re, kann eine andere Ma\u00dfnahme eine deutlich h\u00f6here Priorit\u00e4t besitzen.<\/p>\n\n\n\n
Performance-Optimierung ist deshalb auch eine Frage der Verh\u00e4ltnism\u00e4\u00dfigkeit:<\/p>\n\n\n\n
m\u00f6glicher Nutzen\n      \u2195\nUmsetzungsaufwand\n      \u2195\ntechnisches Risiko\n      \u2195\nBedeutung f\u00fcr reale Besucher<\/code><\/pre>\n\n\n\n
PageSpeed Insights regelm\u00e4\u00dfig verwenden<\/h2>\n\n\n\n
Eine Website ver\u00e4ndert sich im Laufe der Zeit.<\/p>\n\n\n\n
Neue Bilder, Plugins, Tracking-Dienste, Fonts, Videos oder andere Funktionen k\u00f6nnen die Performance beeinflussen.<\/p>\n\n\n\n
Eine erneute Analyse ist deshalb besonders nach gr\u00f6\u00dferen \u00c4nderungen sinnvoll.<\/p>\n\n\n\n
Du musst PageSpeed Insights aber nicht t\u00e4glich aufrufen, wenn an der Website nichts ver\u00e4ndert wurde und keine Probleme erkennbar sind.<\/p>\n\n\n\n
PageSpeed Insights ersetzt kein Monitoring<\/h2>\n\n\n\n
PageSpeed Insights ist kein System zur permanenten \u00dcberwachung der Erreichbarkeit einer Website.<\/p>\n\n\n\n
Ein erfolgreicher Test zeigt dir nicht, dass die Website w\u00e4hrend der kommenden Tage rund um die Uhr verf\u00fcgbar bleibt.<\/p>\n\n\n\n
F\u00fcr eine kontinuierliche \u00dcberwachung werden Monitoring-Systeme eingesetzt.<\/p>\n\n\n\n
We will cover that under Website Monitoring: Monitor Availability and Outages<\/a>.<\/p>\n\n\n\n
PageSpeed Insights ersetzt keine vollst\u00e4ndige Fehleranalyse<\/h2>\n\n\n\n
PSI kann dir sehr wertvolle Hinweise geben, kennt aber nicht automatisch die gesamte technische Ursache eines Problems.<\/p>\n\n\n\n
Wenn beispielsweise ein PHP-Prozess, eine Datenbankabfrage oder eine externe Schnittstelle zeitweise langsam ist, kann f\u00fcr die genaue Diagnose eine weitergehende Untersuchung notwendig sein.<\/p>\n\n\n\n
PageSpeed Insights ist deshalb ein wichtiger Teil der Performance-Diagnose \u2013 aber nicht das einzige m\u00f6gliche Werkzeug.<\/p>\n\n\n\n
Praktischer PageSpeed-Workflow<\/h2>\n\n\n\n
richtige URL ausw\u00e4hlen\n        \u2193\nmobile Analyse durchf\u00fchren\n        \u2193\nDesktop-Analyse durchf\u00fchren\n        \u2193\nFelddaten pr\u00fcfen\n        \u2193\nCore Web Vitals beurteilen\n        \u2193\nLabordaten pr\u00fcfen\n        \u2193\nauff\u00e4llige Kennzahl bestimmen\n        \u2193\nDiagnosen ansehen\n        \u2193\nbetroffene Ressource identifizieren\n        \u2193\nMa\u00dfnahme nach Nutzen priorisieren\n        \u2193\neine \u00c4nderung durchf\u00fchren\n        \u2193\nWebsite funktional testen\n        \u2193\nerneut PageSpeed messen\n        \u2193\nErgebnis dokumentieren<\/code><\/pre>\n\n\n\n
H\u00e4ufige Fehler bei PageSpeed Insights<\/h2>\n\n\n\n
nur auf den Performance-Score schauen\n\nunbedingt 100 Punkte erreichen wollen\n\nnur Desktop testen\n\nnur die Startseite testen\n\nFelddaten und Labordaten verwechseln\n\nfehlende Felddaten als Fehler interpretieren\n\njede Empfehlung ungepr\u00fcft umsetzen\n\nCSS oder JavaScript blind entfernen\n\nmehrere \u00c4nderungen gleichzeitig durchf\u00fchren\n\nkleine Score-Schwankungen \u00fcberbewerten\n\nnach einer \u00c4nderung sofort neue CrUX-Werte erwarten\n\nPageSpeed mit einem Google-Ranking-Score verwechseln\n\nnach der Optimierung die Website-Funktionen nicht testen<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Checkliste: PageSpeed-Ergebnis richtig beurteilen<\/h2>\n\n\n\n
Ist die richtige URL getestet?\n        \u2193\nMobil und Desktop gepr\u00fcft?\n        \u2193\nFelddaten vorhanden?\n        \u2193\nURL- oder Origin-Daten?\n        \u2193\nCore Web Vitals bestanden?\n        \u2193\nWelcher Messwert ist auff\u00e4llig?\n        \u2193\nWas zeigen die Labordaten?\n        \u2193\nWelche Diagnose ist daf\u00fcr relevant?\n        \u2193\nWelche konkrete Ressource verursacht das Problem?\n        \u2193\nIst die vorgeschlagene Ma\u00dfnahme sinnvoll?\n        \u2193\nKann sie Funktionen beeintr\u00e4chtigen?\n        \u2193\n\u00c4nderung einzeln durchf\u00fchren\n        \u2193\nWebsite praktisch testen\n        \u2193\nerneut messen<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Summary<\/h2>\n\n\n\n
Google PageSpeed Insights ist ein leistungsf\u00e4higes Werkzeug zur Analyse der Website-Performance. Der gr\u00f6\u00dfte Nutzen entsteht jedoch nicht durch den Performance-Score allein, sondern durch die Kombination aus realen Felddaten, Lighthouse-Labordaten und den dazugeh\u00f6rigen technischen Diagnosen.<\/p>\n\n\n\n
Felddaten zeigen die Erfahrungen realer Nutzer \u00fcber einen l\u00e4ngeren Zeitraum. Labordaten erm\u00f6glichen dagegen einen kontrollierten aktuellen Test und eignen sich besonders zur technischen Fehlersuche.<\/p>\n\n\n\n
Die Core Web Vitals LCP, INP und CLS solltest du getrennt betrachten und anschlie\u00dfend untersuchen, welche konkreten Ressourcen oder technischen Ursachen einen auff\u00e4lligen Wert beeinflussen.<\/p>\n\n\n\n
Nicht jede PageSpeed-Empfehlung besitzt dieselbe Priorit\u00e4t. Beurteile deshalb immer den m\u00f6glichen Nutzen, den Aufwand und das Risiko einer \u00c4nderung.<\/p>\n\n\n\n
Nach einer Optimierung solltest du nicht nur erneut messen, sondern auch kontrollieren, ob die Website auf Desktop und Smartphone weiterhin korrekt funktioniert.<\/p>\n\n\n\n
PageSpeed Insights sagt dir nicht einfach, ob eine Website \u201egut\u201c oder \u201eschlecht\u201c ist. Richtig eingesetzt zeigt es dir, wo du genauer hinschauen solltest \u2013 und genau darin liegt der eigentliche Wert des Werkzeugs.<\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Google PageSpeed Insights geh\u00f6rt zu den bekanntesten Werkzeugen zur Analyse der Performance einer Website. Du gibst eine URL ein und erh\u00e4ltst Messwerte, Bewertungen und technische Hinweise zur untersuchten Seite. Die eigentliche Herausforderung besteht jedoch nicht darin, einen PageSpeed-Test zu starten. Entscheidend ist, die angezeigten Ergebnisse richtig zu interpretieren. Ein Performance-Score von 100 bedeutet nicht automatisch, […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_joinchat":[],"footnotes":""},"doc_category":[85],"doc_tag":[],"class_list":["post-22895","docs","type-docs","status-publish","hentry","doc_category-seo-monitoring"],"year_month":"2026-09","word_count":3829,"total_views":"5","reactions":{"happy":"0","normal":"0","sad":"0"},"author_info":{"name":"Silvio Mazenauer","author_nicename":"admin-curia","author_url":"https:\/\/www.curiaweb.ch\/en\/author\/admin-curia\/"},"doc_category_info":[{"term_name":"SEO & Monitoring","term_url":"https:\/\/www.curiaweb.ch\/en\/hilfe-kategorie\/seo-monitoring\/"}],"doc_tag_info":[],"knowledge_base_info":[],"knowledge_base_slug":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.curiaweb.ch\/en\/wp-json\/wp\/v2\/docs\/22895","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.curiaweb.ch\/en\/wp-json\/wp\/v2\/docs"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.curiaweb.ch\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/docs"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.curiaweb.ch\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.curiaweb.ch\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=22895"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.curiaweb.ch\/en\/wp-json\/wp\/v2\/docs\/22895\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":22897,"href":"https:\/\/www.curiaweb.ch\/en\/wp-json\/wp\/v2\/docs\/22895\/revisions\/22897"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.curiaweb.ch\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=22895"}],"wp:term":[{"taxonomy":"doc_category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.curiaweb.ch\/en\/wp-json\/wp\/v2\/doc_category?post=22895"},{"taxonomy":"doc_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.curiaweb.ch\/en\/wp-json\/wp\/v2\/doc_tag?post=22895"}],"curies":[{"name":"WP","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}