Google PageSpeed Insights API: WordPress beschleunigen [Skript]

Oftmals sind die Hinweise der Google PageSpeed Insights Konsole nicht ausreichend, um direkte Handlungsempfehlungen abzuleiten. Dieses kleine Skript gibt auf der Konsole direkte Handlungsempfehlungen aus, die auf Basis der Google PageSpeed Insights Evaluation erstellt werden. Die Liste der Handlungsempfehlungen, die bei gefundenen Mängeln ausgespielt wird, wird über die Zeit aktualisiert.

PageSpeed Insights API: Aufbau

Google PageSpeed TestDie PageSpeed Insights API benötigt keine Authentifizierung. PageSpeed Insights ist eine Online-Applikation, die jedem frei zugänglich ist und keine Einschränkung bei der URL-Eingabe besitzt, d.h. für jede Website kann ich einen PageSpeed-Test durchführen. Lediglich für das Anzapfen der Daten bittet Google um das Einrichten eines API-Schlüssels, der in der Google Developer Console erstellt werden kann. Über einen einfachen Aufruf der Seite im Browser kann bereits die json-Struktur betrachtet werden (siehe Bild).

Da der Output gering verschachtelt wird, ist ein Auslesen der Struktur sehr einfach. Die Prozedur ist folgendermaßen aufgebaut: Wir extrahieren die Arrays aus der Datei und filtern diese anhand ihrer Impacts. Ist dieser Impact auf 0.0, so gibt es keinen negativen Einfluss auf die Ladezeit der Seite – dieser Aspekt ist bereits behoben. Die verbleibenden Arrays haben einen negativen Einfluss auf die Ladezeit. Die Impacts werden summiert und der relative Anteil der verbleibenden Aspekte soll dem Nutzer ein Eindruck über die Dringlichkeit der jeweiligen Aspekte geben. Zu den Aspekten werden Handlungsempfehlungen ausgegeben, die erfahrungsgemäß die Probleme behoben haben.

pagespeed.py – Version 1.0 (Python-Skript)

pagespeed.py (klicken, um zum Skript zu kommen) ist ein “Lightweight” Python-Skript, das die illustrierte Idee nutzbar macht.

Wer das Skript ausprobieren möchte, kann Python-Skript gerne austesten. Dazu ist nur ein API-Key der PageSpeed Insights API in der Google Developer Console nötig.

pagespeed.py – Die Bestandteile

Hier möchte ich ein wenig auf die Bestandteile des Codes eingehen:

Die Methode sticking() klebt die übergebene URL in eine valide Request-URL und diese Rückgabe dient zugleich als Parameter der .urlopen-Methode. Im Anschluss speichern wir uns die json-Datei, die man unter dieser Adresse findet, in einer Variable data.

Der Filter entfernt alle untersuchten Aspekte, die einen Einflussfaktor von 0 haben.

Zuletzt lassen wir einige for-Schleifen über das Array laufen, die dem Nutzer die nützlichen Handlungsempfehlungen über die Konsole ausgibt:

Neugierig? Dann das Python-Skript gerne austesten.

Marvin Jörs

Gründer von onlinemarketingscience.com, Student der Wirtschaftsinformatik, Werkstudent bei der [get:traction] GmbH (Berlin und Frankfurt) und geschäftsführender Gesellschafter der Skyscraper Marketing UG in Frankfurt.

Ich interessiere mich vor allem für Themen wie Big Data, Data Science, neuronale Netze, Business Process Optimization im Online-Geschäft und natürlich SEO (Suchmaschinenoptimierung).

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Marvin Jörs

Ursprünglich als Fundgrube für scientific approaches im Online Marketing gedacht, stellt der Online Marketing Science Blog meinen persönlichen Online Marketing Blog dar. Mit mir ist der Wirtschaftsinformatik-Student Marvin Jörs aus dem Raum Frankfurt gemeint, der seit der ersten selbstprogrammierten Website marvonomics.de vor sechs Jahren begeistert im digitalen Hexenkessel rumturnt. Vom ersten Schulpraktikum bei der deutschen Telekom bis zur ersten eigenen Online Marketing Agentur in Frankfurt beschäftige ich mich mittlerweile seit fünf Jahren intensiv mit diesem Themengebiet.
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