Optymalizacja prędkości strony e-commerce (na podstawie danych PageSpeed)

Cel: Przyspieszenie działania strony internetowej napisanej w Pythonie z Django w celu poprawy wskaźników SEO oraz wygody użytkowników, szczególnie na urządzeniach mobilnych.

Co zostało zrobione:

1. Optymalizacja obrazów:
Wdrożono automatyczną konwersję ciężkich banerów do nowoczesnego formatu WebP.
Skonfigurowano Lazy Loading (opóźnione ładowanie) dla treści oraz Preload (priorytetowe ładowanie) dla głównego banera, co krytycznie wpływa na wskaźnik LCP.

2. Praca z JavaScript i analityką:
Opóźniono ciężki marketing: Google Tag Manager, Facebook Pixel oraz analityka teraz ładują się z przerwą 3.5-4 sek. To uwolniło procesor telefonu do szybkiego wyświetlania samej strony.
Usunięto przestarzałe i nie działające skrypty, które po prostu „zatykały” kanał komunikacyjny.

3. Krytyczna ścieżka renderowania (CSS i czcionki):
Czcionki: Dodano regułę font-display: swap, aby tekst stawał się widoczny natychmiast, nie czekając na załadowanie plików czcionek.
Animacje: Optymalizowano ciężkie efekty CSS, które spowalniały przewijanie na budżetowych smartfonach.
CSS: Skonfigurowano priorytet ładowania stylów: krytyczne — od razu, pomocnicze (galerie itp.) — później.

4. Stabilność techniczna:
Naprawiono błędy buforowania obrazów (Sorl-thumbnail).
Skonfigurowano poprawne rozmiary (szerokość/wysokość) dla obrazków, aby strona nie „skakała” podczas ładowania.

Wynik:
Desktop: Wskaźnik wydajności wzrósł do 91 / 100.
Mobile: Wskaźnik wzrósł z ~40 do 65 (co jest doskonałym wynikiem dla bogato graficznego sklepu internetowego w słabych sieciach 4G).

#python #Optymalizacja #PageSpeed #django