Shopify przeanalizował zależność między szybkością sklepów internetowych a współczynnikiem konwersji, badając dane z całego ekosystemu swojej platformy. Analiza objęła trzy wskaźniki Core Web Vitals: LCP, INP i CLS.

Treść przygotowana przez AI

Jest to krótka charakterystyka przygotowana przez AI i pełni funkcję informacyjną, a nie interpretacyjną. Ludzka praca kończy się tutaj na selekcji badań i raportów, z którymi z tych czy innych powodów warto się moim zdaniem zapoznać. Opis badania oraz wyimek statystyk powinny pomóc w ocenie, czy dane te są interesujące.

Zależność między Core Web Vitals a konwersją w liczbach

Badanie dostarcza kilku konkretnych danych ilościowych na temat wpływu poszczególnych wskaźników wydajności na konwersję:

  • Każde 100 ms wolniejszego ładowania strony (LCP) wiąże się z konwersją niższą o około 3,5%.
  • Sklepy z LCP wynoszącym 2,5 sekundy odnotowują o około 30% niższy współczynnik konwersji niż sklepy z LCP na poziomie 1,5 sekundy.
  • Każde 32 ms wolniejszej reakcji na interakcje użytkownika (INP) wiąże się ze spadkiem konwersji o około 1,5%.
  • Wskaźnik CLS (stabilność układu strony) nie wykazał wyraźnej zależności z konwersją – w przeciwieństwie do LCP i INP.
  • Prawie 80% sklepów na Shopify spełnia wszystkie progi Core Web Vitals, co plasuje tę platformę w czołówce głównych platform e-commerce.

„Store Speed and Conversion: What the Data Shows” – badanie Shopify

  • Kto przeprowadził badanie: Shopify – firma tworząca platformę e-commerce, na której działa ponad milion sklepów internetowych na całym świecie. Analiza pochodzi z bloga Shopify Enterprise i została przygotowana przez Mateusza Krzeszowiaka.
  • Próbka badawcza: Wszystkie aktywnie sprzedające sklepy na platformie Shopify; z analizy wykluczono 5% sklepów o najniższej wydajności, aby wyeliminować wpływ wartości skrajnych.
  • Metodologia: Sklepy podzielono na grupy według zagregowanych wyników Core Web Vitals, a następnie porównano medianę współczynnika konwersji w każdej grupie. Przy ocenie każdego wskaźnika kontrolowano wpływ pozostałych dwóch. Dla INP i CLS zastosowano 90. percentyl zamiast standardowego 75., aby uzyskać wystarczające zróżnicowanie danych.
  • Zakres czasowy: 28-dniowy okres na przełomie stycznia i lutego 2026 roku.
  • Rynek/region: Dane globalne – wszystkie aktywnie sprzedające sklepy na platformie Shopify, bez ograniczeń geograficznych.

Pełna analiza wraz z wykresami i szczegółowym opisem metodologii dostępna jest bezpośrednio na stronie Shopify.

Źródło

  1. Store Speed and Conversion: What the Data Shows

Te artykuły powinny Cię zainteresować

  1. Badanie 2,5 mln linków wewnętrznych pokazuje, że seowcy potrafią linkować
  2. Podstrony z cennikami przyciągają ruch z AI. Gdzie jeszcze lądują użytkownicy?
  3. Product grids dominują SERP-y w e-commerce. Dane z analizy 18k keywordów
  4. Tak wygląda odzyskiwanie autorytetu tematycznego w e-commerce [CASE STUDY]
  5. Wyszukiwarki wciąż najbardziej zaufanym źródłem wiedzy

O autorze

Nazywam się Michał Małysa i od wielu lat zajmuję się zawodowo SEO oraz analizą treści, a od 2023 roku w zakres moich obowiązków i zainteresowań dość naturalnie weszło AI. Na stronie MałySEO porządkuję wiedzę o pozycjonowaniu stron internetowych, AI Search oraz działaniu LLM-ów. Prowadzę również MałySEO Newsletter, do którego subskrypcji serdecznie Cię zachęcam na podstronie najlepszego w Polsce newslettera SEO.

Jako że przygotowanie materiałów do MałySEO Newslettera oraz na bloga zajmuje nieco czasu, może zaświtać Ci w głowie dość miły z mojej perspektywy pomysł drobnego rewanżu. Jeżeli uznasz, że lektura tego wpisu była dla Ciebie czymś więcej, niż tylko szybkim odklepaniem randomowej internetowej treści, możesz postawić mi kawkę na buycoffee.to. Z góry dziękuję!

Postaw mi kawę na buycoffee.to

Jeżeli z jakiegoś powodu potrzebujesz się ze mną skontaktować, wyślij mail na adres kontakt[at]michalmalysa.pl