Interacción hasta la Siguiente Pintura (INP)

Definición de Interacción hasta la Siguiente Pintura (INP)

Interacción hasta la Siguiente Pintura (INP) es una métrica de Core Web Vitals que mide la rapidez con la que una página web responde a las interacciones del usuario, rastreando el tiempo transcurrido entre que un usuario inicia una acción (como hacer clic en un botón, tocar la pantalla o pulsar una tecla) y cuando el navegador muestra la siguiente actualización visual. Introducida por el equipo de Chrome de Google en mayo de 2022 como una métrica experimental y promovida oficialmente como un Core Web Vital estable en marzo de 2024, INP reemplazó a First Input Delay (FID) como la métrica principal de capacidad de respuesta para evaluar la experiencia de la página. A diferencia de FID, que solo medía el retraso de la primera interacción en una página, INP proporciona una evaluación integral de la capacidad de respuesta al observar todas las interacciones durante toda la sesión del usuario. Este cambio refleja un enfoque más holístico para medir la experiencia del usuario, reconociendo que el 90% del tiempo de un usuario en una página ocurre después de la carga, por lo que una capacidad de respuesta consistente durante la sesión es crítica para la satisfacción del usuario y el rendimiento SEO.

Contexto Histórico y Evolución de las Métricas de Capacidad de Respuesta

La introducción de INP representa una evolución significativa en cómo Google mide y evalúa la capacidad de respuesta de los sitios web. Durante años, First Input Delay (FID) fue la métrica principal de capacidad de respuesta dentro de Core Web Vitals, enfocándose exclusivamente en el componente de retraso de entrada de la primera interacción del usuario. Sin embargo, la investigación y las pruebas en el mundo real revelaron importantes limitaciones en el enfoque de FID. La métrica solo capturaba el retraso antes de que los manejadores de eventos comenzaran a ejecutarse, ignorando el tiempo dedicado realmente a procesar la interacción y renderizar la respuesta visual. Además, el enfoque de FID en la primera interacción significaba que páginas con capacidad de respuesta deficiente más adelante en la sesión del usuario aún podían obtener buenas puntuaciones en FID, creando una imagen engañosa de la capacidad de respuesta general de la página. En respuesta a estas limitaciones, el equipo de Chrome de Google comenzó a explorar métricas alternativas en 2021, anunciando finalmente INP como una métrica experimental en mayo de 2022. Tras casi dos años de pruebas comunitarias y recopilación de comentarios, INP se convirtió oficialmente en un Core Web Vital estable el 12 de marzo de 2024, reemplazando completamente a FID. Esta transición subraya el compromiso de Google de proporcionar métricas de rendimiento más precisas y centradas en el usuario que reflejen mejor las experiencias de navegación reales.

Cómo Funciona la Interacción hasta la Siguiente Pintura: Desglose Técnico

INP mide la capacidad de respuesta rastreando tres fases distintas de la interacción del usuario: retraso de entrada, tiempo de procesamiento y retraso de presentación. El retraso de entrada representa el tiempo entre que un usuario inicia una acción y cuando el navegador comienza a ejecutar los manejadores de eventos asociados, causado a menudo por tareas largas o procesamiento en segundo plano que bloquea el hilo principal. El tiempo de procesamiento abarca la duración necesaria para que se ejecuten todos los callbacks de los manejadores de eventos, incluyendo el código JavaScript que responde a la acción del usuario. Finalmente, el retraso de presentación es el tiempo entre que se completan los manejadores de eventos y cuando el navegador pinta el siguiente frame, lo que puede implicar recálculo de diseño, actualizaciones de estilo y trabajo de renderizado. El valor total de INP representa la suma de estos tres componentes para una sola interacción. Es importante destacar que INP se calcula como el percentil 98 de todas las interacciones en una página, lo que significa que si una página recibe muchas interacciones, Google ignora el peor 2% como valores atípicos y reporta la capacidad de respuesta que experimenta la gran mayoría de los usuarios. Para páginas con menos de 50 interacciones, INP normalmente informa sobre la interacción más lenta observada. Este enfoque basado en percentiles garantiza que los picos ocasionales de bajo rendimiento no penalicen desproporcionadamente a los sitios que generalmente son responsivos.

Tabla Comparativa: INP vs. FID vs. Otras Métricas de Rendimiento

Umbrales de Rendimiento y Estadísticas del Mundo Real

Google define los umbrales de rendimiento de INP en el percentil 75 de las cargas de página, segmentado por tipo de dispositivo (móvil y escritorio). Un INP inferior a 200 milisegundos indica una buena capacidad de respuesta, lo que significa que la página responde rápidamente a las interacciones del usuario y proporciona retroalimentación visual inmediata. Un INP entre 200 y 500 milisegundos entra en la categoría de “necesita mejora”, lo que sugiere que, aunque la página es funcional, los usuarios pueden percibir retrasos notorios que podrían afectar su satisfacción. Un INP superior a 500 milisegundos se clasifica como pobre, indicando problemas significativos de capacidad de respuesta que probablemente frustren a los usuarios y afecten negativamente la interacción y las conversiones. Según el Web Almanac 2024 de HTTP Archive, el 74% de los sitios web móviles y el 97% de los sitios de escritorio alcanzaron buenas puntuaciones de INP, revelando una brecha sustancial de rendimiento entre experiencias móviles y de escritorio. Esta diferencia de 23 puntos porcentuales resalta los desafíos continuos que enfrentan los desarrolladores al optimizar la capacidad de respuesta para dispositivos móviles, que suelen tener menos potencia de procesamiento y condiciones de red más variables que las computadoras de escritorio. Los datos subrayan por qué la optimización de INP es crítica para el desarrollo web mobile-first, ya que los usuarios móviles representan la mayoría del tráfico web para la mayoría de los sitios.

El Papel de INP en Core Web Vitals y su Impacto en SEO

INP es una de las tres métricas de Core Web Vitals que Google utiliza para evaluar la experiencia de la página y determinar los rankings de búsqueda, junto con Largest Contentful Paint (LCP) para el rendimiento de carga y Cumulative Layout Shift (CLS) para la estabilidad visual. Google ha declarado explícitamente que Core Web Vitals son factores de ranking, lo que significa que las páginas con malas puntuaciones de INP pueden experimentar una menor visibilidad en los resultados de búsqueda. Esto hace que la optimización de INP no sea solo una preocupación de experiencia de usuario, sino una necesidad crítica para SEO. El impacto empresarial de la optimización de INP ha sido demostrado a través de casos prácticos: RedBus, una plataforma de venta de billetes de autobús online, logró un aumento del 7% en ventas al optimizar el INP de su sitio web de 870-900ms a 350-370ms mediante técnicas como el debounce de handlers de scroll, la optimización de la gestión de estado de los componentes de entrada y la reducción de re-renderizados innecesarios. Este caso ilustra que las mejoras en INP se correlacionan directamente con mejores métricas de negocio, incluyendo mayores conversiones, menor tasa de rebote y mejor retención de usuarios. Para sitios de comercio electrónico, plataformas SaaS y cualquier negocio que dependa de interacciones de usuario, la optimización de INP representa una inversión de alto retorno tanto en experiencia de usuario como en visibilidad de búsqueda.

Estrategias Clave de Optimización para Mejorar INP

Los desarrolladores pueden emplear varias estrategias basadas en evidencia para reducir INP y mejorar la capacidad de respuesta de la página. Reducir el retraso de entrada requiere minimizar el procesamiento en segundo plano que bloquea el hilo principal, como dividir tareas largas usando la API scheduler.yield(), diferir la ejecución de JavaScript no crítico y optimizar la carga de scripts de terceros. Optimizar el tiempo de procesamiento implica simplificar los callbacks de los manejadores de eventos para realizar solo el trabajo esencial, usando técnicas como debounce y throttle para limitar la frecuencia de ejecución de handlers, y aprovechando frameworks como React para evitar re-renderizados innecesarios mediante memoización. Reducir el retraso de presentación puede lograrse minimizando la complejidad del DOM, usando contención CSS para limitar el alcance del renderizado y difiriendo actualizaciones visuales no críticas. Además, los desarrolladores deberían perfilar las interacciones usando Chrome DevTools para identificar qué funciones y scripts contribuyen más a los retrasos de INP, y luego priorizar las optimizaciones con mayor impacto. Las soluciones de Monitoreo de Usuario Real (RUM) proporcionan datos invaluables sobre qué elementos de la página reciben más interacciones y cuáles son más lentas, permitiendo decisiones de optimización basadas en datos. La librería JavaScript web-vitals permite a los desarrolladores medir INP de forma programática y enviar los datos a plataformas de analítica, facilitando el monitoreo y mejora continua.

Medición de INP: Herramientas y Metodologías

INP puede medirse tanto con datos de campo como en pruebas de laboratorio, aunque los datos de campo de usuarios reales proporcionan la representación más precisa del rendimiento real. Google PageSpeed Insights muestra métricas INP basadas en datos del Chrome User Experience Report (CrUX), mostrando el percentil 75 de las experiencias reales de los usuarios para páginas con suficiente tráfico. Google Search Console incluye un informe de INP en su sección de Core Web Vitals, permitiendo a los propietarios de sitios identificar páginas con baja capacidad de respuesta y seguir mejoras a lo largo del tiempo. La pestaña Performance de Chrome DevTools permite a los desarrolladores grabar y analizar interacciones individuales, mostrando el desglose de los componentes de retraso de entrada, tiempo de procesamiento y retraso de presentación. La librería web-vitals ofrece una manera programática de medir INP en entornos de producción y enviar los datos a backends de analítica personalizados. Las soluciones de Monitoreo de Usuario Real (RUM) como DebugBear, Datadog y New Relic ofrecen detalles sobre el rendimiento de INP, incluyendo datos de atribución que muestran qué scripts y componentes contribuyen a los retrasos. La herramienta INP Debugger identifica automáticamente elementos clicables de la página y simula interacciones para detectar lentitud en entornos de laboratorio. Para una optimización integral de INP, los desarrolladores deben combinar varios enfoques de medición: usando datos de CrUX para entender el rendimiento base, RUM para identificar interacciones problemáticas en producción y DevTools para diagnosticar causas raíz y validar soluciones.

INP y la Integración con la Búsqueda por IA: Implicaciones para Usuarios de AmICited

A medida que los sistemas de búsqueda impulsados por IA como ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews y Claude citan cada vez más contenido web, la capacidad de respuesta de la página se convierte en un factor en la evaluación y los patrones de citación de los sistemas de IA. Si bien INP no afecta directamente si un sistema de IA cita tu contenido, las páginas con baja capacidad de respuesta pueden recibir peores métricas de interacción (tasa de rebote, tiempo en página, profundidad de interacción) que influyen indirectamente en las señales de calidad del contenido. Además, los sistemas de IA priorizan cada vez más las señales de experiencia de usuario al evaluar la credibilidad y relevancia de las fuentes. Una página que responde rápidamente a las interacciones del usuario demuestra competencia técnica y profesionalismo, potencialmente influyendo en cómo los sistemas de IA evalúan y posicionan el contenido para citación. Para las organizaciones que usan AmICited para monitorear la presencia de su marca y dominio en respuestas de IA, entender INP se convierte en parte de una estrategia holística de optimización de contenido. Las páginas que son tanto responsivas (buen INP) como contienen contenido de alta calidad y autoridad son más propensas a ser citadas por sistemas de IA. Además, a medida que los sistemas de IA se vuelven más sofisticados en la evaluación de señales de experiencia de usuario, mantener buenas puntuaciones de INP puede convertirse en un factor cada vez más importante en los patrones de citación de IA, haciendo que la optimización de INP sea relevante no solo para el SEO tradicional sino también para la visibilidad en la búsqueda por IA emergente.

Evolución Futura y Consideraciones Emergentes para INP

El panorama del rendimiento web sigue evolucionando y el propio INP puede experimentar ajustes conforme cambian las capacidades de los navegadores y las expectativas de los usuarios. Google mantiene un changelog detallado de INP que documenta los cambios en la forma en que se calcula la métrica a través de distintas versiones de Chrome, reflejando mejoras y correcciones continuas. Entre los desarrollos recientes se encuentra la introducción de la API Long Animation Frames (LoAF), que proporciona datos detallados de atribución mostrando qué scripts contribuyen a los retrasos de renderizado, permitiendo una optimización de INP más precisa. Además, los diálogos de alerta y confirmación fueron excluidos de los cálculos de INP a partir de Chrome 127, reflejando refinamientos en lo que se considera una interacción significativa del usuario. De cara al futuro, los desarrolladores deben esperar una evolución continua en la forma de medir y evaluar la capacidad de respuesta. La aparición de presupuestos de rendimiento específicos por interacción y optimizaciones a nivel de framework sugiere que la optimización de INP se integrará cada vez más en los flujos de trabajo de desarrollo, en lugar de tratarse como un aspecto secundario. A medida que los dispositivos móviles continúan dominando el tráfico web y las expectativas de los usuarios sobre la capacidad de respuesta aumentan, mantener buenas puntuaciones de INP seguirá siendo una ventaja competitiva clave. Las organizaciones deben ver INP no como una métrica temporal a optimizar, sino como un aspecto fundamental para construir experiencias web centradas en el usuario, de alto rendimiento y que sirvan eficazmente tanto a usuarios humanos como a sistemas de IA.

Lista Esencial de Verificación para la Optimización de INP

• Audita el rendimiento actual de INP usando PageSpeed Insights, Search Console y herramientas de Monitoreo de Usuario Real para establecer métricas base
• Identifica interacciones lentas a través de datos RUM y Chrome DevTools para entender qué elementos de la página y acciones del usuario causan retrasos
• Divide tareas largas usando scheduler.yield() y patrones asíncronos para evitar retrasos de entrada durante la carga de la página y el procesamiento en segundo plano
• Optimiza los manejadores de eventos reduciendo el tiempo de procesamiento, aplicando debounce a eventos frecuentes y difiriendo trabajo no crítico
• Minimiza la complejidad del DOM para reducir el retraso de presentación y el tiempo de renderizado tras la ejecución de los manejadores de eventos
• Implementa code splitting y carga diferida para reducir la ejecución inicial de JavaScript y el procesamiento en segundo plano
• Optimiza los scripts de terceros difiriendo scripts no críticos, usando web workers vía Partytown o eliminando integraciones innecesarias
• Aprovecha optimizaciones específicas de frameworks como React.memo, propiedades computadas de Vue y code splitting de Next.js para evitar re-renderizados innecesarios
• Monitorea de forma continua con soluciones RUM para seguir las mejoras de INP e identificar regresiones antes de que impacten a los usuarios
• Prueba en dispositivos reales incluyendo dispositivos móviles de gama baja para asegurar la capacidad de respuesta en todo el espectro de hardware de usuarios

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