Interaction to Next Paint (INP)

Definition av Interaction to Next Paint (INP)

Interaction to Next Paint (INP) är ett Core Web Vitals-mått som mäter hur snabbt en webbsida svarar på användarinteraktioner genom att spåra den tid som förflyter mellan att en användare initierar en åtgärd (som att klicka på en knapp, trycka på en pekskärm eller trycka ned en tangent) och när webbläsaren renderar nästa visuella uppdatering. INP introducerades av Googles Chrome-team i maj 2022 som ett experimentellt mått och blev officiellt uppgraderat till ett stabilt Core Web Vital i mars 2024. INP ersatte First Input Delay (FID) som det primära responsivitetsmåttet för att utvärdera sidupplevelse. Till skillnad från FID, som bara mätte fördröjningen vid första interaktionen på en sida, ger INP en omfattande bedömning av responsivitet genom att observera alla interaktioner under hela användarsessionen. Denna förändring speglar en mer holistisk syn på användarupplevelse, där man inser att 90 % av användarens tid på en sida sker efter att den har laddats, vilket gör konsekvent responsivitet under hela sessionen avgörande för användarnöjdhet och SEO-prestanda.

Historisk kontext och utveckling av responsivitetsmått

Införandet av INP markerar en betydande utveckling i hur Google mäter och utvärderar webbplatsers responsivitet. Under flera år var First Input Delay (FID) det primära responsivitetsmåttet inom Core Web Vitals och fokuserade enbart på inmatningsfördröjningen vid första användarinteraktionen. Forskning och tester i verkliga miljöer visade dock på betydande begränsningar med FIDs tillvägagångssätt. Måttet fångade bara fördröjningen innan event handlers började köras och ignorerade tiden som faktiskt användes för att bearbeta interaktionen och rendera det visuella svaret. Dessutom innebar FIDs fokus på första interaktionen att sidor med dålig responsivitet senare under användarsessionen ändå kunde få bra FID-värden, vilket gav en missvisande bild av sidans totala responsivitet. Som svar på dessa begränsningar började Googles Chrome-team undersöka alternativa mått 2021 och annonserade till slut INP som ett experimentellt mått i maj 2022. Efter nästan två års testning och återkoppling från communityn blev INP officiellt ett stabilt Core Web Vital den 12 mars 2024 och ersatte FID helt. Denna övergång understryker Googles strävan efter mer exakta, användarcentrerade prestandamått som bättre speglar verkliga surfupplevelser.

Så fungerar Interaction to Next Paint: teknisk genomgång

INP mäter responsivitet genom att spåra tre distinkta faser av användarinteraktion: inmatningsfördröjning, bearbetningstid och presentationsfördröjning. Inmatningsfördröjning är tiden mellan att en användare initierar en åtgärd och när webbläsaren börjar köra de tillhörande event handlers, vilket ofta orsakas av långa uppgifter eller bakgrundsbearbetning som blockerar huvudtråden. Bearbetningstid omfattar den tid som krävs för att alla event handler callbacks ska köras, inklusive JavaScript-kod som reagerar på användarens åtgärd. Slutligen är presentationsfördröjning tiden mellan att event handlers är klara och när webbläsaren målar nästa bildruta, vilket kan involvera omräkning av layout, stiluppdateringar och rendering. Det totala INP-värdet är summan av dessa tre komponenter för en enskild interaktion. Viktigt är att INP beräknas som den 98:e percentilen av alla interaktioner på en sida, vilket betyder att om en sida får många interaktioner ignorerar Google de sämsta 2 % som avvikelser och rapporterar responsiviteten som den stora majoriteten av användarna upplever. För sidor med färre än 50 interaktioner rapporterar INP vanligtvis den sämsta observerade interaktionen. Detta percentilbaserade tillvägagångssätt säkerställer att enstaka prestandaproblem inte oproportionerligt straffar sidor som generellt är responsiva.

Jämförelsetabell: INP vs. FID vs. andra prestandamått

Prestandatrösklar och statistik från verkligheten

Google definierar INP-prestandatrösklar vid den 75:e percentilen av sidladdningar, uppdelat per enhetstyp (mobil och dator). En INP under 200 millisekunder indikerar bra responsivitet, vilket innebär att sidan svarar snabbt på användarinteraktioner och ger omedelbar visuell återkoppling. En INP mellan 200 och 500 millisekunder hamnar i kategorin “behöver förbättras”, vilket antyder att sidan är funktionell men att användare kan uppleva märkbara fördröjningar som påverkar nöjdheten. En INP över 500 millisekunder betraktas som dålig och indikerar betydande responsivitetsproblem som sannolikt frustrerar användare och påverkar engagemang och konverteringar negativt. Enligt 2024 års Web Almanac från HTTP Archive hade 74 % av mobila webbplatser och 97 % av desktopwebbplatser bra INP-värden, vilket visar på ett betydande prestandagap mellan mobil och dator. Denna skillnad på 23 procentenheter understryker de utmaningar utvecklare möter vid optimering för mobila enheter, som oftast har mindre processorkraft och mer varierande nätverksförhållanden än datorer. Denna data visar varför INP-optimering är avgörande för mobilfokuserad webbutveckling, eftersom mobilanvändare utgör majoriteten av webbtrafiken för de flesta sidor.

INP:s roll i Core Web Vitals och SEO-påverkan

INP är ett av tre Core Web Vitals-mått som Google använder för att utvärdera sidupplevelse och bestämma sökrankningar, tillsammans med Largest Contentful Paint (LCP) för laddningsprestanda och Cumulative Layout Shift (CLS) för visuell stabilitet. Google har tydligt angett att Core Web Vitals är rankingfaktorer, vilket innebär att sidor med dåliga INP-värden kan få minskad synlighet i sökresultaten. Detta gör INP-optimering till en avgörande fråga inte bara för användarupplevelsen utan även för SEO. Affärspåverkan av INP-optimering har visats i verkliga fall: RedBus, en onlineplattform för bussbiljetter, ökade försäljningen med 7 % genom att optimera INP från 870–900 ms till 350–370 ms med tekniker som debouncing av scroll-event handlers, optimering av inmatningskomponenters tillståndshantering och minskad onödig omrendering. Detta fall visar att förbättrad INP direkt korrelerar med förbättrade affärsresultat, såsom ökad konvertering, minskad avvisningsfrekvens och bättre användarretention. För e-handelssajter, SaaS-plattformar och alla företag som är beroende av användarinteraktioner representerar INP-optimering en investering med hög avkastning både för användarupplevelse och sökbarhet.

Viktiga optimeringsstrategier för att förbättra INP

Utvecklare kan använda flera evidensbaserade strategier för att minska INP och förbättra sidans responsivitet. Minskad inmatningsfördröjning kräver minimering av bakgrundsbearbetning som blockerar huvudtråden, till exempel genom att dela upp långa uppgifter med scheduler.yield()-API:et, skjuta upp icke-kritisk JavaScript-exekvering och optimera laddning av tredjepartsskript. Optimerad bearbetningstid uppnås genom att effektivisera event handler callbacks så att de bara utför nödvändigt arbete, använda tekniker som debouncing och throttling för att begränsa hur ofta event handlers körs samt utnyttja ramverk som React för att undvika onödiga omrenderingar via memoization. Minskad presentationsfördröjning kan åstadkommas genom att förenkla DOM-strukturen, använda CSS-containment för att begränsa renderingsområdet och skjuta upp icke-kritiska visuella uppdateringar. Utvecklare bör även profilera interaktioner med Chrome DevTools för att identifiera vilka funktioner och skript som bidrar mest till INP-fördröjningar och prioritera optimeringar med störst effekt. Real User Monitoring (RUM) ger ovärderlig data om vilka sidelement användarna oftast interagerar med och vilka interaktioner som är långsammast, vilket möjliggör databaserade optimeringsbeslut. web-vitals JavaScript-biblioteket låter utvecklare mäta INP programmatiskt och skicka data till analysplattformar, vilket underlättar kontinuerlig övervakning och förbättring.

Mätning av INP: verktyg och metoder

INP kan mätas både via fältdatainsamling och laboratorietester, även om fältdata från riktiga användare ger den mest exakta bilden av faktisk prestanda. Google PageSpeed Insights visar INP-betyg baserat på data från Chrome User Experience Report (CrUX) och visar den 75:e percentilen av verkliga användarupplevelser för sidor som har tillräcklig trafik. Google Search Console har en INP-rapport i Core Web Vitals-sektionen som hjälper sidägare att identifiera sidor med dålig responsivitet och följa förbättringar över tid. Med Chrome DevTools Performance-fliken kan utvecklare spela in och analysera enskilda interaktioner och se uppdelningen av inmatningsfördröjning, bearbetningstid och presentationsfördröjning. web-vitals JavaScript-biblioteket erbjuder ett programmatiskt sätt att mäta INP i produktionsmiljöer och skicka data till egna analysplattformar. Real User Monitoring (RUM)-lösningar som DebugBear, Datadog och New Relic ger detaljerad insikt om INP-prestanda, inklusive attributdata som visar vilka skript och komponenter som orsakar fördröjningar. INP Debugger-verktyget identifierar automatiskt klickbara sidelement och simulerar interaktioner för att hitta långsamma interaktioner i labbmiljö. För en heltäckande INP-optimering bör utvecklare kombinera flera mätmetoder: använda CrUX-data för att förstå baslinjeprestanda, RUM för att hitta problematiska interaktioner i produktion och DevTools för att felsöka orsaker och validera åtgärder.

INP och AI-sökintegration: implikationer för AmICited-användare

När AI-drivna söksystem som ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews och Claude i allt högre grad refererar till och citerar webb­innehåll, blir sidans responsivitet en faktor i AI-systemens utvärdering och citeringsmönster. Även om INP inte direkt påverkar om ett AI-system citerar ditt innehåll, kan sidor med dålig responsivitet få sämre engagemangsmått (avvisningsfrekvens, tid på sidan, interaktionsdjup) som indirekt påverkar signaler om innehållskvalitet. Dessutom prioriterar AI-system i allt högre grad signaler om användarupplevelse när de utvärderar källors trovärdighet och relevans. En sida som snabbt svarar på användarinteraktioner visar teknisk kompetens och professionalism, vilket potentiellt påverkar hur AI-system utvärderar och rankar innehåll för citering. För organisationer som använder AmICited för att övervaka sin varumärkes- och domännärvaro i AI-svar blir förståelsen för INP en del i en heltäckande innehållsoptimeringsstrategi. Sidor som är både responsiva (bra INP) och innehåller högkvalitativt, auktoritativt innehåll har större sannolikhet att citeras av AI-system. I takt med att AI-systemen blir mer sofistikerade i att utvärdera användarupplevelsesignaler, kan bra INP-värden bli en allt viktigare faktor för AI-citeringsmönster, vilket gör INP-optimering relevant inte bara för traditionell SEO utan även för framtidens AI-synlighet.

Framtida utveckling och nya överväganden för INP

Webbprestandalandskapet fortsätter att förändras och INP kan själv gå igenom förfiningar i takt med att webbläsarkapacitet och användarförväntningar förändras. Google underhåller en detaljerad INP-ändringslogg som dokumenterar förändringar i hur måttet beräknas mellan olika Chrome-versioner, vilket speglar kontinuerliga förbättringar och buggfixar. Nya utvecklingar inkluderar införandet av Long Animation Frames (LoAF)-API, som ger detaljerad attributdata över vilka skript som orsakar renderingfördröjningar och därmed möjliggör mer precis INP-optimering. Dessutom uteslöts alert- och confirm-dialoger från INP-beräkningarna från och med Chrome 127, vilket innebär förfiningar i vad som räknas som en meningsfull användarinteraktion. Framöver bör utvecklare förvänta sig fortsatt utveckling av hur responsivitet mäts och utvärderas. Framväxten av interaktionsspecifika prestandabudgetar och ramverksnivåoptimeringar tyder på att INP-optimering kommer att bli en mer integrerad del av utvecklingsflöden istället för något som hanteras i efterhand. I takt med att mobila enheter fortsätter dominera webbtrafiken och användarförväntningarna på responsivitet ökar, kommer det vara en viktig konkurrensfördel att upprätthålla goda INP-värden. Organisationer bör se INP inte som ett tillfälligt mått att optimera för, utan som en grundläggande aspekt av att bygga användarcentrerade och prestandaeffektiva webbupplevelser, som tjänar både människor och AI-system effektivt.

Viktig INP-optimeringschecklista

• Granska nuvarande INP-prestanda med PageSpeed Insights, Search Console och Real User Monitoring-verktyg för att etablera baslinjevärden
• Identifiera långsamma interaktioner via RUM-data och Chrome DevTools för att förstå vilka sidelement och användaråtgärder som orsakar fördröjningar
• Dela upp långa uppgifter med scheduler.yield() och asynkrona mönster för att undvika inmatningsfördröjning under sidladdning och bakgrundsbearbetning
• Optimera event handlers genom att minska bearbetningstid, debounce:a frekventa händelser och skjuta upp icke-kritiskt arbete
• Minimera DOM-komplexitet för att minska presentationsfördröjning och renderingstid efter att event handlers avslutats
• Implementera koddelning och lazy loading för att minska initial JavaScript-exekvering och bakgrundsbearbetning
• Optimera tredjepartsskript genom att skjuta upp icke-kritiska skript, använda web workers via Partytown eller ta bort onödiga integrationer
• Använd ramverkspecifika optimeringar som React.memo, Vue computed properties och Next.js koddelning för att undvika onödiga omrenderingar
• Övervaka kontinuerligt med RUM-lösningar för att följa INP-förbättringar och upptäcka regressioner innan de påverkar användarna
• Testa på riktiga enheter inklusive enklare mobiler för att säkerställa responsivitet för hela användarbasen

+++