Web sitenizin yava\u015fl\u0131\u011f\u0131 m\u00fc\u015fteri kayb\u0131na m\u0131 neden oluyor? Tahminleri b\u0131rak\u0131n, \u00f6l\u00e7meye ba\u015flay\u0131n! Bu kapsaml\u0131 rehber, web performans\u0131n\u0131 bilimsel y\u00f6ntemlerle nas\u0131l iyile\u015ftirece\u011finizi ad\u0131m ad\u0131m g\u00f6steriyor.<\/p>\n
G\u00fcn\u00fcm\u00fcz dijital d\u00fcnyas\u0131nda, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n beklentileri her zamankinden daha y\u00fcksek. \u0130nternet h\u0131z\u0131n\u0131n artmas\u0131 ve mobil cihaz kullan\u0131m\u0131n\u0131n yayg\u0131nla\u015fmas\u0131yla birlikte, bir web sitesinin h\u0131zl\u0131 y\u00fcklenmesi art\u0131k bir l\u00fcks de\u011fil, zorunluluk haline geldi. Ara\u015ft\u0131rmalar g\u00f6steriyor ki, bir web sayfas\u0131n\u0131n y\u00fcklenmesi 3 saniyeden fazla s\u00fcrd\u00fc\u011f\u00fcnde, ziyaret\u00e7ilerin %53’\u00fc siteyi terk ediyor. Bu durum, \u00f6zellikle e-ticaret siteleri, haber portallar\u0131 veya herhangi bir online hizmet sa\u011flay\u0131c\u0131s\u0131 i\u00e7in ciddi gelir kayb\u0131 anlam\u0131na gelebilir. K\u0131sacas\u0131, yava\u015f bir web sitesi sadece ziyaret\u00e7ileri de\u011fil, potansiyel m\u00fc\u015fterileri ve dolay\u0131s\u0131yla kazan\u00e7lar\u0131 da kaybettirir.<\/p>\n
Pek \u00e7ok geli\u015ftirici ve i\u015fletme sahibi, web sitelerinin performans\u0131n\u0131 sezgisel olarak “iyi” veya “k\u00f6t\u00fc” olarak de\u011ferlendirme e\u011filimindedir. “Bence sitem yeterince h\u0131zl\u0131”, “Benim internetim zaten yava\u015f, benden kaynakl\u0131 de\u011fil” gibi yorumlar s\u0131k\u00e7a duyulur. Ancak bu tahminler, ger\u00e7ek sorunlar\u0131 g\u00f6z ard\u0131 etmemize ve yanl\u0131\u015f \u00f6nceliklendirmelere yol a\u00e7abilir. Performans iyile\u015ftirme \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131, ancak somut verilerle desteklendi\u011finde anlam kazan\u0131r ve ger\u00e7ekten etkili olur. \u0130\u015fte bu y\u00fczden, “tahmin etmeyi b\u0131rak\u0131p \u00f6l\u00e7meye ba\u015flamak” felsefesi, modern web geli\u015ftirmenin temelini olu\u015fturmal\u0131d\u0131r. \u00c7\u00fcnk\u00fc \u00f6l\u00e7emedi\u011finiz bir \u015feyi iyile\u015ftiremezsiniz.<\/p>\n
Web performans\u0131, sadece ziyaret\u00e7i deneyimini de\u011fil, ayn\u0131 zamanda arama motoru optimizasyonunu (SEO) da do\u011frudan etkiler. Google gibi arama motorlar\u0131, kullan\u0131c\u0131 deneyimini \u00f6nceliklendirdi\u011fi i\u00e7in h\u0131zl\u0131 y\u00fcklenen sitelere s\u0131ralamada avantaj tan\u0131r. Bu da demektir ki, web sitenizin h\u0131z\u0131, arama sonu\u00e7lar\u0131nda daha \u00fcst s\u0131ralarda yer alman\u0131z\u0131 sa\u011flayarak organik trafi\u011finizi art\u0131rabilir. Tersine, yava\u015f bir site, iyi optimize edilmi\u015f i\u00e7eri\u011fe sahip olsa bile arama motorlar\u0131 taraf\u0131ndan g\u00f6z ard\u0131 edilebilir. Ayr\u0131ca, h\u0131zl\u0131 sitelerin d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm oranlar\u0131n\u0131n daha y\u00fcksek oldu\u011fu defalarca kan\u0131tlanm\u0131\u015ft\u0131r. \u00d6rne\u011fin, bir e-ticaret sitesi her 100 milisaniyelik iyile\u015fme ile sat\u0131\u015flar\u0131n\u0131 %1 oran\u0131nda art\u0131rabilir. Bir hava yolu \u015firketinin web sitesinin y\u00fckleme s\u00fcresini 0.4 saniye k\u0131saltmas\u0131, d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm oranlar\u0131n\u0131 %15 art\u0131rd\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6steren vaka analizleri mevcuttur. Bu somut \u00f6rnekler, h\u0131z\u0131n do\u011frudan ticari ba\u015far\u0131ya nas\u0131l d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc a\u00e7\u0131k\u00e7a ortaya koymaktad\u0131r. Bu nedenle, web performans\u0131na yap\u0131lan yat\u0131r\u0131m, uzun vadede kendini fazlas\u0131yla amorti eden stratejik bir ad\u0131md\u0131r.<\/p>\n
Web performans\u0131n\u0131 \u00f6l\u00e7meye ba\u015flamadan \u00f6nce, neyi \u00f6l\u00e7ece\u011fimizi ve bu metriklerin neden \u00f6nemli oldu\u011funu anlamam\u0131z gerekiyor. Web performans\u0131, sayfan\u0131n ne kadar h\u0131zl\u0131 y\u00fcklendi\u011fi, ne kadar h\u0131zl\u0131 etkile\u015fimli hale geldi\u011fi ve bu s\u00fcre\u00e7te g\u00f6rsel kararl\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 ne kadar korudu\u011fu gibi \u00e7e\u015fitli fakt\u00f6rlerin bir araya gelmesiyle olu\u015fur. Google, kullan\u0131c\u0131 deneyimini \u00f6nceliklendirmek ad\u0131na “Core Web Vitals” (Temel Web Verileri) ad\u0131n\u0131 verdi\u011fi \u00fc\u00e7 ana metri\u011fi \u00f6ne \u00e7\u0131karmaktad\u0131r. Bu metrikler, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n web sayfalar\u0131yla etkile\u015fimini ve alg\u0131lad\u0131\u011f\u0131 h\u0131z\u0131 en iyi \u015fekilde yans\u0131tan kritik g\u00f6stergelerdir.<\/p>\n
\u0130lk olarak, Largest Contentful Paint (LCP)<\/strong>, bir sayfan\u0131n ana i\u00e7eri\u011finin ne kadar s\u00fcrede y\u00fcklendi\u011fini g\u00f6sterir. Bu, sayfan\u0131n en b\u00fcy\u00fck g\u00f6rsel veya metin blo\u011funun g\u00f6r\u00fcn\u00fcr hale gelme s\u00fcresidir ve kullan\u0131c\u0131n\u0131n sayfay\u0131 “g\u00f6rd\u00fcm” dedi\u011fi an\u0131 temsil eder. \u0130yi bir kullan\u0131c\u0131 deneyimi i\u00e7in LCP de\u011ferinin 2.5 saniyenin alt\u0131nda olmas\u0131 hedeflenmelidir. LCP’yi etkileyen ba\u015fl\u0131ca fakt\u00f6rler aras\u0131nda sunucu yan\u0131t s\u00fcresi (TTFB), resimlerin optimize edilmemesi, kaynak engelleme yapan CSS\/JavaScript dosyalar\u0131 ve istemci tarafl\u0131 render s\u00fcresi yer al\u0131r. \u00d6rne\u011fin, b\u00fcy\u00fck bir hero g\u00f6rseli veya ana ba\u015fl\u0131k blo\u011fu gecikmeli y\u00fcklenirse, LCP s\u00fcresi olumsuz etkilenir ve kullan\u0131c\u0131 sayfan\u0131n bo\u015f oldu\u011funu d\u00fc\u015f\u00fcnebilir.<\/p>\n \u0130kinci \u00f6nemli metrik ise First Input Delay (FID)<\/strong>‘dir. FID, kullan\u0131c\u0131n\u0131n bir sayfayla etkile\u015fime ge\u00e7meye \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131 (\u00f6rne\u011fin bir d\u00fc\u011fmeye t\u0131klama, form alan\u0131na yazma) an ile taray\u0131c\u0131n\u0131n bu etkile\u015fime yan\u0131t vermeye ba\u015flad\u0131\u011f\u0131 an aras\u0131ndaki s\u00fcreyi \u00f6l\u00e7er. Bu metrik, sayfan\u0131n duyarl\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6sterir. D\u00fc\u015f\u00fck bir FID de\u011feri (100 milisaniye veya alt\u0131), kullan\u0131c\u0131n\u0131n ak\u0131c\u0131 ve h\u0131zl\u0131 bir deneyim ya\u015fad\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6sterirken, y\u00fcksek bir FID, sayfan\u0131n “donuk” veya “yava\u015f yan\u0131t veren” hissi vermesine neden olabilir. Genellikle, ana i\u015f par\u00e7ac\u0131\u011f\u0131n\u0131 (main thread) bloke eden yo\u011fun JavaScript y\u00fcr\u00fctmeleri, y\u00fcksek FID’nin ana nedenidir. Bu durumda, kullan\u0131c\u0131 bir butona t\u0131klad\u0131\u011f\u0131nda hi\u00e7bir \u015feyin olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcnebilir, bu da ciddi bir hayal k\u0131r\u0131kl\u0131\u011f\u0131na yol a\u00e7ar.<\/p>\n \u00dc\u00e7\u00fcnc\u00fc olarak, Cumulative Layout Shift (CLS)<\/strong>, sayfa y\u00fcklenirken veya kullan\u0131c\u0131 etkile\u015fime ge\u00e7tikten sonra olu\u015fan beklenmedik g\u00f6rsel kaymalar\u0131n miktar\u0131n\u0131 \u00f6l\u00e7er. \u00d6rne\u011fin, bir resim y\u00fcklendikten sonra yukar\u0131daki metnin a\u015fa\u011f\u0131 kaymas\u0131 veya bir reklam blo\u011funun ge\u00e7 y\u00fcklenip i\u00e7eri\u011fi a\u015fa\u011f\u0131 itmesi gibi durumlar CLS’yi art\u0131r\u0131r. D\u00fc\u015f\u00fck bir CLS de\u011feri (0.1’in alt\u0131nda) istenen bir durumdur \u00e7\u00fcnk\u00fc beklenmedik g\u00f6rsel kaymalar, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n yanl\u0131\u015f \u00f6\u011felere t\u0131klamas\u0131na veya okuduklar\u0131 metni kaybetmelerine neden olarak sinir bozucu bir deneyim sunar. CLS genellikle boyutlar\u0131 belirtilmemi\u015f g\u00f6rseller, dinamik olarak eklenen i\u00e7erikler veya web fontlar\u0131n\u0131n y\u00fcklenmesi s\u0131ras\u0131nda olu\u015fan d\u00fczen de\u011fi\u015fiklikleri nedeniyle meydana gelir.<\/p>\n Core Web Vitals d\u0131\u015f\u0131nda, First Contentful Paint (FCP)<\/strong> (ilk i\u00e7eri\u011fin g\u00f6r\u00fcn\u00fcr olma s\u00fcresi), Time to Interactive (TTI)<\/strong> (sayfan\u0131n tamamen etkile\u015fimli hale gelme s\u00fcresi) ve Time to First Byte (TTFB)<\/strong> (taray\u0131c\u0131n\u0131n sunucudan ilk bayt\u0131 alma s\u00fcresi) gibi di\u011fer metrikler de web performans\u0131n\u0131n b\u00fct\u00fcnsel bir g\u00f6r\u00fcn\u00fcm\u00fcn\u00fc sunar. Bu metrikleri anlamak ve d\u00fczenli olarak izlemek, web sitenizin sadece h\u0131zl\u0131 g\u00f6r\u00fcnmesini de\u011fil, ayn\u0131 zamanda ger\u00e7ekten h\u0131zl\u0131 ve duyarl\u0131 olmas\u0131n\u0131 sa\u011flamak i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir.<\/p>\n Performans optimizasyonuna giden yolda ilk ve en kritik ad\u0131m, mevcut durumu do\u011fru ve kapsaml\u0131 bir \u015fekilde \u00f6l\u00e7mektir. Tahminlere g\u00fcvenmek yerine, bilimsel verilerle hareket etmek, \u00e7abalar\u0131n\u0131z\u0131n kar\u015f\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 alman\u0131z\u0131 sa\u011flar. Web performans\u0131n\u0131 \u00f6l\u00e7mek i\u00e7in iki ana yakla\u015f\u0131m bulunur: Sentetik \u0130zleme (Lab Data) ve Ger\u00e7ek Kullan\u0131c\u0131 \u0130zleme (Field Data veya RUM – Real User Monitoring).<\/p>\n Sentetik izleme, kontroll\u00fc bir laboratuvar ortam\u0131nda, belirli bir cihaz, a\u011f ko\u015fulu ve konum ayarlar\u0131yla web sitenizin performans\u0131n\u0131 sim\u00fcle eder. Bu y\u00f6ntem, geli\u015ftirme a\u015famas\u0131nda veya d\u00fczenli testler i\u00e7in idealdir \u00e7\u00fcnk\u00fc sonu\u00e7lar tekrarlanabilir ve belirli de\u011fi\u015fikliklerin etkisini do\u011frudan g\u00f6zlemlemenizi sa\u011flar. Bu alanda en pop\u00fcler ara\u00e7lardan biri Google Lighthouse<\/strong>‘tur. Google Chrome geli\u015ftirici ara\u00e7lar\u0131na entegre edilmi\u015f veya PageSpeed Insights arac\u0131 \u00fczerinden kullan\u0131labilen Lighthouse, bir web sayfas\u0131n\u0131n performans\u0131n\u0131, eri\u015filebilirli\u011fini, SEO’sunu ve en iyi uygulamalar\u0131n\u0131 denetler. Detayl\u0131 bir rapor sunar ve Core Web Vitals metriklerini laboratuvar ortam\u0131nda \u00f6l\u00e7erek iyile\u015ftirme \u00f6nerileri sunar. \u00d6rne\u011fin, bir Lighthouse raporu size “kullan\u0131lmayan CSS’i kald\u0131r\u0131n” veya “resimleri yeni nesil formatlara d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcn” gibi spesifik ad\u0131mlar \u00f6nerebilir. Bu, sorunlar\u0131n k\u00f6k nedenlerini anlamak i\u00e7in harika bir ba\u015flang\u0131\u00e7 noktas\u0131d\u0131r.<\/p>\n Bir di\u011fer g\u00fc\u00e7l\u00fc sentetik izleme arac\u0131 ise WebPageTest<\/strong>‘tir. WebPageTest, daha geli\u015fmi\u015f ve \u00f6zelle\u015ftirilebilir test senaryolar\u0131 sunar. Farkl\u0131 taray\u0131c\u0131lar, a\u011f h\u0131zlar\u0131 (2G’den Fiber’e kadar), konumlar ve cihazlar \u00fczerinden test yapman\u0131za olanak tan\u0131r. \u00d6zellikle “film \u015feridi” (filmstrip) ve “\u015felale grafi\u011fi” (waterfall chart) g\u00f6r\u00fcn\u00fcmleri, sayfa y\u00fckleme s\u00fcrecinin her an\u0131n\u0131 detayl\u0131ca analiz etmenizi sa\u011flar. Hangi kayna\u011f\u0131n ne zaman y\u00fcklendi\u011fini, hangi iste\u011fin di\u011ferlerini bloke etti\u011fini veya hangi g\u00f6rselin y\u00fckleme s\u00fcresini uzatt\u0131\u011f\u0131n\u0131 bu grafikler sayesinde kolayca tespit edebilirsiniz. Bu, derinlemesine performans analizi ve sorun giderme i\u00e7in vazge\u00e7ilmez bir ara\u00e7t\u0131r. Bir e-ticaret sitesi, \u00fcr\u00fcn sayfas\u0131 y\u00fckleme s\u00fcrelerini WebPageTest ile analiz ederek, \u00fc\u00e7\u00fcnc\u00fc taraf bir reklam scriptinin LCP’yi 1.5 saniye geciktirdi\u011fini ke\u015ffedip bu scripti optimize ederek \u00f6nemli bir iyile\u015fme sa\u011flayabilir.<\/p>\n Sentetik izleme, kontroll\u00fc veriler sunarken, ger\u00e7ek d\u00fcnya ko\u015fullar\u0131n\u0131 her zaman tam olarak yans\u0131tmayabilir. \u0130\u015fte bu noktada Ger\u00e7ek Kullan\u0131c\u0131 \u0130zleme (RUM)<\/strong> devreye girer. RUM, web sitenizi ziyaret eden ger\u00e7ek kullan\u0131c\u0131lar\u0131n deneyimlerini anonim olarak toplar. Bu, farkl\u0131 cihazlar, a\u011f ko\u015fullar\u0131 ve co\u011frafi konumlardaki kullan\u0131c\u0131lar\u0131n ger\u00e7ekte ne ya\u015fad\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6sterir. RUM verileri, performans sorunlar\u0131n\u0131n yaln\u0131zca laboratuvarda de\u011fil, “sahada” da var olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 anlamak i\u00e7in hayati \u00f6neme sahiptir. Google Analytics gibi ara\u00e7lar, “Davran\u0131\u015f” men\u00fcs\u00fc alt\u0131ndaki “Site H\u0131z\u0131” raporlar\u0131 ile sayfa y\u00fckleme s\u00fcreleri, y\u00f6nlendirme s\u00fcreleri gibi temel RUM verilerini sunar. Bu veriler, hangi sayfalar\u0131n en yava\u015f oldu\u011funu, hangi taray\u0131c\u0131 veya \u00fclkelerdeki kullan\u0131c\u0131lar\u0131n daha k\u00f6t\u00fc performans deneyimledi\u011fini g\u00f6sterir. Daha ileri d\u00fczey RUM \u00e7\u00f6z\u00fcmleri (\u00f6rne\u011fin Boomerang, SpeedCurve, Raygun) veya kendi \u00f6zel RUM kodunuzu yazarak Core Web Vitals metriklerini do\u011frudan kullan\u0131c\u0131 taray\u0131c\u0131lar\u0131ndan toplayabilirsiniz.<\/p>\n A\u015fa\u011f\u0131daki basit JavaScript kodu, taray\u0131c\u0131n\u0131n <\/code><\/p>\n Do\u011fru ara\u00e7lar\u0131 ve y\u00f6ntemleri se\u00e7mek, performans optimizasyonunda sa\u011flam bir temel olu\u015fturur. Sentetik ara\u00e7lar sorunlar\u0131n k\u00f6k nedenlerini belirlemenize yard\u0131mc\u0131 olurken, RUM verileri iyile\u015ftirmelerinizin ger\u00e7ek kullan\u0131c\u0131lar \u00fczerindeki etkisini izlemenizi sa\u011flar. Her iki yakla\u015f\u0131m\u0131 da bir arada kullanmak, web performans\u0131n\u0131z hakk\u0131nda en kapsaml\u0131 ve do\u011fru bilgiyi edinmenin en iyi yoludur.<\/p>\n Performans metriklerini \u00f6l\u00e7t\u00fckten ve sorunlu alanlar\u0131 belirledikten sonra s\u0131ra bu sorunlar\u0131 gidermeye gelir. Web performans\u0131n\u0131 iyile\u015ftirmek, genellikle \u00e7e\u015fitli katmanlarda (sunucu, a\u011f, taray\u0131c\u0131) yap\u0131lan optimizasyonlar\u0131n bir kombinasyonunu gerektirir. \u0130\u015fte en etkili stratejiler ve kodlama ipu\u00e7lar\u0131:<\/p>\n Kritik Olu\u015fturma Yolu (CRP), taray\u0131c\u0131n\u0131n bir web sayfas\u0131n\u0131 olu\u015fturmak i\u00e7in izledi\u011fi ad\u0131mlar\u0131n s\u0131ras\u0131d\u0131r. Bu yol, HTML, CSS ve JavaScript kaynaklar\u0131n\u0131n ayr\u0131\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131n\u0131 ve i\u015flenmesini i\u00e7erir. CRP'yi optimize etmek, kullan\u0131c\u0131n\u0131n sayfay\u0131 m\u00fcmk\u00fcn olan en k\u0131sa s\u00fcrede g\u00f6rebilmesini ve etkile\u015fime ge\u00e7ebilmesini sa\u011flamak anlam\u0131na gelir. Bunun i\u00e7in ana hedef, sayfan\u0131n ilk g\u00f6r\u00fcn\u00fcm\u00fcn\u00fc engellememektir.<\/p>\nPerformans \u00d6l\u00e7\u00fcm\u00fcne Ba\u015flang\u0131\u00e7: Do\u011fru Ara\u00e7lar\u0131 ve Y\u00f6ntemleri Se\u00e7mek (Sentetik ve RUM)<\/h2>\n
PerformanceObserver<\/code> API’sini kullanarak temel y\u00fckleme s\u00fcresi ve Largest Contentful Paint (LCP) metriklerini nas\u0131l toplayabilece\u011finizi g\u00f6sterir. Bu veriler daha sonra bir analitik servisine g\u00f6nderilerek ger\u00e7ek kullan\u0131c\u0131 deneyimi hakk\u0131nda de\u011ferli bilgiler elde edilebilir:<\/p>\n\r\n\/\/ Basit bir RUM script \u00f6rne\u011fi: Sayfa y\u00fckleme s\u00fcresini \u00f6l\u00e7me\r\nwindow.addEventListener('load', () => {\r\n const loadTime = performance.now(); \/\/ performance.now() sayfa y\u00fcklendi\u011finde ge\u00e7en s\u00fcreyi milisaniye cinsinden verir\r\n console.log(Sayfa y\u00fckleme s\u00fcresi: ${loadTime.toFixed(2)} ms<\/code>);\r\n \/\/ Ger\u00e7ek bir senaryoda, bu veriyi bir analitik servisine (\u00f6rne\u011fin Google Analytics, \u00f6zel API) g\u00f6nderebilirsiniz.\r\n \/\/ fetch('\/api\/performance', { method: 'POST', body: JSON.stringify({ metric: 'page_load_time', value: loadTime }) });\r\n \/\/ gtag('event', 'timing_complete', {\r\n \/\/ 'name': 'page_load_time',\r\n \/\/ 'value': loadTime,\r\n \/\/ 'event_category': 'Performance'\r\n \/\/ });\r\n});\r\n\r\n\/\/ LCP (Largest Contentful Paint) i\u00e7in bir PerformanceObserver kullanma\r\nnew PerformanceObserver((entryList) => {\r\n const entries = entryList.getEntries();\r\n const lastEntry = entries[entries.length - 1]; \/\/ En son LCP girdisi, genellikle nihai LCP de\u011feri\r\n if (lastEntry) {\r\n console.log(LCP: ${lastEntry.renderTime || lastEntry.loadTime} ms<\/code>);\r\n \/\/ LCP verisini analitik servisine g\u00f6nderebilirsiniz\r\n \/\/ gtag('event', 'timing_complete', {\r\n \/\/ 'name': 'LCP',\r\n \/\/ 'value': lastEntry.renderTime || lastEntry.loadTime,\r\n \/\/ 'event_category': 'Core Web Vitals'\r\n \/\/ });\r\n }\r\n}).observe({ type: 'largest-contentful-paint', buffered: true });\r\n\r\n\/\/ FID (First Input Delay) i\u00e7in bir PerformanceObserver kullanma\r\nnew PerformanceObserver((entryList) => {\r\n const entries = entryList.getEntries();\r\n const lastEntry = entries[entries.length - 1];\r\n if (lastEntry) {\r\n console.log(FID: ${lastEntry.duration} ms<\/code>);\r\n \/\/ FID verisini analitik servisine g\u00f6nderebilirsiniz\r\n \/\/ gtag('event', 'timing_complete', {\r\n \/\/ 'name': 'FID',\r\n \/\/ 'value': lastEntry.duration,\r\n \/\/ 'event_category': 'Core Web Vitals'\r\n \/\/ });\r\n }\r\n}).observe({ type: 'first-input', buffered: true });\r\n <\/pre>\nPerformans Sorunlar\u0131n\u0131 Gidermek: Kapsaml\u0131 Optimizasyon Stratejileri ve Kodlama \u0130pu\u00e7lar\u0131<\/h2>\n
Kritik Olu\u015fturma Yolu (Critical Rendering Path) Optimizasyonu Nas\u0131l Yap\u0131l\u0131r?<\/h3>\n
\n
\n
onload<\/code> olay\u0131nda media=\"all\"<\/code> olarak de\u011fi\u015ftirmek, taray\u0131c\u0131n\u0131n bu CSS'i birincil y\u00fckleme s\u0131ras\u0131nda engellemesini engeller.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\r\n\r\n