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Auditoria de Core Web Vitals e plano de otimização de performance

Diagnostica problemas de Core Web Vitals (LCP, INP, CLS) e cria plano técnico de correção priorizado.

Core Web VitalsLCPINPCLSperformance

Objetivo do Prompt

Melhorar as métricas de Core Web Vitals do site para atender aos limiares de 'bom' do Google, garantindo que a performance não seja um fator limitante para o rankeamento.

Exemplo Real de Uso

A MegaStore, e-commerce de eletrônicos com 12.000 páginas, tem 78% das URLs classificadas como 'ruim' em Core Web Vitals no Google Search Console. O LCP médio é 5,2s (limiar: 2,5s), INP de 380ms (limiar: 200ms) e CLS de 0,32 (limiar: 0,1). O site perde posições para concorrentes mais rápidos.

Prompt

Realize uma auditoria completa de Core Web Vitals para o site [URL DO SITE], que roda em [PLATAFORMA: WordPress/Shopify/Next.js/custom] e tem [NÚMERO] páginas indexadas.

**Fase 1 — Diagnóstico (dados de campo + laboratório):**

Dados de campo (CrUX / Google Search Console):
- LCP (Largest Contentful Paint): valor atual, % de URLs bom/precisa melhorar/ruim
- INP (Interaction to Next Paint): valor atual, distribuição
- CLS (Cumulative Layout Shift): valor atual, distribuição
- Segmentar por tipo de página: home, categoria, produto, blog, landing page
- Segmentar por dispositivo: mobile vs. desktop

Dados de laboratório (Lighthouse / PageSpeed Insights):
- Análise das 5 páginas mais importantes: home, [PÁGINAS PRIORITÁRIAS]
- Score de Performance, Acessibilidade, Best Practices, SEO
- Oportunidades de melhoria listadas pelo Lighthouse
- Diagnósticos técnicos detalhados

**Fase 2 — Causas raiz por métrica:**

**LCP > 2,5s — Causas comuns a investigar:**
- Server response time (TTFB) — hosting, CDN, cache
- Imagens hero não otimizadas (formato, tamanho, lazy loading no above-the-fold)
- CSS/JS render-blocking
- Web fonts bloqueando renderização
- Third-party scripts pesados

**INP > 200ms — Causas comuns:**
- JavaScript de terceiros (analytics, chat, pixels)
- Event handlers pesados no main thread
- Layout thrashing durante interações
- Hydration lenta (para SPAs/SSR)

**CLS > 0,1 — Causas comuns:**
- Imagens/vídeos sem dimensões definidas (width/height)
- Conteúdo injetado dinamicamente (banners, pop-ups, ads)
- Web fonts causando FOIT/FOUT
- Iframes sem tamanho reservado

**Fase 3 — Plano de correção priorizado:**
Para cada problema identificado:
- Impacto estimado na métrica (ex: LCP -1,2s)
- Complexidade de implementação (baixa/média/alta)
- Código/configuração específica para corrigir
- Antes/depois esperado

Ordem de implementação:
1. Quick wins (alto impacto, baixa complexidade) — Semana 1
2. Otimizações de imagem e CDN — Semana 2
3. Otimizações de JavaScript — Semanas 3-4
4. Correções de CLS — Semana 2
5. Otimizações de servidor/infraestrutura — Semanas 3-4

**Fase 4 — Monitoramento contínuo:**
- Setup de Real User Monitoring (RUM)
- Alertas para regressões de performance
- Budget de performance por tipo de página
- Review mensal de CrUX data no Search Console
- Meta: 90%+ das URLs no 'bom' em 60 dias

Entregue o relatório técnico com código de implementação para cada correção.

Como usar este prompt

  1. 1Cole o prompt diretamente no ChatGPT, Claude, Gemini ou qualquer assistente de IA.
  2. 2Personalize os campos entre colchetes [assim] com suas informações específicas.
  3. 3Para melhores resultados, forneça contexto adicional sobre seu caso de uso.
  4. 4Combine múltiplos prompts em uma conversa para resultados mais completos.
  5. 5Salve os prompts que mais usa para acesso rápido no futuro.

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