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Kiwop Labs · piloto de septiembre de 2026

Rendimiento móvil en diez webs de clientes

En 10 webs de clientes, la mediana redondeada del rendimiento móvil Lighthouse fue 60/100; la del SEO técnico automático, 90/100. El LCP de laboratorio tuvo una mediana redondeada de 9,5 segundos. Analizamos una observación por web: la muestra no representa al mercado.

Kiwop Labs · Fecha de sincronización de los datos:

Resultados del piloto

Resultados del piloto
MétricaMediana redondeadaWebs
Rendimiento móvil60/10010
SEO técnico automático90/10010
Accesibilidad automática90/10010
Buenas prácticas90/10010
LCP móvil de laboratorio9,5 s10

Puntuaciones Lighthouse sobre 100, redondeadas al múltiplo de 5 más próximo. LCP en segundos, redondeado a 0,5 s. Las mitades se redondean hacia arriba. Las cifras no son medianas exactas ni permiten clasificar resultados en los límites de los tramos.

Qué nos dicen estas cifras

Las comprobaciones de SEO técnico y el rendimiento móvil describen dimensiones distintas de una web. Una puntuación de SEO no mide velocidad ni posiciones en Google. La diferencia entre puntuaciones no expresa una mejora porcentual.

El LCP mide cuándo aparece el elemento de contenido más grande. No es el tiempo de carga completo. Aquí procede de laboratorio, no de visitas reales. Los agregados tampoco permiten saber si las webs con mejor SEO son las mismas que cargan más despacio.

Cómo hicimos la medición

  1. Seleccionamos las diez webs externas con monitorización Lighthouse disponible en nuestro catálogo. Excluimos la web de Kiwop y la demo; comprobamos un proyecto y un dominio distintos por observación. La unidad es la web, no un grupo empresarial independiente.
  2. Fijamos el protocolo 2026-09-29-p1 antes de extraer las cifras. Tomamos la única observación móvil del último registro activo de cada conector, sincronizado el 29 de septiembre de 2026 (Europe/Madrid). Una URL por web, sin repetir para escoger un resultado mejor.
  3. La fuente es PageSpeed Insights v5. Usamos las puntuaciones y el LCP de laboratorio de Lighthouse; excluimos CrUX y cualquier dato de usuarios reales. Las cinco métricas tienen diez valores válidos. Un valor ausente habría suprimido la métrica completa, sin sustituirlo por cero.
  4. Calculamos la mediana de cada métrica y aplicamos el redondeo declarado. Verificamos los resultados mediante un cálculo independiente y pruebas de valores ausentes, duplicados y entradas inválidas.

Qué no puede concluirse

  • Es una muestra por disponibilidad de clientes de Kiwop, con quien existe relación comercial. No es una muestra aleatoria ni una auditoría independiente del mercado. No permite comparar sector público y privado.
  • Una URL y una observación por web no describen su rendimiento habitual ni todas sus páginas. No se conservaron la versión de Lighthouse, la hora de ejecución ni el entorno completo. La fecha es de sincronización. No es un benchmark controlado.
  • No calculamos tendencias, intervalos de confianza, relaciones causales ni impacto en ventas. La accesibilidad automática no certifica cumplimiento legal y el LCP de laboratorio no acredita superar Core Web Vitals.

Qué datos compartimos

Publicamos únicamente medianas redondeadas del conjunto. Omitimos nombres, dominios, identificadores, filas individuales, sectores, ubicaciones y extremos. No utilizamos datos de navegación de personas, conversaciones, ventas ni expedientes.

Datos y definiciones

Diccionario de datos

Los nombres de campo se mantienen en inglés para que las siete ediciones compartan el mismo dataset.

protocol_version / period
Versión del método y mes de la edición.
strategy / sample_unit / n_sites
Móvil; unidad web; número total de webs incluidas.
statistics
Las cinco métricas de la tabla, identificadas como performance, seo, accessibility, best_practices y lcp_seconds.
status / n_sites
Disponibilidad y número de observaciones válidas de cada métrica.
median_rounded / rounding_step / unit
Mediana redondeada, paso de redondeo y unidad: score_0_100 o seconds.
limitations
Limitaciones del conjunto. El CSV contiene una fila por métrica, no por cliente.

El método permite repetir el cálculo en el entorno autorizado. Los agregados descargables permiten comprobar la coherencia del informe, pero no reconstruir las medianas exactas sin las observaciones privadas.

Cómo citar este estudio

Kiwop Labs (2026). Rendimiento móvil en diez webs de clientes. 2026-09. https://www.kiwop.com/labs/rendimiento-movil-clientes-2026

Texto y agregados bajo CC BY 4.0, con atribución a Kiwop Labs. CC BY 4.0.

Versión y correcciones

Edición 1.0, septiembre de 2026. Sin correcciones registradas. Cualquier rectificación indicará aquí qué cambió y cuándo.

Referencias del método