Google mide la experiencia de tu tienda con tres números: LCP, INP y CLS. Deciden parte de tu ranking en la búsqueda y, más importante, deciden si el cliente se queda o se va. En vez de hablar de esto en teoría, lo medimos: tomamos 100 tiendas reales de otras plataformas SaaS, corrimos la misma prueba que corre Google, y pusimos a Forge del otro lado. Este post es la metodología completa, los números sin edición, y lo que tienen que ver con la plataforma que estamos construyendo.
LCP (Largest Contentful Paint) es el tiempo hasta que aparece el contenido principal, como la foto del producto o el banner de la campaña. INP (Interaction to Next Paint) es la respuesta al toque: el clic en el botón que tarda en reaccionar. CLS (Cumulative Layout Shift) es la estabilidad visual: la página que salta justo cuando ibas a hacer clic.
| Métrica | Bueno | Necesita mejorar | Malo |
|---|---|---|---|
| LCP · contenido principal | hasta 2,5 s | 2,5 s a 4,0 s | por encima de 4,0 s |
| INP · respuesta al toque | hasta 200 ms | 200 a 500 ms | por encima de 500 ms |
| CLS · estabilidad visual | hasta 0,1 | 0,1 a 0,25 | por encima de 0,25 |
Estos tres forman los Core Web Vitals, definidos y documentados por el propio Google. La referencia oficial está en web.dev/vitals y su efecto en el ranking de búsqueda en Search Central. Los límites de arriba no son opinión nuestra: son lo que Google usa para clasificar una visita como buena, media o mala.
El grupo de comparación son 100 tiendas reales de otras plataformas SaaS, en América Latina, con catálogo de tamaño equivalente al de una tienda Forge (en el rango de 3 a 4 mil productos) — ninguna identificada individualmente.
La prueba en sí corre en laboratorio: PageSpeed Insights (el mismo motor Lighthouse de Google), perfil de móvil estándar, una ejecución por página, no la mediana de varias, para mantener viable el volumen de llamadas en una prueba de más de 480 mediciones. Cada tienda fue medida en cinco tipos de página: home, categoría, producto, búsqueda y checkout (el checkout mide el carrito vacío, mismo bundle y mismas tags de un checkout real, solo sin producto adentro). El valor del grupo en cada métrica es la mediana, no el promedio, para que una sola tienda excepcionalmente mala no distorsione el número.
| Medida | forge. | 100 tiendas | Diferencia |
|---|---|---|---|
| Nota de rendimiento | 95 | 31 | +64 pts |
| LCP (laboratorio) | 2,8 s | 12,4 s | −78% |
| CLS (laboratorio) | 0,00 | 0,12 | −100% |
| Total Blocking Time | 5 ms | 1,0 s | −99% |
| Peso de la página | 869 KB | 4,5 MB | −81% |
| Peso de terceros | 247 KB | 4,2 MB | −94% |
| Solicitudes | 79 | 186 | −58% |
| JavaScript entregado | 144 KB | 2,7 MB | −95% |
Menor es mejor. El checkout es donde más duele: 20,8 segundos de mediana entre las 100 tiendas, y eso con el carrito vacío, solo el shell de la página. Con un producto adentro, tiende a empeorar, no a mejorar.
Cada fila es una tienda real del grupo de comparación. "Visitas buenas" es el promedio entre LCP, INP y CLS, medido en campo (Chrome UX Report, dato de usuarios reales, no laboratorio):
| Muestra | LCP (p75) | INP (p75) | CLS (p75) | Visitas buenas |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 4,3 s | — | 0,48 | 27% |
| 2 | 4,6 s | — | 0,28 | 33% |
| 3 | 3,9 s | 630 ms | 0,42 | 42% |
| 4 | 5,7 s | 221 ms | 0,27 | 42% |
| 5 | 6,3 s | 207 ms | 0,47 | 42% |
El guion en INP no es un error: dos de estas tiendas no tienen volumen de interacciones suficiente para que Chrome publique el número, lo que ya dice algo sobre el tráfico que sobrevive a la primera impresión.
Dos números de campo resumen el tamaño del problema. Entre las 142 tiendas de nuestro conjunto mayor con dato real del Chrome UX Report, solo el 3% pasa las tres métricas a la vez, el propio límite que Google considera "bueno". Entre las 100 peores que componen este benchmark, la mediana de CLS en campo es 0,32 y la de LCP es 3,95 segundos, ya en territorio "malo" antes de cualquier prueba de laboratorio.
En laboratorio, el patrón se repite con otra granularidad: el 94% del peso promedio de las páginas es de terceros, esto ocurre por falta de gobernanza sumada a una limitación de la plataforma que lo lleva todo al front cuando podría tener integración en el back.
Esto coincide con lo que ya vemos en la práctica sobre por qué las tiendas fallan en estas métricas: el problema casi nunca es el producto que se vende. Es estructural, y se repite en cuatro formas:
JavaScript que la plataforma te obliga a cargar antes que tu producto. En SaaS, ese código se decide para millones de tiendas a la vez, con una función que tu tienda nunca usa, pero que llega en el mismo paquete. En Forge, el código es tuyo y auditable: se puede ver exactamente lo que corre, porque no existe una base de fábrica escondida.
Apps y píxeles que se acumulan sin dueño. Cada app pequeña, sola, parece barata. El conjunto (el 94% de terceros que medimos) no lo es. En Forge eso se vuelve el modelo Friends: toda integración es una elección consentida, con permiso y base de datos propios, elegida por el Forge Team o por ti a dedo, nunca un paquete preinstalado que nadie recuerda revisar.
Caché compartida, calentada para el promedio, nunca para tu tienda. En una plataforma SaaS, miles de tiendas comparten la misma infraestructura, ajustada para el caso promedio. Forge corre en la nube que tú elijas (AWS, GCP, Azure o la que ya uses), dedicada a tu operación, no a una larga cola de otros inquilinos.
Checkout cargado hasta el tope. Nuestra prueba mostró el checkout como la peor página, por lejos, incluso vacío. En plataformas SaaS, es común que el checkout acumule años de píxeles de conversión que ya nadie audita, porque tocarlo se siente arriesgado o imposible. En Forge, cada integración en el checkout también es una app con permiso explícito — visible, revisable, removible y no siempre en el front.
Forge no es un SaaS. No alquilas espacio en un sistema compartido: la tienda, el código y los datos son tuyos, corriendo en tu infraestructura, operados por el Forge Team. Esa diferencia estructural es el motivo por el cual los números de arriba pueden volverse control, y no solo diagnóstico:
Cada elemento que apareció como problema estructural en este benchmark (JavaScript de fábrica, apps acumuladas, caché compartida, checkout sin dueño) es, en Forge, una decisión que tú puedes tomar a dedo. Esa es la diferencia entre alquilar una plataforma y tener la tuya.
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