數位引擎筆記 · Facebook 保存

Guess.js:用資料預測下一頁,再決定是否預取

一則把 prefetch、使用者行為資料與機器學習放在一起討論的歷史筆記,重點是預取應該建立在機率與成本的平衡上。

來源註記

這篇內容保留 Facebook 貼文的原始脈絡,部分工具、介面與外部連結可能已經改變。

如果把所有可能的下一頁都 prefetch,理論上可以讓點擊後的體驗更快,但也會大量消耗使用者的網路流量。

真正值得討論的問題,是如何判斷哪些頁面最有可能被接著造訪。

原始貼文提出兩種方向。

第一種是由開發者自行判斷使用者最可能前往的頁面,再針對那些資源進行預取。

第二種是利用網站的使用行為資料,推測不同頁面上的連結被點擊的機率。

Guess.js 曾被用來示範第二種做法。

它會結合 Google Analytics 的資料,分析頁面上的連結被點擊的可能性,再把 prefetch 放到較可能被造訪的連結上。

這個想法的重點不是「加入越多 prefetch 越好」,而是把預取成本、頻寬與使用者真正會走的路徑一起考慮。

這篇貼文發布於 2019 年,相關工具與範例可能已經改變或停止維護。

因此本頁保存的是當時的設計思路與研究脈絡,不保證連結中的工具仍然適合直接使用。

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