Largest Contentful Paint(LCP) 개선을 위한 이미지 중심 전략

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

웹 개발

대상자

• 웹 개발자, 성능 최적화 엔지니어
• 난이도: 중급(기술적 개념 이해 필요)

핵심 요약

• 이미지가 LCP 요소인 경우 80%로, 이미지 최적화가 가장 효과적인 전략
• 이미지 압축, 레이지 로딩, next-gen 포맷(WebP, AVIF) 사용이 LCP 50-80% 개선 가능
• PerformanceObserver API를 통해 LCP 요소를 실시간으로 식별할 수 있음

섹션별 세부 요약

1. LCP의 중요성과 이미지의 역할

• LCP는 Google의 핵심 성능 지표로, 사이트 성능 및 SEO에 직접 영향
• 80%의 웹사이트에서 LCP 요소는 이미지(헤로 이미지, 제품 이미지 등)
• 사용자가 1초 내에 LCP 요소가 렌더링되지 않으면 이탈률 급증

2. LCP 요소 식별 방법

• PerformanceObserver API 사용 예시:

```javascript

new PerformanceObserver((entryList) => {

const entries = entryList.getEntries();

console.log(entries);

}).observe({ type: 'largest-contentful-paint', buffered: true });

```

• LCP 요소의 타입(이미지, 텍스트 등)과 렌더링 시간을 분석하여 최적화 대상 선정

3. 이미지 최적화 전략

• 이미지 포맷 전환: JPEG → WebP/AVIF 사용 (파일 크기 30-50% 감소)
• 레이지 로딩: loading="lazy" 속성 적용으로 불필요한 이미지 로딩 방지
• 반응형 이미지: srcset과 sizes 속성을 통해 디바이스별 최적 이미지 제공
• 이미지 압축: Lossy 압축 기법 적용 → 품질 희생 없이 파일 크기 70% 감소

4. 도구와 모니터링

• Lighthouse와 Chrome DevTools로 LCP 개선 효과 실시간 측정
• CI/CD 파이프라인에 이미지 최적화 단계 추가하여 자동화된 품질 관리

결론

• 이미지 최적화를 첫 번째 전략으로 적용하고, WebP/AVIF 포맷과 레이지 로딩을 병행하여 LCP 지표를 빠르게 개선
• PerformanceObserver API를 활용한 LCP 요소 분석은 최적화 대상 선정의 핵심 단계
• 성능 모니터링 도구와 CI/CD 통합으로 지속적인 품질 유지 필요