CORE WEB VITALS ЯК ОСНОВНИЙ ІНДИКАТОР КОРИСТУВАЦЬКОГО ДОСВІДУ В ЦИФРОВОМУ МАРКЕТИНГУ

Наукові записки Львівського університету бізнесу та права. Серія економічна. Серія юридична. Випуск 47/2025 178 https://doi.org/10.5281/zenodo.17837692 Корягін О. В. приватний дослідник у сфері цифрового маркетингу та пошукової оптимізації, з асновник і CEO компанії ADHEAD DIGITAL LLC, Ірвайн, США, https://orcid.org/0009-0000-8805-5353 CORE WEB VITALS ЯК ОСНОВНИЙ ІНДИКАТОР КОРИСТУВАЦЬКОГО ДОСВІДУ В ЦИФРОВОМУ МАРКЕТИНГУ JEL Classification: M31, L86, D83, C88 SECTION “ECONOMICS”: Економіка Анотація. Актуальність дослідження зумовлено зростанням значення технічної якості веб ресурсів для формування довіри до бренду, залученості користувачів і результативності цифрових стратегій. Встановлено, що CWV є інтегральним показником якості користувацького досвіду, що поєднує технічні й поведінкові параметри ефективності. Мета статті полягає у визначенні ролі CWV у цифровому маркетингу та розробленні практичних засад підвищення ефективності онлайн-взаємодії брендів з користувачами. Методологія ґрунтується на системній, порівняльній та аналітичній практиках з використанням інструментів Google Lighthouse, PageSpeed Insights, Search Console і Chrome User Experience Report. У результаті дослідження доведено взаємозв’язок між показниками CWV (LCP, INP, CLS) і поведінковими метриками (Conversion Rate, Bounce Rate, Engagement Rate). Виявлено технічні, організаційні та аналітичні перешкоди впровадження CWV. Наукова новизна полягає в обґрунтуванні CWV як стратегічного індикатора управління цифровим досвідом бренду. Рекомендовано впровадження інтегрованих аналітичних панелей, внутрішніх KPI та інструментів штучного інтелекту для прогнозної оптимізації користувацької взаємодії. Перспективи подальших досліджень пов’язані з розробленням моделей предикативної аналітики та стандартизацією вимірювання цифрової продуктивності. Ключові слова: користувацький досвід, цифровий маркетинг, вебаналітика, оптимізація сайтів, поведінкові метрики, штучний інтелект. Abstract. The relevance of this research is determined by the growing need to enhance the effectiveness of digital marketing strategies amid increasing user expectations regarding website speed, stability, and interactivity. In the modern information-rich environment, the technical quality of a website defines user trust, engagement level, and brand visibility in search results. Core Web Vitals (CWV), introduced by Google, have become a universal standard for assessing user experience, integrating both technical and behavioral aspects of digital interaction. However, in most organizations, the implementation of these metrics remains fragmented, which reduces the overall performance of online communications and weakens brand reputation. The purpose of this article is to determine the role of CWV as an integrated indicator of user experience quality in digital marketing and to substantiate practical approaches to improving the effectiveness of online brand-user interaction based on their implementation. The research methodology is based on a combination of systemic, comparative, and analytical approaches. Structural-functional analysis was applied to reveal the interrelation between websites' technical characteristics and user behavioral indicators, while analytical modeling was used to generalize practical mechanisms for optimizing CWV. The empirical base Наукові записки Львівського університету бізнесу та права. Серія економічна. Серія юридична. Випуск 47/2025 179 includes analytical tools such as Google Lighthouse, PageSpeed Insights, Search Console, and Chrome User Experience Report. The research results demonstrate a direct relationship between CWV indicators (Largest Contentful Paint, Interaction to Next Paint, and Cumulative Layout Shift) and key behavioral metrics of digital marketing such as Conversion Rate, Bounce Rate, and Engagement Rate. It has been proven that optimization of these metrics increases conversion levels, enhances user loyalty, and strengthens the reputational value of the brand. Technical, organizational, and analytical barriers that limit the effective implementation of CWV in marketing practice have been identified. The scientific novelty lies in substantiating CWV as a systemic indicator of digital experience that integrates technical and behavioral analytics into a unified model for evaluating the effectiveness of brand communications. The approach to using CWV in strategic management of digital platforms has been improved, where technical optimization is viewed as a factor of reputational and economic sustainability. The conclusions indicate that effective CWV management requires the introduction of comprehensive monitoring, integrated analytical dashboards, and internal KPI systems connecting technical performance with business outcomes. Practical recommendations have been proposed regarding the establishment of cross-functional teams and the use of artificial intelligence algorithms for predictive optimization of user experience. Prospects for further research are related to the development of predictive analytics models for CWV, the creation of sectoral standards for digital performance optimization, and the integration of emotional-cognitive UX parameters into the system of evaluating brand effectiveness in the digital environment. Key words: user experience, digital marketing, web analytics, website optimization, behavioral metrics, artificial intelligence. Вступ У сучасному цифровому середовищі, де конкуренція за увагу користувача досягає максимального рівня, якість взаємодії з вебресурсом є визначальним чинником ефективності маркетингових стратегій. Одним з ключових напрямів досліджень цифрового маркетингу є оцінювання користувацького досвіду (User Experience), що безпосередньо впливає на показники залученості, конверсії та довіри до бренду. У цьому контексті метрики основні показники якості вебсайтів (Core Web Vitals, CWV), запропоновані компанією Google, набувають статусу інтегрального індикатора технічної й поведінкової якості вебресурсів. Їхнє аналітичне значення виходить за межі суто технічного аудиту, перетворюючись на інструмент вимірювання сприйняття швидкодії, стабільності та інтерактивності сайту з позицій реального користувача. Наукова актуальність проблеми полягає у потребі розроблення системної практики інтеграції CWV у структуру маркетингової аналітики, що дає змогу не лише оптимізувати технічні характеристики сайту, а й формувати моделі поведінкової лояльності користувачів. Практична значущість дослідження зумовлена безпосереднім впливом рівня показників CWV на пошукову видимість бренду, вартість залучення трафіку та репутаційні позиції в цифрових екосистемах. Недостатня увага до цих складників у процесі планування та реалізації маркетингових кампаній призводить до втрати конкурентних переваг, зниження коефіцієнта конверсій і збільшення показників відмов. Отже, вивчення CWV як системного показника якості користувацького досвіду є важливим науковим і прикладним завданням, спрямованим на підвищення ефективності цифрових стратегій і стійкості брендів у середовищі алгоритмічно керованого маркетингу. Аналіз сучасних досліджень щодо CWV як базового індикатора користувацького досвіду у цифровому маркетингу сприяє виокремленню чотирьох взаємопов’язаних наукових напрямів, що Наукові записки Львівського університету бізнесу та права. Серія економічна. Серія юридична. Випуск 47/2025 180 охоплюють технічний, поведінковий, аналітичний та стратегічний компоненти цифрової ефективності. Перший напрям стосується технічної оптимізації вебпродуктивності та архітектури швидкодії, що формує фундаментальне підґрунтя для досягнення високих показників CWV. Дослідник Л. Каптосв (L. Kaptosv) [1] обґрунтовує використання Redis для кешування у високонавантажених вебзастосунках, що дає змогу суттєво скоротити час відгуку серверів і покращити показник Largest Contentful Paint (LCP), визначаючи рівень першого візуального завантаження контенту. Автор Р. Р. Гаддам (R. R. Gaddam) [2] пропонує концептуальну модель оптимізації Core Web Vitals, у якій технічні параметри взаємопов’язані з поведінковими характеристиками користувача, утворюючи цілісну рамку цифрової продуктивності. Вчені М. К. Доббала та М. С. С. Лінголу (M. K. Dobbala & M. S. S. Lingolu) [3] досліджують роль спеціалізованих інструментів моніторингу CWV у забезпеченні стабільності вебінтерфейсів, наголошуючи на важливості індикаторів LCP, FID та CLS як базових критеріїв якості взаємодії. Науковці К. Х. В. Сукарджох і А. Захра (K. H. W. Sukardjoh & A. Zahra) [4] доводять ефективність впровадження методики CWV у практику оптимізації вебсайтів, виявивши прямий зв’язок між технічними параметрами швидкодії та рівнем задоволеності користувачів. Ці праці демонструють, що технічна архітектура вебресурсів є основою цифрового досвіду, а CWV – головним показником якості взаємодії. Другий напрям пов’язаний із поведінковими аспектами користувацького досвіду та аналітикою цифрової взаємодії. Дослідники Л. Феллінґер і Д. Фронімакі (L. Fellinger & D. Fronimaki) [5] зазначають, що покращення швидкості завантаження сторінки та стабільності макета суттєво підвищує рівень залучення користувачів, тривалість сеансу та ймовірність повторних відвідувань. Учений Н. Вехнер зі співавторами (N. Wehner et al.) [6] виявляють, що на сприйняття користувацького досвіду впливають не лише технічні параметри CWV, а й зовнішні чинники, зокрема наявність cookie-банерів, що можуть викривляти показники якості. Автори Б. К. Вінейкартік і Мохана (B. C. Vinaykarthik & Mohana) [7] досліджують роль штучного інтелекту у формуванні UXдизайну для e-commerce, довівши, що алгоритмічне регулювання CWV забезпечує адаптивність і позитивне емоційне сприйняття користувачів. Науковець В. Васілієвіч зі співавторами (V. Vasilijević et al.) [8]пропонують кількісну модель оцінювання користувацького досвіду у вебзастосунках, що зумовила сучасну практику CWV, інтегруючи поведінкові та візуальні показники. Отже, у цьому напрямі CWV розглянуто як поведінкові маркери цифрової лояльності та когнітивного комфорту користувачів. Третій напрям охоплює інтеграцію CWV у систему пошукової оптимізації (SEO) та підвищення видимості брендів у цифровому середовищі. Дослідник М. Едгар (M. Edgar) [9] визначає CWV як складник Google Page Experience, що безпосередньо впливає на ранжування сайтів і сприйняття контенту пошуковими системами. Науковець Д. Бансал (D. Bansal) [10] доводить, що SEOоптимізація, спрямована на покращення швидкодії завантаження, забезпечує зростання рівня утримання користувачів та підвищення конверсій. Вчені Е. А. Добре і Л. Чюкан-Русу (E. A. Dobre & L. Ciucan-Rusu) [11] у порівняльному дослідженні підкреслюють, що цифровізація маркетингових практик у сфері освіти вимагає внесення CWV до систем оцінювання ефективності цифрових комунікацій. Автори Д. Гайда та П. Конгауснер (D. Gaida & P. Konhaeusner) [12] зазначають, що реалізація локальної SEO-стратегії з урахуванням CWV забезпечує підвищення видимості брендів у локальних пошукових системах. Дослідник М. С. Катава зі співавторами (M. S. Katave et al.) [13] аналізують вплив оновлень алгоритмів Google на трафік сайтів і наголошують, що значущість CWV у пошукових алгоритмах постійно зростає. У роботах зазначено, що CWV є не лише технічним стандартом, а й стратегічним чинником конкурентоспроможності. Подальші дослідження у цьому напрямі доцільно зосередити на формуванні інтелектуальних SEO-платформ, що інтегрують CWV з динамічним аналізом поведінкових сигналів користувачів. Четвертий напрям охоплює стратегічні інновації у цифровому маркетингу, де CWV є аналітичною основою формування довіри, впізнаваності та стійкості бренду. Вчений Т. Самарах зі Наукові записки Львівського університету бізнесу та права. Серія економічна. Серія юридична. Випуск 47/2025 181 співавторами (T. Samarah et al.) [14] досліджують використання великих мовних моделей (LLMs) для автоматичного підвищення SEO-ефективності, виявляючи, що інтеграція ШІ з аналізом CWV підвищує релевантність і привабливість контенту. Дослідники Н. Каушік і М. Біндал (N. Kaushik & M. Bindal) [15] пропонують алгоритмічні методи побудови кастомізованих моделей пошукової видимості, що враховують CWV як динамічну змінну оптимізації. У дослідженнях підкреслено, що CWV у поєднанні з генеративними технологіями та аналітикою даних формують нову парадигму управління цифровим маркетингом, де технічна продуктивність є маркером довіри користувача. Подальші дослідження у цьому напрямі варто спрямувати на створення когнітивно-аналітичних моделей впливу CWV на репутаційну стійкість брендів у середовищі генеративного пошуку. Попри активне вивчення питань цифрового користувацького досвіду, наразі недостатньо розкрито роль CWV як комплексного індикатора, що поєднує технічні та поведінкові характеристики ефективності вебресурсів. Відсутня єдина методика оцінювання впливу показників LCP, INP і CLS на поведінкові метрики користувачів та чіткі моделі інтеграції CWV у систему маркетингової аналітики. Недостатньо досліджено технічні, організаційні та аналітичні перешкоди впровадження CWV у бізнес-практику, що обмежує можливості стратегічного управління цифровими комунікаціями брендів. Запропоноване дослідження спрямоване на заповнення цих прогалин через поєднання технічних і поведінкових показників у єдину аналітичну систему. Розроблена модель інтеграції CWV у моніторинг ефективності цифрових комунікацій дає змогу оцінювати якість користувацького досвіду з урахуванням реальних даних і забезпечує наукове підґрунтя для підвищення результативності цифрового маркетингу. Мета статті полягає у з’ясуванні ролі CWV як основного індикатора користувацького досвіду в цифровому маркетингу та у визначенні шляхів підвищення ефективності онлайн-взаємодії брендів із користувачами на основі цих показників. Для досягнення мети дослідження передбачено виконання таких завдань: Визначити сутність CWV як інтегрального показника якості користувацького досвіду у цифровому середовищі. Проаналізувати вплив показників LCP, INP, CLS на поведінкові характеристики користувачів і результативність цифрових стратегій. Обґрунтувати напрями інтеграції CWV у систему моніторингу ефективності цифрових комунікацій брендів. Результати дослідження. У сучасному цифровому маркетингу CWV розглядаються як базовий набір метрик, що характеризують технічну якість користувацького досвіду. Запроваджені компанією Google у межах ініціативи Web Experience Update, вони сприяють кількісному вимірюванню основних аспектів взаємодії користувача з вебсторінкою. До складу CWV входять: найбільше змістовне відображення елемента (Largest Contentful Paint, LCP), що визначає швидкість завантаження головного контенту сторінки; взаємодія до наступного відображення (Interaction to Next Paint, INP), що оцінює швидкість реакції сторінки на дії користувача; та сукупне зміщення макета (Cumulative Layout Shift, CLS), що вимірює стабільність візуального відображення. Ці показники забезпечують інтегральне розуміння того, як швидко користувач бачить основний контент та наскільки передбачувано реагує інтерфейс, чи стабільним є візуальний досвід (табл. 1). З практичного погляду впровадження Core Web Vitals є ключовим елементом ініціативи Web Vitals (Page Experience update), що спрямована на покращення реального користувацького досвіду. Ці показники можуть впливати на пошукову видимість вебресурсів як частина ширшої системи сигналів, тоді як основний їхній ефект виявляється у підвищенні якості користувацької взаємодії та конверсій. Наукові записки Львівського університету бізнесу та права. Серія економічна. Серія юридична. Випуск 47/2025 182 Таблиця 1 Основні показники CWV та їхні оптимальні параметри Показник Зміст показника Оптимальне значення Практичне значення для цифрового маркетингу LCP Визначає час відображення найбільшого видимого елемента сторінки (зображення, відео, банера або текстового блоку) Desktop: ≤ 2,1 с (P75); Mobile: ≤ 2,5 с (P75) Забезпечує швидке сприйняття контенту, знижує рівень відмов, покращує користувацьке враження та пошукову видимість INP Вимірює затримку більшості взаємодій (клік/тап, натискання клавіш), не охоплює прокручування Добре: ≤ 200 мс; Потребує поліпшення: 200–500 мс; Низько: > 500 мс Підвищує чутливість і плавність інтерфейсу, формує відчуття контролю та задоволення від взаємодії CLS Відображає стабільність візуального макета, фіксуючи несподівані зсуви елементів під час завантаження Desktop: ≤ 0,06 (P75); Mobile: ≤ 0,1 (P75) Зменшує ймовірність помилкових натискань, підвищує довіру, комфорт і передбачуваність візуального досвіду Джерело: сформовано автором на основі [2, p. 705–706; 3; 4; 9, p. 96–97; 10] Історично для оцінювання взаємодії використовували метрику First Input Delay (FID), однак з березня 2024 р. ключовим показником став Interaction to Next Paint (INP), який точніше відображає чутливість сторінки до більшості взаємодій користувача. За окремими кейcами e-commerce, скорочення LCP з 4 до 2 секунд може підвищувати коефіцієнт конверсії на 12–15 %, тоді як оптимізація INP до 200 мс зменшує відтік користувачів на 20–25 %; фактичний ефект залежить від ніші, пристроїв і типу контенту [10]. У мобільному вебі зниження CLS до 0,1 забезпечує стабільність контенту та запобігає втратам аудиторії через зсуви реклами чи інтерактивних блоків [3]. З наукового погляду показники CWV є системоутворювальним чинником інтеграції технічних і поведінкових даних у цифровій аналітиці. Їхній моніторинг за допомогою інструментів Google Lighthouse, PageSpeed Insights і Chrome User Experience Report формує базу для побудови моделей предиктивної оптимізації користувацького досвіду. Високі значення CWV відображають технологічну зрілість цифрової платформи, а покращення лабораторних балів PageSpeed/Lighthouse доцільно розглядати як інструмент для поліпшення польових (Core Web Vitals) метрик та UX, а не як безпосередній чинник ранжування. Вплив CWV на сприйняття швидкодії, стабільності та інтерактивності вебресурсів визначає не лише технічну, а й психологічну ефективність цифрового середовища. У сучасній поведінковій економіці користувач очікує миттєвої реакції від системи, і навіть незначна затримка у завантаженні сторінки може сприйматися як ознака ненадійності або технічної недосконалості бренду. З огляду на це аналіз впливу кожного з компонентів CWV дає змогу розкрити шляхи формування суб’єктивного враження швидкості, передбачуваності та комфорту взаємодії з вебплатформою (табл. 2). Наукові записки Львівського університету бізнесу та права. Серія економічна. Серія юридична. Випуск 47/2025 183 Таблиця 2 Вплив показників CWV на користувацьке сприйняття вебресурсів Показник Базовий аспект сприйняття Типовий ефект при відхиленні від норми Вплив на маркетингові результати Largest Contentful Paint (LCP) Відчуття швидкості відображення основного контенту Затримка понад 3 с викликає фрустрацію, знижує довіру та підвищує показник відмов Втрата до 20–25 % потенційних клієнтів; скорочення часу перебування на сайті Interaction to Next Paint (INP) Відчуття чутливості та плавності взаємодії (вимірює затримку переважно для кліків/тапів і натискань клавіш; не охоплює прокручування) Затримка понад 300 мс створює враження інертності системи Зниження рівня залученості користувачів; скорочення кількості цільових дій Cumulative Layout Shift (CLS) Відчуття стабільності та передбачуваності інтерфейсу Зміщення елементів під час читання або натискань дезорієнтує користувача Підвищення кількості помилкових натискань, зниження довіри до ресурсу Джерело: сформовано автором на основі [5, p. 325–326; 6; 7; 8, p. 10–11; 11] У практичному вимірі аналіз впливу CWV на сприйняття користувачів підтверджує, що ці показники відображають не лише технічну ефективність вебресурсу, а й емоційно-когнітивну реакцію людини на взаємодію з цифровим середовищем. У межах поведінкової економіки доведено, що затримка завантаження сторінки понад 2,5–3 с призводить до різкого зниження концентрації уваги, а кожна додаткова секунда зменшує ймовірність цільової дії (покупки, підписки, переходу) на 7–10 % [6]. Таким чином, LCP формує первинне враження від бренду: користувач сприймає швидкість відображення контенту як індикатор технологічності та надійності компанії. У сфері електронної комерції цей параметр безпосередньо корелює з часткою завершених транзакцій і коефіцієнтом повторних відвідувань. Водночас INP виступає ключовим індикатором когнітивного комфорту. Миттєва реакція інтерфейсу створює відчуття контролю й передбачуваності, що посилює ефект «плавної взаємодії». У мобільному вебі затримка понад 300 мс сприймається як уповільнення, тому оптимізація INP є визначальним чинником утримання аудиторії. За окремими прикладами у фінансово-технологічному секторі скорочення INP із 400 до 200 мс підвищує довіру до цифрового сервісу на 15–20 % завдяки зменшенню відчуття технічного опору під час транзакцій [11]. Показник CLS має найбільш помітний вплив на сприйняття стабільності. Коли під час завантаження або прокручування сторінки зміщуються елементи, наприклад, кнопка «Купити» чи форма введення даних – у користувача виникає підсвідоме відчуття ризику. У контексті UX-дизайну стабільний візуальний макет знижує когнітивне навантаження, сприяє концентрації уваги на змісті та посилює репутаційний ефект надійності. На сучасному етапі CWV є базовим компонентом SEO та поведінкової аналітики. Завдяки автоматизованим інструментам Google Lighthouse, PageSpeed Insights і Chrome User Experience Report маркетологи можуть співвідносити динаміку показників з бізнес-результатами, зокрема зі зростанням конверсій або показників залученості. Це означає, що наразі технічна оптимізація CWV є не лише інженерним, а стратегічним управлінським завданням, що поєднує аналіз поведінки Наукові записки Львівського університету бізнесу та права. Серія економічна. Серія юридична. Випуск 47/2025 184 користувачів, проєктування інтерфейсів і цифрову аналітику для формування стійкої конкурентної переваги бренду. Вивчення взаємозв’язку між технічними характеристиками вебсайтів та поведінковими показниками користувачів є центральним напрямом сучасного цифрового маркетингу, оскільки саме технічна архітектура платформи визначає, як користувач сприймає, взаємодіє та ухвалює рішення у процесі онлайн-комунікації. У середовищі надлишкової інформації швидкість реакції, стабільність візуального контенту, коректна робота інтерактивних елементів і структурована навігація формують не лише естетичне, а й когнітивне відчуття зручності. З погляду маркетингової ефективності, технічні показники (затримка завантаження, інтерактивність, адаптивність до мобільних пристроїв і доступність для різних браузерів) безпосередньо корелюють із поведінковими метриками, зокрема показником відмов (Bounce Rate), середньою тривалістю сеансу (Average Session Duration) і коефіцієнтом конверсій (Conversion Rate). У результаті технічна якість сайту є не лише інструментом підтримки користувацького досвіду, а й визначальним чинником результативності маркетингової стратегії (табл. 3). Таблиця 3 Взаємозв’язок технічних характеристик вебсайтів і поведінкових показників користувачів Технічна характеристика Відповідний поведінковий показник Характер взаємозв’язку Типовий ефект для маркетингової стратегії Швидкість завантаження сторінки (Page Load Speed) Показник відмов (Bounce Rate) Обернений – при зменшенні часу завантаження зменшується частка відмов Користувачі частіше залишаються на сайті, підвищується ефективність першого враження Інтерактивність сторінок (Interaction Responsiveness, INP) Тривалість сеансу (Average Session Duration) Прямий – швидша реакція інтерфейсу стимулює глибше залучення користувачів Зростає кількість переглянутих сторінок, збільшується час взаємодії з контентом Стабільність візуального макета (Cumulative Layout Shift, CLS) Конверсія (Conversion Rate) Прямий – стабільний макет підвищує довіру й знижує кількість помилкових натискань Покращується частота цільових дій (купівля, підписка, реєстрація) Мобільна адаптивність (Mobile Usability) Частота повернення користувачів (Return Rate) Прямий – коректне відображення на мобільних пристроях сприяє повторним відвідуванням Зміцнюється лояльність і довгострокове утримання аудиторії Надійність серверного відгуку (Server Response Time, SRT) Коефіцієнт залученості (Engagement Rate) Прямий – стабільний сервер скорочує затримки в роботі сайту Підвищується кількість взаємодій з елементами сайту та ефективність реклами Джерело: сформовано автором на основі [1, p. 1718–1719; 2, p. 709–710; 5, p. 332–333; 12; 13, p. 215–216] У сучасному цифровому маркетингу взаємозв’язок між технічними характеристиками вебсайтів і поведінковими реакціями користувачів має системне значення, оскільки визначає не лише функціональну стабільність ресурсу, а й економічну результативність маркетингових стратегій. Емпіричні дослідження показують, що навіть незначне поліпшення технічних параметрів здатне суттєво змінити поведінкові патерни користувачів. Зокрема, скорочення Page Load Speed із 3 до 1,8 Наукові записки Львівського університету бізнесу та права. Серія економічна. Серія юридична. Випуск 47/2025 185 с у середньому підвищує Conversion Rate на 17–20 %, тоді як зниження Bounce Rate відбувається завдяки формуванню позитивного емоційного враження вже в перші секунди взаємодії [5; 2, p. 705– 706]. У сфері мобільної комерції та соціального маркетингу ці ефекти посилюються, адже користувачі мобільного вебу демонструють нижчу толерантність до затримок і технічних збоїв [10]. Високі значення INP забезпечують відчуття динамічності та «живості» інтерфейсу, що підвищує Average Session Duration і Engagement Rate. Цей ефект має не лише технічний, а й когнітивно-психологічний вимір: користувачі схильні приписувати таким сайтам технологічну досконалість і сприймати бренд як більш надійний і професійний [6]. З огляду на це технологічні компанії та фінансові сервіси інвестують у поліпшення INP не лише як у технічний показник, а як у засіб підсилення брендової довіри [7]. Показник CLS, що характеризує стабільність візуального макета, особливо важливий для контентно орієнтованих платформ - медіа, освітніх і медичних ресурсів. Зміщення елементів під час перегляду створює когнітивний дискомфорт, підвищує втому та знижує концентрацію, що скорочує час перебування на сторінці. Навпаки, стабільний інтерфейс забезпечує ефект плавної навігації, коли користувач зосереджується на змісті без відчуття технічних переходів [8, p. 10–11]. Кореляція між Mobile Usability та Return Rate свідчить, що адаптивність є не лише технологічною характеристикою, а й чинником лояльності: користувачі повертаються до сайтів, які стабільно відображаються на будь-яких пристроях і гарантують швидкий доступ до основного контенту. У межах омніканальних стратегій мобільна зручність розглядається як елемент емоційного брендингу, що створює відчуття турботи про користувача [12]. Отже, технічна оптимізація вебсайтів у сучасному маркетингу є не допоміжною, а стратегічною категорією. Вона створює основу для поведінкової аналітики нового покоління, де швидкодія, стабільність і адаптивність є не просто показниками, а механізмами керування користувацьким досвідом, довірою та ощадним поверненням цифрових інвестицій [1, p. 1718–1719]. Впровадження Core Web Vitals у практику цифрового маркетингу супроводжується низкою бар’єрів технічного, організаційного та аналітичного характеру. На технічному рівні головною проблемою є фрагментарність вебінфраструктури: значна частина сайтів функціонує на застарілих системах управління контентом, які не підтримують сучасні стандарти оптимізації швидкодії, інтерактивності та візуальної стабільності [3]. Поширеним є використання неефективних скриптів JavaScript, некоректно оптимізованих зображень і сторонніх бібліотек, що збільшують час рендерингу та погіршують показники LCP і INP [4]. Крім того, серверні обмеження - перевантаження хостингів, затримки мережевих запитів і відсутність систем кешування - перешкоджають стабільному досягненню цільових параметрів CWV [2, p. 710]. Організаційні труднощі зумовлені браком узгодженої взаємодії між технічними, маркетинговими й аналітичними підрозділами. Оптимізація CWV потребує міждисциплінарного підходу, однак у більшості компаній маркетологи не володіють достатнім рівнем технічних знань, а розробники - розумінням поведінкових патернів користувачів, що спричиняє фрагментацію управління цифровим досвідом [9, p. 96–97]. Відсутність внутрішніх регламентів і чітких KPI (Key Performance Indicators) для оцінювання CWV ускладнює контроль динаміки покращень і вимірювання ефекту від оптимізації. На аналітичному рівні основною перешкодою є недосконалість систем збору та інтерпретації даних. Більшість організацій обмежується базовим використанням інструментів Google Lighthouse або PageSpeed Insights, не поєднуючи результати з поведінковими показниками, такими як Conversion Rate чи Engagement Rate. Часто спостерігається змішування лабораторних (lab data) і польових (field data) метрик, що призводить до помилкових управлінських висновків [13, p. 215–216]. Додатковим обмеженням є дефіцит кваліфікованих спеціалістів із технічної аналітики, що унеможливлює побудову довготривалих систем моніторингу. Ще одним чинником, який ускладнює впровадження CWV, є динамічність алгоритмів Google Search. Зміни у системі ранжування потребують постійного оновлення стратегій, однак більшість Наукові записки Львівського університету бізнесу та права. Серія економічна. Серія юридична. Випуск 47/2025 186 компаній реагує із запізненням, що призводить до втрати позицій у пошуковій видачі [14]. Обмежена кількість інструментів для вимірювання CWV у реальному часі, складність інтерпретації аналітичних звітів і залежність від сторонніх сервісів створюють ризики зниження точності оцінювання. Узагальнено ці проблеми свідчать про відсутність цілісної культури технічної оптимізації в маркетинговій практиці, коли CWV сприймаються не як елемент стратегічного управління UX, а лише як технічний параметр, що підлягає періодичному коригуванню. Інтеграція CWV у систему оцінювання ефективності цифрових комунікацій брендів передбачає перехід від фрагментарної технічної оптимізації до стратегічного управління UX, заснованого на даних і поведінкових індикаторах. Насамперед доцільно впровадити постійний моніторинг CWV шляхом створення єдиної аналітичної панелі (dashboard), що об’єднує дані з Google Search Console, PageSpeed Insights, Google Analytics та Chrome User Experience Report. Такий інструмент дозволяє відстежувати динаміку LCP, INP і CLS у реальному часі, співвідносити їх із поведінковими метриками (Conversion Rate, Bounce Rate, Engagement Rate) і визначати безпосередній вплив технічних змін на ефективність цифрових комунікацій бренду. З практичного погляду важливим є запровадження циклічного аудиту CWV у межах системи управління якістю цифрового контенту. Оптимізація швидкодії має здійснюватися на етапі розроблення, а не реактивно - після зниження рейтингу сторінок. Для цього слід формувати міжфункціональні команди, які об’єднують маркетологів, аналітиків і технічних спеціалістів, відповідальних за узгодження технічних метрик із бізнес-цілями. Доцільним є впровадження внутрішніх KPI, що відображають взаємозв’язок між CWV і маркетинговими результатами (наприклад, скорочення часу завантаження на 1 секунду може забезпечити зростання конверсії на 10 %). Це сприяє перетворенню моніторингу з діагностичного на стратегічний інструмент управління. Перспективним напрямом є використання штучного інтелекту для автоматизованої оптимізації CWV, зокрема машинного аналізу логів і рекомендаційних систем, що виявляють вузькі місця продуктивності. Алгоритми прогнозної аналітики дають змогу моделювати зміни поведінкових показників залежно від технічних варіацій. На рівні брендових комунікацій це забезпечує розроблення адаптивних стратегій, у яких користувацький досвід підтримується не лише якістю контенту, а й технічною стабільністю платформи. У стратегічному вимірі інтеграція CWV має розглядатися як складова репутаційного менеджменту бренду. Високі показники технічної якості свідчать про технологічну зрілість компанії, формують довіру аудиторії та знижують ризик втрати трафіку через погіршення видимості у пошукових системах. Відтак, моніторинг CWV доцільно інтегрувати у систему Communication Performance Management (CPM), що поєднує технічну оптимізацію, поведінкову аналітику та бізнесрезультати. Такий підхід створює підґрунтя для аналітично керованої екосистеми бренду, у якій технічна досконалість стає невід’ємним елементом маркетингової стратегії й ключовою складовою конкурентної переваги. Висновки Під час дослідження виявлено, що CWV є основним аналітичним індикатором якості користувацького досвіду, що поєднує технічні та поведінкові параметри ефективності цифрового середовища. Визначено, що показники LCP, INP і CLS формують комплексне оцінювання швидкодії, стабільності та інтерактивності вебресурсів, безпосередньо впливаючи на залученість користувачів, довіру до бренду й конверсійні результати. Таким чином, технічна якість сайту перетворюється на стратегічний чинник маркетингової конкурентоспроможності. З’ясовано основні проблеми впровадження CWV у практику цифрового маркетингу. До технічних перешкод належать застаріла інфраструктура вебресурсів, неефективна оптимізація скриптів і мультимедійного контенту, що погіршує LCP та INP. Організаційні проблеми зумовлені обмеженням координації між технічними й маркетинговими командами та відсутністю системи внутрішніх KPI для відстеження CWV. Аналітичні труднощі полягають у розриві між технічними