影响分数

以图像为例，确定影响分数就是将影响区 贝宁 WhatsApp 数据 域除以视口空间。因此，图像从视口中的一个位置移动到视口中的另一个位置，产生 350×500 像素的总影响区域。而视口本身是 375×700 像素。

那么影响分数的计算就是 350×500/375×700 或 175000/262500，从而得出影响分数为 0.667。

距离分数

与影响分数类似，距离分数会查看页面元 我们是为了和平游行还是试 素（在我们的示例中为图像）移动前后的情况。但是，距离分数是从视口的初始位置到最终位置的空间测量值。

继续使用上面的例子，我们会说移动（或移位）的距离量为生成 350×500 的影响区域，即页面向下移动了 100 像素。由于它已将页面向下移动了 100 像素，因此我们需要用 100 除以视口高度（700）。因此，距离分数的计算结果为 100/700，得出距离分数为 0.143。

累积布局偏移的公式

让我们将两个结果都写在白板上，看看结果如何。影响分数为 0.667，距离分数为 0.143。为了得到 CLS，我们将它们相乘：0.667×0.143，得出 CLS 分数为 0.095。

根据 Google 的说法，良好的 CLS 分数

那么，这很好吗？一般来说，转变并 邮寄线索 不好。但是，根据 Google 的评分表，良好的 CLS 分数应低于 0.1。这意味着我们正好处于“良好”和“需要改进”之间。较差的分数应大于 0.25。

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