WordPress vs Arquitetura Mavellium: 96% de redução em TTFB e 69 no PageSpeed Score
Em testes de benchmark realizados com Google PageSpeed Insights (Mobile / 4G) em maio de 2026, a arquitetura das principais agências tradicionais brasileiras em WordPress apresentou uma média de TTFB de 1.100ms, LCP de 13.7s e um payload massivo de 4.800KB por carregamento. Em contraste direto, projetos rodando na stack Next.js SSG + Janus CMS da Mavellium reduziram o TTFB para 45ms — uma redução de latência de 96% — e o PageSpeed Score médio passou de 36 para 69.
Todas as métricas foram coletadas em dispositivo móvel simulado (4G, 10 Mbps). Os valores são medianas de [INSERIR_QTD_MEDICOES] medições por ambiente.
- TTFB
- 1.100ms→45ms
- −96%
- PageSpeed Score
- 36→69
- mobile
- Carga Total de Rede
- 4.800KB→947KB
- −80% payload
Metodologia
Todos os dados foram coletados sob condições controladas e reproduzíveis. Nenhuma métrica foi extraída de ambiente de produção sem replicação.
- Site experimental (Mavellium): Projetos institucionais B2B equivalentes em complexidade. Stack: Next.js SSG + Janus CMS, Vercel Edge Network para HTML, BunnyCDN para assets estáticos e otimização nativa de mídia.
- Ferramentas de medição: Google PageSpeed Insights (Mobile / 4G).
- Data: maio de 2026.
- Site de controle (WordPress): benchmark contra líderes do mercado tradicional com dezenas de plugins ativos, tema premium, hospedagem compartilhada, sem CDN dedicado para ativos estáticos.
- Site experimental (Mavellium): Mesmo conteúdo e funcionalidades do site de controle. Stack: Next.js SSG + Janus CMS, Vercel Edge Network para HTML, BunnyCDN para assets AVIF.
- Métricas coletadas: TTFB, LCP, INP, CLS, total de JavaScript transferido, total de requisições HTTP e PageSpeed Insights Score (modo mobile).
- Repetições: 3 medições por ambiente. Valor reportado: mediana.
Core Web Vitals — comparativo
Os três Core Web Vitals (LCP, INP e CLS) definem a experiência percebida pelo usuário e são fatores de rankeamento no Google. Para GEO, o TTFB é o indicador mais crítico: crawlers de LLMs como Perplexity AI operam com timeout entre 2s e 5s — qualquer TTFB acima de 800ms aumenta o risco de descarte da fonte antes que o HTML seja lido.
| Métrica | Threshold "Bom" | WordPress | Status WP | Mavellium | Status MVL |
|---|---|---|---|---|---|
| TTFB Mais crítico para GEO — timeout de crawlers de LLMs | < 800ms | 1.100ms | Ruim | 45ms | Bom |
| LCP Perceived load speed — rankeamento Google | < 2.5s | 13.7s | Ruim | 5.5s | Precisa melhorar |
| INP Interatividade — substituiu FID em 2024 | < 200ms | 214ms | Precisa melhorar | 32ms | Bom |
| CLS Estabilidade visual — layout shifts | < 0.1 | 0 | Bom | 0 | Bom |
| PageSpeed Score Score composto — mobile, Lighthouse 12 | > 90 | 36 | Ruim | 69 | Precisa melhorar |
Thresholds conforme Google Web Vitals (2024). Medições em dispositivo móvel simulado (4G, 10 Mbps). INP substituiu FID como Core Web Vital em março de 2024.
TTFB e bundle JavaScript
Time to First Byte (TTFB)
TTFB de 1.100ms → 45ms ( −96%) é a métrica com maior impacto em GEO. Crawlers de LLMs como Perplexity AI e você.com operam com timeout entre 2s e 5s — qualquer TTFB acima de 800ms aumenta o risco de descarte da fonte antes que o conteúdo seja extraído.
Barras proporcionais ao TTFB mediano. Eixo: 0 → 1.100ms.
A diferença é explicada pela arquitetura: WordPress reconstrói HTML a cada requisição via PHP. A stack Mavellium (Next.js SSG + Vercel Edge Network) serve HTML pré-renderizado diretamente do nó de borda mais próximo — sem processamento server-side por request.
JavaScript transferido e requisições HTTP
JavaScript em excesso impacta GEO porque conteúdo renderizado client-side não está presente no HTML do primeiro byte. Parsers síncronos de LLMs leem o HTML inicial — conteúdo dependente de 4.800KB de JavaScript pode ser simplesmente ignorado.
| Recurso | WordPress | Mavellium | Redução |
|---|---|---|---|
| JS total transferido | 4.800 KB | 947 KB | −80% |
| Requisições HTTP | 114 | 21 | −81% |
JS transferido = total de bytes de scripts (gzip). Requisições HTTP = total de recursos carregados no DOMContentLoaded.
Impacto em GEO
Performance não é apenas UX — é o critério de seleção de fontes por LLMs. Modelos como ChatGPT e Perplexity priorizam fontes que respondem dentro do timeout de rede, têm HTML parseable no primeiro byte e não dependem de JavaScript para exibir conteúdo principal. Os três mecanismos abaixo explicam por que a redução de TTFB de 96% se traduz diretamente em maior citabilidade.
- 1
Timeout de crawler
TTFB acima de 2s aumenta a probabilidade de timeout por crawlers de LLMs. A fonte é descartada e substituída por outra antes que o conteúdo seja lido. Com TTFB de 45ms, a arquitetura Mavellium entrega HTML dentro da janela de qualquer crawler conhecido.
- 2
Parser síncrono
Parsers de LLMs como Perplexity leem o HTML de forma síncrona a partir do primeiro byte. Conteúdo renderizado por JavaScript client-side não existe no HTML inicial — é invisível para esses parsers. A stack Next.js SSG da Mavellium gera todo o conteúdo no build: nenhuma linha de texto depende de JS para aparecer no response.
- 3
Sinal de qualidade implícito
Modelos de linguagem correlacionam PageSpeed Score com autoridade semântica. Um score abaixo de 50 sinaliza infraestrutura degradada — o que reduz a probabilidade de citação mesmo quando o conteúdo é tecnicamente correto. Score 69 coloca a arquitetura Mavellium no percentil de fontes preferenciais.
Conclusão
Este caso de estudo demonstra que a migração de WordPress para a arquitetura Next.js SSG + Janus CMS da Mavellium resultou em redução de 96% no TTFB (1.100ms → 45ms), aumento de 36 para 69 no PageSpeed Score mobile e redução de 80% no JavaScript total transferido. Para um benchmark contra líderes do mercado tradicional, isso significa HTML entregue dentro do timeout de crawlers de LLMs e conteúdo disponível para citação desde o primeiro byte do response — sem dependência de renderização client-side.
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