Ağırsağlam
Ağırsağlam, içerik ile e-ticareti entegre etme konusunda Türkiye'deki en iyi örneklerden biridir. Kullanıcıya ekipman satarken aynı zamanda bu ekipmanın nasıl kullanılacağını bilimsel içeriklerle sunması, markaya olan güveni en üst seviyeye taşımaktadır. Tasarımı, topluluk odaklı ve eğitici bir yapıda inşa edilmiştir.
- Eğitim ve ekipman entegrasyonu
- Bilimsel içerik desteği
- Topluluk odaklı kullanıcı deneyimi

Ağırsağlam, akademik tasarım denetiminde 61/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (100) ve görsel kararlılık (96); görece geliştirilebilir alanları estetik (40) ve etkileşim tasarımı (48).
Ağırsağlam, tarafından tasarlanan bu Fitness & Gym Ekipmanı platformu olarak 61/100 puan alarak "Güçlü Temel" kategorisinde değerlendirilmiştir. Ağırsağlam, dijital dijital alan içinde güçlü bir temel üzerine inşa edilmiş olmakla birlikte genel kullanıcı deneyimini sınırlayan belirli tasarım kararları dikkat çekmektedir. Renk kontrastı, tipografik hiyerarşi ve etkileşim yoğunluğu alanlarında odaklanmış iyileştirmeler kullanıcı deneyimini belirgin ölçüde ilerletecektir.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Yeşil sürdürülebilirlik, güven ve büyümeyi temsil eder. Fintech ve sağlık markalarında en güçlü pozitif çağrışımlara sahip ton olarak öne çıkar. (Birren, 1969)
WordPress CMS üzerine kurulu. Plugin ve tema ekosistemiyle geliştirilmiş.
"Minimalist nötr palet zamansız estetik sunar; içeriğin öne çıkmasına izin veriyor."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Fitness & Gym Ekipmanı
Ağırsağlam bu kategoride 6 puan üzerinde — sektör ortalaması 55/100. En iyi %80 dilimindedir.
Benzer Skorlu Siteler
Ölçüm ortamı hakkında: Teknik performans için öncelik CrUX (Chrome User Experience Report — gerçek kullanıcıların canlı saha verisi); CrUX verisi yoksa Lighthouse(kontrollü lab/test ortamı) kullanılır. Bu iki ortam farklı koşullarda ölçtüğü için bazı metrikler birbirinden ayrışabilir — örneğin sunucu yanıtı (TTFB) lab'da hızlı görünürken, gerçek kullanıcıların içerik boyaması (LCP) ağ ve cihaz koşulları nedeniyle daha yavaş çıkabilir. Her iki değer de doğrudur; yalnızca farklı pencerelerden bakar.

