ARLI Finans
Küçük ve orta ölçekli yatırımcıyı hedefleyen dinamik yapısıyla dikkat çeker. Özellikle yeni başlayanlar için bilanço okuma rehberleri ve piyasa stratejileri içerikleri son derece açıklayıcıdır. Sade ve işlevsel bir tasarımı vardır.
- Kripto para analizi
- Borsa İstanbul stratejileri
- Yeni başlayanlar için rehberler

ARLI Finans, akademik tasarım denetiminde 59/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri içerik (94) ve akıcılık (90); görece geliştirilebilir alanları etkileşim tasarımı (36) ve marka kimliği (43).
ARLI Finans, Çağ Medya tarafından tasarlanan bu Finans & Yatırım Blog platformu olarak 59/100 puan alarak "Gelişime Açık" düzeyinde değerlendirilmiştir. ARLI Finans, finansal platformlar arasında fonksiyonel bir yapıya sahip olup temel kullanıcı akışlarını karşılamaktadır. Bununla birlikte güven ve işlem akışını olumsuz etkileyen görsel tutarsızlıklar, performans açıkları ve erişilebilirlik eksiklikleri tespit edilmiştir; sistematik bir tasarım revizyonu dönüşüm oranlarını anlamlı ölçüde iyileştirecektir.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Mavi güvenilirlik, otorite ve sakinliği kodlar. B2B ve kurumsal kimlikte dünya genelinde en yaygın tercih edilen tonlamadır; bilinçsiz güven oluşturma gücü yüksektir. (Birren, 1969)
WordPress CMS üzerine kurulu. Plugin ve tema ekosistemiyle geliştirilmiş.
"Dengeli soğuk tonlar profesyonellik ve güvenilirlik mesajı iletiyor; kurumsal algı başarılı."
Bu siteye 1 ajans katkı verdi
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Finans & Yatırım Blog
ARLI Finans bu kategoride 19 puan üzerinde — sektör ortalaması 40/100. En iyi %25 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.

