Bold Union
Topluluk odaklı yapısı ve gönüllülük esaslı organizasyonlarıyla Türkiye'deki amatör sporcu kültürünü güçlendiriyor. Paylaştıkları yarış raporları ve teknik bilgiler, özellikle patika koşuları ile ilgilenen kullanıcılar için değerli bir bilgi kaynağı. Her seviyeden sporcuyu kucaklayan vizyonu, sitenin kullanıcı bağlılığını artırıyor.
- Kapsayıcı ve gönüllü spor topluluğu
- Teknik antrenman ve patika bilgileri
- Yarış raporları ile deneyim paylaşımı

Bold Union, akademik tasarım denetiminde 60/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri içerik (96) ve görsel kararlılık (92); görece geliştirilebilir alanları akıcılık (0) ve estetik (27).
Bold Union, tarafından tasarlanan bu Koşu Antrenmanı & Plan platformu olarak 60/100 puan alarak "Güçlü Temel" kategorisinde değerlendirilmiştir. Bold Union, 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.
Sarı iyimserlik ve yeniliği simgeler. Yüksek parlaklığı kontrast yönetimini kritik kılar; arka plan kullanımında okunabilirlik titizlik gerektirir. (Birren, 1969)
WordPress CMS üzerine kurulu. Plugin ve tema ekosistemiyle geliştirilmiş.
"Dengeli sıcak palet güven ve yakınlık hissi veriyor; kullanıcıyla duygusal bağ kurma potansiyeli yüksek."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Koşu Antrenmanı & Plan
Bold Union bu kategoride 1 puan üzerinde — sektör ortalaması 59/100. En iyi %76 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.

