Ceysan Geri Kazanım
Güncel fiyat takibi üzerine inşa ettiği SEO stratejisi ile kullanıcının ihtiyacı olan bilgiye doğrudan ulaşmasını sağlar. Web tasarımı, karmaşık bilgileri kullanıcıyı yormadan sunan bir bilgi mimarisine sahiptir. Sektörel güncel gelişmeleri paylaşan blog yapısı, profesyonel imajını güçlendirmektedir.
- Esenyurt merkezli lojistik
- Güncel hurda fiyat rehberi
- Bilgilendirici blog içerikleri

Ceysan Geri Kazanım, akademik tasarım denetiminde 63/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (100) ve görsel kararlılık (86); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (35) ve etkileşim tasarımı (44).
Ceysan Geri Kazanım, tarafından tasarlanan bu Hurda & Geri Dönüşüm platformu olarak 63/100 skorla "Güçlü Temel" düzeyinde değerlendirmeye alınmıştır. genel kullanıcı deneyimini destekleyen altyapı kurulu olup kullanıcıların temel beklentileri karşılanmaktadır. Ancak görsel ağırlık dağılımı, renk psikolojisi ve etkileşim akışı üzerine yürütülecek sistematik bir tasarım çalışması, platformun rekabetçiliğini artıracaktır.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Kırmızı enerji, aciliyet ve güçlü eylem çağrısı iletir. E-ticaret ve sağlık sektörlerinde dikkat çekici etkisi deneysel psikoloji çalışmalarıyla kanıtlanmıştır. (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.
Hurda & Geri Dönüşüm
Ceysan Geri Kazanım bu kategoride 7 puan üzerinde — sektör ortalaması 56/100. En iyi %57 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.

