Ege Orman Vakfı
Türkiye'nin karbon denkleştirme (offset) pazarında güvenilir bir STK olarak yer alması, kurumsal şirketlerin orman projeleriyle karbon nötr olma hedeflerini somutlaştırmalarına yardımcı oluyor. Sosyal etkisi yüksek bir ofsetleme yöntemi tercih edenler için ideal bir partner.
- Gönüllü Karbon Piyasası Katkısı
- Sertifikalı Ağaçlandırma Projeleri
- Sosyal Etki Odaklı Ofsetleme

Ege Orman Vakfı, akademik tasarım denetiminde 65/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (98) ve marka kimliği (74); görece geliştirilebilir alanları teknik altyapı (51) ve etkileşim tasarımı (51).
Ege Orman Vakfı, tarafından tasarlanan bu Karbon Yönetimi & Offset platformu olarak 65/100 puan alarak "Güçlü Temel" kategorisinde değerlendirilmiştir. Ege Orman Vakfı, 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.
Camgöbeği tazelik ve yenilik hissi verir. Teknoloji girişimlerinde geleneksel maviden farklılaşarak özgün ve çağdaş bir marka sesi oluşturur. (Birren, 1969)
3 teknoloji bileşeni tespit edildi.
"Dengeli soğuk tonlar profesyonellik ve güvenilirlik mesajı iletiyor; kurumsal algı başarılı."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Karbon Yönetimi & Offset
Ege Orman Vakfı bu kategoride 3 puan üzerinde — sektör ortalaması 62/100. En iyi %42 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.

