Ensar Neşriyat
Değerler eğitimi konusundaki öncülüğü ve İlahiyat fakültelerine yönelik akademik kaynaklarıyla bilinir. Yayınevi grubu bünyesindeki farklı markalarla hem çocuklara hem de akademik kitleye hitap edebilmesi onu rekabetçi kılmaktadır. Sistematik kategorizasyonu sayesinde aranan kaynağa erişim çok kolaydır.
- Akademik ilahiyat kaynakları
- Değerler eğitimi uzmanlığı
- Sistematik katalog

Ensar Neşriyat, akademik tasarım denetiminde 62/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (90) ve görsel kararlılık (88); görece geliştirilebilir alanları etkileşim tasarımı (42) ve estetik (52).
Ensar Neşriyat, tarafından tasarlanan bu Dini Kitap & Yayınevi platformu olarak 62/100 puan alarak "Güçlü Temel" kategorisinde değerlendirilmiştir. Ensar Neşriyat, 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.
Mavi güvenilirlik, otorite ve sakinliği kodlar. B2B ve kurumsal kimlikte dünya genelinde en yaygın tercih edilen tonlamadır; bilinçsiz güven oluşturma gücü yüksektir. (Birren, 1969)
Vue.js tabanlı Nuxt framework. SSR ile sunuluyor.
"Dengeli sıcak palet güven ve yakınlık hissi veriyor; kullanıcıyla duygusal bağ kurma potansiyeli yüksek."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Dini Kitap & Yayınevi
Ensar Neşriyat bu kategoride 6 puan üzerinde — sektör ortalaması 56/100. En iyi %56 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.

