Erdoğan Paksoy
Geleneksel ile modernin sentezini vurgulayan bir portfolyo tasarımı sunar. Eserlerini sergileme biçimi, sanatçının teknik yetkinliğini ön plana çıkarırken dijital okuryazarlığı da yansıtır. Site, bir sanatçının gelişim sürecini ve güncel işlerini izlemek isteyenler için oldukça iyi bir yapıdadır.
- Klasik-dijital hibrit galeri
- Net görsel sunum
- Sanatçı biyografisi entegrasyonu

Erdoğan Paksoy, akademik tasarım denetiminde 37/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri görsel kararlılık (99) ve akıcılık (62); görece geliştirilebilir alanları hareket tasarımı (28) ve marka kimliği (44).
Erdoğan Paksoy, tarafından tasarlanan bu Dijital Sanatçı Portföyü platformu olarak 37/100 puan alarak "Dönüşüm Aşaması" düzeyinde değerlendirilmiştir. Erdoğan Paksoy, dijital dijital ortamda temel tasarım ve teknik kriterlerin önemli bir bölümünde eksiklikler sergilemektedir. genel kullanıcı deneyimini doğrudan olumsuz etkileyen görsel tutarsızlıklar, erişilebilirlik ihlalleri ve performans sorunları tespit edilmiştir. Kapsamlı bir yeniden tasarım süreci, kullanıcı deneyimini ve arama motoru görünürlüğünü eş zamanlı güçlendirecektir.
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)
"Soğuk minimal palet berraklık ve hassasiyet mesajı veriyor; premium B2B algısı güçlü."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Dijital Sanatçı Portföyü
Erdoğan Paksoy bu kategoride 1 puan üzerinde — sektör ortalaması 36/100. 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.

