İktisadi Araştırmalar Vakfı
Vakfın yayınlarını ve faaliyetlerini düzenli bir şekilde sergileyen site, klasik ama işlevsel bir tasarım diline sahiptir. Veri arşivleme ve kamuoyuna sunma noktasında yüksek güvenilirlik ve tutarlı bir kullanıcı deneyimi sunar.
- Arşiv erişilebilirliği
- Güvenilir veri sunumu
- Sürekli güncelleme

İktisadi Araştırmalar Vakfı, akademik tasarım denetiminde 54/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (99) ve görsel kararlılık (90); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (33) ve estetik (38).
İktisadi Araştırmalar Vakfı, tarafından tasarlanan bu Ekonomi & Politika Araştırma platformu olarak 54/100 puan alarak "Gelişime Açık" düzeyinde değerlendirilmiştir. İktisadi Araştırmalar Vakfı, dijital platformlar arasında fonksiyonel bir yapıya sahip olup temel kullanıcı akışlarını karşılamaktadır. Bununla birlikte genel kullanıcı deneyimini olumsuz etkileyen görsel tutarsızlıklar, performans açıkları ve erişilebilirlik eksiklikleri tespit edilmiştir; sistematik bir tasarım revizyonu dönüşüm oranlarını anlamlı ölçüde iyileştirecektir.
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)
WordPress CMS üzerine kurulu. Plugin ve tema ekosistemiyle geliştirilmiş.
"Dengeli soğuk tonlar profesyonellik ve güvenilirlik mesajı iletiyor; kurumsal algı başarılı."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Ekonomi & Politika Araştırma
İktisadi Araştırmalar Vakfı bu kategoride 10 puan üzerinde — sektör ortalaması 44/100. En iyi %50 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.

