Kemerburgaz Kent Ormanı
Bir kent ormanının nasıl bir dijital kullanıcı deneyimi sunması gerektiğinin en iyi örneğidir. Aktivite takvimi, ulaşım bilgileri ve görsel sunumlarıyla şehirlinin doğayla bağını dijitalde güçlendirmektedir.
- Etkinlik ve aktivite takvimi
- Kullanıcı odaklı lokasyon bilgisi
- Görsel ve içerik zenginliği

Kemerburgaz Kent Ormanı, akademik tasarım denetiminde 64/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (96) ve görsel kararlılık (80); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (28) ve estetik (41).
Kemerburgaz Kent Ormanı, tarafından tasarlanan bu Orman & Biyoçeşitlilik platformu olarak 64/100 puan alarak "Güçlü Temel" kategorisinde değerlendirilmiştir. Kemerburgaz Kent Ormanı, 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)
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.
Orman & Biyoçeşitlilik
Kemerburgaz Kent Ormanı bu kategoride 15 puan üzerinde — sektör ortalaması 49/100. En iyi %11 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.

