Nefis Yemek Tarifleri
Geniş kullanıcı tabanı ve 'denenmiş tarifler' odaklı yapısıyla sektörün lideridir. Kullanıcıların tarif paylaşabildiği ve birbirini takip edebildiği sosyal bir yemek ekosistemi sunar. Tasarımı, büyük bir veri setini yönetmesine rağmen oldukça temiz ve mobil uyumlu bir arayüze sahiptir.
- Denenmiş tarif garantisi
- Geniş kullanıcı topluluğu
- İleri düzey içerik arama

Nefis Yemek Tarifleri, akademik tasarım denetiminde 58/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (99) ve görsel kararlılık (76); görece geliştirilebilir alanları estetik (39) ve etkileşim tasarımı (42).
Nefis Yemek Tarifleri, tarafından tasarlanan bu Tarif Blogu & Sitesi platformu olarak 58/100 skorla "Gelişime Açık" kategorisinde yer almaktadır. kullanıcıların bakış açısından genel kullanıcı deneyimini kısıtlayan çeşitli tasarım kararları gözlemlenmiştir. Hasler-Süsstrunk renk metriği alt sınırlarda seyrederken Fitts Yasası etkileşim verimliliği yetersiz bulunmuştur; hedefli bir UX dönüşümüyle önemli kazanımlar elde edilebilir.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Kırmızı enerji, aciliyet ve güçlü eylem çağrısı iletir. E-ticaret ve sağlık sektörlerinde dikkat çekici etkisi deneysel psikoloji çalışmalarıyla kanıtlanmıştır. (Birren, 1969)
WordPress CMS üzerine kurulu. Plugin ve tema ekosistemiyle geliştirilmiş.
"Dengeli sıcak palet güven ve yakınlık hissi veriyor; kullanıcıyla duygusal bağ kurma potansiyeli yüksek."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Tarif Blogu & Sitesi
Nefis Yemek Tarifleri bu kategoride 7 puan altında — sektör ortalaması 65/100. En iyi %76 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.

