Safak Otur
Türkiye'nin Framer ekosistemindeki en nitelikli tasarım-geliştirici hibritlerinden biri. Tipografi kullanımı ve özelleştirilmiş etkileşimli bileşenleri ile üst düzey bir görsel dil sunuyor. Hem kişisel marka hem de profesyonel iş vitrini olarak sektör standartlarını belirliyor.
- Özelleştirilmiş etkileşimli bileşenler
- Premium tipografi kullanımı
- Yüksek performanslı Framer mimarisi

Safak Otur, akademik tasarım denetiminde 41/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (98) ve görsel kararlılık (96); görece geliştirilebilir alanları estetik (40) ve marka kimliği (41).
Safak Otur, tarafından tasarlanan bu Framer Sitesi platformu olarak 41/100 puan alarak "Dönüşüm Aşaması" düzeyinde değerlendirilmiştir. Safak Otur, 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.
Nötr ve dengeli bir renk paleti benimseniyor. Minimalist yaklaşım profesyonellik, içerik önceliği ve zamansız bir estetik iletir. Birden fazla renkli sektörde bu duruşun güven artırıcı etkisi gözlemlenmektedir. (Birren, 1969)
Framer ile tasarlanmış. Animasyon odaklı modern site platformu.
"Minimalist nötr palet zamansız estetik sunar; içeriğin öne çıkmasına izin veriyor."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Framer Sitesi
Safak Otur bu kategoride 10 puan altında — sektör ortalaması 51/100. En iyi %65 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.

