UED (Uluslararası Eğitim Danışmanları Derneği)
Sektördeki kalite standartlarını belirleyen ve denetleyen ana çatı kuruluştur. Eğitim almak isteyen öğrencilerin doğru ve güvenilir firmaya ulaşmasını sağlamak adına hazırladığı üye listesi en kaliteli referans kaynağıdır.
- Sektörel kalite denetimi
- Güvenilir üye ağı
- Eğitim sektörü bilgilendirmeleri

UED (Uluslararası Eğitim Danışmanları Derneği), akademik tasarım denetiminde 65/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri görsel kararlılık (86) ve içerik (80); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (28) ve estetik (39).
UED (Uluslararası Eğitim Danışmanları Derneği), tarafından tasarlanan bu Yurt Dışında Eğitim Ajansı platformu olarak 65/100 puan alarak "Güçlü Temel" kategorisinde değerlendirilmiştir. UED (Uluslararası Eğitim Danışmanları Derneği), eğitim dijital alan içinde güçlü bir temel üzerine inşa edilmiş olmakla birlikte içerik tüketim 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.
Camgöbeği tazelik ve yenilik hissi verir. Teknoloji girişimlerinde geleneksel maviden farklılaşarak özgün ve çağdaş bir marka sesi oluşturur. (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.
Yurt Dışında Eğitim Ajansı
UED (Uluslararası Eğitim Danışmanları Derneği) bu kategoride 1 puan üzerinde — sektör ortalaması 64/100. En iyi %68 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.

