Zingat
Yapay zeka modellerini kullanarak kullanıcılarına en doğru fiyat tahminlerini ve kişiselleştirilmiş önerileri sunması, dikey bir platformda AI entegrasyonuna harika bir örnek.
- Emlak değerleme AI
- Kullanıcı önerileri
- Pazar analizi

Zingat, akademik tasarım denetiminde 80/100 puan alarak Gümüş Ödül seviyesinde değerlendirildi. En güçlü yönleri teknik altyapı (95) ve görsel kararlılık (94); görece geliştirilebilir alanları hareket tasarımı (28) ve marka kimliği (44).
1st Ödül Derecesi
Gümüş Ödül
Top %10 Küresel
Zingat
1ST ÜSTÜN TASARIM ÖDÜLÜ
Hasler-Süsstrunk renk bilimi, Fitts Yasası etkileşim fiziği ve WCAG 2.1 erişilebilirlik standartlarında yürütülen bağımsız tasarım denetiminde küresel dijital üretimin üst %10 kalite dilimine giren Zingat, 1st Üstün Tasarım Ödülü'ne layık görülmüştür.
Zingat, tarafından tasarlanan bu Büyük Dil Modelleri (LLM) platformu olarak 80/100 puan ve "Olağanüstü" sertifikasıyla değerlendirilmiştir. kullanıcıların bakış açısından ele alındığında genel kullanıcı deneyimini güçlendiren bir etkileşim akışı sunulmaktadır. Hasler-Süsstrunk renk metriği ve Fitts Yasası kriterlerinde sektör ortalamasının üzerinde performans gözlemlenmiştir; belirli alanlarda yapılacak iyileştirmelerle üst seviyeye ulaşılabilir.
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)
2 teknoloji bileşeni tespit edildi.
"Enerjik sıcak tonlar güçlü bir aksiyon isteği uyandırıyor; marka iddialı ve dikkat çekici."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Büyük Dil Modelleri (LLM)
Zingat bu kategoride 12 puan üzerinde — sektör ortalaması 68/100. En iyi %20 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.

