Kanyon Bilişim
Kullanıcı odaklı tasarım anlayışı ve SEO uyumlu altyapılarıyla sektör standartlarını belirleyen projeler geliştiriyor. Modern frontend teknolojilerini kullanarak yüksek performanslı dijital ürünler ortaya koyuyor.
- Özelleştirilmiş web tasarımı
- SEO uyumlu yazılım
- Yenilikçi arayüz çözümleri

Kanyon Bilişim, akademik tasarım denetiminde 79/100 puan alarak Gümüş Ödül seviyesinde değerlendirildi. En güçlü yönleri akıcılık (98) ve görsel kararlılık (92); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (44) ve etkileşim tasarımı (51).
1st Ödül Derecesi
Gümüş Ödül
77+ puan
Kanyon Bilişim
1ST TASARIM ÖDÜLÜ
Kanyon Bilişim, 1st.com.tr ölçüm motorunda 77 ve üzeri puan alarak gümüş madalya kazandı. Değerlendirmede renk kullanımı, yazı düzeni, erişilebilirlik, teknik performans ve sayfa yapısı birlikte ölçüldü.
Kanyon Bilişim, Frontend Framework alanında bir web sitesi. Ölçüm motorumuzun verdiği puan 79/100, kalite düzeyi ise "Güçlü". Puan; renk kullanımı, yazı düzeni, erişilebilirlik, teknik performans ve sayfa yapısı gibi ölçümlerin birleşiminden oluşuyor. Sitenin güçlü yönleri ve geliştirilebilecek alanları bu sayfadaki raporda ayrı ayrı listeleniyor.
Tasarım Denetimi
Renk, tipografi, erişilebilirlik ve etkileşim ölçümlerinden oluşan ayrıntılı rapor.
Sarı iyimserlik ve yeniliği simgeler. Yüksek parlaklığı kontrast yönetimini kritik kılar; arka plan kullanımında okunabilirlik titizlik gerektirir. (Birren, 1969)
4 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.
Frontend Framework
Kanyon Bilişim bu kategoride 8 puan üzerinde (sektör ortalaması 71/100). En iyi %25 dilimindedir.
Benzer Skorlu Siteler
Ölçüm ortamı hakkında: Teknik performans için önce CrUX (Chrome User Experience Report, gerçek kullanıcılardan toplanan saha verisi) kullanılır. CrUX verisi yoksa Lighthouse (kontrollü test ortamı) devreye girer. İki kaynak farklı koşullarda ölçtüğü için bazı değerler birbirinden ayrışabilir. Örneğin sunucu yanıtı (TTFB) testte hızlı görünürken, gerçek kullanıcıların ana içeriği görme süresi (LCP) ağ ve cihaz koşulları nedeniyle daha uzun çıkabilir. İki değer de doğrudur, yalnızca farklı koşulları yansıtır.

