MooF
Google Ads ekosisteminin tüm alt kırılımlarında (YouTube, Arama, PMax) teknik derinliğe sahip bir ajanstır. Veri odaklı karar süreçleri ve şeffaf kampanya yönetimiyle tercih edilir.
- Google Premier Partner
- Derin teknik uzmanlık
- Veri odaklı kampanya stratejileri

MooF, akademik tasarım denetiminde 80/100 puan alarak Gümüş Ödül seviyesinde değerlendirildi. En güçlü yönleri görsel kararlılık (92) ve akıcılık (91); görece geliştirilebilir alanları etkileşim tasarımı (42) ve marka kimliği (52).
1st Ödül Derecesi
Gümüş Ödül
Top %10 Küresel
MooF
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 MooF, 1st Üstün Tasarım Ödülü'ne layık görülmüştür.
MooF, tarafından tasarlanan bu Google Ads 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.
Kızıl ton; tutku ve özgünlüğü birleştirir. Dinamik marka kimliklerinde yüksek tanınırlık ve duygusal bağ sağlar. (Birren, 1969)
WordPress CMS üzerine kurulu. Plugin ve tema ekosistemiyle geliştirilmiş.
"Enerjik sıcak tonlar güçlü bir aksiyon isteği uyandırıyor; marka iddialı ve dikkat çekici."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Google Ads
MooF bu kategoride 12 puan üzerinde — sektör ortalaması 68/100. En iyi %8 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.

