Piar Araştırma
Siyasal iletişim ve toplumsal algı yönetimi üzerine yoğunlaşan kurum, özellikle seçim dönemlerinde ve toplumsal gündem değişimlerinde etkili analizler sunar. Toplumu 'genetik kodları' üzerinden anlama iddiası, nitel ve nicel araştırmaları birleştirme gayretiyle desteklenmektedir.
- Siyasi imaj ve lider popülaritesi araştırmaları
- Toplumsal dalgaları öngören stratejik analizler
- Düzenli yayınlanan Türkiye siyasal gündem raporları

Piar Araştırma, akademik tasarım denetiminde 68/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri görsel kararlılık (98) ve akıcılık (98); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (28) ve estetik (31).
Piar Araştırma, Nexusajans tarafından tasarlanan bu Sosyoloji & Toplum Araştırma platformu olarak 68/100 puan alarak "Güçlü Temel" kategorisinde değerlendirilmiştir. Piar Araştırma, dijital dijital alan içinde güçlü bir temel üzerine inşa edilmiş olmakla birlikte genel kullanıcı 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.
Mavi güvenilirlik, otorite ve sakinliği kodlar. B2B ve kurumsal kimlikte dünya genelinde en yaygın tercih edilen tonlamadır; bilinçsiz güven oluşturma gücü yüksektir. (Birren, 1969)
5 teknoloji bileşeni tespit edildi.
"Minimalist nötr palet zamansız estetik sunar; içeriğin öne çıkmasına izin veriyor."
Bu siteye 1 ajans katkı verdi
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Sosyoloji & Toplum Araştırma
Piar Araştırma bu kategoride 8 puan üzerinde — sektör ortalaması 60/100. En iyi %26 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.

