Tarlam
Dikey tarım ve IoT entegrasyonu ile geleneksel tarımdan modern tarıma geçişte kritik bir vizyon sunar. Restoranlar ve profesyonel mutfaklar için kurduğu otomasyon sistemleri, tarımsal verimliliği en uç noktada optimize etmektedir.
- IoT tabanlı tarım otomasyonu
- Dikey tarım çözümleri
- Profesyonel bitki üretim merkezleri

Tarlam, akademik tasarım denetiminde 80/100 puan alarak Gümüş Ödül seviyesinde değerlendirildi. En güçlü yönleri akıcılık (98) ve görsel kararlılık (93); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (44) ve etkileşim tasarımı (53).
1st Ödül Derecesi
Gümüş Ödül
77+ puan
Tarlam
1ST TASARIM ÖDÜLÜ
Tarlam, 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.
Tarlam, Hassas Tarım & Drone alanında bir web sitesi. Son ölçümde 80/100 puan alan site, "Üst Düzey" düzeyinde değerlendiriliyor. Puan tek bir ölçüme değil; renk, tipografi, erişilebilirlik ve teknik performans ölçümlerinin toplamına dayanıyor. Bu, platformdaki sitelerin çok azının ulaşabildiği bir puan.
Tasarım Denetimi
Renk, tipografi, erişilebilirlik ve etkileşim ölçümlerinden oluşan ayrıntılı rapor.
Yeşil sürdürülebilirlik, güven ve büyümeyi temsil eder. Fintech ve sağlık markalarında en güçlü pozitif çağrışımlara sahip ton olarak öne çıkar. (Birren, 1969)
Modern React framework (Next.js). SSR veya SSG ile sunuluyor.
"Minimalist nötr palet zamansız estetik sunar; içeriğin öne çıkmasına izin veriyor."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Hassas Tarım & Drone
Tarlam bu kategoride 18 puan üzerinde (sektör ortalaması 62/100). En iyi %10 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.

