Анализ сайта akashgit.github.io
Основное Готовность: 45%
Домен
akashgit.github.io
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Используйте для продвижения только домен второго уровня.
Длина домена велика. Но если вы продвигаете запрос, входящий в название домена, то это хорошо.
Ответ сервера
200 Успешный ответ
HTTP-код ответа и цепочка редиректов
?
Код 200 — страница доступна. Коды 3xx — редиректы (цепочки замедляют загрузку и размывают ссылочный вес). Коды 4xx/5xx — ошибки, поисковик не сможет проиндексировать страницу.
Сервер настроен корректно.
Безопасность
Сайт небезопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
На сайте не найден защищенный протокол ssl и сайт не открывается по https!
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
UTF-8
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Указана кодировка на странице UTF-8.
Язык
en
Атрибут lang в HTML-теге
?
Атрибут lang (<html lang="ru">) сообщает поисковикам и браузерам, на каком языке написана страница. Помогает при ранжировании в региональном поиске.
Язык документа указан явно: en.
Скорость загрузки
~0,26сек
Время отклика сервера (TTFB)
?
Time To First Byte — время до получения первого байта от сервера. Норма до 200 мс. Медленный отклик ухудшает пользовательский опыт и ранжирование: Яндекс и Google учитывают скорость страниц.
Скорость загрузки сайта 0,26сек оптимальна.
Объем документа
39Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 39Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 3
Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения)
?
Количество и тип подключённых ресурсов влияют на скорость загрузки. Большое число запросов увеличивает время рендеринга страницы.
Кол-во файлов ресурсов 3 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | text/css | /css/main.css |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/npm/katex@0.16.11/dist/katex.min.css | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/katex@0.16.11/dist/katex.min.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 18
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 18шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Connection | keep-alive |
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| ETag | "6a6777e6-9d53" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| X-GitHub-Request-Id | 3110:57185:2A26A38:2A7DDBD:6A89F767 |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 19:24:24 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230084-FRA |
| X-Cache | MISS |
| X-Cache-Hits | 0 |
| X-Timer | S1787426664.991378,VS0,VE138 |
| Vary | Accept-Encoding |
| X-Fastly-Request-ID | ca0413c4a6b47be9dcb932cd859867ef0481f341 |
CMS
Не определена
Система управления сайтом (движок)
?
CMS — это движок, на котором работает сайт (WordPress, 1C-Bitrix, Tilda и др.). Знание CMS помогает понять возможности SEO-оптимизации и подобрать подходящие инструменты. «Не определена» — вероятно, самописный сайт или нестандартная сборка.
CMS не определена. Вероятно, сайт самописный либо движок надёжно скрыт. Это не ошибка.
Веб-сервер
GitHub.com
Программное обеспечение сервера
?
Веб-сервер — это ПО, которое отдаёт страницы посетителям (nginx, Apache, IIS, LiteSpeed и др.). Определяется по серверным заголовкам ответа (Server, X-Powered-By и т.п.). «Не определён» — сервер намеренно скрывает эти заголовки, это нормальная практика безопасности.
В заголовке Server указано: GitHub.com.
Мета-теги Готовность: 34%
Title
Akash Srivastava
Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче
?
Title — главный SEO-заголовок страницы. Влияет на CTR в поиске и ранжирование. Оптимальная длина: 50–70 символов. Ключевые слова — ближе к началу.
Необходимо увеличить число символов в title (текущее значение мало: 16, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Variational Inference
Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет)
?
Meta Description — текст под заголовком в выдаче. Напрямую на позиции не влияет, но влияет на CTR. Оптимальная длина: 120–160 символов.
Необходимо увеличить число символов в description (текущее значение мало: 21, минимум: 80, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
variational,inference,machine,learning,inference,deep,neural
Список ключевых слов страницы (устаревший тег)
?
Meta Keywords не учитывается Яндексом и Google для ранжирования с 2009–2012 годов. Заполнение не обязательно, но не вредит. Конкурент может использовать содержимое для анализа.
Keywords установлены.
Канонический Url
Указывает поисковику основную версию страницы
?
Canonical (rel=canonical) предотвращает проблему дублей страниц. Должен точно совпадать с URL проверяемой страницы. Неправильный canonical может передать ссылочный вес на другую страницу.
Рекомендуем прописать канонический Url.
Robots
Ошибок нет
Директивы для поисковых роботов на уровне страницы
?
Meta Robots управляет индексацией конкретной страницы: index/noindex — индексировать ли, follow/nofollow — следовать ли по ссылкам. Noindex полностью исключает страницу из поиска.
Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.
Адаптивность
width=device-width, initial-scale=1.0
Настройка масштабирования на мобильных устройствах
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
Meta-тег viewport со значением-константой width=device-width задаёт ширину страницы в соответствии с размером экрана.
Meta-тег viewport со значением initial-scale=1.0 определяет масштаб 1:1, т.е. «не масштабировать».
Разметка OpenGraph
Не найдено
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph не задана. Страница не оптимизирована под социальные сети. Мета-теги с разметкой Og помогают социальным роботам лучше структурировать Ваш сайт.
Все мета-теги
Кол-во: 4
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 4шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1.0 |
| name | description | Variational Inference |
| name | keywords | variational,inference,machine,learning,inference,deep,neural |
| name | author | Akash Srivastava |
Оптимизация Готовность: 67%
Структура
Ошибок нет
Семантические HTML-элементы страницы
?
Проверяет наличие основных структурных элементов: nav, header, footer, main. Корректная семантическая структура помогает поисковику понять архитектуру страницы.
Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют по одному на документ).
Контент
Есть ошибки
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Слова из title 2 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 7 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Среднее число слов в абзаце 26 достаточно.
Кол-во знаков контента 9330 на странице оптимально.
Кол-во слов 1352 на странице оптимально.
Заголовки
Ошибок нет
Иерархия заголовков H1–H6
?
H1 должен быть один и содержать ключевой запрос. H2–H6 описывают подразделы. Пропуск уровней (H1 → H3) и несколько H1 — типичные ошибки, снижающие понятность страницы для поисковика.
На странице присутствуют заголовки <h1> 1. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 3. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 10.
Тошнота
6,24
Насколько одно слово доминирует в тексте
?
Классическая тошнота = √(частота самого повторяющегося слова). Норма до 7–8: текст воспринимается естественно. Выше — поисковик может счесть страницу переспамленной.
Тошнота превышает норму 3. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
5,47%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота страницы в пределах нормы.
Семантическое ядро
20
Наиболее часто встречающиеся слова на странице
?
Топ слов по частоте использования. Показывает, какие слова доминируют в тексте с точки зрения поисковика.
Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.
Показать список слов
| Слово | Кол-во | Частота |
|---|---|---|
| srivastava | 39 | 2,88% |
| preprint | 18 | 1,33% |
| models | 17 | 1,26% |
| learning | 13 | 0,96% |
| design | 9 | 0,67% |
| generative | 9 | 0,67% |
| charles | 8 | 0,59% |
| sutton | 8 | 0,59% |
| shivchander | 8 | 0,59% |
| sudalairaj | 8 | 0,59% |
| language | 7 | 0,52% |
| ligong | 7 | 0,52% |
| inference-time | 6 | 0,44% |
| scaling | 6 | 0,44% |
| neurips | 6 | 0,44% |
| seungwook | 6 | 0,44% |
| variational | 5 | 0,37% |
| inference | 5 | 0,37% |
| synthetic | 5 | 0,37% |
| diffusion | 5 | 0,37% |
Индексация Готовность: 30%
Индексирование
Ошибок нет
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 109 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.
Robots.txt
Найден корректный robots.txt
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Robots.txt настроен корректно. Размер файла: 48 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
Sitemap: https://akashgit.github.io/sitemap.xml
Sitemap
Кол-во: 1
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt содержит ошибку в карте сайта. Рекомендуем исправить ссылку на карту сайта и проверить ее содержимое.
Robots.txt содержит карту сайта. Это прекрасно!
Показать карту сайта
| Url | Статус |
|---|---|
| https://akashgit.github.io/sitemap.xml |
Отличаются протоколы!
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 4
Ссылки на другие страницы своего сайта
?
Внутренние ссылки распределяют ссылочный вес между страницами и помогают поисковику обходить сайт. Пустые анкоры и ссылки на запрещённые robots.txt страницы — типичные ошибки.
Внутренних ссылок на странице 4 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| / |
Akash Srivastava
|
|
Анализировать url |
| / |
Home
|
|
Анализировать url |
| / |
Home
|
|
Анализировать url |
| /media/ |
All media coverage
|
|
Анализировать url |
Внешние ссылки
Кол-во: 104
Ссылки на сторонние сайты
?
Исходящие внешние ссылки передают часть ссылочного веса на чужие сайты. Ссылки на авторитетные ресурсы безопасны; ссылки на мусорные сайты могут навредить репутации страницы.
Внешних ссылок на странице 104 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| scholar.google.com |
Google Scholar
|
Анализировать url |
| uk.linkedin.com |
LinkedIn
|
Анализировать url |
| twitter.com |
Twitter
|
|
| scholar.google.com |
Google Scholar
|
Анализировать url |
| uk.linkedin.com |
LinkedIn
|
Анализировать url |
| twitter.com |
Twitter
|
|
| newsroom.ibm.com |
<strong>AgentOps</strong>
|
Анализировать url |
| github.com |
<strong>Refactory</strong>
|
Анализировать url |
| newsroom.ibm.com |
Lightwell AI
|
Анализировать url |
| mitibmwatsonailab.mit.edu |
MIT-IBM Watson AI Lab
|
Анализировать url |
| ibm.com |
Granite
|
Анализировать url |
| redhat.com |
Red Hat AI
|
Анализировать url |
| ai-innovation.team |
Innovation Team
|
Анализировать url |
| instructlab.ai |
<strong>InstructLab</strong>
|
Анализировать url |
| homepages.inf.ed.ac.uk |
Prof Charles Sutton
|
Анализировать url |
| michaelgutmann.github.io |
Prof Michael U. Gutmann
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
variational inference and generative models
|
Анализировать url |
| news.mit.edu |
Turning 2D designs into 3D models for rapid prototyping
|
Анализировать url |
| news.mit.edu |
A smarter way for large language models to think about hard problems
|
Анализировать url |
| research.redhat.com |
AI DIY: How research is making custom language models work with more of us
|
Анализировать url |
| redhat.com |
Beyond tokens per second: Unlocking smarter enterprise AI with inference-time scaling
|
Анализировать url |
| semiengineering.com |
HW and SW Architecture Approaches For Running AI Models
|
Анализировать url |
| thedrum.com |
How synthetic data could mitigate privacy and bias issues
|
Анализировать url |
| news.mit.edu |
To excel at engineering design, generative AI must learn to innovate
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Mitigating Premature Exploitation in Particle-based Monte Carlo for Inference-Time Scaling
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Rollout Roulette: A Probabilistic Inference Approach to Inference-Time Scaling of LLMs
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Inference-Time Scaling of Diffusion Language Models with Particle Gibbs Sampling
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
paper
|
Анализировать url |
| proceedings.mlr.press |
Variational Russian Roulette for Deep Bayesian Nonparametrics
|
Анализировать url |
| proceedings.mlr.press |
paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
LAB: Large-Scale Alignment for ChatBots
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Dr. SoW: Density Ratio of Strong-over-Weak LLMs for Reducing the Cost of Human Annotation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Value-Augmented Sampling for Language Model Alignment and Personalization
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
paper
|
Анализировать url |
| proceedings.neurips.cc |
Post-Processing Private Synthetic Data for Improving Utility on Selected Measures
|
Анализировать url |
| proceedings.neurips.cc |
paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Activation-Informed Merging of Large Language Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Sculpting Subspaces: Constrained Full Fine-Tuning in LLMs for Continual Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Squat: Subspace-Orthogonal KV Cache Quantization
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Hopscotch: Discovering and Skipping Redundancies in Language Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Unveiling the Secret Recipe: A Guide for Supervised Fine-Tuning Small LLMs
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
paper
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
SODA: Spectral Orthogonal Decomposition Adaptation for Diffusion Models
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
DICE: Discrete Inversion Enabling Controllable Editing for Multinomial Diffusion and Masked Generative Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
paper
|
Анализировать url |
| proceedings.neurips.cc |
Aligning Optimization Trajectories with Diffusion Models for Constrained Design Generation
|
Анализировать url |
| proceedings.neurips.cc |
paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Differentially Private Synthetic Data Generation for Relational Databases
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Private Synthetic Data Meets Ensemble Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Estimating the Density Ratio Between Distributions with High Discrepancy
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Generative Ratio Matching Networks
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Curiosity-Driven Red-Teaming for Large Language Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
On the Importance of Calibration in Semi-Supervised Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
paper
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Mitigating Confirmation Bias in Semi-Supervised Learning via Efficient Bayesian Model Averaging
|
Анализировать url |
| openreview.net |
paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
GIFT: Bootstrapping Image-to-CAD Program Synthesis via Geometric Feedback
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Agent Factories for High Level Synthesis: How Far Can General-Purpose Coding Agents Go in Hardware Optimization?
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Compositional Foundation Models for Hierarchical Planning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
paper
|
Анализировать url |
| hierarchical-planning-foundation-model.github.io |
project
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Learning Joint Representations of Design and Performance Spaces
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Beyond Statistical Similarity: Rethinking Metrics for Deep Generative Models in Engineering Design
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
paper
|
Анализировать url |
| proceedings.neurips.cc |
Houdini: Lifelong Learning as Program Synthesis
|
Анализировать url |
| proceedings.neurips.cc |
paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
A Probabilistic Framework for Modular Continual Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Synthesis of Differentiable Functional Programs for Lifelong Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
VEEGAN: Reducing Mode Collapse in GANs using Implicit Variational Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
paper
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Autoencoding Variational Inference For Topic Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
paper
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Fast and Scalable Bayesian Deep Learning by Weight-Perturbation in Adam
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
paper
|
Анализировать url |
| era.ed.ac.uk |
Deep Generative Modelling for Amortised Variational Inference
|
Анализировать url |
| era.ed.ac.uk |
paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Learning to Deliver: A Foundation Model for Vehicle Routing
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Urban Context and Delivery Performance
|
Анализировать url |
Конкуренты Готовность: 0%
Конкуренты в Яндексе
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Яндексе
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Яндекса по запросам из семантического ядра этой страницы.
Мы не нашли у вас конкурентов в Яндексе. Сайт или очень молодой или плохо продвигается.
Конкурентов в ТОП-10 Яндекса не нашлось.
Конкуренты в Google
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Google
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Google по запросам из семантического ядра этой страницы.
Конкуренты в Google тоже не найдены. Займитесь продвижением сайта!
Конкурентов в ТОП-10 Google не нашлось.
ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков дистанционной продажи товаров (интернет-магазина) не обнаружено — требования ЗоЗПП о раскрытии информации продавца к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекомендательные блоки («с этим покупают», «похожие товары» и т.п.) на сайте не обнаружены — требования ст. 10.7 ФЗ-149 к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-38: реклама Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекламных тематик с обязательными оговорками (медицина, БАД, кредиты и займы, новостройки) на сайте не обнаружено. Нарушений нет.
ФЗ-436: защита детей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков информационной продукции (новости, видео, книги, игры, курсы) не обнаружено — обязательная возрастная маркировка по ФЗ-436 сайту не требуется. Нарушений нет.
Вердикт
Анализ сайта akashgit.github.io, слабо оптимизирован на 44%. Для хорошей оптимизации и выхода на первые места в поиске требуется:
Постарайтесь исправить общие ошибки.
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: