Анализ сайта angli.ai
Основное Готовность: 100%
Домен
angli.ai
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Домен второго уровня идеален для продвижения.
Отличный запоминающийся домен.
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.
Цепочка редиректов:
http://angli.ai
301 MovedPermanently
https://angli.ai/
200 OK
Безопасность
Сайт безопасен
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.
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 09.01.2027 2:59:59.
Сервер поддерживает HTTP/3 (QUIC) — новейший протокол.
HTTP автоматически перенаправляется на HTTPS.
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
~0,99сек
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 0,99сек оптимальна.
Объем документа
56Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 56Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 2
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 2 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css?family=Alegreya&display=swap | |
| stylesheet | style-gamma.css?v=2 |
Серверные заголовки
Кол-во: 11
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 11шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Date | Sat, 22 Aug 2026 13:26:33 GMT |
| Vary | Accept-Encoding |
| ETag | W/"e24b-6a79783a-c9f3744ff02f3f7f;gz" |
| platform | hostinger |
| panel | hpanel |
| Content-Security-Policy | upgrade-insecure-requests |
| Server | hcdn |
| Alt-Svc | h3=":443" |
| x-hcdn-request-id | 52d3683a8b6b796a89370764c8d60da4-bnk-edge4 |
| x-hcdn-cache-status | DYNAMIC |
| x-hcdn-upstream-rt | 0.523 |
CMS
Drupal
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.
Сайт работает на CMS Drupal.
Веб-сервер
hcdn
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: hcdn.
Мета-теги Готовность: 48%
Title
Ang Li — Founder & CEO, Simular | Computer-Use AI Agents
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 уменьшить число символов в title (текущее значение: 60, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Ang Li, founder and CEO of Simular, building accessible general intelligence to liberate human labor. Creator of the Agent S computer-use agents.
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 уменьшить число символов в description (текущее значение: 145, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
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.
Установите мета-тег keywords!
Канонический Url
https://angli.ai/
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.
Канонический Url прописан корректно.
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
Кол-во: 7
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 задана. Страница оптимизирована под социальные сети.
Показать полный список og мета-тегов
| Тип | Значение |
|---|---|
| og:type | profile |
| og:url | https://angli.ai/ |
| og:site_name | Ang Li |
| og:title | Ang Li — Founder & CEO, Simular |
| og:description | Building accessible general intelligence to liberate human labor. Creator of Agent S, the open framework for computer-use agents. Previously Google DeepMind, Baidu Apollo and FAIR. |
| og:image | https://angli.ai/headpic.jpg |
| og:image:alt | Portrait of Ang Li |
Все мета-теги
Кол-во: 15
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 15шт. 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 | author | Ang Li |
| name | description | Ang Li, founder and CEO of Simular, building accessible general intelligence to liberate human labor. Creator of the Agent S computer-use agents. |
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1.0 |
| name | twitter:card | summary |
| name | twitter:site | @angli_ai |
| name | twitter:creator | @angli_ai |
| property | og:type | profile |
| property | og:url | https://angli.ai/ |
| property | og:site_name | Ang Li |
| property | og:title | Ang Li — Founder & CEO, Simular |
| property | og:description | Building accessible general intelligence to liberate human labor. Creator of Agent S, the open framework for computer-use agents. Previously Google DeepMind, Baidu Apollo and FAIR. |
| property | og:image | https://angli.ai/headpic.jpg |
| property | og:image:alt | Portrait of Ang Li |
| property | profile:first_name | Ang |
| property | profile:last_name | Li |
Оптимизация Готовность: 85%
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.
Абзацев с текстом 3 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Слова из title 7 встречаются в тексте достаточно.
Среднее число слов в абзаце 90 достаточно.
Кол-во знаков контента 23139 на странице оптимально.
Кол-во слов 3180 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> 4. Это хорошо.
Тошнота
6
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 5. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
6,42%
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 |
|---|---|---|
| learning | 36 | 1,13% |
| bibtex | 33 | 1,04% |
| computer | 21 | 0,66% |
| primaryclass={cs | 21 | 0,66% |
| archiveprefix={arxiv} | 20 | 0,63% |
| continual | 15 | 0,47% |
| 13 | 0,41% | |
| agents | 13 | 0,41% |
| mehrdad | 13 | 0,41% |
| farajtabar | 13 | 0,41% |
| morariu | 12 | 0,38% |
| autonomous | 11 | 0,35% |
| jiachen | 9 | 0,28% |
| author | 9 | 0,28% |
| workshop | 9 | 0,28% |
| ruichi | 9 | 0,28% |
| simular | 8 | 0,25% |
| vision | 8 | 0,25% |
| detection | 8 | 0,25% |
| networks | 7 | 0,22% |
Индексация Готовность: 60%
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 173 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: 79 байт. Загружен за: 1сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Цепочка редиректов для файла robots.txt:
http://angli.ai/robots.txt
301 MovedPermanently
https://angli.ai/robots.txt
200 OK
Показать содержимое robots.txt
User-agent: *
Allow: /
Disallow: /test/
Sitemap: https://angli.ai/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 карту сайта. Это прекрасно!
Robots.txt не содержит ошибок в карте сайта.
Показать карту сайта
| Url | Статус |
|---|---|
| https://angli.ai/sitemap.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 1
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 1 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /cvpr17-3dscene-poster.pdf |
poster
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 135
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 135 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| simular.ai |
Simular
|
Анализировать url |
| twitter.com |
twitter
|
|
| linkedin.com |
linkedin
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
google scholar
|
Анализировать url |
| simular.ai |
Simular
|
Анализировать url |
| deepmind.com |
Google DeepMind
|
Анализировать url |
| developer.apollo.auto |
Baidu Apollo
|
Анализировать url |
| ai.facebook.com |
Facebook AI Research
|
|
| ri.cmu.edu |
CMU Robotics
|
Анализировать url |
| apple.com |
Apple
|
Анализировать url |
| google.com |
Google Streetview
|
Анализировать url |
| my.xfinity.com |
Comcast Labs DC
|
Анализировать url |
| umd.edu |
University of Maryland College Park
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
On the Reliability of Computer Use Agents
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Retrospective Feature Estimation for Continual Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Scaling Agents for Computer Use
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Agent S2: A Compositional Generalist-Specialist Framework for Computer Use Agents
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Agent S: An Open Agentic Framework that Uses Computers Like a Human
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Building an open-vocabulary video CLIP model with better architectures, optimization and data
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
PAMI
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PolicyCleanse: Backdoor Detection and Mitigation for Competitive Reinforcement Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Transforming CLIP to an Open-vocabulary Video Model via Interpolated Weight Optimization
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Hyperspherical Federated Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Semi-Supervised Vision Transformers
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Neural Mean Discrepancy for Efficient Out-of-Distribution Detection
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Information-theoretic Online Memory Selection for Continual Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
AEVA: Black-box Backdoor Detection Using Adversarial Extreme Value Analysis
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
One Pass ImageNet
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
ETA Prediction with Graph Neural Networks in Google Maps
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Task-agnostic Continual Learning with Hybrid Probabilistic Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
The Effectiveness of Memory Replay in Large Scale Continual Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PredCoin: Defense against Query-based Hard-label Attack
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Learning to Incentivize Other Learning Agents
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SOLA: Continual Learning with Second-Order Loss Approximation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
The AVA-Kinetics Localized Human Actions Video Dataset
|
Анализировать url |
| research.google.com |
data
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Hybrid Models for Open Set Recognition
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PhysGAN: Generating Physical-World-Resilient Adversarial Examples for Autonomous Driving
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Orthogonal Gradient Descent for Continual Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Prediction, Consistency, Curvature: Representation Learning for Locally-Linear Control
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Improved Knowledge Distillation via Teacher Assistant
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Data Efficient Training for Reinforcement Learning with Adaptive Behavior Policy Sharing
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Cross-View Policy Learning for Street Navigation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
A Generalized Framework for Population Based Training
|
Анализировать url |
| youtube.com |
youtube
|
Анализировать url |
| jiaqima.com |
SNR: Sub-Network Routing for Flexible Parameter Sharing in Multi-task Learning
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Improving Open Set Domain Adaptation Using Image-to-Image Translation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Layout-induced Video Representation for Recognizing Agent-in-Place Actions
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
C-WSL: Count-guided Weakly Supervised Localization
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
NISP: Pruning Networks using Neuron Importance Score Propagation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Dynamic Zoom-in Network for Fast Object Detection in Large Images
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Learning Visual N-Grams from Web Data
|
Анализировать url |
| dblp.uni-trier.de |
bibtex
|
Анализировать url |
| ajabri.github.io |
Allan Jabri
|
Анализировать url |
| research.fb.com |
Armand Joulin
|
|
| lvdmaaten.github.io |
Laurens van der Maaten
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Visual Relationship Detection with Internal and External Linguistic Knowledge Distillation
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
bibtex
|
Анализировать url |
| ruichiyu.weebly.com |
Ruichi Yu
|
Анализировать url |
| umiacs.umd.edu |
Vlad I. Morariu
|
Анализировать url |
| umiacs.umd.edu |
Larry S. Davis
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Generating Holistic 3D Scene Abstractions for Text-based Image Retrieval
|
Анализировать url |
| dblp.uni-trier.de |
bibtex
|
Анализировать url |
| cs.umd.edu |
Jin Sun
|
Анализировать url |
| umiacs.umd.edu |
Joe Yue-Hei Ng
|
Анализировать url |
| ruichiyu.weebly.com |
Ruichi Yu
|
Анализировать url |
| umiacs.umd.edu |
Vlad I. Morariu
|
Анализировать url |
| umiacs.umd.edu |
Larry S. Davis
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Towards Unified Data and Lifecycle Management for Deep Learning
|
Анализировать url |
| dblp.uni-trier.de |
bibtex
|
Анализировать url |
| cs.umd.edu |
Hui Miao
|
Анализировать url |
| umiacs.umd.edu |
Larry S. Davis
|
Анализировать url |
| cs.umd.edu |
Amol Deshpande
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
On Model Discovery For Hosted Data Science Projects
|
Анализировать url |
| cs.umd.edu |
Hui Miao
|
Анализировать url |
| umiacs.umd.edu |
Larry S. Davis
|
Анализировать url |
| cs.umd.edu |
Amol Deshpande
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
Selective Encoding for Recognizing Unreliably Localized Faces
|
Анализировать url |
| youtu.be |
youtube
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| dblp.uni-trier.de |
bibtex
|
Анализировать url |
| umiacs.umd.edu |
Vlad I. Morariu
|
Анализировать url |
| umiacs.umd.edu |
Larry S. Davis
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Efficient Discriminative Nonorthogonal Binary Subspace with its Application to Visual Tracking
|
Анализировать url |
| cs.nju.edu.cn |
Yanwen Guo
|
Анализировать url |
| cs.umd.edu |
Planar Structure Matching Under Projective Uncertainty for Geolocation
|
Анализировать url |
| youtube.com |
youtube
|
Анализировать url |
| dblp.uni-trier.de |
bibtex
|
Анализировать url |
| umiacs.umd.edu |
Vlad I. Morariu
|
Анализировать url |
| umiacs.umd.edu |
Larry S. Davis
|
Анализировать url |
| sciencedirect.com |
Object Tracking Using Learned Feature Manifolds
|
Анализировать url |
| dblp.uni-trier.de |
bibtex
|
Анализировать url |
| chrisding.github.io |
Bag of Textons for Image Segmentation via Soft Clustering and Convex Shift
|
Анализировать url |
| dblp.uni-trier.de |
bibtex
|
Анализировать url |
| contrib.andrew.cmu.edu |
Zhiding Yu
|
Анализировать url |
| citeseerx.ist.psu.edu |
Discriminative Nonorthogonal Binary Subspace Tracking
|
Анализировать url |
| dblp.uni-trier.de |
bibtex
|
Анализировать url |
| cs.nju.edu.cn |
Yanwen Guo
|
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 angli.ai выполнен, проверка показывает, что сайт хорошо оптимизирован на 73%.
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: