Анализ сайта cemgokmen.com, хорошо оптимизирован на 64%

Домен

cemgokmen.com

Состояние доменного имени ?

Домен второго уровня идеален для продвижения.

Отличный запоминающийся домен.

Ответ сервера

200 Успешный ответ

HTTP-код ответа и цепочка редиректов ?

Сервер настроен корректно.

Цепочка редиректов:

http://cemgokmen.com 301 MovedPermanently

https://www.cemgokmen.com/ 200 OK

Безопасность

Сайт безопасен

Использование HTTPS и SSL-сертификат ?

На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.

Ssl-сертификат действителен до 28.09.2026 0:27:48.

HTTP автоматически перенаправляется на HTTPS.

Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.

Кодировка

utf-8

Кодировка символов страницы ?

Указана кодировка на странице utf-8.

Язык

en

Атрибут lang в HTML-теге ?

Язык документа указан явно: en.

Скорость загрузки

~0,80сек

Время отклика сервера (TTFB) ?

Скорость загрузки сайта 0,80сек оптимальна.

Объем документа

36Кб

Размер HTML-кода страницы ?

Объем html-документа 36Кб оптимален.

Структура html-документа корректна.

Ресурсы

Ресурсы: 6

Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения) ?

Кол-во файлов ресурсов 6 достаточно.

Показать полный список ресурсов

Тип	Название	Значение
stylesheet		/assets/css/hydejack-9.2.1.css
stylesheet		/assets/icomoon/style.css
stylesheet		https://fonts.googleapis.com/css?family=Roboto+Slab:400%7CNoto+Sans:400,400i,700,700i&display=swap
js		/assets/bower_components/MathJax/es5/tex-mml-chtml.js
js	module	/assets/js/hydejack-9.2.1.js
js		/assets/js/LEGACY-hydejack-9.2.1.js

Серверные заголовки

Кол-во: 17

HTTP-заголовки ответа сервера ?

Найдены серверные заголовки 17шт. Подробнее про серверные заголовки.

Показать полный список серверных заголовков

Ключ	Значение
Server	GitHub.com
Access-Control-Allow-Origin	*
ETag	"68e03f75-93cf"
Cache-Control	max-age=600
x-proxy-cache	MISS
x-github-request-id	BEE0:1459C1:19B923F:19EF2B0:6A89747B
x-github-edge-region	fra
Accept-Ranges	bytes
Date	Sat, 22 Aug 2026 10:05:47 GMT
Via	1.1 varnish
Age	0
X-Served-By	cache-fra-eddf8230193-FRA
X-Cache	HIT
x-cache-hits	1
x-timer	S1787393148.793206,VS0,VE84
Vary	Accept-Encoding
x-fastly-request-id	ca9cf99c66d4b4f35eb0ab232ee990a3fca37a05

CMS

Jekyll v4.3.4

Система управления сайтом (движок) ?

В мета-теге generator указано: Jekyll v4.3.4.

Веб-сервер

GitHub.com

Программное обеспечение сервера ?

В заголовке Server указано: GitHub.com.

Title

About Me | Cem Gokmen

Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче ?

Необходимо увеличить число символов в title (текущее значение мало: 21, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)

Дублей словоформ в title не найдено.

Исправить

Description

Cem Gokmen’s Personal Website

Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет) ?

Необходимо увеличить число символов в description (текущее значение мало: 29, минимум: 80, оптимально: от 120 до 130)

Исправить

Keywords

Список ключевых слов страницы (устаревший тег) ?

Установите мета-тег keywords!

Исправить

Канонический Url

https://www.cemgokmen.com/

Указывает поисковику основную версию страницы ?

Канонический Url прописан корректно.

Robots

Ошибок нет

Директивы для поисковых роботов на уровне страницы ?

Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.

Адаптивность

width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1, user-scalable=no

Настройка масштабирования на мобильных устройствах ?

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».

Meta-тег viewport со значением user-scalable определяет доступность масштабирования страницы пользователем.

Meta-тег viewport со значением maximum-scale определяет максимальный масштаб области просмотра.

Разметка OpenGraph

Кол-во: 6

Мета-теги для красивых превью в соцсетях ?

Разметка OpenGraph задана. Страница оптимизирована под социальные сети.

Показать полный список og мета-тегов

Тип	Значение
og:title	About Me
og:locale	en
og:description	Cem Gokmen’s Personal Website
og:url	https://www.cemgokmen.com/
og:site_name	Cem Gokmen
og:type	website

Все мета-теги

Кол-во: 22

Полный список мета-тегов страницы ?

Найдены мета-теги 22шт. 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	generator	Jekyll v4.3.4
name	author	Cem Gokmen
name	description	Cem Gokmen’s Personal Website
name	twitter:card	summary
name	twitter:site	@cgokmenAI
name	twitter:creator	@Cem Gokmen
name	color-scheme	dark light
name	theme-color	rgb(140, 21, 21)
name	viewport	width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1, user-scalable=no
name	mobile-web-app-capable	yes
name	apple-mobile-web-app-capable	yes
name	apple-mobile-web-app-title	Cem Gokmen
name	apple-mobile-web-app-status-bar-style	default
name	application-name	Cem Gokmen
name	generator	Hydejack v9.2.1
property	og:title	About Me
property	og:locale	en
property	og:description	Cem Gokmen’s Personal Website
property	og:url	https://www.cemgokmen.com/
property	og:site_name	Cem Gokmen
property	og:type	website
property	twitter:title	About Me

Структура

Ошибок нет

Семантические HTML-элементы страницы ?

Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют по одному на документ).

Контент

Ошибок нет

Объём и качество текстового содержимого ?

Слова из title 5 встречаются в тексте достаточно.

Абзацев с текстом 37 достаточно.

Среднее число слов в абзаце 23 достаточно.

Кол-во знаков контента 9246 на странице оптимально.

Кол-во слов 1239 на странице оптимально.

Заголовки

Ошибок нет

Иерархия заголовков H1–H6 ?

На странице присутствуют заголовки <h1> 2. Это прекрасно.

На странице присутствуют заголовки <h2> 7. Это хорошо.

На странице присутствуют заголовки <h3> 5.

Тошнота

4

Насколько одно слово доминирует в тексте ?

Тошнота превышает норму 3. Измените текст страницы!

Исправить

Академич. тошнота

24,78%

Насколько текст перенасыщен ключевыми словами ?

Академическая тошнота превышает норму 5-15%. Измените текст страницы!

Исправить

Семантическое ядро

20

Наиболее часто встречающиеся слова на странице ?

Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.

Показать список слов

Слово	Кол-во	Частота
learning	16	1,29%
stanford	12	0,97%
embodied	11	0,89%
computer	10	0,81%
robotics	7	0,56%
vision	7	0,56%
research	7	0,56%
digital	7	0,56%
university	6	0,48%
real-world	6	0,48%
environments	6	0,48%
simulation	6	0,48%
course	6	0,48%
robots	5	0,40%
paper:	5	0,40%
https://arxiv	5	0,40%
gokmen	5	0,40%
cousins	5	0,40%
google	5	0,40%
complex	4	0,32%

Индексирование

Ошибок нет

Разрешено ли индексирование страницы ?

Анкоров на странице 25 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.

Robots.txt

Найден корректный robots.txt

Файл управления сканированием сайта роботами ?

Robots.txt настроен корректно. Размер файла: 37786 байт. Загружен за: 1сек.

Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.

Robots.txt доступен по постоянному адресу

Цепочка редиректов для файла robots.txt:

http://cemgokmen.com/robots.txt 301 MovedPermanently

https://www.cemgokmen.com/ 200 OK

Показать содержимое robots.txt

<!DOCTYPE html>
<html lang="en"><!--
 __  __                __                                     __
/\ \/\ \              /\ \             __                    /\ \
\ \ \_\ \   __  __    \_\ \      __   /\_\      __       ___ \ \ \/'\
 \ \  _  \ /\ \/\ \   /'_` \   /'__`\ \/\ \   /'__`\    /'___\\ \ , <
  \ \ \ \ \\ \ \_\ \ /\ \L\ \ /\  __/  \ \ \ /\ \L\.\_ /\ \__/ \ \ \\`\
   \ \_\ \_\\/`____ \\ \___,_\\ \____\ _\ \ \\ \__/.\_\\ \____\ \ \_\ \_\
    \/_/\/_/ `/___/> \\/__,_ / \/____//\ \_\ \\/__/\/_/ \/____/  \/_/\/_/
                /\___/                \ \____/
                \/__/                  \/___/

Powered by Hydejack v9.2.1 <https://hydejack.com/>
--><head><title>About Me | Cem Gokmen</title><meta name="generator" content="Jekyll v4.3.4" /><meta property="og:title" content="About Me" /><meta name="author" content="Cem Gokmen" /><meta property="og:locale" content="en" /><meta name="description" content="Cem Gokmen’s Personal Website" /><meta property="og:description" content="Cem Gokmen’s Personal Website" /><link rel="canonical" href="https://www.cemgokmen.com/" /><meta property="og:url" content="https://www.cemgokmen.com/" /><meta property="og:site_name" content="Cem Gokmen" /><meta property="og:type" content="website" /><meta name="twitter:card" content="summary" /><meta property="twitter:title" content="About Me" /><meta name="twitter:site" content="@cgokmenAI" /><meta name="twitter:creator" content="@Cem Gokmen" /> <script type="application/ld+json"> {"@context":"https://schema.org","@type":"WebSite","author":{"@type":"Person","name":"Cem Gokmen"},"description":"Cem Gokmen’s Personal Website","headline":"About Me","name":"Cem Gokmen","publisher":{"@type":"Organization","logo":{"@type":"ImageObject","url":"https://www.cemgokmen.com/assets/img/bio-photo.jpg"},"name":"Cem Gokmen"},"sameAs":["https://www.linkedin.com/in/cgokmen/","https://twitter.com/cgokmenAI","https://github.com/cgokmen"],"url":"https://www.cemgokmen.com/"}</script><meta name="color-scheme" content="dark light"><meta name="theme-color" content="rgb(140, 21, 21)"><meta charset="utf-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1, user-scalable=no"><meta http-equiv="x-ua-compatible" content="ie=edge"><meta name="mobile-web-app-capable" content="yes"><meta name="apple-mobile-web-app-capable" content="yes"><meta name="apple-mobile-web-app-title" content="Cem Gokmen"><meta name="apple-mobile-web-app-status-bar-style" content="default"><meta name="application-name" content="Cem Gokmen"><meta name="generator" content="Hydejack v9.2.1" /><link rel="alternate" href="https://www.cemgokmen.com/" hreflang="en"><link type="application/atom+xml" rel="alternate" href="https://www.cemgokmen.com/feed.xml" title="Cem Gokmen" /><link rel="shortcut icon" href="/assets/icons/favicon.ico"><link rel="apple-touch-icon" href="/assets/icons/icon-192x192.png"><link rel="manifest" href="/assets/site.webmanifest"><link rel="dns-prefetch" href="https://fonts.googleapis.com"><link rel="dns-prefetch" href="https://fonts.gstatic.com"><link rel="dns-prefetch" href="https://www.google-analytics.com"><link rel="preload" href="/assets/img/swipe.svg" as="image" id="_hrefSwipeSVG"> <script>((r,a)=>{function d(e,t,n,o){e.addEventListener?e.addEventListener(t,n,o):e.attachEvent?e.attachEvent("on"+t,n):e["on"+t]=n}r.loadJS=function(e,t){var n=a.createElement("script"),e=(n.src=e,t&&d(n,"load",t,{once:!0}),a.scripts[0]);return e.parentNode.insertBefore(n,e),n},r._loaded=!1,r.loadJSDeferred=function(e,t){var n=a.createElement("script");function o(){r._loaded=!0,t&&d(n,"load",t,{once:!0});var e=a.scripts[0];e.parentNode.insertBefore(n,e)}return n.src=e,r._loaded?o():d(r,"load",o,{once:!0}),n},r.setRel=r.setRelStylesheet=function(e){d(a.getElementById(e),"load",function(){this.rel="stylesheet"},{once:!0})}})(window,document); !function(a){"use strict";var b=function(b,c,d){function e(a){return h.body?a():void setTimeout(function(){e(a)})}function f(){i.addEventListener&&i.removeEventListener("load",f),i.media=d||"all"}var g,h=a.document,i=h.createElement("link");if(c)g=c;else{var j=(h.body||h.getElementsByTagName("head")[0]).childNodes;g=j[j.length-1]}var k=h.styleSheets;i.rel="stylesheet",i.href=b,i.media="only x",e(function(){g.parentNode.insertBefore(i,c?g:g.nextSibling)});var l=function(a){for(var b=i.href,c=k.length;c--;)if(k[c].href===b)return a();setTimeout(function(){l(a)})};return i.addEventListener&&i.addEventListener("load",f),i.onloadcssdefined=l,l(f),i};"undefined"!=typeof exports?exports.loadCSS=b:a.loadCSS=b}("undefined"!=typeof global?global:this); !function(a){if(a.loadCSS){var b=loadCSS.relpreload={};if(b.support=function(){try{return a.document.createElement("link").relList.supports("preload")}catch(b){return!1}},b.poly=function(){for(var b=a.document.getElementsByTagName("link"),c=0;c<b.length;c++){var d=b[c];"preload"===d.rel&&"style"===d.getAttribute("as")&&(a.loadCSS(d.href,d,d.getAttribute("media")),d.rel=null)}},!b.support()){b.poly();var c=a.setInterval(b.poly,300);a.addEventListener&&a.addEventListener("load",function(){b.poly(),a.clearInterval(c)}),a.attachEvent&&a.attachEvent("onload",function(){a.clearInterval(c)})}}}(this); !function(w) { w._baseURL = '/'; w._publicPath = '/assets/js/'; w._noPushState = false; w._noDrawer = true; w._noNavbar = false; w._noToc = false; w._noSearch = false; w._search = { DATA_URL: '/assets/sitedata.json?no-cache', STORAGE_KEY: 'mini-search/', INDEX_KEY: 'index--2025-10-03T14:26:00-07:00', }; w._clapButton = false; }(window);</script> <script async src="/assets/bower_components/MathJax/es5/tex-mml-chtml.js" id="_MathJax"></script> <!--[if gt IE 8]><!----><style id="_styleInline"> .clearfix,.sidebar-social::after{content:"";display:table;clear:both}.color-transition,.content .avatar,.nav-btn,.nav-btn-bar,.navbar,.message,.note-sm,#markdown-toc,.note,.hr-bottom,.hr-after::after,hr,.hr,p,body{transition:none}#_dark-mode{font-size:1.25rem}@media screen{body,body.light-mode{--body-color: #333;--body-bg: #fff;--border-color: #ebebeb;--gray: #777;--gray-bg: rgba(0, 0, 0, 0.025);--gray-text: #666;--menu-text: #bbb;--inv-body-color: #ccc;--inv-body-bg: var(--dark-mode-body-bg)}body .content,body.light-mode .content{-webkit-font-smoothing:initial;-moz-osx-font-smoothing:initial}body.dark-mode{--body-color: #ccc;--body-bg: var(--dark-mode-body-bg);--border-color: var(--dark-mode-border-color);--gray: rgba(255,255,255,.5);--gray-bg: rgba(255,255,255,.033);--gray-text: rgba(255,255,255,.625);--menu-text: rgba(255,255,255,.25);--inv-body-color: #333;--inv-body-bg: #fff}body.dark-mode .content{-webkit-font-smoothing:antialiased;-moz-osx-font-smoothing:grayscale}}@media screen and (prefers-color-scheme: light){body{--body-color: #333;--body-bg: #fff;--border-color: #ebebeb;--gray: #777;--gray-bg: rgba(0, 0, 0, 0.025);--gray-text: #666;--menu-text: #bbb;--inv-body-color: #ccc;--inv-body-bg: var(--dark-mode-body-bg)}body .content{-webkit-font-smoothing:initial;-moz-osx-font-smoothing:initial}}@media screen and (prefers-color-scheme: dark){body{--body-color: #ccc;--body-bg: var(--dark-mode-body-bg);--border-color: var(--dark-mode-border-color);--gray: rgba(255,255,255,.5);--gray-bg: rgba(255,255,255,.033);--gray-text: rgba(255,255,255,.625);--menu-text: rgba(255,255,255,.25);--inv-body-color: #333;--inv-body-bg: #fff}body .content{-webkit-font-smoothing:antialiased;-moz-osx-font-smoothing:grayscale}.tippy-content{-webkit-font-smoothing:initial;-moz-osx-font-smoothing:initial}}html{--font-family: Noto Sans, Helvetica, Arial, sans-serif;--font-family-heading: Roboto Slab, Helvetica, Arial, sans-serif;--code-font-family: ui-monospace, Menlo, Monaco, Cascadia Mono, Segoe UI Mono, Roboto Mono, Oxygen Mono, Ubuntu Mono, Source Code Pro, Fira Mono, Droid Sans Mono, Consolas, Courier New, monospace;--root-font-size: 15px;--root-font-size-medium: 16px;--root-font-size-large: 17px;--root-font-size-print: 8pt;--root-line-height: 1.75;--font-weight: 400;--font-weight-bold: 700;--font-weight-heading: 900;--content-width-5: 54rem;--content-margin-5: 4rem;--sidebar-width: 21rem;--half-content: 31rem;--break-point-3: 64em;--break-point-5: 86em;--break-point-dynamic: 104rem}*{box-sizing:border-box}html,body{margin:0;padding:0}html{font-family:var(--font-family);font-size:var(--root-font-size);line-height:var(--root-line-height)}body{color:var(--body-color);background-color:var(--body-bg);font-weight:var(--font-weight);overflow-y:scroll}.content img,.img,.content video,.video{max-width:100%;height:auto}.lead{margin-left:-1rem;margin-right:-1rem;margin-bottom:1.5rem}img.lead,video.lead{display:block;max-width:calc(100% + 2rem);width:calc(100% + 2rem);height:auto}.heading,.f6,h6,.h6,.f5,h5,.h5,.f4,.sidebar-nav-item,h4,.h4,.post-date,.f3,h3,.h3,.f2,h2,.h2,.f1,h1,.h1{font-family:var(--font-family-heading);font-weight:var(--font-weight-heading)}.f1,h1,.h1{font-size:2rem;line-height:1.3}.f2,h2,.h2{font-size:1.5rem;line-height:1.4}.f3,h3,.h3{font-size:1.2em;line-height:1.5}.f4,.sidebar-nav-item,h4,.h4,.post-date{font-size:1.08rem;line-height:1.6}.f5,h5,.h5{font-size:1.04rem;line-height:1.7}.f6,h6,.h6{font-size:1rem}.content h1>a,.content .h1>a{text-decoration:none;border-bottom:none}@media screen and (max-width: 42em){.content h1,.content .h1{font-size:1.7rem;line-height:1.35}}@media screen and (min-width: 86em){.content h1,.content .h1{font-size:2.4rem;line-height:1.25}}@media screen and (min-width: 104rem){body:not(.no-large-headings) .content h1,body:not(.no-large-headings) .content .h1{width:calc(100% + 50vw - 32rem);font-size:3rem;line-height:1.2}}@media screen and (min-width: 124em){body:not(.no-large-headings) .content h1,body:not(.no-large-headings) .content .h1{font-size:4rem;line-height:1.1}}h1,h2,h3,.h1,.h2,.h3{margin:4rem 0 1rem}h4,h5,h6,.h4,.post-date,.h5,.h6{margin:3rem 0 .5rem}p{margin-top:0;margin-bottom:1rem}p.lead{font-size:1.2em;margin-top:1.5rem;margin-bottom:1.5rem;padding:0 1rem}ul,ol,dl{margin-top:0;margin-bottom:1rem}ul,ol{padding-left:1.25rem}hr,.hr{border:0;margin:1rem 0;border-top:1px solid var(--border-color)}.hr-after::after{content:"";display:block;margin:1rem 0;border-top:1px solid var(--border-color)}.hr-bottom{border-bottom:1px solid var(--border-color);padding-bottom:.75rem;margin-bottom:1rem}.page{margin-bottom:3em}.page li+li{margin-top:.25rem}.page>header{position:relative;margin-bottom:2rem}@media screen and (min-width: 104rem){body:not(.no-third-column) .page>header>.lead+.note-sm,body:not(.no-third-column) .page>header>.lead+#markdown-toc,body:not(.no-third-column) .page>header>.lead+.note,body:not(.no-third-column) .page>header>a.no-hover+.note-sm,body:not(.no-third-column) .page>header>a.no-hover+#markdown-toc,body:not(.no-third-column) .page>header>a.no-hover+.note{position:absolute;right:-25rem;width:21rem;bottom:0;margin-bottom:0}}.page-title,.post-title{margin-top:0}.post-date{display:flex;justify-content:space-between;margin-top:-0.6rem;height:2rem;margin-bottom:.85rem;color:var(--gray)}.post-date>.ellipsis,#breadcrumbs.post-date>ul{cursor:pointer}.post-date [class^=icon-]{display:inline-block;font-size:smaller;margin-right:.25rem}.related-posts{padding-left:0;list-style:none;margin-bottom:2rem}.related-posts>li,.related-posts>li+li{margin-top:1rem}.message,.note-sm,#markdown-toc,.note{margin-bottom:1rem;padding:1rem;color:var(--gray-text);background-color:var(--gray-bg);margin-left:-1rem;margin-right:-1rem}.note-sm,#markdown-toc,.note{background:rgba(0,0,0,0);color:var(--body-color);font-size:smaller;border-left:1px solid var(--border-color);padding:1.2rem 1rem 0 1rem;margin:1rem -1rem;position:relative}.note-sm:before,#markdown-toc:before,.note:before{font-size:.667rem;font-weight:bold;font-style:normal;letter-spacing:.025rem;text-transform:uppercase;color:var(--menu-text);position:absolute;top:0}.note-sm[title]:before,[title]#markdown-toc:before,[title].note:before{content:attr(title) !important}.note{font-size:1rem}@media screen{body::before{content:"";width:.5rem;background:var(--gray-bg);position:fixed;left:0;top:0;bottom:0}}@media(min-width: 64em){body::before{width:21rem}}@media(min-width: 104rem){body::before{width:calc(50% - 31rem)}}@media screen and (min-width: 42em){html{font-size:var(--root-font-size-medium)}}@media screen and (min-width: 124em){html{font-size:var(--root-font-size-large)}}#breadcrumbs>ul{height:1rem;margin:-1.5rem 0 .5rem;padding:0;font-size:.667rem;color:var(--menu-text);text-transform:uppercase;width:100%;list-style:none}#breadcrumbs>ul>li{display:inline}#breadcrumbs>ul>li a{color:var(--gray);text-decoration:none;border-bottom:none}.fl{float:left}.fr{float:right}.mb4{margin-bottom:4rem}.mb6{margin-bottom:6rem}.mt0{margin-top:0}.mt1{margin-top:1rem}.mt2{margin-top:2rem}.mt3{margin-top:3rem}.mt4{margin-top:4rem}.pb0{padding-bottom:0}.ml1{margin-left:1rem}.mr1{margin-right:1rem}.sixteen-nine{position:relative}.sixteen-nine::before{display:block;content:"";width:100%;padding-top:56.25%}.sixteen-nine>*{position:absolute;top:0;left:0;right:0;bottom:0}.sixteen-ten{position:relative}.sixteen-ten::before{display:block;content:"";width:100%;padding-top:62.5%}.sixteen-ten>*{position:absolute;top:0;left:0;right:0;bottom:0}.four-three{position:relative}.four-three::before{display:block;content:"";width:100%;padding-top:75%}.four-three>*{position:absolute;top:0;left:0;right:0;bottom:0}.sr-only{display:none}.larger{font-size:larger}.smaller{font-size:smaller}.clearfix,.sidebar-social::after{content:"";display:table;clear:both}.ellipsis,#breadcrumbs>ul{white-space:nowrap;overflow:hidden;text-overflow:ellipsis}.border{border:1px solid var(--border-color)}@media(min-width: 42em){.border-radius,.lead,.page .aspect-ratio.sixteen-nine.lead{border-radius:.5rem}}.fallback-img{background-position:center;background-repeat:no-repeat;background-image:url("data:image/svg+xml;base64,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")}hy-push-state a{color:var(--body-color)}@supports not ((text-decoration-thickness: initial) and (text-underline-offset: initial)){hy-push-state a{text-decoration:none;border-bottom:2px solid}}@supports(text-decoration-thickness: initial) and (text-underline-offset: initial){hy-push-state a{text-decoration-style:solid;text-underline-offset:.35rem;text-decoration-thickness:2px}}hy-push-state a.no-hover{border-bottom:none;text-decoration-thickness:unset;text-underline-offset:unset}@supports(text-decoration-thickness: initial) and (text-underline-offset: initial){.content a:not(.btn):not(.no-hover){text-decoration-color:var(--accent-color-faded)}}.content a:not(.btn):not(.no-hover){border-color:var(--accent-color-faded)}.content .aspect-ratio{overflow:hidden}.content .aspect-ratio img{margin:0;width:100%;height:100%;background-color:var(--gray-bg)}hy-drawer{width:100%;position:relative;overflow:hidden;display:block;z-index:4}@media screen and (min-width: 64em){hy-drawer{position:fixed;width:21rem;top:0;left:0;bottom:0;margin-left:0}hy-drawer.cover{position:relative;width:100%}}@media screen and (min-width: 104rem){hy-drawer{width:calc(50% - 31rem)}}.sidebar{position:relative;display:flex;justify-content:center;align-items:center;color:rgba(255,255,255,.75);text-align:center;min-height:100vh}.sidebar.invert{color:rgba(32,32,32,.75)}.sidebar a{color:#fff;border-bottom-color:rgba(255,255,255,.2);text-decoration-color:rgba(255,255,255,.2)}.sidebar.invert a{color:#222;border-bottom-color:rgba(32,32,32,.2);text-decoration-color:rgba(32,32,32,.2)}.sidebar-bg{position:absolute;top:0;left:calc(50% - 50vw);width:100vw;height:100%;background:#202020 center/cover}.sidebar-bg::after{content:"";position:absolute;top:0;left:0;bottom:0;right:0;background:rgba(0,0,0,.05)}.sidebar-bg.sidebar-overlay::after{background:linear-gradient(to bottom, rgba(32, 32, 32, 0) 0%, rgba(32, 32, 32, 0.5) 50%, rgba(32, 32, 32, 0) 100%)}.sidebar-sticky{position:relative;z-index:3;max-width:21rem;padding:1.5rem;contain:content}.sidebar-about .avatar{margin-bottom:1.5rem}.sidebar-about>a.sidebar-title{text-decoration:none}.sidebar-about>a.sidebar-title>h2{margin:0;padding-bottom:.5rem}.sidebar-about>a.sidebar-title::after{content:"";display:block;border-bottom:2px solid;margin:0 auto .5rem;width:4rem;border-color:rgba(255,255,255,.2);transition:border-color 250ms}.sidebar-about>a.sidebar-title:hover::after{border-color:#fff;transition:border-color 50ms}.sidebar.invert .sidebar-about>a.sidebar-title::after{border-color:rgba(32,32,32,.2)}.sidebar.invert .sidebar-about>a.sidebar-title:hover::after{border-color:#222}.sidebar-nav>ul{list-style:none;padding-left:0}.sidebar-nav-item{display:inline-block;margin-bottom:.5rem}@media(min-width: 64em){#_main.no-drawer #_menu{display:none}#_main.no-drawer .nav-btn-bar>:nth-child(2){border:none}}.sidebar-social>ul{display:inline-block;list-style:none;padding-left:0;margin-bottom:0}.sidebar-social>ul>li{float:left}.sidebar-social>ul>li>a{display:inline-block;text-align:center;font-size:1.4rem;width:3rem;height:4rem;padding:.5rem 0;line-height:3rem;text-decoration:none;border-bottom-width:2px;border-bottom-style:solid}.sidebar-social>ul li+li{margin-top:0}.fixed-common,.fixed-bottom,.fixed-top{position:fixed;left:0;width:100%;z-index:2}.fixed-top{top:0}.fixed-bottom{bottom:0}.navbar>.content{position:relative;padding-top:0;padding-bottom:0;min-height:0;max-height:5rem}.nav-btn-bar{margin:0 -1rem;background-color:#fff;background-color:var(--body-bg);height:5rem;display:flex;align-items:center;position:relative}.nav-btn-bar>:first-child,.nav-btn-bar>:last-child{border:none}.nav-btn{background:none;border:none;text-decoration:none;display:flex;align-items:center;justify-content:center;width:3.25rem;height:5rem;color:var(--menu-text);border-right:1px solid var(--border-color);border-left:1px solid var(--border-color);margin-left:-1px}#markdown-toc{margin:2rem -1rem 2rem calc(-1rem + 1px);padding-left:2.5rem;padding-bottom:.5rem}#markdown-toc:before{left:1rem}@media screen and (min-width: 104rem){body:not(.no-toc) #markdown-toc{position:absolute;z-index:4;width:20.5rem;right:0;margin:auto;overflow:auto}}@media screen and (min-width: 104rem){body.no-break-layout:not(.no-toc) #markdown-toc{width:calc(50% - 31rem)}}.content{margin-left:auto;margin-right:auto;padding:8rem 1rem 12rem}@media screen{.content{padding-left:1.5rem;min-height:100vh}}@media screen and (min-width: 42em){.content{max-width:42rem}}@media screen and (min-width: 54em){.content{max-width:48rem}}@media screen and (min-width: 64em){.content{padding-left:1rem;margin-left:24rem;margin-right:3rem}}@media screen and (min-width: 86em){.content{padding-top:9rem;margin-left:25rem;margin-right:4rem;max-width:54rem}}@media screen and (min-width: 104rem){.content{margin:auto}}.large-only{display:none}@media screen and (min-width: 104rem){.large-only{display:block}}.avatar{width:7rem;height:7rem;border-radius:100%;overflow:hidden;display:inline-block}.avatar img{width:100%}.content .avatar{float:right;box-sizing:content-box;border:1rem solid var(--body-bg);transition:border-color 1s ease;margin-top:-1.5rem;margin-right:-1rem}h1,h2,h3,h4,h5,h6{margin-top:0}hr{margin-top:20px;margin-bottom:20px}#_navbar{display:none}.note:before{content:"Note"}.page>header>.note-sm:before,.page>header>.note:before,.page>header>#markdown-toc:before{content:"Description"}#markdown-toc:before{content:"Table of Contents"}.layout-resume .note-sm:before,.layout-resume .note:before,.layout-resume #markdown-toc:before{content:"Summary"}</style><link rel="preload" as="style" href="/assets/css/hydejack-9.2.1.css" id="_stylePreload"><link rel="preload" as="style" href="/assets/icomoon/style.css" id="_iconsPreload"><link rel="preload" as="style" href="https://fonts.googleapis.com/css?family=Roboto+Slab:400%7CNoto+Sans:400,400i,700,700i&display=swap" id="_fontsPreload"> <script> setRel('_stylePreload'); setRel('_iconsPreload'); /**/setRel('_fontsPreload');/**/ </script> <noscript><link rel="stylesheet" href="/assets/css/hydejack-9.2.1.css"><link rel="stylesheet" href="/assets/icomoon/style.css"><link rel="stylesheet" href="https://fonts.googleapis.com/css?family=Roboto+Slab:400%7CNoto+Sans:400,400i,700,700i&display=swap"> </noscript><style id="_pageStyle"> html{--accent-color: rgb(140, 21, 21);--accent-color-faded: rgba(140, 21, 21, 0.5);--accent-color-highlight: rgba(140, 21, 21, 0.1);--accent-color-darkened: #6b1010;--theme-color: rgb(140, 21, 21);--dark-mode-body-bg: hsl(0, 9.2391304348%, 17.5%);--dark-mode-border-color: hsl(0, 9.2391304348%, 22.5%)}</style><!--<![endif]--><body class="no-drawer"> <script> window._sunrise = 6; window._sunset = 18; ((e,s)=>{var d="light-mode",a="dark-mode",o=(new Date).getHours();"matchMedia"in e&&e.matchMedia("(prefers-color-scheme)")||(e=(o=o<=e._sunrise||o>=e._sunset?a:d)==a?d:a,s.body.classList.add(o),s.body.classList.remove(e))})(window,document); </script> <hy-push-state id="_pushState" replace-selector="#_main" link-selector="a[href]:not([href^='/assets/']):not(.external):not(.no-push-state)" script-selector="script" duration="500" hashchange ><div id="_navbar" class="navbar fixed-top"><div class="content"> <span class="sr-only">Jump to:</span><div class="nav-btn-bar"> <a id="_menu" class="nav-btn no-hover" href="#_drawer--opened"> <span class="sr-only">Navigation</span> <span class="icon-menu"></span> </a><div class="nav-span"></div></div></div></div><hr class="sr-only" hidden /><main id="_main" class="content layout-page" role="main" ><nav id="breadcrumbs" class="screen-only"><ul></ul></nav><article class="page mb6" role="article"><header><h1 class="page-title">About Me</h1><div class="hr pb0"></div></header><p>Hi! I’m Cem (pronounced Jem - Turkish phonetics!), I’m currently a <strong>CS PhD Candidate at Stanford, specializing in Embodied AI and Robotics</strong> at Stanford University at the <a href="http://svl.stanford.edu/">Stanford Vision &amp; Learning Lab</a> advised by Prof. Fei-Fei Li.<p>I develop machine learning algorithms enabling robots to perform complex, long-horizon tasks in real-world environments using techniques like learning from demonstrations, reinforcement learning, sim-to-real transfer, and leveraging off-the-shelf LLM/VLM models. I also have extensive experience building simulation environments and benchmarks to support this research.<hr /><h2 id="highlighted-publications">Highlighted Publications</h2><h3 id="behavior-1k-a-benchmark-for-embodied-ai">BEHAVIOR-1K: A Benchmark for Embodied AI</h3><p><em>Co-First Author, CoRL 2022 Oral, Best Paper Nominee</em><p>BEHAVIOR-1K is a human-centered embodied AI benchmark featuring 1,000 diverse, everyday activities. This ongoing, four-year project addresses challenges like long-horizon tasks and complex manipulations in realistic environments. It provides a robotics research direction grounded in human needs, offering unprecedented diversity and realism compared to traditional benchmarks.<p>The project includes a 6k-object, 50-scene dataset with 1,000 task definitions and 4,000 nouns in the BEHAVIOR-1K knowledgebase. It also features OmniGibson and iGibson, high-fidelity simulation environments built on Omniverse Isaac Sim and PyBullet, respectively.<p>Website: <a href="https://behavior.stanford.edu">https://behavior.stanford.edu</a><br /> Paper: <a href="https://arxiv.org/abs/2403.09227">https://arxiv.org/abs/2403.09227</a><br /> Knowledgebase: <a href="https://behavior.stanford.edu/knowledgebase/">https://behavior.stanford.edu/knowledgebase/</a> <br /> OmniGibson: <a href="https://github.com/StanfordVL/OmniGibson">https://github.com/StanfordVL/OmniGibson</a><blockquote><p><small>Li*, Chengshu, Ruohan Zhang*, Josiah Wong*, Cem Gokmen*, Sanjana Srivastava*, Roberto Martin-Martin*, Chen Wang*, et al. 2022. “BEHAVIOR-1K: A Benchmark for Embodied AI with 1,000 Everyday Activities and Realistic Simulation.” In <em>6th Annual Conference on Robot Learning</em>.</small></blockquote><h3 id="behavioral-cloning-value-approximation-bcva">Behavioral Cloning Value Approximation (BCVA)</h3><p><em>First Author</em><p>BCVA is a method to predict failures in robot policies trained using Imitation Learning where no state value estimate is available by default. This innovation enables robots to autonomously ask for help when needed. In real-world trials at Everyday Robots, BCVA demonstrated 86% precision in asking for help across over 2000 trials, particularly excelling in complex tasks like latched-door opening.<p>Paper: <a href="https://arxiv.org/abs/2302.04334">https://arxiv.org/abs/2302.04334</a><blockquote><p><small>Gokmen, Cem, Daniel Ho, and Mohi Khansari. 2023. “Asking for Help: Failure Prediction in Behavioral Cloning Through Value Approximation.” In <em>2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)</em>.</small></blockquote><h3 id="embodied-agent-interface">Embodied Agent Interface</h3><p><em>NeurIPS 2024 Benchmark Track Oral</em><p>The Embodied Agent Interface is a framework for systematically benchmarking Large Language Models (LLMs) in embodied decision-making tasks. This project addresses the need for standardized assessment in the rapidly evolving field of LLMs in embodied environments. It enables fine-grained evaluation of LLMs’ capabilities in handling complex, embodied decision-making scenarios, identifying issues like hallucinations and planning errors across 15 LLMs on benchmarks such as BEHAVIOR and VirtualHome.<p>Website: <a href="https://embodied-agent-interface.github.io/">https://embodied-agent-interface.github.io/</a><br /> Paper: <a href="https://arxiv.org/abs/2410.07166">https://arxiv.org/abs/2410.07166</a><blockquote><p><small>Li, Manling, Shiyu Zhao, Qineng Wang, Kangrui Wang, Yu Zhou, Sanjana Srivastava, Cem Gokmen, et al. 2024. “Embodied Agent Interface: Benchmarking LLMs for Embodied Decision Making.” In <em>Neural Information Processing Systems Datasets and Benchmarks Track</em>.</small></blockquote><h3 id="behavior-vision-suite-bvs">BEHAVIOR Vision Suite (BVS)</h3><p><em>Co-First Author, CVPR 2024 Highlight</em><p>BVS is a toolset designed to generate fully customizable synthetic data for evaluating computer vision models. It addresses limitations in real-world datasets such as poor labeling and lack of diversity. BVS facilitates controlled experiments by allowing adjustments at multiple levels, including scene, object, and camera parameters. This capability supports various tasks including model robustness testing, scene understanding, and simulation-to-real transfer for vision tasks like unary and binary state prediction.<p>Website: <a href="https://behavior-vision-suite.github.io/">https://behavior-vision-suite.github.io/</a><br /> Paper: <a href="https://arxiv.org/abs/2405.09546">https://arxiv.org/abs/2405.09546</a><blockquote><p><small>Ge*, Yunhao, Yihe Tang*, Jiashu Xu*, Cem Gokmen*, Chengshu Li, Wensi Ai, Benjamin Jose Martinez, et al. 2024. “BEHAVIOR Vision Suite: Customizable Dataset Generation via Simulation.” In *Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition </small></blockquote><h3 id="acdc-automated-creation-of-digital-cousins">ACDC: Automated Creation of Digital Cousins</h3><p>ACDC (Automated Creation of Digital Cousins) is a novel approach to bridge the gap between simulation and real-world robotics training. It introduces the concept of “digital cousins” – virtual assets or scenes that exhibit similar geometric and semantic affordances to real-world counterparts without explicitly modeling them. This approach reduces the cost of generating analogous virtual environments while facilitating better cross-domain generalization.<p>Key features of ACDC include:<ol><li>A fully automated real-to-sim-to-real pipeline for generating interactive scenes from a single RGB image.<li>A three-step process: (1) extracting per-object information from input images, (2) matching digital cousins to detected objects, and (3) generating a fully-interactive simulated scene.<li>Preservation of semantic and spatial details of input scenes, allowing accurate positioning and scaling of digital cousins.<li>Improved robustness in policy training compared to digital twins, with comparable in-domain performance and superior out-of-domain generalization.<li>Enablement of zero-shot sim-to-real policy transfer, achieving 90% success rate compared to 25% for policies trained on digital twins.</ol><p>Website: <a href="https://digital-cousins.github.io/">https://digital-cousins.github.io/</a><br /> Paper: <a href="https://arxiv.org/abs/2410.07408">https://arxiv.org/abs/2410.07408</a><blockquote><p><small>Dai, Tianyuan, Josiah Wong, Yunfan Jiang, Chen Wang, Cem Gokmen, Ruohan Zhang, Jiajun Wu, and Li Fei-Fei. 2024. “ACDC: Automated Creation of Digital Cousins for Robust Policy Learning.” In <em>8th Annual Conference on Robot Learning</em>.</small></blockquote><p>For a full list of publications, visit my <a href="https://scholar.google.com">Google Scholar</a>.<hr /><h2 id="education">Education</h2><p><strong>Ph.D. in Computer Science</strong><br /> Stanford University | <em>Advisor: Prof. Fei-Fei Li</em><br /> Sep. 2022 - Present<p><strong>M.Sc. in Computer Science</strong><br /> Stanford University | GPA: 4.03<br /> Sep. 2020 - Jun. 2022<ul><li>Google Computer Science Research Mentorship Program (CSRMP) Fellow<li>Select Coursework: Deep Learning • Principles of Robot Autonomy I • Decision Making Under Uncertainty • Interactive &amp; Embodied Learning • Convolutional Neural Networks for Visual Recognition • Machine Learning with Graphs</ul><p><strong>B.Sc. in Computer Science with Undergraduate Research Certification</strong><br /> Georgia Institute of Technology | GPA: 3.83<br /> Aug. 2016 - Dec. 2018<hr /><h2 id="experience">Experience</h2><p><strong>Research Scientist Intern, NVIDIA Research</strong><br /> AI Algorithms Group, Santa Clara, CA<br /> Jun. 2023 - Sep. 2023<ul><li>Developed a method leveraging LLMs to generate demos for learning end-to-end transformer policies for long-horizon robotics tasks.</ul><p><strong>AI Resident, Google X / Everyday Robots</strong><br /> Mountain View, CA<br /> Jun. 2022 - Sep. 2022<ul><li>Developed a method to allow robots to estimate their likelihood of success based on previous rollouts of a real-world imitation learning robot policy and decide whether to ask for help.</ul><p><strong>Software Engineer II, Google</strong><br /> YouTube Premium Team, San Bruno, CA<br /> Feb. 2019 - Sep. 2020<ul><li>Implemented critical user journeys and led software design, gained expertise on in-app messaging methods, developed features across Python/C++ backends and Android/iOS/Web frontends.</ul><hr /><h2 id="teaching">Teaching</h2><p><strong>Head Course Assistant, CS 231N: Deep Learning for Computer Vision</strong><br /> Stanford University | Mar. 2024 - Jun. 2024<ul><li>Led team of 22 course assistants, planned development of assignments and exams, mentored student projects, and managed logistics for Stanford CS’s most popular, 650-student course.<li>See https://cs231n.stanford.edu/2024/reports.html for mentored projects.</ul><p><strong>Course Assistant, CS 107: Computer Organization &amp; Systems</strong><br /> Stanford University | Sep. 2020 - Aug. 2021<ul><li>Taught labs on C programming and memory for 4 semesters.<li>Effectiveness rated 91% by students.</ul><p><strong>Senior Teaching Assistant, CS 2110: Computer Organization &amp; Programming</strong><br /> Georgia Tech College of Computing | Aug. 2017 - Dec. 2018<ul><li>Taught 3-hour weekly recitation to 75 students each semester with an effectiveness rating of 96%.<li>As the Senior TA, designed and managed all course materials including homework, lab assignments, exams, and lecture activities for 400+ students.<li>Planned and directed the major redesign of 6 out of 12 existing homework assignments to better highlight course objectives and harness new possibilities arising from new technologies.</ul><hr /><h2 id="skills">Skills</h2><ul><li><strong>Languages</strong>: English (Fluent), Turkish (Native), French (Advanced), Spanish (Beginner)<li><strong>Programming</strong>: Python, Java, C, C++, JavaScript, HTML, CSS<li><strong>Frameworks</strong>: PyTorch, TensorFlow, Ray, PyBullet, Omniverse, Isaac Sim, CUDA, Docker<li><strong>Research Areas</strong>: Reinforcement Learning, Imitation Learning, Robotics Simulation, Motion Planning, Classical Robotics</ul></article><hr class="dingbat related mb6" /><footer class="content" role="contentinfo"><hr/><p><small class="copyright">© 2019, Cem Gokmen. All rights reserved. </small><p><small>Powered by <a class="external" href="https://hydejack.com/">Hydejack</a> v<span id="_version">9.2.1</span></small><hr class="sr-only"/></footer></main><hy-drawer id="_drawer" class="" side="left" threshold="10" noscroll ><header id="_sidebar" class="sidebar" role="banner"><div class="sidebar-bg " style="background-color:rgb(140, 21, 21);"></div><div class="sidebar-sticky"><div class="sidebar-about"> <a class="no-hover" href="/" tabindex="-1"> <img src="/assets/img/bio-photo.jpg" class="avatar" alt="Cem Gokmen" width="120" height="120" loading="lazy" /> </a> <a class="sidebar-title" href="/"><h2 class="h1">Cem Gokmen</h2></a><p class="fine"> AI researcher, computer scientist,<br /> newbie hiker &amp; biker, hobbyist francophone<br /><br /> Ph.D. Candidate @ Stanford University</div><nav class="sidebar-nav heading" role="navigation"> <span class="sr-only">Navigation:</span><ul><li> <a id="_drawer--opened" href="/" class="sidebar-nav-item " > Home </a><li> <a href="/assets/files/Cem_Resume.pdf" class="sidebar-nav-item " > Resume </a><li> <a href="/blog/" class="sidebar-nav-item " > Blog </a></ul></nav><div class="sidebar-social"> <span class="sr-only">Social:</span><ul><li> <a href="https://www.linkedin.com/in/cgokmen" title="LinkedIn" class="no-mark-external"> <span class="icon-linkedin2"></span> <span class="sr-only">LinkedIn</span> </a><li> <a href="https://github.com/cgokmen" title="GitHub" class="no-mark-external"> <span class="icon-github"></span> <span class="sr-only">GitHub</span> </a><li> <a href="https://twitter.com/cgokmenAI" title="Twitter" class="no-mark-external"> <span class="icon-twitter"></span> <span class="sr-only">Twitter</span> </a><li> <a href="https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=wCiI8oUAAAAJ" title="Google Scholar" class="no-mark-external"> <span class="ai ai-google-scholar"></span> <span class="sr-only">Google Scholar</span> </a></ul></div></div></header></hy-drawer><hr class="sr-only" hidden /> </hy-push-state> <!--[if gt IE 10]><!----> <script nomodule>(()=>{var t,n=document.createElement("script");!("noModule"in n)&&"onbeforeload"in n&&(t=!1,document.addEventListener("beforeload",function(e){if(e.target===n)t=!0;else if(!e.target.hasAttribute("nomodule")||!t)return;e.preventDefault()},!0),n.type="module",n.src=".",document.head.appendChild(n),n.remove())})(); </script> <script src="/assets/js/hydejack-9.2.1.js" type="module"></script> <script src="/assets/js/LEGACY-hydejack-9.2.1.js" nomodule defer></script> <script>!function(w, d) { w.ga=w.ga||function(){(ga.q=ga.q||[]).push(arguments)};ga.l=+new Date; /**/ ga('create', 'G-X1R3EE9KTY', 'auto'); /**/ var pushStateEl = d.getElementById('_pushState'); var timeoutId; pushStateEl.addEventListener('hy-push-state-load', function() { w.clearTimeout(timeoutId); timeoutId = w.setTimeout(function() { ga('set', 'page', w.location.pathname); ga('send', 'pageview'); }, 500); }); d.addEventListener('hy--cookies-ok', function () { w.ga(function(tracker) { w.ga("set", "anonymizeIp", undefined); localStorage && localStorage.setItem("ga--client-id", tracker.get("clientId")); }); }); w.loadJSDeferred('https://www.google-analytics.com/analytics.js'); }(window, document);</script> <!--<![endif]--><div hidden><h2 class="sr-only">Templates (for web app):</h2><template id="_animation-template"><div class="animation-main fixed-top"><nav id="breadcrumbs" class="screen-only"><ul></ul></nav><div class="content"><div class="page"></div></div></div></template> <template id="_loading-template"><div class="loading nav-btn fr"> <span class="sr-only">Loading…</span> <span class="icon-cog"></span></div></template> <template id="_error-template"><div class="page"><h1 class="page-title">Error</h1><p class="lead"> Sorry, an error occurred while loading <a class="this-link" href=""></a>.</div></template> <template id="_permalink-template"> <a href="#" class="permalink"> <span class="sr-only">Permalink</span> <span class="icon-link"></span> </a> </template> <template id="_dark-mode-template"> <button id="_dark-mode" class="nav-btn no-hover" > <span class="sr-only">Dark Mode</span> <span class="icon-brightness-contrast"></span> </button> </template></div></html>

Sitemap

Кол-во: 0

XML-карта сайта для поисковиков ?

Robots.txt не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.

Исправить

Внутренние ссылки

Кол-во: 5

Ссылки на другие страницы своего сайта ?

На странице присутствуют внутренние ссылки с пустым анкором: 1!

Внутренних ссылок на странице 5 оптимально.

Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.

На странице присутствуют изображения 1.

Показать внутренние ссылки

Url	Анкор	Анализировать
/	<h2 class="h1">Cem Gokmen</h2>	Анализировать url
/	Home	Анализировать url
/assets/files/Cem_Resume.pdf	Resume
/blog/	Blog	Анализировать url
/	Пустой анкор	Анализировать url

Исправить

Внешние ссылки

Кол-во: 18

Ссылки на сторонние сайты ?

Внешних ссылок на странице 18 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!

Показать внешние ссылки

Url	Анкор	Анализировать
svl.stanford.edu	Stanford Vision & Learning Lab	Анализировать url
behavior.stanford.edu	https://behavior.stanford.edu	Анализировать url
arxiv.org	https://arxiv.org/abs/2403.09227	Анализировать url
behavior.stanford.edu	https://behavior.stanford.edu/knowledgebase/	Анализировать url
github.com	https://github.com/StanfordVL/OmniGibson	Анализировать url
arxiv.org	https://arxiv.org/abs/2302.04334	Анализировать url
embodied-agent-interface.github.io	https://embodied-agent-interface.github.io/	Анализировать url
arxiv.org	https://arxiv.org/abs/2410.07166	Анализировать url
behavior-vision-suite.github.io	https://behavior-vision-suite.github.io/	Анализировать url
arxiv.org	https://arxiv.org/abs/2405.09546	Анализировать url
digital-cousins.github.io	https://digital-cousins.github.io/	Анализировать url
arxiv.org	https://arxiv.org/abs/2410.07408	Анализировать url
scholar.google.com	Google Scholar	Анализировать url
hydejack.com	Hydejack	Анализировать url
linkedin.com	<span class="icon-linkedin2"></span> <span class="sr-only">LinkedIn</span>	Анализировать url
github.com	<span class="icon-github"></span> <span class="sr-only">GitHub</span>	Анализировать url
twitter.com	<span class="icon-twitter"></span> <span class="sr-only">Twitter</span>
scholar.google.com	<span class="ai ai-google-scholar"></span> <span class="sr-only">Google Scholar</span>	Анализировать url

Исправить

Конкуренты в Яндексе

Кол-во: 0

Топ сайтов-конкурентов в Яндексе ?

Мы не нашли у вас конкурентов в Яндексе. Сайт или очень молодой или плохо продвигается.

Конкурентов в ТОП-10 Яндекса не нашлось.

Исправить

Конкуренты в Google

Кол-во: 0

Топ сайтов-конкурентов в Google ?

Конкуренты в Google тоже не найдены. Займитесь продвижением сайта!

Конкурентов в ТОП-10 Google не нашлось.

Исправить

Нарушения

Не выявлены

Признаков дистанционной продажи товаров (интернет-магазина) не обнаружено — требования ЗоЗПП о раскрытии информации продавца к сайту не применяются. Нарушений нет.

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.

Нарушения

Не выявлены

Рекламных тематик с обязательными оговорками (медицина, БАД, кредиты и займы, новостройки) на сайте не обнаружено. Нарушений нет.

Нарушения

Не выявлены

Признаков информационной продукции (новости, видео, книги, игры, курсы) не обнаружено — обязательная возрастная маркировка по ФЗ-436 сайту не требуется. Нарушений нет.

Анализ сайта cemgokmen.com

Основное Готовность: 100%

Домен

Ответ сервера

Безопасность

Кодировка

Язык

Скорость загрузки

Объем документа

Ресурсы

Серверные заголовки

CMS

Веб-сервер

Мета-теги Готовность: 48%

Title

Description

Keywords

Канонический Url

Robots

Адаптивность

Разметка OpenGraph

Все мета-теги

Оптимизация Готовность: 82%

Структура

Контент

Заголовки

Тошнота

Академич. тошнота

Семантическое ядро

Индексация Готовность: 25%

Индексирование

Robots.txt

Sitemap

Внутренние ссылки

Внешние ссылки

Конкуренты Готовность: 0%

Конкуренты в Яндексе

Конкуренты в Google

ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%

Нарушения

ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%

Нарушения

ФЗ-38: реклама Готовность: 100%

Нарушения

ФЗ-436: защита детей Готовность: 100%

Нарушения

Вердикт