Анализ сайта chengy12.github.io
Основное Готовность: 75%
Домен
chengy12.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.
Цепочка редиректов:
http://chengy12.github.io
301 MovedPermanently
https://chengy12.github.io/
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 01.11.2026 2:38:01.
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
~0,49сек
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 0,49сек оптимальна.
Объем документа
102Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 102Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 15
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 15 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css?family=Lato:100,300,400,700,900 | |
| stylesheet | vendor/bootstrap/css/bootstrap.min.css | |
| stylesheet | assets/css/fontawesome.css | |
| stylesheet | assets/css/templatemo-style.css | |
| stylesheet | assets/css/owl.css | |
| stylesheet | assets/css/lightbox.css | |
| stylesheet | assets/css/academicons.min.css | |
| js | https://kit.fontawesome.com/38a0ffb475.js | |
| js | text/javascript | //cdn.clustrmaps.com/map_v2.js?cl=ffffff&w=a&t=tt&d=c1Aa0NlYq_4nd3vAMMpqm5eYGS2vsxlD2WtE0xHe9RI&co=565656&cmo=8d363f&cmn=3a76cc |
| js | vendor/jquery/jquery.min.js | |
| js | vendor/bootstrap/js/bootstrap.bundle.min.js | |
| js | assets/js/isotope.min.js | |
| js | assets/js/owl-carousel.js | |
| js | assets/js/lightbox.js | |
| js | assets/js/custom.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 17
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 17шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| ETag | "6a1687e7-19879" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | B65A:3CA18C:17C49D:198F30:6A895199 |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 07:36:57 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270035-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787384218.743093,VS0,VE133 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 7faeb2120a419b623e1ed79a506595902916ac7a |
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: 32%
Title
Guangyi Chen's Homepage
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: 23, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
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.
Установите мета-тег description!
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
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, shrink-to-fit=no
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: 3
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 3шт. 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, shrink-to-fit=no |
| name | description | |
| name | author |
Оптимизация Готовность: 35%
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 1 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 8 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Среднее число слов в абзаце 1056 достаточно.
Кол-во знаков контента 39175 на странице оптимально.
Кол-во слов 5679 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 <h2> 7. Это хорошо.
Тошнота
11,27
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
173,94%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота превышает норму 5-15%. Измените текст страницы!
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 | 127 | 2,24% |
| guangyi | 99 | 1,74% |
| conference | 90 | 1,58% |
| causal | 65 | 1,14% |
| representation | 54 | 0,95% |
| [code] | 52 | 0,92% |
| international | 42 | 0,74% |
| vision | 39 | 0,69% |
| accepted | 35 | 0,62% |
| computer | 33 | 0,58% |
| processing | 29 | 0,51% |
| temporal | 26 | 0,46% |
| prediction | 24 | 0,42% |
| models | 23 | 0,41% |
| neurips | 23 | 0,41% |
| recognition | 21 | 0,37% |
| representations | 20 | 0,35% |
| trajectory | 20 | 0,35% |
| person | 20 | 0,35% |
| re-identification | 19 | 0,33% |
Индексация Готовность: 0%
Индексирование
Есть ошибки
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 216 слишком много. Проведите ревизию и оптимизацию ссылок сайта.
Robots.txt
Не найден
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.
Файл robots.txt не найден (ошибка 404). Крайне рекомендуем добавить файл robots.txt, это правило хорошего тона для поисковых роботов.
Sitemap
Кол-во: 0
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 не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.
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.
На странице присутствуют изображения 1.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /files/resume_oct25.pdf |
<i class="ai ai-cv"></i>
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 204
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 204 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| github.com |
<i class="fa-brands fa-github"></i>
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
<i class="ai ai-google-scholar-square"></i>
|
Анализировать url |
| andrew.cmu.edu |
Kun Zhang
|
Анализировать url |
| au.tsinghua.edu.cn |
Jie Zhou
|
Анализировать url |
| ivg.au.tsinghua.edu.cn |
Jiwen Lu
|
Анализировать url |
| icml.cc |
ICML'2026
|
Анализировать url |
| 2026.aclweb.org |
ACL'2026
|
Анализировать url |
| cvpr.thecvf.com |
CVPR'2026
|
Анализировать url |
| iclr.cc |
ICLR'2026
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
HRM
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[Paper]
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| srl4llm.github.io |
[tutorials]
|
Анализировать url |
| hanqi-qi.github.io |
Hanqi
|
Анализировать url |
| jonathan-schwarz.github.io |
Jonathan
|
Анализировать url |
| hku.hk |
HKU
|
Анализировать url |
| cuhk.edu.hk |
CUHK
|
Анализировать url |
| hkust.edu.hk |
HKUST
|
Анализировать url |
| hkbu.edu.hk |
HKBU
|
Анализировать url |
| scifac.hku.hk |
Prof. Yin Guosheng
|
Анализировать url |
| cse.cuhk.edu.hk |
Prof. Farzan Farnia
|
Анализировать url |
| seng.hkust.edu.hk |
Prof. Raymond Wong
|
Анализировать url |
| bhanml.github.io |
Prof. Bo Han
|
Анализировать url |
| causal-verse.github.io |
CausalVerse
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Arxiv
|
Анализировать url |
| causal-verse.github.io |
Project page
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
Datasets
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| neurips.cc |
NeurIPS'2025
|
Анализировать url |
| ucsd.edu |
UCSD
|
Анализировать url |
| docs.google.com |
[slides]
|
Анализировать url |
| biweihuang.com |
Biwei
|
Анализировать url |
| cityu.edu.hk |
City University of Hong Kong
|
Анализировать url |
| fengleifan.github.io |
Prof. Fenglei Fan
|
Анализировать url |
| icml.cc |
ICML'2025
|
Анализировать url |
| ntu.edu.sg |
NTU
|
Анализировать url |
| nus.edu.sg |
NUS
|
Анализировать url |
| docs.google.com |
[slides]
|
Анализировать url |
| dr.ntu.edu.sg |
Prof. Dacheng Tao
|
Анализировать url |
| comp.nus.edu.sg |
Prof. Xiaokui Xiao
|
Анализировать url |
| cvpr.thecvf.com |
CVPR'2025
|
Анализировать url |
| iclr.cc |
ICLR'2025
|
Анализировать url |
| cvpr.thecvf.com |
CVPR'2025
|
Анализировать url |
| iclr.cc |
ICLR'2025
|
Анализировать url |
| www2025.thewebconf.org |
WWW'2025
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
Google Scholar
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Selection, Reflection and Self-Refinement: Revisit Reasoning Tasks via a Causal Lens
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
CausalVerse: A Comprehensive Benchmark for Causal Representation Learning with Controllable High-Fidelity Simulations
|
Анализировать url |
| causal-verse.github.io |
[Project Page]
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
[Datasets]
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Towards Self-Refinement of Vision-Language Models with Triangular Consistency
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Learning Vision and Language Concepts for Controllable Image Generation
|
Анализировать url |
| openreview.net |
SmartCLIP: Modular Vision-Language Alignment with Identification Guarantees
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
On the Identification of Temporal Causal Representation with Instantaneous Dependence
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Towards Understanding Extrapolation: a Causal Lens
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
CaRiNG: Learning Temporal Causal Representation under Non-Invertible Generation Process
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Learning Domain-Invariant Causal Temporal Dynamics for Few-Shot Action Recognition
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Towards Realistic Zero-Shot Classification via Self Structural Semantic Alignment
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
LLCP: Learning Latent Causal Processes for Reasoning-based Video Question Answer
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Subspace Identification for Multi-Source Domain Adaptation
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Tem-adapter: Adapting Image-Text Pretraining for Video Question Answer
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
Unsupervised Sampling Promoting for Stochastic Human Trajectory Prediction
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Understanding Masked Autoencoders via Hierarchical Latent Variable Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PLOT: Prompt Learning with Optimal Transport for Vision-Language Models
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Adversarial Alignment for Source Free Object Detection
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Stochastic Trajectory Prediction via Motion Indeterminacy Diffusion
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
DenseCLIP: Language-Guided Dense Prediction with Context-Aware Prompting
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| denseclip.ivg-research.xyz |
[Project]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Temporally Disentangled Representation Learning
|
Анализировать url |
| catalyzex.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Probabilistic Temporal Modeling for Unintentional Action Localization
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Unintentional Action Localization via Counterfactual Examples
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Personalized Trajectory Prediction via Distribution Discrimination
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Human Trajectory Prediction via Counterfactual Analysis
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Counterfactual Attention Learning for Visual Recognition
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| ecva.net |
Deep Credible Metric Learning for Unsupervised Domain Adaptation Person Re-identification
|
Анализировать url |
| ecva.net |
Temporal Coherence or Temporal Motion: Which is More Critical for Video-based Person Re-identification?
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Person Re-identification via Attention Pyramid
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Learning Recurrent 3D Attention for Video-based Person Re-identification
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
Deep Meta Metric Learning
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
Self-Critical Attention Learning for Person Re-identification
|
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 chengy12.github.io, слабо оптимизирован на 36%. Для хорошей оптимизации и выхода на первые места в поиске требуется:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: