Анализ сайта course.fast.ai
Основное Готовность: 75%
Домен
course.fast.ai
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Используйте для продвижения только домен второго уровня.
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://course.fast.ai
301 MovedPermanently
https://course.fast.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 28.10.2026 23:43:40.
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
~0,33сек
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 0,33сек оптимальна.
Объем документа
55Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 55Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 16
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 16 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | site_libs/quarto-html/tippy.css | |
| stylesheet | site_libs/quarto-html/quarto-syntax-highlighting.css | |
| stylesheet | site_libs/bootstrap/bootstrap-icons.css | |
| stylesheet | site_libs/bootstrap/bootstrap.min.css | |
| stylesheet | styles.css | |
| js | site_libs/quarto-nav/quarto-nav.js | |
| js | site_libs/quarto-nav/headroom.min.js | |
| js | site_libs/clipboard/clipboard.min.js | |
| js | site_libs/quarto-search/autocomplete.umd.js | |
| js | site_libs/quarto-search/fuse.min.js | |
| js | site_libs/quarto-search/quarto-search.js | |
| js | site_libs/quarto-html/quarto.js | |
| js | site_libs/quarto-html/popper.min.js | |
| js | site_libs/quarto-html/tippy.umd.min.js | |
| js | site_libs/quarto-html/anchor.min.js | |
| js | site_libs/bootstrap/bootstrap.min.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 19
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 19шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Date | Sat, 22 Aug 2026 00:11:41 GMT |
| nel | {"report_to":"cf-nel","success_fraction":0.0,"max_age":604800} |
| Server | cloudflare |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| Cache-Control | max-age=600 |
| report-to | {"group":"cf-nel","max_age":604800,"endpoints":[{"url":"https://a.nel.cloudflare.com/report/v4?s=4WLxUZ%2Fpx2b%2BBgOSH%2Ff%2FUowL9ClhC%2BBLT0j3j3lsHSPLVEw6vyASLvh99zsSbXDTNVuIT%2B5fdipwo2o8V7%2BBKqS7jiXn59IloKnEeTCctgb%2B4XttnBpf61MQEtcvUig3"}]} |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 4D14:3B003B:7D3C4:861AE:6A8891EB |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Age | 0 |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270024-BMA |
| X-Cache | HIT |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787357502.648585,VS0,VE103 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 277c9e0a417fc0764ff4437e2d0cad43dbc7ae1e |
| cf-cache-status | DYNAMIC |
| cf-ray | a2eda9610f18e92d-DME |
CMS
quarto-1.4.451
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.
В мета-теге generator указано: quarto-1.4.451.
Веб-сервер
Cloudflare
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.
Сайт работает на веб-сервере Cloudflare.
Мета-теги Готовность: 38%
Title
Practical Deep Learning for Coders - Practical Deep Learning
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.
Устраните дубли в title: practical(2), deep(2), learning(2)
Необходимо уменьшить число символов в title (текущее значение: 60, оптимально: от 40 до 45)
Description
A free course designed for people with some coding experience, who want to learn how to apply deep learning and machine learning to practical problems.
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: 151, 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
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, user-scalable=yes
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».
Meta-тег viewport со значением user-scalable определяет доступность масштабирования страницы пользователем.
Разметка OpenGraph
Кол-во: 4
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:title | Practical Deep Learning for Coders - Practical Deep Learning |
| og:description | A free course designed for people with some coding experience, who want to learn how to apply deep learning and machine learning to practical problems. |
| og:image | https://course.fast.ai/www/social.png |
| og:site_name | Practical Deep Learning for Coders |
Все мета-теги
Кол-во: 12
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 12шт. 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 | quarto-1.4.451 |
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=yes |
| name | description | A free course designed for people with some coding experience, who want to learn how to apply deep learning and machine learning to practical problems. |
| name | quarto:offset | ./ |
| name | twitter:title | Practical Deep Learning for Coders - Practical Deep Learning |
| name | twitter:description | A free course designed for people with some coding experience, who want to learn how to apply deep learning and machine learning to practical problems. |
| name | twitter:image | https://course.fast.ai/www/social.png |
| name | twitter:card | summary_large_image |
| property | og:title | Practical Deep Learning for Coders - Practical Deep Learning |
| property | og:description | A free course designed for people with some coding experience, who want to learn how to apply deep learning and machine learning to practical problems. |
| property | og:image | https://course.fast.ai/www/social.png |
| property | og:site_name | Practical Deep Learning for Coders |
Оптимизация Готовность: 80%
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
Ошибок нет
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 5 встречаются в тексте достаточно.
Абзацев с текстом 40 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 40 достаточно.
Кол-во знаков контента 13828 на странице оптимально.
Кол-во слов 2210 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> 9. Это хорошо.
Тошнота
6,78
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
59,86%
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 | 46 | 2,08% |
| course | 25 | 1,13% |
| lesson | 24 | 1,09% |
| started | 10 | 0,45% |
| machine | 10 | 0,45% |
| models | 10 | 0,45% |
| watching | 9 | 0,41% |
| practical | 8 | 0,36% |
| deeper | 7 | 0,32% |
| natural | 6 | 0,27% |
| language | 6 | 0,27% |
| software | 6 | 0,27% |
| people | 6 | 0,27% |
| computer | 6 | 0,27% |
| processing | 6 | 0,27% |
| pytorch | 6 | 0,27% |
| fastai | 6 | 0,27% |
| research | 6 | 0,27% |
| library | 6 | 0,27% |
| results | 5 | 0,23% |
Индексация Готовность: 0%
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 105 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.
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: 56
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 56 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /./index.html |
<span class="navbar-title">Practical Deep Learning for Coders</span>
|
|
Анализировать url |
| /./index.html |
Practical Deep Learning
|
|
Анализировать url |
| /./index.html |
<span class="menu-text">Practical Deep Learning</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson1.html |
<span class="menu-text">1: Getting started</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson2.html |
<span class="menu-text">2: Deployment</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson3.html |
<span class="menu-text">3: Neural net foundations</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson4.html |
<span class="menu-text">4: Natural Language (NLP)</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson5.html |
<span class="menu-text">5: From-scratch model</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson6.html |
<span class="menu-text">6: Random forests</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson7.html |
<span class="menu-text">7: Collaborative filtering</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson8.html |
<span class="menu-text">8: Convolutions (CNNs)</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson8a.html |
<span class="menu-text">Bonus: Data ethics</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/Summaries/lesson1.html |
<span class="menu-text">Lesson 1</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/Summaries/lesson2.html |
<span class="menu-text">Lesson 2</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/Summaries/lesson3.html |
<span class="menu-text">Lesson 3</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/Summaries/lesson4.html |
<span class="menu-text">Lesson 4</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/Summaries/lesson5.html |
<span class="menu-text">Lesson 5</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/Summaries/lesson6.html |
<span class="menu-text">Lesson 6</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/Summaries/lesson7.html |
<span class="menu-text">Lesson 7</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/Summaries/lesson8.html |
<span class="menu-text">Lesson 8</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/part2.html |
<span class="menu-text">Part 2 overview</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson9.html |
<span class="menu-text">9: Stable Diffusion</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson10.html |
<span class="menu-text">10: Diving Deeper</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson11.html |
<span class="menu-text">11: Matrix multiplication</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson12.html |
<span class="menu-text">12: Mean shift clustering</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson13.html |
<span class="menu-text">13: Backpropagation & MLP</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson14.html |
<span class="menu-text">14: Backpropagation</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson15.html |
<span class="menu-text">15: Autoencoders</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson16.html |
<span class="menu-text">16: The Learner framework</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson17.html |
<span class="menu-text">17: Initialization/normalization</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson18.html |
<span class="menu-text">18: Accelerated SGD & ResNets</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson19.html |
<span class="menu-text">19: DDPM and Dropout</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson20.html |
<span class="menu-text">20: Mixed Precision</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson21.html |
<span class="menu-text">21: DDIM</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson22.html |
<span class="menu-text">22: Karras et al (2022)</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson23.html |
<span class="menu-text">23: Super-resolution</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson24.html |
<span class="menu-text">24: Attention & transformers</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson25.html |
<span class="menu-text">25: Latent diffusion</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Resources/book.html |
<span class="menu-text">The book</span>
|
|
|
| /./Resources/forums.html |
<span class="menu-text">Forums</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Resources/kaggle.html |
<span class="menu-text">Kaggle</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Resources/testimonials.html |
<span class="menu-text">Testimonials</span>
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/part2.html |
Practical Deep Learning for Coders part 2: <em>Deep Learning Foundations to Stable Diffusion</em>
|
|
Анализировать url |
| /./Resources/book.html |
freely available
|
|
|
| /./Lessons/lesson1.html |
lesson 1
|
|
Анализировать url |
| /./Resources/testimonials.html |
dozens of testimonials
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson1.html |
lesson 1
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson1.html |
lesson 1
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson1.html |
lesson 1
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson1.html |
lesson 1
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson1.html |
lesson 1
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson1.html |
lesson 1
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/Summaries/lesson7.html |
lesson 7 notes
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/Summaries/lesson8.html |
lesson 8 notes
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson1.html |
lesson 1
|
|
Анализировать url |
| /./Lessons/lesson1.html |
<span class="nav-page-text">1: Getting started</span> <i class="bi bi-arrow-right-short"></i>
|
|
Анализировать url |
Внешние ссылки
Кол-во: 31
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 31 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| github.com |
<i class="bi bi-github" role="img">
</i>
<span class="menu-text"></span>
|
Анализировать url |
| youtu.be |
<span class="menu-text">Bonus: Lesson 9a</span>
|
Анализировать url |
| youtu.be |
<span class="menu-text">Bonus: Lesson 9b</span>
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="bi bi-github"></i>Report an issue
|
Анализировать url |
| openai.com |
DALL-E 2
|
Анализировать url |
| uq.edu.au |
University of Queensland
|
Анализировать url |
| amazon.com |
5-star rated book
|
Анализировать url |
| forums.fast.ai |
view them here
|
Анализировать url |
| notebooksg.jarvislabs.ai |
dinosaur classifier
|
Анализировать url |
| en.wikipedia.org |
NeurIPS
|
Анализировать url |
| camera.plus |
Camera+
|
Анализировать url |
| twitter.com |
featured by Apple
|
|
| forums.fast.ai |
multiple gold medal winners
|
Анализировать url |
| towardsdatascience.com |
international machine learning competitions
|
Анализировать url |
| forums.fast.ai |
received offers
|
Анализировать url |
| ui.adsabs.harvard.edu |
research
|
Анализировать url |
| ieomsociety.org |
papers
|
Анализировать url |
| pubs.rsna.org |
published
|
Анализировать url |
| forums.fast.ai |
told us
|
Анализировать url |
| synapse.org |
RA2-DREAM Challenge
|
Анализировать url |
| synapse.org |
multistage deep learning method
|
Анализировать url |
| pytorch.org |
PyTorch
|
Анализировать url |
| docs.fast.ai |
fastai
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
Transformers
|
Анализировать url |
| gradio.app |
Gradio
|
Анализировать url |
| youtube.com |
this YouTube playlist
|
Анализировать url |
| jupyter.org |
Jupyter Notebook
|
Анализировать url |
| kaggle.com |
Kaggle Notebooks
|
Анализировать url |
| gradient.run |
Paperspace Gradient
|
Анализировать url |
| console.paperspace.com |
this link
|
Анализировать url |
| forums.fast.ai |
wonderful online community
|
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 course.fast.ai, слабо оптимизирован на 48%. Для хорошей оптимизации и выхода на первые места в поиске требуется:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: