Анализ сайта debug-ml-iclr2019.github.io
Основное Готовность: 100%
Домен
debug-ml-iclr2019.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://debug-ml-iclr2019.github.io
301 MovedPermanently
https://debug-ml-iclr2019.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.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 21.11.2026 9:10:38.
Включён HSTS (Strict-Transport-Security) — защита от подмены на http.
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-US
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-US.
Скорость загрузки
~0,43сек
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 0,43сек оптимальна.
Объем документа
27Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 27Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 2
Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения)
?
Количество и тип подключённых ресурсов влияют на скорость загрузки. Большое число запросов увеличивает время рендеринга страницы.
Кол-во файлов ресурсов 2 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | text/css | https://fonts.googleapis.com/css?family=Open+Sans:400,700 |
| stylesheet | /assets/css/style.css?v=9f87ae431663983710ec1b5b823ab17583f5883a |
Серверные заголовки
Кол-во: 18
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 18шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| Strict-Transport-Security | max-age=31556952 |
| ETag | "5ce2f427-6efb" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 936C:14C000:54FFFA:5BFA42:6A8B50F7 |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sun, 23 Aug 2026 19:58:47 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270059-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787515127.103070,VS0,VE127 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 24f8cf950328e944c89ee07e0f6f4f70e71d2a2c |
CMS
Jekyll v3.8.5
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: Jekyll v3.8.5.
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: 68%
Title
Overview | Debugging Machine Learning Models
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.
Дублей словоформ в title не найдено.
Число символов в title 44 оптимально (норма: от 40 до 45).
Description
ICLR 2019 workshop, May 6, 2019, New Orleans9.50am - 6.30pm, Room R03
Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет)
?
Meta Description — текст под заголовком в выдаче. Напрямую на позиции не влияет, но влияет на CTR. Оптимальная длина: 120–160 символов.
Необходимо увеличить число символов в description (текущее значение мало: 69, минимум: 80, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
Список ключевых слов страницы (устаревший тег)
?
Meta Keywords не учитывается Яндексом и Google для ранжирования с 2009–2012 годов. Заполнение не обязательно, но не вредит. Конкурент может использовать содержимое для анализа.
Установите мета-тег keywords!
Канонический Url
https://debug-ml-iclr2019.github.io/
Указывает поисковику основную версию страницы
?
Canonical (rel=canonical) предотвращает проблему дублей страниц. Должен точно совпадать с URL проверяемой страницы. Неправильный canonical может передать ссылочный вес на другую страницу.
Канонический Url прописан корректно.
Robots
Ошибок нет
Директивы для поисковых роботов на уровне страницы
?
Meta Robots управляет индексацией конкретной страницы: index/noindex — индексировать ли, follow/nofollow — следовать ли по ссылкам. Noindex полностью исключает страницу из поиска.
Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.
Адаптивность
width=device-width, initial-scale=1
Настройка масштабирования на мобильных устройствах
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
Meta-тег viewport со значением-константой width=device-width задаёт ширину страницы в соответствии с размером экрана.
Meta-тег viewport со значением initial-scale=1.0 определяет масштаб 1:1, т.е. «не масштабировать».
Разметка OpenGraph
Кол-во: 5
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 | Overview |
| og:locale | en_US |
| og:description | [“ICLR 2019 workshop, May 6, 2019, New Orleans”, “9.50am - 6.30pm, Room R03”] |
| og:url | https://debug-ml-iclr2019.github.io/ |
| og:site_name | Debugging Machine Learning Models |
Все мета-теги
Кол-во: 10
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 10шт. 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 v3.8.5 |
| name | description | [“ICLR 2019 workshop, May 6, 2019, New Orleans”, “9.50am - 6.30pm, Room R03”] |
| name | description | ICLR 2019 workshop, May 6, 2019, New Orleans9.50am - 6.30pm, Room R03 |
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1 |
| name | theme-color | #157878 |
| property | og:title | Overview |
| property | og:locale | en_US |
| property | og:description | [“ICLR 2019 workshop, May 6, 2019, New Orleans”, “9.50am - 6.30pm, Room R03”] |
| property | og:url | https://debug-ml-iclr2019.github.io/ |
| property | og:site_name | Debugging Machine Learning Models |
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 17 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 22 достаточно.
Кол-во знаков контента 12644 на странице оптимально.
Кол-во слов 1742 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> 2. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 10. Это хорошо.
Тошнота
6,63
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
30,20%
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 |
|---|---|---|
| university | 44 | 2,53% |
| debugging | 22 | 1,26% |
| research | 16 | 0,92% |
| learning | 15 | 0,86% |
| [video] | 15 | 0,86% |
| machine | 14 | 0,80% |
| models | 14 | 0,80% |
| contributed | 12 | 0,69% |
| microsoft | 10 | 0,57% |
| harvard | 10 | 0,57% |
| invited | 8 | 0,46% |
| adversarial | 7 | 0,40% |
| neural | 7 | 0,40% |
| stanford | 7 | 0,40% |
| 6 | 0,34% | |
| 5 | 0,29% | |
| session | 5 | 0,29% |
| chair: | 5 | 0,29% |
| visualization | 5 | 0,29% |
| systems | 5 | 0,29% |
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 112 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: 29
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 29 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /cameraready/DebugML-19_paper_3.pdf |
Discovery of Intersectional Bias in Machine Learning Using Automatic Subgroup Generation
|
|
|
| /cameraready/DebugML-19_paper_12.pdf |
Calibration of Encoder Decoder Models for Neural Machine Translation
|
|
|
| /cameraready/DebugML-19_paper_7.pdf |
Step-wise Sensitivity Analysis: Identifying Partially Distributed Representations for Interpretable Deep Learning
|
|
|
| /cameraready/DebugML-19_paper_13.pdf |
Handling Bias in AI Using Simulation
|
|
|
| /cameraready/DebugML-19_paper_18.pdf |
Inverting Layers of a Large Generator
|
|
|
| /cameraready/DebugML-19_paper_24.pdf |
MAST: A Tool for Visualizing CNN Model Architecture Searches
|
|
|
| /cameraready/DebugML-19_paper_6.pdf |
Visualizations of Decision Regions in the Presence of Adversarial Examples
|
|
|
| /cameraready/DebugML-19_paper_2.pdf |
BertViz: A Tool for Visualizing Multi-Head Self-Attention in the BERT Model
|
|
|
| /cameraready/DebugML-19_paper_4.pdf |
Where To Be Adversarial Perturbations Added? Investigating and Manipulating Pixel Robustness Using Input Gradients
|
|
|
| /cameraready/DebugML-19_paper_15.pdf |
Dissecting Pruned Neural Networks
|
|
|
| /cameraready/DebugML-19_paper_25.pdf |
Monitoring Opaque Learning Systems
|
|
|
| /cameraready/DebugML-19_paper_5.pdf |
Model Agnostic Globally Interpretable Explanations
|
|
|
| /cameraready/DebugML-19_paper_11.pdf |
Debugging Trained Machine Learning Models Using Flip Points
|
|
|
| /cameraready/DebugML-19_paper_16.pdf |
Universal Multi-Party Poisoning Attacks
|
|
|
| /cameraready/DebugML-19_paper_20.pdf |
Failing Loudly: An Empirical Study of Methods for Detecting Dataset Shift
|
|
|
| /cameraready/DebugML-19_paper_19.pdf |
Empirically Measuring Concentration: Fundamental Limits on Intrinsic Robustness
|
|
|
| /cameraready/DebugML-19_paper_23.pdf |
Taking a HINT: Leveraging Explanations to Make Vision and Language Models More Grounded
|
|
|
| /cameraready/DebugML-19_paper_9.pdf |
Similarity of Neural Network Representations Revisited
|
|
|
| /cameraready/DebugML-19_paper_22.pdf |
NeuralVerification.jl: Algorithms for Verifying Deep Neural Networks
|
|
|
| /cameraready/DebugML-19_paper_27.pdf |
Debugging Machine Learning via Model Assertions
|
|
|
| /cameraready/DebugML-19_paper_26.pdf |
The Scientific Method in the Science of Machine Learning
|
|
|
| /cameraready/DebugML-19_paper_30.pdf |
Operationalising Risk Management for Machine Learning: Building a Protocol-Driven System for Performance, Explainability, and Fairness
|
|
|
| /cameraready/DebugML-19_paper_33.pdf |
Building Models for Mobile Video Understanding
|
|
|
| /cameraready/DebugML-19_paper_34.pdf |
Debugging Large Scale Deep Recommender Systems using uncertainty estimations and attention
|
|
|
| /cameraready/DebugML-19_paper_36.pdf |
Adversarial Examples for Electrocardiograms
|
|
|
| /cameraready/DebugML-19_paper_38.pdf |
Debuggable Machine Learning with ConX and Comet.ml
|
|
|
| /cameraready/DebugML-19_paper_39.pdf |
Evidence Based Debugging with DRL-Monitor
|
|
|
| /cameraready/DebugML-19_paper_43.pdf |
Black Box Attacks on Transformer Language Models
|
|
|
| /cameraready/DebugML-19_paper_40.pdf |
Improving Jobseeker-Employer Match Models at Indeed Through Process, Visualization, and Exploration
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 75
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 75 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| iclr.cc |
2019 International Conference on Learning Representations (ICLR)
|
Анализировать url |
| people.csail.mit.edu |
<img alt="Aleksander Madry" src="pics/aleksander.jpg">
|
Анализировать url |
| people.csail.mit.edu |
Aleksander Madry
|
Анализировать url |
| users.cs.duke.edu |
<img alt="Cynthia Rudin" src="pics/cynthia.jpg">
|
Анализировать url |
| users.cs.duke.edu |
Cynthia Rudin
|
Анализировать url |
| ai.google |
<img alt="Dan Moldovan" src="pics/dan.jpg">
|
Анализировать url |
| ai.google |
Dan Moldovan
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
<img alt="Deborah Raji" src="pics/deb.jpg">
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Deborah Raji
|
Анализировать url |
| obastani.github.io |
<img alt="Osbert Bastani" src="pics/osbert.jpg">
|
Анализировать url |
| obastani.github.io |
Osbert Bastani
|
Анализировать url |
| sameersingh.org |
<img alt="Sameer Singh" src="pics/sameer.jpg">
|
Анализировать url |
| sameersingh.org |
Sameer Singh
|
Анализировать url |
| suchisaria.jhu.edu |
<img alt="Suchi Saria" src="pics/suchi.jpg">
|
Анализировать url |
| suchisaria.jhu.edu |
Suchi Saria
|
Анализировать url |
| docs.google.com |
here
|
Анализировать url |
| slideslive.com |
[video]
|
Анализировать url |
| juliusadebayo.com |
Julius Adebayo
|
Анализировать url |
| people.csail.mit.edu |
Aleksander Madry
|
Анализировать url |
| slideslive.com |
[video]
|
Анализировать url |
| simonster.com |
Simon Kornblith
|
Анализировать url |
| slideslive.com |
[video]
|
Анализировать url |
| microsoft.com |
Besmira Nushi
|
Анализировать url |
| slideslive.com |
[video]
|
Анализировать url |
| juliusadebayo.com |
Julius Adebayo
|
Анализировать url |
| obastani.github.io |
Osbert Bastani
|
Анализировать url |
| slideslive.com |
[video]
|
Анализировать url |
| ddkang.github.io |
Daniel Kang
|
Анализировать url |
| slideslive.com |
[video]
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Benjamin Link
|
Анализировать url |
| slideslive.com |
[video]
|
Анализировать url |
| shftan.github.io |
Sarah Tan
|
Анализировать url |
| sameersingh.org |
Sameer Singh
|
Анализировать url |
| slideslive.com |
[video]
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Deborah Raji
|
Анализировать url |
| slideslive.com |
[video]
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Tomer Arnon
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Christopher Lazarus
|
Анализировать url |
| slideslive.com |
[video]
|
Анализировать url |
| eecs.tufts.edu |
D Sculley
|
Анализировать url |
| suchisaria.jhu.edu |
Suchi Saria
|
Анализировать url |
| slideslive.com |
[video]
|
Анализировать url |
| ai.google |
Dan Moldovan
|
Анализировать url |
| slideslive.com |
[video]
|
Анализировать url |
| web.stanford.edu |
Himabindu Lakkaraju
|
Анализировать url |
| mickypaganini.github.io |
Michela Paganini
|
Анализировать url |
| slideslive.com |
[video]
|
Анализировать url |
| users.cs.duke.edu |
Cynthia Rudin
|
Анализировать url |
| slideslive.com |
[video]
|
Анализировать url |
| slideslive.com |
[video]
|
Анализировать url |
| web.stanford.edu |
Himabindu Lakkaraju
|
Анализировать url |
| people.csail.mit.edu |
Aleksander Madry
|
Анализировать url |
| users.cs.duke.edu |
Cynthia Rudin
|
Анализировать url |
| ai.google |
Dan Moldovan
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Deborah Raji
|
Анализировать url |
| obastani.github.io |
Osbert Bastani
|
Анализировать url |
| sameersingh.org |
Sameer Singh
|
Анализировать url |
| suchisaria.jhu.edu |
Suchi Saria
|
Анализировать url |
| drive.google.com |
Call for submissions
|
Анализировать url |
| drive.google.com |
Call for submissions
|
Анализировать url |
| docs.google.com |
list of references
|
Анализировать url |
| web.stanford.edu |
<img alt="Himabindu Lakkaraju" src="pics/hima.jpg">
|
Анализировать url |
| web.stanford.edu |
Himabindu Lakkaraju
|
Анализировать url |
| shftan.github.io |
<img alt="Sarah Tan" src="pics/sarah.png">
|
Анализировать url |
| shftan.github.io |
Sarah Tan
|
Анализировать url |
| juliusadebayo.com |
<img alt="Julius Adebayo" src="pics/julius.jpg">
|
Анализировать url |
| juliusadebayo.com |
Julius Adebayo
|
Анализировать url |
| stat.berkeley.edu |
<img alt="Jacob Steinhardt" src="pics/jacob.png">
|
Анализировать url |
| stat.berkeley.edu |
Jacob Steinhardt
|
Анализировать url |
| eecs.tufts.edu |
<img alt="D Sculley" src="pics/d.jpg">
|
Анализировать url |
| eecs.tufts.edu |
D Sculley
|
Анализировать url |
| microsoft.com |
<img alt="Rich Caruana" src="pics/rich.jpg">
|
Анализировать url |
| microsoft.com |
Rich Caruana
|
Анализировать url |
| openai.com |
<img alt="OpenAI logo" src="pics/openai.png">
|
Анализировать url |
| ai.google |
<img alt="Google logo" src="pics/google.png">
|
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 debug-ml-iclr2019.github.io, слабо оптимизирован на 62%. Для хорошей оптимизации и выхода на первые места в поиске требуется:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: