Анализ сайта enjoyyi.github.io
Основное Готовность: 95%
Домен
enjoyyi.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://enjoyyi.github.io
301 MovedPermanently
https://enjoyyi.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 09.01.2027 2:59:59.
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
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 страницы не указан. Рекомендуется явно указать язык документа!
Скорость загрузки
~0,44сек
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 0,44сек оптимальна.
Объем документа
62Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 62Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 1
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 1 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | text/css | ./Yi Jiang - Homepage_files/style.css |
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 | "6938e11f-f831" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 4B4C:1C389F:1B9EE3:1DC164:6A897356 |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 10:00:54 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270071-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787392854.442273,VS0,VE113 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 009bc7d8c33f679119f4a74d9f5da011dae919b6 |
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: 7%
Title
Yi Jiang - 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: 19, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Homepage of Yi Jiang, Computer Vision researcher in Bytedance.
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: 62, минимум: 80, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
Yi Jiang, Yi Jiang Bytedance, Yi Jiang TikTok, Yi Jiang GenAI
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.
Keywords установлены.
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
index,follow
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 со значениями index, follow не накладывает ограничений на индексирование и показ контента.
Адаптивность
width=device-width, initial-scale=1.0
Настройка масштабирования на мобильных устройствах
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
Meta-тег viewport со значением-константой width=device-width задаёт ширину страницы в соответствии с размером экрана.
Meta-тег viewport со значением initial-scale=1.0 определяет масштаб 1:1, т.е. «не масштабировать».
Разметка OpenGraph
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: 5
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 5шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | author | Yi Jiang |
| name | keywords | Yi Jiang, Yi Jiang Bytedance, Yi Jiang TikTok, Yi Jiang GenAI |
| name | robots | index,follow |
| name | description | Homepage of Yi Jiang, Computer Vision researcher in Bytedance. |
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1.0 |
Оптимизация Готовность: 62%
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 2 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 62 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 210 достаточно.
Кол-во знаков контента 14628 на странице оптимально.
Кол-во слов 2145 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 <h3> 8.
Тошнота
6,08
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
7,04%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота страницы в пределах нормы.
Семантическое ядро
20
Наиболее часто встречающиеся слова на странице
?
Топ слов по частоте использования. Показывает, какие слова доминируют в тексте с точки зрения поисковика.
Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.
Показать список слов
| Слово | Кол-во | Частота |
|---|---|---|
| zehuan | 37 | 1,72% |
| conference | 28 | 1,31% |
| generation | 24 | 1,12% |
| vision | 23 | 1,07% |
| computer | 22 | 1,03% |
| visual | 21 | 0,98% |
| object | 16 | 0,75% |
| models | 15 | 0,70% |
| project | 15 | 0,70% |
| recognition | 15 | 0,70% |
| autoregressive | 14 | 0,65% |
| neurips | 13 | 0,61% |
| pattern | 12 | 0,56% |
| learning | 10 | 0,47% |
| foundation | 9 | 0,42% |
| unified | 9 | 0,42% |
| instance | 9 | 0,42% |
| bingyue | 8 | 0,37% |
| international | 8 | 0,37% |
| jiannan | 8 | 0,37% |
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 124 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
Не найдено
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 0 оптимально.
Внешние ссылки
Кол-во: 124
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 124 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| blog.neurips.cc |
<b>Best Paper Award</b>
|
Анализировать url |
| neurips.cc |
<b>Tutorial: Autoregressive Models Beyond Language</b>
|
Анализировать url |
| neurips.cc |
<b>Workshop: What Makes a Good Video: Next Practices in Video Generation and Evaluation</b>
|
Анализировать url |
| paperdigest.org |
<b>1th of the most influential papers in ECCV 2022.</b>
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
Google Scholar
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Waver: Wave Your Way to Lifelike Video Generation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| waver.video |
Project
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
UniTok: A Unified Tokenizer for Visual Generation and Understanding
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| foundationvision.github.io |
Project
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
InfinityStar: Unified Spacetime AutoRegressive Modeling for Visual Generation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| github.com |
Project
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Liquid: Language Models are Scalable and Unified Multi-modal Generators
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| foundationvision.github.io |
Project
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Infinity: Scaling Bitwise AutoRegressive Modeling for High-Resolution Image Synthesis
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| foundationvision.github.io |
Project
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Goku: Flow Based Video Generative Foundation Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
TokenFlow: Unified Image Tokenizer for Multimodal Understanding and Generation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| byteflow-ai.github.io |
Project
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Visual Autoegressive Modeling: Scalable Image Generation via Next-Scale Prediction
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| opensource.bytedance.com |
Project
|
Анализировать url |
| jiqizhixin.com |
Report
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
OmniTokenizer: A Joint Image-Video Tokenizer for Visual Generation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| wangjunke.info |
Project
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Autoregressive Model Beats Diffusion: Llama for Scalable Image Generation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| peizesun.github.io |
Project
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Groma: Localized Visual Tokenization for Grounding Multimodal Large Language Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| groma-mllm.github.io |
Project
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
General Object Foundation Model for Images and Videos at Scale
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| glee-vision.github.io |
Project
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Generative Region-Language Pretraining for Open-Ended Object Detection
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
CoDet: Co-Occurrence Guided Region-Word Alignment for Open-Vocabulary Object Detection
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| codet-ovd.github.io |
Project
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
UniRef++: Segment Every Reference Object in Spatial and Temporal Spaces
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
Segment every reference object in spatial and temporal spaces
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
pdf
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
EGC: Image Generation and Classification via a Diffusion Energy-Based Model
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| guoqiushan.github.io |
Project
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
UNINEXT : Universal Instance Perception as Object Discovery and Retrieval
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
InstMove: Instance Motion for Object-centric Video Segmentation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Spark : Designing BERT for Convolutional Networks: Sparse and Hierarchical Masked Modeling
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Learning Object-Language Alignments for Open-Vocabulary Object Detection
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Rethinking Resolution in the Context of Efficient Video Recognition
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Unicorn 🦄 : Towards Grand Unification of Object Tracking
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
In Defense of Online Models for Video Instance Segmentation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SeqFormer: Sequential Transformer for Video Instance Segmentation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Multimodal Transformer with Variable-length Memory for Vision-and-Language Navigation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
ByteTrack: Multi-Object Tracking by Associating Every Detection Box
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Language as Queries for Referring Video Object Segmentation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
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
Таким сайт enjoyyi.github.io видят поисковые системы. Процент оптимизации невысокий - 41%. Чтобы улучшить сайт и попасть в ТОП необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: