Анализ страницы https://cardiffnlp.github.io/publication
Основное Готовность: 75%
Домен
cardiffnlp.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:
https://cardiffnlp.github.io/publication
301 MovedPermanently
https://cardiffnlp.github.io/publication/
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 21.10.2026 6:01:30.
Включён HSTS (Strict-Transport-Security) — защита от подмены на http.
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
~0,52сек
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 0,52сек оптимальна.
Объем документа
56Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 56Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 17
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 17 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | /css/vendor-bundle.min.26c458e6907dc03073573976b7f4044e.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/gh/jpswalsh/academicons@1.9.4/css/academicons.min.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/npm/leaflet@1.7.1/dist/leaflet.min.css | |
| stylesheet | /css/wowchemy.33dfdb4b951ccd8dbec927347d660901.css | |
| stylesheet | /css/libs/chroma/github-light.min.css | |
| stylesheet | /css/libs/chroma/dracula.min.css | |
| js | /js/wowchemy-init.min.4fef3e534144e9903491f0cc6527eccd.js | |
| js | /js/vendor-bundle.min.50933d940896e49f984a778650d5f7f5.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/imagesloaded@5.0.0/imagesloaded.pkgd.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/gh/metafizzy/isotope@v3.0.6/dist/isotope.pkgd.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/leaflet@1.7.1/dist/leaflet.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/gh/krisk/Fuse@v3.2.1/dist/fuse.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/gh/julmot/mark.js@8.11.1/dist/jquery.mark.min.js | |
| js | module | /js/wowchemy-headroom.db4755770454eb63685f8de785c0a172.js |
| js | /en/js/wowchemy.min.7f5ebaff62ae468cff8bb3dd1337bb9b.js | |
| js | module | /js/wowchemy-map.a26e9d2f7238ba5b868384f1c5bc6477.js |
| js | module | /js/wowchemy-publication.9c0e895144aef5a693008b5c5d450147.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 |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| x-origin-cache | HIT |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| Strict-Transport-Security | max-age=31556952 |
| ETag | "69a5c05e-e106" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 72BA:15BD:62D5DAF:63AA274:6A8AC566 |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sun, 23 Aug 2026 10:03:18 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230127-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787479399.864222,VS0,VE114 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | ab0ff2339be8f04b5ddcbfe89439600c828f62b9 |
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: 48%
Title
Publications | CardiffNLP
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: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Research Group in Natural Language Processing at Cardiff University.
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: 68, 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://cardiffnlp.github.io/publication/
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: 8
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:type | website |
| og:site_name | CardiffNLP |
| og:url | https://cardiffnlp.github.io/publication/ |
| og:title | Publications | CardiffNLP |
| og:description | Research Group in Natural Language Processing at Cardiff University. |
| og:image | https://cardiffnlp.github.io/media/logo_hu17873515235760116982.png |
| og:locale | en-us |
| og:updated_time | 2023-01-01T00:00:00+00:00 |
Все мета-теги
Кол-во: 17
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 17шт. 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 |
| name | generator | Hugo Blox Builder 5.9.7 |
| name | author | Jose Camacho-Collados |
| name | description | Research Group in Natural Language Processing at Cardiff University. |
| name | theme-color | #1565c0 |
| property | twitter:card | summary |
| property | twitter:site | @Cardiff_NLP |
| property | twitter:creator | @Cardiff_NLP |
| property | twitter:image | https://cardiffnlp.github.io/media/logo_hu17873515235760116982.png |
| property | og:type | website |
| property | og:site_name | CardiffNLP |
| property | og:url | https://cardiffnlp.github.io/publication/ |
| property | og:title | Publications | CardiffNLP |
| property | og:description | Research Group in Natural Language Processing at Cardiff University. |
| property | og:image | https://cardiffnlp.github.io/media/logo_hu17873515235760116982.png |
| property | og:locale | en-us |
| property | og:updated_time | 2023-01-01T00:00:00+00:00 |
Оптимизация Готовность: 50%
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 50 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 20 достаточно.
Кол-во знаков контента 9484 на странице оптимально.
Кол-во слов 1407 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.
Тошнота
5,74
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 3. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
1,42%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота не дотягивает до нормы 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 |
|---|---|---|
| camacho-collados | 33 | 2,35% |
| espinosa-anke | 18 | 1,28% |
| language | 18 | 1,28% |
| models | 12 | 0,85% |
| steven | 10 | 0,71% |
| schockaert | 10 | 0,71% |
| embeddings | 9 | 0,64% |
| dataset | 8 | 0,57% |
| analysis | 7 | 0,50% |
| daniel | 7 | 0,50% |
| loureiro | 7 | 0,50% |
| fernando | 7 | 0,50% |
| alva-manchego | 7 | 0,50% |
| 6 | 0,43% | |
| francesco | 6 | 0,43% |
| barbieri | 6 | 0,43% |
| coling | 6 | 0,43% |
| dimosthenis | 5 | 0,36% |
| antypas | 5 | 0,36% |
| evaluation | 5 | 0,36% |
Индексация Готовность: 60%
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 195 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.
Robots.txt
Найден корректный robots.txt
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.
Robots.txt настроен корректно. Размер файла: 65 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
User-agent: *
Sitemap: https://cardiffnlp.github.io/sitemap.xml
Sitemap
Кол-во: 1
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 содержит карту сайта. Это прекрасно!
Robots.txt не содержит ошибок в карте сайта.
Показать карту сайта
| Url | Статус |
|---|---|
| https://cardiffnlp.github.io/sitemap.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 53
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 53 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
На странице присутствуют изображения 2.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| /post |
<span>News</span>
|
|
| /people |
<span>People</span>
|
|
| /research |
<span>Projects</span>
|
|
| /publication |
<span>Publications</span>
|
|
| /event |
<span>Seminar</span>
|
|
| /hackathon |
<span>Hackathon</span>
|
|
| /publication/antypas-2023-negativity/ |
Negativity spreads faster: A large-scale multilingual twitter analysis on the role of sentiment in political communication
|
|
| /publication/owen-2023-detecting/ |
Enabling Early Health Care Intervention by Detecting Depression in Users of Web-Based Forums using Language Models: Longitudinal Analysis and Evaluation
|
|
| /publication/camacho-collados-etal-2022-tweetnlp/ |
TweetNLP: Cutting-Edge Natural Language Processing for Social Media
|
|
| /publication/rezaee-camacho-collados-2022-probing/ |
Probing Relational Knowledge in Language Models via Word Analogies
|
|
| /publication/murrugarra-llerena-etal-2022-improving/ |
Improving Embeddings Representations for Comparing Higher Education Curricula: A Use Case in Computing
|
|
| /publication/edwards-etal-2022-guiding/ |
Guiding Generative Language Models for Data Augmentation in Few-Shot Text Classification
|
|
| /publication/ushio-etal-2022-generative/ |
Generative Language Models for Paragraph-Level Question Generation
|
|
| /publication/vasquez-rodriguez-etal-2022-benchmark/ |
A Benchmark for Neural Readability Assessment of Texts in Spanish
|
|
| /publication/miliani-etal-2022-neural/ |
Neural Readability Pairwise Ranking for Sentences in Italian Administrative Language
|
|
| /publication/ushio-etal-2022-named/ |
Named Entity Recognition in Twitter: A Dataset and Analysis on Short-Term Temporal Shifts
|
|
| /publication/antypas-etal-2022-twitter/ |
Twitter Topic Classification
|
|
| /publication/loureiro-etal-2022-tempowic/ |
TempoWiC: An Evaluation Benchmark for Detecting Meaning Shift in Social Media
|
|
| /publication/boisson-etal-2022-cardiffnlp/ |
CardiffNLP-Metaphor at SemEval-2022 Task 2: Targeted Fine-tuning of Transformer-based Language Models for Idiomaticity Detection
|
|
| /publication/anderson-camacho-collados-2022-assessing/ |
Assessing the Limits of the Distributional Hypothesis in Semantic Spaces: Trait-based Relational Knowledge and the Impact of Co-occurrences
|
|
| /publication/barbieri-etal-2022-xlm/ |
XLM-T: Multilingual Language Models in Twitter for Sentiment Analysis and Beyond
|
|
| /publication/alva-manchego-shardlow-2022-towards/ |
Towards Readability-Controlled Machine Translation of COVID-19 Texts
|
|
| /publication/shardlow-alva-manchego-2022-simple/ |
Simple TICO-19: A Dataset for Joint Translation and Simplification of COVID-19 Texts
|
|
| /publication/bejarano-etal-2022-perusil/ |
PeruSIL: A Framework to Build a Continuous Peruvian Sign Language Interpretation Dataset
|
|
| /publication/loureiro-etal-2022-timelms/ |
TimeLMs: Diachronic Language Models from Twitter
|
|
| /publication/loureiro-2022-lmms/ |
LMMS reloaded: Transformer-based sense embeddings for disambiguation and beyond
|
|
| /publication/rezaee-etal-2021-cross/ |
On the Cross-lingual Transferability of Contextualized Sense Embeddings
|
|
| /publication/ushio-etal-2021-distilling/ |
Distilling Relation Embeddings from Pretrained Language Models
|
|
| /publication/ushio-etal-2021-back/ |
Back to the Basics: A Quantitative Analysis of Statistical and Graph-Based Term Weighting Schemes for Keyword Extraction
|
|
| /publication/alghanmi-etal-2021-probing/ |
Probing Pre-Trained Language Models for Disease Knowledge
|
|
| /publication/wang-etal-2021-deriving/ |
Deriving Word Vectors from Contextualized Language Models using Topic-Aware Mention Selection
|
|
| /publication/antypas-etal-2021-covid/ |
COVID-19 and Misinformation: A Large-Scale Lexical Analysis on Twitter
|
|
| /publication/ushio-etal-2021-bert/ |
BERT is to NLP what AlexNet is to CV: Can Pre-Trained Language Models Identify Analogies?
|
|
| /publication/loureiro-etal-2021-analysis/ |
Analysis and Evaluation of Language Models for Word Sense Disambiguation
|
|
| /publication/breit-etal-2021-wic/ |
WiC-TSV: An Evaluation Benchmark for Target Sense Verification of Words in Context
|
|
| /publication/ushio-camacho-collados-2021-ner/ |
T-NER: An All-Round Python Library for Transformer-based Named Entity Recognition
|
|
| /publication/espinosa-anke-etal-2021-evaluating/ |
Evaluating Language Models for the Retrieval and Categorization of Lexical Collocations
|
|
| /publication/owen-etal-2020-towards/ |
Towards Preemptive Detection of Depression and Anxiety in Twitter
|
|
| /publication/edwards-etal-2020-go/ |
Go Simple and Pre-Train on Domain-Specific Corpora: On the Role of Training Data for Text Classification
|
|
| /publication/camacho-collados-pilehvar-2020-embeddings/ |
Embeddings in Natural Language Processing
|
|
| /publication/perez-almendros-etal-2020-dont/ |
Don't Patronize Me! An Annotated Dataset with Patronizing and Condescending Language towards Vulnerable Communities
|
|
| /publication/roig-mirapeix-etal-2020-definition/ |
Definition Extraction Feature Analysis: From Canonical to Naturally-Occurring Definitions
|
|
| /publication/fisas-etal-2020-collfren/ |
CollFrEn: Rich Bilingual English--French Collocation Resource
|
|
| /publication/jeawak-etal-2020-cardiff/ |
Cardiff University at SemEval-2020 Task 6: Fine-tuning BERT for Domain-Specific Definition Classification
|
|
| /publication/alshaikh-etal-2020-mixture/ |
A Mixture-of-Experts Model for Learning Multi-Facet Entity Embeddings
|
|
| /publication/raganato-etal-2020-xl/ |
XL-WiC: A Multilingual Benchmark for Evaluating Semantic Contextualization
|
|
| /publication/chiang-etal-2020-understanding/ |
Understanding the Source of Semantic Regularities in Word Embeddings
|
|
| /publication/barbieri-etal-2020-tweeteval/ |
TweetEval: Unified Benchmark and Comparative Evaluation for Tweet Classification
|
|
| /publication/loureiro-camacho-collados-2020-dont/ |
Don't Neglect the Obvious: On the Role of Unambiguous Words in Word Sense Disambiguation
|
|
| /publication/alghanmi-etal-2020-combining/ |
Combining BERT with Static Word Embeddings for Categorizing Social Media
|
|
| /publication/ito-etal-2020-learning/ |
Learning Company Embeddings from Annual Reports for Fine-grained Industry Characterization
|
|
| /publication/doval-etal-2020-robustness/ |
On the Robustness of Unsupervised and Semi-supervised Cross-lingual Word Embedding Learning
|
|
| /publication/pasini-camacho-collados-2020-short/ |
A Short Survey on Sense-Annotated Corpora
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 89
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 89 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор |
|---|---|
| cardiff.ac.uk |
<span>MSc in NLP</span>
|
| cardiffnlpworkshop.org |
<span>Workshop</span>
|
| ai.jmir.org |
PDF
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| doi.org |
DOI
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| doi.org |
DOI
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| doi.org |
DOI
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| doi.org |
DOI
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| github.com |
Code
|
| doi.org |
DOI
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| github.com |
Code
|
| doi.org |
DOI
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| github.com |
Code
|
| doi.org |
DOI
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| github.com |
Code
|
| doi.org |
DOI
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| doi.org |
DOI
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| github.com |
Code
|
| doi.org |
DOI
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| doi.org |
DOI
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| competitions.codalab.org |
Dataset
|
| doi.org |
DOI
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| github.com |
Code
|
| doi.org |
DOI
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| github.com |
Dataset
|
| doi.org |
DOI
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| gitlab.com |
Code
|
| doi.org |
DOI
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| doi.org |
DOI
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| github.com |
Dataset
|
| doi.org |
DOI
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| github.com |
Dataset
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| doi.org |
DOI
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| github.com |
Code
|
| doi.org |
DOI
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| pilehvar.github.io |
Code
|
| doi.org |
DOI
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| doi.org |
DOI
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| doi.org |
DOI
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| doi.org |
DOI
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| doi.org |
DOI
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| github.com |
Code
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| creativecommons.org |
CC BY NC ND 4.0
|
| creativecommons.org |
<i class="fab fa-creative-commons fa-2x" aria-hidden="true"></i>
<i class="fab fa-creative-commons-by fa-2x" aria-hidden="true"></i>
<i class="fab fa-creative-commons-nc fa-2x" aria-hidden="true"></i>
<i class="fab fa-creative-commons-nd fa-2x" aria-hidden="true"></i>
|
| hugoblox.com |
Hugo Blox Builder
|
| github.com |
open source
|
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
Страница https://cardiffnlp.github.io/publication готова к продвижению на 58%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: