Анализ страницы https://cvrg-iyte.github.io/publications.html
Основное Готовность: 100%
Домен
cvrg-iyte.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.
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 04.10.2026 22:45:22.
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
~0,34сек
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 0,34сек оптимальна.
Объем документа
30Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 30Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 10
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 10 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.0.0/css/bootstrap.min.css | |
| stylesheet | https://maxcdn.bootstrapcdn.com/font-awesome/4.7.0/css/font-awesome.min.css | |
| stylesheet | text/css | /assets/css/main.css |
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css?family=Libre+Baskerville:400,400i,700 | |
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css?family=Poppins:400,400i | |
| stylesheet | text/css | https://fonts.googleapis.com/css?family=Droid+Serif:400,700,400italic,700italic |
| js | https://code.jquery.com/jquery-3.2.1.slim.min.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/popper.js/1.12.9/umd/popper.min.js | |
| js | https://maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.0.0/js/bootstrap.min.js | |
| js | /assets/js/nav.js |
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 | "6a88a9a8-7bd4" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | EF5A:81195:4B9C69B:4C3CCF5:6A8B1704 |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sun, 23 Aug 2026 15:51:32 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230229-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787500293.853609,VS0,VE120 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 77b3a7f3fa82c5c771d556435c3f30b8d2d76b88 |
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
Computer Vision Research Group (CVRG)
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: 37, 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
Кол-во: 6
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:url | https://cvrg-iyte.github.io/publications.html |
| og:site_name | Computer Vision Research Group (CVRG) |
| og:image | /assets/img/research/endoscope2.png |
| og:title | Computer Vision Research Group (CVRG) |
| og:description | Group targets to conduct research on the cutting-edge topics of computer vision related research areas. |
Все мета-теги
Кол-во: 14
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 14шт. 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 | twitter:card | summary_large_image |
| name | twitter:site | @ |
| name | twitter:domain | https://cvrg-iyte.github.io |
| name | twitter:url | https://cvrg-iyte.github.io/publications.html |
| name | twitter:image | /assets/img/research/endoscope2.png |
| name | twitter:title | Computer Vision Research Group (CVRG) |
| name | twitter:description | Group targets to conduct research on the cutting-edge topics of computer vision related research areas. |
| property | og:type | website |
| property | og:url | https://cvrg-iyte.github.io/publications.html |
| property | og:site_name | Computer Vision Research Group (CVRG) |
| property | og:image | /assets/img/research/endoscope2.png |
| property | og:title | Computer Vision Research Group (CVRG) |
| property | og:description | Group targets to conduct research on the cutting-edge topics of computer vision related research areas. |
Оптимизация Готовность: 40%
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 4 встречаются в тексте достаточно.
Абзацев с текстом 57 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 125 достаточно.
Кол-во знаков контента 12838 на странице оптимально.
Кол-во слов 1683 на странице оптимально.
Заголовки
Есть ошибки
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.
Не обнаружено заголовков на странице. Добавьте заголовки (<h1>, <h2> или <h3>)
Тошнота
6,40
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
8,44%
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 |
|---|---|---|
| bastanlar | 41 | 2,44% |
| turkey | 23 | 1,37% |
| technology | 18 | 1,07% |
| conference | 17 | 1,01% |
| detection | 16 | 0,95% |
| applications | 16 | 0,95% |
| institute | 15 | 0,89% |
| doi:10 | 14 | 0,83% |
| processing | 14 | 0,83% |
| thesis | 14 | 0,83% |
| datasets | 13 | 0,77% |
| signal | 13 | 0,77% |
| localization | 12 | 0,71% |
| images | 11 | 0,65% |
| omnidirectional | 11 | 0,65% |
| classification | 11 | 0,65% |
| computer | 10 | 0,59% |
| vision | 10 | 0,59% |
| networks | 10 | 0,59% |
| learning | 9 | 0,53% |
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 77 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: 55
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 55 оптимально.
На странице присутствуют изображения 1.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| / |
Home<!-- <span class="sr-only">(current)</span>-->
|
|
| /research/ |
Research
|
|
| /members/current-members |
Members
|
|
| /members/current-members |
Current Members
|
|
| /members/alumni |
Alumni
|
|
| /publications.html |
Publications
|
|
| /datasets/ |
Datasets
|
|
| /about/contact |
Contact
|
|
| / |
Home
|
|
| /assets/docs/Publications/Ozisik_IET_Catadioptric_AAM.pdf |
Catadioptric Hyperspectral Imaging, An Unmixing Approach
|
|
| /assets/docs/Publications/Tekeli_Bastanlar_TJEECS_AAM.pdf |
Elimination of Useless Images from Raw Camera-Trap Data
|
|
| /assets/docs/Publications/Demiroz2019_AAM.pdf |
Affordable person detection in omnidirectional cameras using radial integral channel features
|
|
| /assets/docs/Publications/Orhan_Bastanlar_EL2018_AAM.pdf |
Training convolutional neural networks with image patches for object localisation
|
|
| /assets/docs/Publications/Karaimer_et_al_PAAA_AAM.pdf |
Detection and Classification of Vehicles from Omnidirectional Videos Using Multiple Silhouettes
|
|
| /datasets/ |
here
|
|
| /assets/docs/Publications/Bastanlar_PatRec_AAM_v7.pdf |
A simplified two-view geometry based external calibration method for omnidirectional and PTZ camera pairs
|
|
| /assets/docs/Publications/Cinaroglu_Bastanlar_SIVP_AAM.pdf |
A Direct Approach for Object Detection with Catadioptric Omnidirectional Cameras
|
|
| /datasets/ |
here
|
|
| /assets/docs/Publications/MVhybridSfM_IMAVIS_AAM.pdf |
Multi-view Structure-from-Motion for Hybrid Camera Scenarios
|
|
| /datasets/ |
here
|
|
| /assets/docs/Publications/Nalcakan_Bastanlar_ASYU2023_rev4.pdf |
Lane Change Detection with an Ensemble of Image-based and Video-based Deep Learning Models
|
|
| /assets/docs/Publications/Nalcakan-Bastanlar-SEMIT.pdf |
Monocular Vision-based Prediction of Cut-in Maneuvers with LSTM Networks
|
|
| /assets/docs/Publications/Orhan_Bastanlar_ACVR2021.pdf |
Efficient Search in a Panoramic Image Database for Long-term Visual Localization
|
|
| /assets/docs/Publications/PAD-08.pdf |
Training Semantic Descriptors for Image-Based Localization
|
|
| /assets/docs/Publications/Baris_Bastanlar_ITSC2017.pdf |
Classification and Tracking of Traffic Scene Objects with Hybrid Camera Systems
|
|
| /assets/docs/Publications/Ubmk2016.pdf |
Detecting Photos with Leopards Using Convolutional Neural Networks
|
|
| /assets/docs/Publications/karaimer_et_al_ITSC2015.pdf |
Combining shape-based and gradient-based classifiers for vehicle classification
|
|
| /assets/docs/Publications/Karaimer_Bastanlar_visapp15.pdf |
Detection and Classification of Vehicles from Omnidirectional Videos using Temporal Average of Silhouettes
|
|
| /datasets/ |
here
|
|
| /assets/docs/Publications/siu2020_konteyner.pdf |
Container Damage Detection and Classification Using Container Images (in Turkish)
|
|
| /assets/docs/Publications/siu2019_localization.pdf |
Image Based Localization Using Semantic Segmentation for Autonomous Driving (in Turkish)
|
|
| /assets/docs/Publications/siu2018_fotokapan.pdf |
Detection of Images with Animals in Raw Camera-Trap Data (in Turkish)
|
|
| /assets/docs/Publications/siu2017_CNN.pdf |
Effect of Patch Based Training on Object Localization with Convolutional Neural Networks (in Turkish)
|
|
| /assets/docs/Publications/siu2017_sukroz.pdf |
Estimation of Low Sucrose Concentrations by UV-Vis Spectroscopy and Artificial Neural Networks (in Turkish)
|
|
| /assets/docs/Publications/siu2016.pdf |
Classification of Vehicles with Omnidirectional and PTZ cameras (in Turkish)
|
|
| /assets/docs/Publications/siu2015.pdf |
Classification of Vehicles Using Binary Foreground Images Averaged Over Time (in Turkish)
|
|
| /assets/docs/Publications/Cinaroglu_Bastanlar_SIU2014.pdf |
A Direct Approach for Human Detection with Catadioptric Omnidirectional Cameras
|
|
| /datasets/ |
here
|
|
| /assets/docs/Publications/Karaimer_Bastanlar_SIU2014.pdf |
Car Detection with Omnidirectional Cameras Using Haar-Like Features and Cascaded Boosting (in Turkish)
|
|
| /datasets/ |
here
|
|
| /assets/docs/Publications/DidemGenc_PhdThesis_final.pdf |
Improving Low-budget Semi-supervised Approaches for Model Extraction Attacks
|
|
| /assets/docs/Publications/ErsinCine_PhDThesis.pdf |
Efficient Image Matching using Hyperdimensional Computing and Group Testing
|
|
| /assets/docs/Publications/YagizNalcakan_PhDThesis.pdf |
Classification of Maneuvers of Vehicles in Front for Driver Assistance Systems
|
|
| /assets/docs/Publications/Master_Thesis_Burak_Yoruk_2August.pdf |
Row Following and Altitude Estimation with UAV Images for Agricultural Fields
|
|
| /assets/docs/Publications/SemihOrhan_PhDThesis.pdf |
Semantic Segmentation of Panoramic Images and Panoramic Image Based Outdoor Visual Localization
|
|
| /assets/docs/Publications/Unver_MScThesis.pdf |
Improvement on Motion-guided Siamese Object Tracking Networks using Prioritized Windows
|
|
| /assets/docs/Publications/IbrahimCinaroglu_PhDThesis.pdf |
Improved Image Based Localization Using Semantic Descriptors
|
|
| /assets/docs/Publications/Hakan_MScThesis.pdf |
Detection and Localization of Motorway Overhead Directional Signs by Convolutional Neural Networks Trained with Synthetic Images
|
|
| /assets/docs/Publications/Bahadir_MScThesis.pdf |
Estimation of Low Sucrose Concentrations and Classification of Bacteria Concentrations with Machine Learning on Spectroscopic Data
|
|
| /assets/docs/Publications/Ulas_MScThesis.pdf |
Elimination of Useless Images from Raw Camera-Trap Data
|
|
| /assets/docs/Publications/SemihOrhan_MScThesis.pdf |
Localization of certain animal species in images via training neural networks with image patches
|
|
| /h/assets/docs/Publications/IpekBaris_MScThesis.pdf |
Classification and Tracking of Vehicles with Hybrid Camera Systems
|
|
| /assets/docs/Publications/HakkiCanKaraimer_MScThesis.pdf |
Shape-based Detection and Classification of Vehicles using Omnidirectional Videos
|
|
| /assets/docs/Publications/IbrahimCinaroglu_MScThesis.pdf |
A Direct Approach for Object Detection with Omnidirectional Cameras
|
|
| /feed.xml |
<i class="fa fa-lg fa-rss text-center" aria-hidden="true"></i>
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 21
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 21 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор |
|---|---|
| sciencedirect.com |
Hysteresis modeling of magnetorheological fluid-based (MR) brakes with deep learning
|
| doi.org |
BrAIn: A comprehensive artificial intelligence-based morphology analysis system for brain organoids and neuroscience
|
| rdcu.be |
GGNN: Group-Guided Nearest Neighbors for Efficient Image Matching
|
| pubs.acs.org |
OrganoLabeler: A Quick and Accurate Annotation Tool for Organoid Images
|
| sciencedirect.com |
Development of chrono-spectral gold nanoparticle growth based plasmonic biosensor platform
|
| rdcu.be |
Cut-in Maneuver Detection with Self-supervised Contrastive Video Representation Learning
|
| rdcu.be |
Dementia Diagnosis by Ensemble Deep Neural Networks using FDG-PET Scans
|
| sciencedirect.com |
Long-term Image-based Vehicle Localization Improved with Learnt Semantic Descriptors
|
| rdcu.be |
Semantic Segmentation of Outdoor Panoramic Images
|
| github.com |
here
|
| link.springer.com |
10.1007/s11760-015-0768-2
|
| elcvia.cvc.uab.es |
Reduced egomotion estimation drift using omnidirectional views
|
| taylorfrancis.com |
Dementia Detection with Deep Networks Using Multi-Modal Image Data
|
| taylorfrancis.com |
Diagnosis of Neurological Disorders based on Deep Learning Techniques
|
| intechopen.com |
Self-Supervised Contrastive Representation Learning in Computer Vision
|
| intechopen.com |
Deep Learning: Exemplar Studies in Natural Language Processing and Computer Vision
|
| amazon.com |
miRNomics: MicroRNA Biology and Computational Analysis
|
| ieeexplore.ieee.org |
LoRA+ID: Enhancing Identity Preservation in Generative Models through Face-Conditioned LoRA Training
|
| openaccess.thecvf.com |
Semantic Pose Verification for Outdoor Visual Localization with Self-supervised Contrastive Learning
|
| github.com |
GitHub
|
| github.com |
<i class="fa fa-lg fa-github text-center" aria-hidden="true"></i>
|
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://cvrg-iyte.github.io/publications.html готова к продвижению на 47%. 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: