dcmaddix.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
star
star
star
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
star
star
star
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 04.10.2026 22:45:22.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
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.
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
star
star
~0,35сек
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 0,35сек оптимальна.
Объем документа
star
star
14Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 14Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы: 4
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 4 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип |
Название |
Значение |
|
stylesheet
|
|
https://dcmaddix.github.io/assets/css/main.css
|
|
stylesheet
|
|
https://dcmaddix.github.io/assets/css/academicons.css
|
|
js
|
|
https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjax/2.7.4/latest.js?config=TeX-MML-AM_CHTML
|
|
js
|
|
https://dcmaddix.github.io/assets/js/main.min.js
|
Кол-во: 17
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.
полный список серверных заголовков
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.
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.
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).
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.
Абзацев с текстом 2 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Кол-во слов 630 не очень много. Добавьте побольше текста (хотя бы 800 слов)!
Слова из title 4 встречаются в тексте достаточно.
Среднее число слов в абзаце 15 достаточно.
Кол-во знаков контента 4534 на странице оптимально.
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> 1.
Индексирование
star
star
star
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 57 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.
Robots.txt
star
star
star
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: 48 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Показать содержимое robots.txt
Sitemap: https://dcmaddix.github.io/sitemap.xml
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://dcmaddix.github.io/sitemap.xml
|
|
Внутренние ссылки
star
star
star
Кол-во: 9
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 9 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
Показать внутренние ссылки
| Url |
Анкор |
Состояние |
|
/
|
Danielle Maddix Robinson
|
|
|
/publications/
|
Publications
|
|
|
/talks/
|
Talks
|
|
|
/teaching/
|
Teaching
|
|
|
/students/
|
Students
|
|
|
/year-archive/
|
Blog Posts
|
|
|
/cv/
|
CV
|
|
|
/sitemap/
|
Sitemap
|
|
|
/feed.xml
|
<i class="fa fa-fw fa-rss-square" aria-hidden="true"></i> Feed
|
|
Кол-во: 47
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 47 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
На странице ссылки с атрибутом rel='nofollow' 2.
Показать внешние ссылки
| Url |
Анкор |
|
linkedin.com
|
<i class="fab fa-fw fa-linkedin" aria-hidden="true"></i> LinkedIn
|
|
github.com
|
<i class="fab fa-fw fa-github" aria-hidden="true"></i> Github
|
|
scholar.google.com
|
<i class="fas fa-fw fa-graduation-cap"></i> Google Scholar
|
|
github.com
|
vLLM
|
|
annanyu.com
|
Annan Yu
|
|
arxiv.org
|
Understanding the Implicit Biases of Design Choices for Time Series Foundation Models
|
|
arxiv.org
|
Understanding Transformers for Time Series: Rank Structure, Flow-of-ranks, and Compressibility
|
|
utkarsh530.github.io
|
Utkarsh .
|
|
arxiv.org
|
End-to-End Probabilistic Framework for Learning with Hard Constraints
|
|
ccr-cheng.github.io
|
Chaoran Cheng
|
|
arxiv.org
|
Gradient-Free Generation for Hard-Constrained Systems
|
|
lucamasserano.github.io
|
Luca Masserano
|
|
arxiv.org
|
Enhancing Foundation Models for Time Series Forecasting via Wavelet-based Tokenization
|
|
uni-tuebingen.de
|
Matthias Karlbauer
|
|
arxiv.org
|
Comparing and Contrasting Deep Learning Weather Prediction Backbones on Navier-Stokes and Atmospheric Dynamics
|
|
schandramouli.weebly.com
|
S Chandra Mouli
|
|
arxiv.org
|
Using Uncertainty Quantification to Characterize and Improve Out-of-Domain Learning for PDEs
|
|
shikaiqiu.github.io
|
Shikai Qiu
|
|
arxiv.org
|
Transferring Knowledge from Large Foundation Models to Small Downstream Models
|
|
www-personal.umich.edu
|
Derek Hansen
|
|
arxiv.org
|
Learning Physical Models that Can Respect Conservation Laws
|
|
stat.berkeley.edu
|
Michael W. Mahoney
|
|
profiles.stanford.edu
|
Nadim Saad
|
|
amazon.science
|
Guiding continuous operator learning through Physics-based boundary constraints
|
|
arxiv.org
|
Modeling Advection on Directed Graphs using Matérn Gaussian Processes for Traffic Flow
|
|
xiyuanzh.github.io
|
Xiyuan Zhang
|
|
arxiv.org
|
First De-Trend then Attend: Rethinking Attention for Time-Series Forecasting
|
|
jiayao-zhang.com
|
Jiayao Zhang
|
|
amazon.science
|
Towards reverse causal inference on panel data: Precise formulation and challenges
|
|
mvanness354.github.io
|
Mike Van Ness
|
|
arxiv.org
|
Cross-Frequency Time Series Meta-Forecasting
|
|
keawang.github.io
|
Ke Alexander Wang
|
|
proceedings.mlr.press
|
GOPHER: Categorical probabilistic forecasting with graph structure via local continuous-time dynamics
|
|
math.emory.edu
|
Kai Fung (Kelvin) Kan
|
|
proceedings.mlr.press
|
Learning Quantile Functions without Quantile Crossing for Distribution-free Time Series Forecasting
|
|
scholar.google.com
|
Xiaoyong Jin
|
|
proceedings.mlr.press
|
Domain Adaptation for Time Series Forecasting via Attention Sharing
|
|
rui1521.github.io
|
Rui (Ray) Wang
|
|
proceedings.mlr.press
|
Bridging Physics-based and Data-driven modeling for Learning Dynamical Systems
|
|
assets.amazon.science
|
Paper
|
|
sites.google.com
|
Machine Learning in Public Health NeurIPS Workshop
|
|
roseyu.com
|
Rose Yu
|
|
cs.cmu.edu
|
Christos Faloutsos
|
|
github.com
|
<i class="fab fa-github" aria-hidden="true"></i> GitHub
|
|
jekyllrb.com
|
Jekyll
|
|
github.com
|
AcademicPages
|
|
mademistakes.com
|
Minimal Mistakes
|
Конкуренты в Яндексе
star
star
star
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
star
star
star
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.
