Анализ страницы https://ds100.org/sp26
Основное Готовность: 100%
Домен
ds100.org
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Домен второго уровня идеален для продвижения.
Отличный запоминающийся домен.
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://ds100.org/sp26
301 MovedPermanently
https://ds100.org/sp26/
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.
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.
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
~0,59сек
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 0,59сек оптимальна.
Объем документа
90Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 90Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 6
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 6 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | /sp26/assets/css/just-the-docs-default.css | |
| stylesheet | /sp26/assets/css/just-the-docs-head-nav.css | |
| stylesheet | /sp26/assets/vendor/fontawesome/css/fontawesome.css | |
| stylesheet | /sp26/assets/vendor/fontawesome/css/solid.css | |
| js | /sp26/assets/js/vendor/lunr.min.js | |
| js | /sp26/assets/js/just-the-docs.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 |
| x-origin-cache | HIT |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| ETag | "6a21be7c-16998" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | B2CA:10D7A:2D6A99B:2DCC0B8:6A8A1FB9 |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 22:16:26 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230164-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787436986.008797,VS0,VE93 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 3fd9eca120c8ff414c899ef0b399f961db974bc3 |
CMS
Jekyll v4.4.1
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 v4.4.1.
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
Schedule | Data 100
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
UC Berkeley Data 100: Principles and Techniques of Data Science
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: 63, 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://ds100.org/sp26/
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: 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:title | Schedule |
| og:locale | en_US |
| og:description | UC Berkeley Data 100: Principles and Techniques of Data Science |
| og:url | https://ds100.org/sp26/ |
| og:site_name | Data 100 |
| og:type | website |
Все мета-теги
Кол-во: 12
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 12шт. 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 | Jekyll v4.4.1 |
| name | author | Data 100 Staff |
| name | description | UC Berkeley Data 100: Principles and Techniques of Data Science |
| name | twitter:card | summary |
| property | og:title | Schedule |
| property | og:locale | en_US |
| property | og:description | UC Berkeley Data 100: Principles and Techniques of Data Science |
| property | og:url | https://ds100.org/sp26/ |
| property | og:site_name | Data 100 |
| property | og:type | website |
| property | twitter:title | Schedule |
Оптимизация Готовность: 82%
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 3 встречаются в тексте достаточно.
Абзацев с текстом 11 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 13 достаточно.
Кол-во знаков контента 6973 на странице оптимально.
Кол-во слов 1225 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 <h2> 20. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 2.
Тошнота
5,48
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
1,55%
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 |
|---|---|---|
| lecture | 30 | 2,45% |
| reading | 26 | 2,12% |
| released | 26 | 2,12% |
| homework | 19 | 1,55% |
| discussion | 13 | 1,06% |
| pandas | 10 | 0,82% |
| catch-up | 10 | 0,82% |
| project | 9 | 0,73% |
| midterm | 9 | 0,73% |
| review | 9 | 0,73% |
| visualization | 8 | 0,65% |
| modeling | 7 | 0,57% |
| gradient | 7 | 0,57% |
| descent | 7 | 0,57% |
| logistic | 7 | 0,57% |
| regression | 7 | 0,57% |
| spring | 6 | 0,49% |
| coding | 6 | 0,49% |
| transformations | 6 | 0,49% |
| regularization | 6 | 0,49% |
Индексация Готовность: 0%
Индексирование
Есть ошибки
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 209 слишком много. Проведите ревизию и оптимизацию ссылок сайта.
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: 98
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 98 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| /sp26/ |
Schedule
|
|
| /sp26/syllabus/ |
Syllabus
|
|
| /sp26/calendar_dynamic/ |
Calendar
|
|
| /sp26/resources/ |
Resources
|
|
| /sp26/pastexams/ |
Past Exams
|
|
| /sp26/staff/ |
Staff
|
|
| /sp26/gradproject/ |
Graduate Project
|
|
| /acknowledgements/ |
Course Acknowledgements
|
|
| /course-notes/ |
Course Notes
|
|
| /debugging-guide/ |
Debugging Guide
|
|
| /faqs/sp26/ |
Course FAQs
|
|
| / |
Find current offerings.
|
|
| /sp26/lectures/01/ |
Introduction
|
|
| /course-notes/introduction/ |
Note 1
|
|
| /sp26/lectures/02/ |
Pandas Part I
|
|
| /course-notes/pandas-1/ |
Note 2
|
|
| /sp26/lectures/03/ |
Pandas Part II
|
|
| /course-notes/pandas-2/ |
Note 3
|
|
| /sp26/discussions/01/ |
Prerequisites
|
|
| /sp26/lectures/04/ |
Pandas Part III
|
|
| /course-notes/pandas-3/ |
Note 4
|
|
| /sp26/catch_up/01/ |
Pandas
|
|
| /sp26/exam_prep/01/ |
Pandas
|
|
| /sp26/lectures/05/ |
Data Wrangling and EDA
|
|
| /course-notes/eda/ |
Note 5
|
|
| /sp26/discussions/02/ |
Pandas I
|
|
| /sp26/lectures/06/ |
Regex
|
|
| /course-notes/regex/ |
Note 6
|
|
| /sp26/catch_up/02/ |
Data Cleaning, EDA, Regex
|
|
| /sp26/exam_prep/02/ |
Pandas and Regex
|
|
| /sp26/lectures/07/ |
Visualization I
|
|
| /course-notes/visualization-1/ |
Note 7
|
|
| /sp26/discussions/03/ |
Pandas II, EDA
|
|
| /sp26/lectures/08/ |
Visualization II
|
|
| /course-notes/visualization-2/ |
Note 8
|
|
| /sp26/catch_up/03/ |
Visualization
|
|
| /sp26/exam_prep/03/ |
Distributions
|
|
| /sp26/lectures/09/ |
Sampling
|
|
| /course-notes/sampling/ |
Note 9
|
|
| /sp26/discussions/04/ |
Visualization and KDE
|
|
| /sp26/lectures/10/ |
Modeling and SLR
|
|
| /course-notes/modeling-slr/ |
Note 10
|
|
| /sp26/catch_up/04/ |
Sampling, Modeling, SLR
|
|
| /sp26/exam_prep/04/ |
Transformations, Sampling, & SLR
|
|
| /sp26/lectures/11/ |
Constant Model, Loss, Transformations
|
|
| /course-notes/loss-transformations/ |
Note 11
|
|
| /sp26/discussions/05/ |
Transformations, Sampling, and SLR
|
|
| /sp26/lectures/12/ |
Ordinary Least Squares I
|
|
| /course-notes/ols/ |
Note 12
|
|
| /sp26/catch_up/05/ |
Constant Model, Loss, Transformations
|
|
| /sp26/exam_prep/05/ |
Midterm 1 Prep
|
|
| /sp26/lectures/13/ |
Ordinary Least Squares II, Gradient Descent I
|
|
| /course-notes/gradient-descent/ |
Note 13
|
|
| /sp26/discussions/06/ |
Modeling and OLS
|
|
| /sp26/lectures/14/ |
Gradient Descent II
|
|
| /course-notes/feature-engineering/ |
Note 14
|
|
| /sp26/lectures/15/ |
Feature Engineering
|
|
| /course-notes/cv-reg/ |
Note 15
|
|
| /sp26/discussions/07/ |
Gradient Descent
|
|
| /sp26/lectures/16/ |
Case Study HCE: CCAO
|
|
| /course-notes/case-study-hce/ |
Note 16
|
|
| /sp26/catch_up/06/ |
OLS, Gradient Descent, Feature Engineering
|
|
| /sp26/exam_prep/06/ |
OLS, Gradient Descent, Feature Engineering
|
|
| /sp26/lectures/17/ |
Cross-Validation, Regularization
|
|
| /course-notes/cv-reg/ |
Note 17
|
|
| /sp26/discussions/08/ |
Feature Engineering, Housing
|
|
| /sp26/lectures/18/ |
Random Variables
|
|
| /course-notes/probability-1/ |
Note 18
|
|
| /sp26/catch_up/07/ |
CV, Regularization, RVs
|
|
| /sp26/exam_prep/07/ |
CV, Regularization, and Random Variables
|
|
| /sp26/lectures/19/ |
Estimators, Bias, and Variance
|
|
| /course-notes/probability-2/ |
Note 19
|
|
| /sp26/discussions/09/ |
CV, Regularization, and Random Variables
|
|
| /sp26/lectures/20/ |
Parameter Inference & Bootstrap
|
|
| /course-notes/inference-causality/ |
Note 20
|
|
| /sp26/lectures/21/ |
SQL I
|
|
| /course-notes/sql-i/ |
Note 21
|
|
| /sp26/discussions/10/ |
Bias-Variance Tradeoff and Parameter Inference
|
|
| /sp26/lectures/22/ |
SQL II
|
|
| /course-notes/sql-ii/ |
Note 22
|
|
| /sp26/catch_up/08/ |
Bias-Variance, Inference
|
|
| /sp26/exam_prep/08/ |
Bias, Variance, and SQL
|
|
| /sp26/lectures/23/ |
Logistic Regression I
|
|
| /course-notes/logistic-reg-1/ |
Note 23
|
|
| /sp26/discussions/11/ |
SQL
|
|
| /sp26/lectures/24/ |
Logistic Regression II
|
|
| /course-notes/logistic-reg-2/ |
Note 24
|
|
| /sp26/catch_up/09/ |
SQL, Logistic Regression
|
|
| /sp26/exam_prep/09/ |
Logistic Regression
|
|
| /sp26/lectures/25/ |
Clustering
|
|
| /course-notes/clustering/ |
Note 25
|
|
| /sp26/discussions/12/ |
Logistic Regression
|
|
| /sp26/lectures/26/ |
Principal Component Analysis (PCA)
|
|
| /course-notes/pca/ |
Note 26
|
|
| /sp26/exam_prep/10/ |
PCA and Clustering
|
|
| /sp26/lectures/27/ |
Guest Lecture
|
|
| /sp26/discussions/13/ |
PCA and Clustering (Recorded)
|
|
| /sp26/exam_prep/11/ |
Final Review
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 71
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 71 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
На странице ссылки с атрибутом rel='nofollow' 3.
На странице присутствуют ссылки на субдомены 2.
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор |
|---|---|
| docs.google.com |
Additional Accommodations Form
|
| forms.gle |
Autograded Assignment Regrade Requests Form
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
DataHub
|
| pensive.com |
Pensive
|
| edstem.org |
EdStem
|
| askademia.org |
Askademia Livestream
|
| berkeley.zoom.us |
Zoom Livestream
|
| askademia.org |
Askademia Lecture Recordings
|
| youtube.com |
YouTube Lecture Recordings
|
| jdgrossman.com |
Josh Grossman
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Prerequisite Coding
|
| drive.google.com |
Prerequisite Math
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Coding
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Prerequisite Coding
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Pandas
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Food Safety I
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Prerequisite Math and Coding
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Pandas
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Data Cleaning and EDA
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Food Safety II
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Food Safety I
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Data Cleaning and EDA
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Regex and EDA
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
NYT Articles
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Food Safety II
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Regex and EDA
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Visualization, Transformations, and KDEs
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
NYT Articles
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Visualization
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Visualization, Transformations, and KDEs
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Modeling, Loss, Summary Stats, and OLS
|
| drive.google.com |
Modeling and OLS
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Visualization
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Modeling, Loss, Summary Stats, and OLS
|
| edstem.org |
Midterm 1 Review
|
| drive.google.com |
Modeling and OLS
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Gradient Descent and sklearn
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Housing I
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Gradient Descent and sklearn
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Model Selection, Regularization, and CV
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Housing II
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Housing I
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Model Selection, Regularization, and CV
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Probability
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Coding
|
| drive.google.com |
Probability
|
| edstem.org |
Midterm 2 Review
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Housing II
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
SQL
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
SQL
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Coding
|
| drive.google.com |
Probability
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Probability
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
SQL
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Logistic Regression
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Spam & Ham I
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
SQL
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Logistic Regression
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
PCA and Clustering
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Spam & Ham II
|
| edstem.org |
Midterm 3 Review
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Spam & Ham I
|
| edstem.org |
Clustering, PCA
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
PCA and Clustering
|
| edstem.org |
Final Review
|
| data100.datahub.berkeley.edu |
Spam & Ham II
|
| dap.berkeley.edu |
Accessibility
|
| ophd.berkeley.edu |
Nondiscrimination
|
| github.com |
Berkeley Class Site
|
| github.com |
Just the Class
|
| github.com |
Just the Docs
|
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://ds100.org/sp26 готова к продвижению на 58%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: