Анализ страницы https://elki-project.github.io/references
Основное Готовность: 95%
Домен
elki-project.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.
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 09.11.2026 11:51:07.
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
~0,56сек
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 0,56сек оптимальна.
Объем документа
370Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 370Кб 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 | /css/main.css | |
| stylesheet | //fonts.googleapis.com/css?family=Inconsolata%7CSource+Sans+Pro | |
| stylesheet | text/css | //cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/cookieconsent2/3.1.1/cookieconsent.min.css |
| js | //cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/cookieconsent2/3.1.1/cookieconsent.min.js | |
| js | text/javascript | /js/maillink.js |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-SPGTL9D7B8 |
Серверные заголовки
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.
Найдены серверные заголовки 17шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| ETag | "68f8bd25-5dbae" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | A0E0:10D7A:357E9AE:35F3354:6A8A6A6C |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sun, 23 Aug 2026 03:35:08 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230036-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787456109.557546,VS0,VE116 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 6efa0cc49c7ecc9825498ffe8f595233548b7408 |
CMS
WordPress
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.
Сайт работает на CMS WordPress.
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: 37%
Title
Scientific Work Using or Referencing ELKI
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.
Дублей словоформ в title не найдено.
Число символов в title 41 оптимально (норма: от 40 до 45).
Description
Open-Source Data Mining with Java.
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: 34, 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
http://elki-project.github.io/references
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.
Пропишите корректный 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
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: 2
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 2шт. 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 | description | Open-Source Data Mining with Java. |
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1 |
Оптимизация Готовность: 80%
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 6 встречаются в тексте достаточно.
Абзацев с текстом 12 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 13 достаточно.
Кол-во знаков контента 229143 на странице оптимально.
Кол-во слов 29560 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.
На странице присутствуют заголовки <h2> 19. Это хорошо.
Тошнота
24,54
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
33,11%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота превышает норму 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 |
|---|---|---|
| bibtex | 602 | 2,04% |
| clustering | 277 | 0,94% |
| detection | 188 | 0,64% |
| springer | 144 | 0,49% |
| outlier | 128 | 0,43% |
| learning | 108 | 0,37% |
| analysis | 95 | 0,32% |
| 1016/j | 95 | 0,32% |
| university | 82 | 0,28% |
| mining | 73 | 0,25% |
| schubert | 61 | 0,21% |
| science | 60 | 0,20% |
| international | 59 | 0,20% |
| anomaly | 59 | 0,20% |
| arthur | 57 | 0,19% |
| machine | 56 | 0,19% |
| unsupervised | 56 | 0,19% |
| michael | 53 | 0,18% |
| journal | 52 | 0,18% |
| algorithm | 51 | 0,17% |
Индексация Готовность: 10%
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 1786 слишком много. Проведите ревизию и оптимизацию ссылок сайта.
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: 1234 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
User-agent: Sogou web spider
Disallow: /
User-agent: Sogou inst spider
Disallow: /
User-agent: Sogou spider2
Disallow: /
User-agent: Sogou blog
Disallow: /
User-agent: Sogou News Spider
Disallow: /
User-agent: Sogou Orion spider
Disallow: /
User-agent: Sosospider
Disallow: /
# These URIs will cause unneccessary traffic with ANY bot.
User-agent: *
User-agent: archive.org_bot
User-agent: ia_archiver
Disallow: /releases/release0.1/doc
Disallow: /releases/release0.5.0~beta1/doc
Disallow: /releases/release0.5.0~beta2/doc
Disallow: /releases/release0.6.0~beta1/doc
Disallow: /releases/release0.6.0~beta2/doc
Disallow: /releases/release0.6.5~20140718/doc
Disallow: /releases/release0.6.5~20140721/doc
Disallow: /releases/release0.6.5~20141030/doc
Disallow: /releases/*/doc/index.html?de/lmu/
# The following spiders were found to misbehave and are no longer welcome:
User-agent: YoudaoBot
User-agent: HaoSouSpider
User-agent: 360Spider
User-agent: MegaIndex
Disallow: /
Crawl-Delay: 360000
# The following spiders are just unnecessary traffic
User-agent: BLEXBot
User-agent: dotbot
User-agent: AhrefsBot
User-agent: SMTBot
User-agent: SemrushBot
User-agent: SemrushBot-SA
User-agent: WeSEE_Bot
User-agent: ltx71
Disallow: /
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: 15
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 15 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
На странице присутствуют изображения 2.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| /http:/cyberleninka.ru/article/n/vybor-metriki-dlya-sistemy-avtomaticheskoy-klassifikatsii-elektroradioizdeliy-po-proizvodstvennym-partiyam |
Выбор Метрики Для Системы Автоматической Классификации Электрорадиоизделий По Производственным Партиям
|
|
| / |
ELKI Data Mining
|
|
| /releases/ |
Releases
|
|
| /license |
AGPLv3 License
|
|
| /howto/ |
How To Do ...
|
|
| /dev/ |
Development
|
|
| /tutorial/ |
Tutorials
|
|
| /algorithms/ |
Algorithms
|
|
| /examples/ |
Examples
|
|
| /faq |
FAQ
|
|
| /datasets/ |
Data sets
|
|
| /benchmarking |
Benchmarking
|
|
| /publications |
Publications
|
|
| /references |
Citations
|
|
| /team |
ELKI Team
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 1769
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 1769 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор |
|---|---|
| doi.org |
Identifying AI Generated Code with Parallel KNN Weight Outlier Detection
|
| doi.org |
Natural Language-Based Synthetic Data Generation for Cluster Analysis
|
| doi.org |
Efficient outlier detection in numerical and categorical data
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
A comparative evaluation of clustering-based outlier detection
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
Low-rank tensor learning with projection distance metric for multi-view clustering
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
Class-structure preserving multi-view correlated discriminant analysis for multiblock data
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
Visualisation of movement patterns supporting teacher reflection - qualitative analysis of educational benefits of IoT in the classroom
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
An Exploratory Study on Machine Learning Model Management
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
KNN-DBSCAN: a DBSCAN in high dimensions
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
UnG-MoCha: Neural Motif Counting in Uncertain Graphs
|
| doi.org |
Quality Control of the Composite Radar Quantitative Precipitation Estimation Product for Great Britain
|
| doi.org |
TQR: Modelling User Temporal Preference For Effective Question Routing
|
| doi.org |
Modeling the Last Mile: A Large-Scale Agent-Based Simulation Framework for Parcel Delivery
|
| doi.org |
Clustering with Uncertainty: A Literature Review to Address a Cross-Domain Perspective
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
Outlyingness Scores with Cluster Catch Digraphs
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
Dynamic DBSCAN with Euler Tour Sequences
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| arxiv.org |
AI-Generated Compromises for Coalition Formation
|
| doi.org |
Territory Design
|
| doi.org |
A Cross-Domain Perspective to Clustering with Uncertainty
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
Machine Learning and Human Unlearning
|
| doi.org |
Advancing the PAM Algorithm to Semi-supervised k-Medoids Clustering
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
Hierarchical Clustering Without Pairwise Distances by Incremental Similarity Search
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
Sequential Clustering for Real-World Datasets
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
IMPRL-Net: interpretable multi-view proximity representation learning network
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
Evaluating outlier probabilities: assessing sharpness, refinement, and calibration using stratified and weighted measures
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
A multiple kinds of information extraction method for multi-view low-rank subspace clustering
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
Generalized Partitioned Local Depth
|
| doi.org |
Multiple clusterings: Recent advances and perspectives
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
Sliding Window, Hierarchical Classification, Regression, and Genetic Algorithm for RFID Indoor Positioning Systems
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
A neighborhood-based robust clustering algorithm using Apollonius function kernel
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
Multi-Scale Structure-Guided Graph Generation for Multi-View Semi-Supervised Classification
|
| doi.org |
Feature selection using metaheuristics made easy: Open source MAFESE library in Python
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
Multi-view clustering algorithm based on feature learning and structure learning
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
Capacity bounds for hyperbolic neural network representations of latent tree structures
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
Multi-view heterogeneous graph learning with compressed hypergraph neural networks
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
Flexible density peak clustering for real-world data
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
Robustness and reproducibility for AI learning in biomedical sciences: RENOIR
|
| doi.org |
A raster-based spatial clustering method with robustness to spatial outliers
|
| doi.org |
Metatranscriptomic analysis indicates prebiotic effect of isomalto/malto-polysaccharides on human colonic microbiota in-vitro
|
| doi.org |
A Novel Unsupervised Anomaly Detection Framework for Early Fault Detection in Complex Industrial Settings
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
Not the same, yet similar? - On commonalities and differences between VQPCA and ORCLUS
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
Managing Home Health-Care Services With Dynamic Arrivals During a Public Health Emergency
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
Simultaneous Deep Clustering and Feature Selection via K-Concrete Autoencoder
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
Multi-View Graph Learning by Joint Modeling of Consistency and Inconsistency
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
Self-Supervised Deep Multiview Spectral Clustering
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
CGDD: Multiview Graph Clustering via Cross-Graph Diversity Detection
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
Subspace-Contrastive Multi-View Clustering
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
Dual-Enhanced Disentangled Multi-View Clustering
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
Unsupervised Intrusion Detection Based on Asymmetric Auto-Encoder Feature Extraction
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
Deep Dual Contrastive Learning for Multi-View Subspace Clustering
|
| doi.org |
A Data Generator for Benchmark Evaluation of Clustering Algorithms
|
| doi.org |
FlowGANAnomaly: Flow-Based Anomaly Network Intrusion Detection with Adversarial Learning
|
| doi.org |
A Holistic review and performance evaluation of unsupervised learning methods for network anomaly detection
|
| doi.org |
Enabling clustering algorithms to detect clusters of varying densities through scale-invariant data preprocessing
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
A Survey of Distance-Based Vessel Trajectory Clustering: Data Pre-processing, Methodologies, Applications, and Experimental Evaluation
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| doi.org |
In silico approaches which are used in pharmacy
|
| ceur-ws.org |
Tasting the Time: How M-Tree Broke the “27 Club” Curse
|
| dblp.org |
BibTeX
|
| arxiv.org |
Scalable Density-based Clustering with Random Projections
|
| arxiv.org |
McCatch: Scalable Microcluster Detection in Dimensional and Nondimensional Datasets
|
| arxiv.org |
A Parametrizable Algorithm for Distributed Approximate Similarity Search with Arbitrary Distances
|
| arxiv.org |
Outlier Detection with Cluster Catch Digraphs
|
| arxiv.org |
Multi-View Majority Vote Learning Algorithms: Direct Minimization of PAC-Bayesian Bounds
|
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://elki-project.github.io/references готова к продвижению на 56%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: