Анализ страницы https://ilia10000.github.io/publications/
Основное Готовность: 100%
Домен
ilia10000.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 01.11.2026 2:38:01.
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
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
~0,23сек
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 0,23сек оптимальна.
Объем документа
54Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 54Кб 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 | https://ilia10000.github.io/assets/css/main.css | |
| stylesheet | https://ilia10000.github.io/assets/css/academicons.css | |
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css2?family=Fraunces:opsz,wght,SOFT@9..144,300..900,0..100&family=IBM+Plex+Sans:wght@300;400;500;600;700&family=IBM+Plex+Mono:wght@400;500;600&display=swap | |
| js | module | https://cdn.jsdelivr.net/npm/@hotwired/turbo@8/dist/turbo.es2017.esm.js |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjax/2.7.4/latest.js?config=TeX-MML-AM_CHTML | |
| js | https://ilia10000.github.io/assets/js/main.min.js |
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 | "6a8b4dbb-dbf9" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 1B72:9229B:55B6AB:5CD686:6A8B5F5C |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sun, 23 Aug 2026 21:00:13 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270021-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787518813.016096,VS0,VE119 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | bc83f5dd2f0d59cc54c8b23b0d036543939a8abc |
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 - AITP Lab
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: 23, минимум: 25, 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
https://ilia10000.github.io/publications/
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=1.0
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: 4
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:locale | en-US |
| og:site_name | AITP Lab |
| og:title | Publications |
| og:url | https://ilia10000.github.io/publications/ |
Все мета-теги
Кол-во: 16
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 16шт. 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 | twitter:site | @sucholutsky |
| name | twitter:title | Publications |
| name | twitter:description | AI Thought Partner Lab — building AI that learns and thinks with people. Led by Ilia Sucholutsky (NYU CDS; incoming Purdue CS). |
| name | twitter:url | https://ilia10000.github.io/publications/ |
| name | twitter:card | summary |
| name | HandheldFriendly | True |
| name | MobileOptimized | 320 |
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1.0 |
| name | msapplication-TileColor | #000000 |
| name | msapplication-TileImage | https://ilia10000.github.io/images/mstile-144x144.png?v=M44lzPylqQ |
| name | msapplication-config | https://ilia10000.github.io/images/browserconfig.xml?v=M44lzPylqQ |
| name | theme-color | #ffffff |
| property | og:locale | en-US |
| property | og:site_name | AITP Lab |
| property | og:title | Publications |
| property | og:url | https://ilia10000.github.io/publications/ |
Оптимизация Готовность: 90%
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 71 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 51 достаточно.
Кол-во знаков контента 16866 на странице оптимально.
Кол-во слов 2261 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> 9. Это хорошо.
Тошнота
8,31
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
11,85%
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 |
|---|---|---|
| sucholutsky | 69 | 3,05% |
| science | 36 | 1,59% |
| griffiths | 34 | 1,50% |
| cognitive | 33 | 1,46% |
| thomas | 33 | 1,46% |
| learning | 29 | 1,28% |
| preprint | 28 | 1,24% |
| katherine | 20 | 0,88% |
| alignment | 19 | 0,84% |
| collins | 19 | 0,84% |
| lo-shot | 17 | 0,75% |
| marjieh | 17 | 0,75% |
| language | 17 | 0,75% |
| thought | 16 | 0,71% |
| jacoby | 16 | 0,71% |
| partners | 15 | 0,66% |
| intelligence | 14 | 0,62% |
| representational | 14 | 0,62% |
| safety | 11 | 0,49% |
| models | 11 | 0,49% |
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 84 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: 49 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
Sitemap: https://ilia10000.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://ilia10000.github.io/sitemap.xml |
|
Внутренние ссылки
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 |
|---|---|---|
| / |
AITP Lab
|
|
| /people/ |
People
|
|
| /research/ |
Research
|
|
| /publications/ |
Publications
|
|
| /teaching/ |
Teaching
|
|
| /cv/ |
CV
|
|
| /contact/ |
Contact
|
|
| /sitemap/ |
Sitemap
|
|
| /feed.xml |
<i class="fa fa-fw fa-rss-square" aria-hidden="true"></i> Feed
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 75
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 75 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 |
|---|---|
| scholar.google.ca |
Google Scholar
|
| arxiv.org |
<strong>Why Human Guidance Matters in Collaborative Vibe Coding</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>Under the Influence: Quantifying Persuasion and Vigilance in Large Language Models</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>Language Model Teams as Distributed Systems</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>Human-AI Synergy Supports Collective Creative Search</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>Humanity's last exam</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>When should we orchestrate multiple agents?</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>What is a Number, That a Large Language Model May Know It?</strong>
|
| ui.adsabs.harvard.edu |
<strong>Using the tools of cognitive science to understand large language models at different levels of analysis</strong>
|
| nature.com |
<strong>Using LLMs to advance the cognitive science of collectives</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>Revisiting Rogers' Paradox in the Context of Human-AI Interaction</strong>
|
| openreview.net |
<strong>Representational Alignment Supports Effective Teaching</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>On benchmarking human-like intelligence in machines</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>Measuring and mitigating overreliance is necessary for building human-compatible AI</strong>
|
| escholarship.org |
<strong>Learning a Doubly-Exponential Number of Concepts From Few Examples</strong>
|
| nature.com |
<strong>Large language models surpass human experts in predicting neuroscience results</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>Identifying, Evaluating, and Mitigating Risks of AI Thought Partnerships</strong>
|
| pnas.org |
<strong>Explicitly unbiased large language models still form biased associations</strong>
|
| onlinelibrary.wiley.com |
<strong>Characterizing the Large‐Scale Structure of Multimodal Semantic Networks</strong>
|
| openreview.net |
<strong>AI Impact on Human Proof Formalization Workflows</strong>
|
| peerj.com |
<strong>exKidneyBERT: a language model for kidney transplant pathology reports and the crucial role of extended vocabularies</strong>
|
| cocosci.princeton.edu |
<strong>Why should we care if machines learn human-like representations?</strong>
|
| escholarship.org |
<strong>Using compositionality to learn many categories from few examples</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>Towards formalizing spuriousness of biased datasets using partial information decomposition</strong>
|
| escholarship.org |
<strong>Studying the Effect of Globalization on Color Perception using Multilingual Online Recruitment and Large Language Models</strong>
|
| ui.adsabs.harvard.edu |
<strong>Quantifying spuriousness of biased datasets using partial information decomposition</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>Quantifying knowledge distillation using partial information decomposition</strong>
|
| ojs.aaai.org |
<strong>Pushing the Limits of Learning from Limited Data</strong>
|
| dl.acm.org |
<strong>Preference-conditioned language-guided abstraction</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>Multilevel interpretability of artificial neural networks: leveraging framework and methods from neuroscience</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>Modulating language model experiences through frictions</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>Mind your step (by step): Chain-of-thought can reduce performance on tasks where thinking makes humans worse</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>Learning with language-guided state abstractions</strong>
|
| proceedings.neurips.cc |
<strong>Learning human-like representations to enable learning human values</strong>
|
| nature.com |
<strong>Large language models predict human sensory judgments across six modalities</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>Large language models assume people are more rational than we really are</strong>
|
| pnas.org |
<strong>GPT is an effective tool for multilingual psychological text analysis</strong>
|
| openreview.net |
<strong>First Workshop on Representational Alignment (Re-Align)</strong>
|
| psycnet.apa.org |
<strong>Dimensions of disagreement: Divergence and misalignment in cognitive science and artificial intelligence.</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>Concept alignment</strong>
|
| aclanthology.org |
<strong>Characterizing similarities and divergences in conversational tones in humans and llms by sampling with people</strong>
|
| nature.com |
<strong>Building machines that learn and think with people</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>Analyzing the roles of language and vision in learning from limited data</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>Adaptive language-guided abstraction from contrastive explanations</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>A rational analysis of the speech-to-song illusion</strong>
|
| escholarship.org |
<strong>What language reveals about perception: Distilling psychophysical knowledge from large language models</strong>
|
| proceedings.mlr.press |
<strong>On the informativeness of supervision signals</strong>
|
| escholarship.org |
<strong>Large language models meet cognitive science: LLMs as tools, models, and participants</strong>
|
| dl.acm.org |
<strong>Human uncertainty in concept-based ai systems</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>Getting aligned on representational alignment</strong>
|
| openreview.net |
<strong>End-to-End Learnable Masks With Differentiable Indexing</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>Concept alignment as a prerequisite for value alignment</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>Around the world in 60 words: A generative vocabulary test for online research</strong>
|
| proceedings.neurips.cc |
<strong>Alignment with human representations supports robust few-shot learning</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>Words are all you need? language as an approximation for human similarity judgments</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>Predicting human similarity judgments using large language models</strong>
|
| escholarship.org |
<strong>Playing the Lottery of a Lifetime: The Effect of Socially Induced Aspiration on Q-Learning Agents</strong>
|
| proceedings.mlr.press |
<strong>Human-in-the-Loop Mixup</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>Can humans do less-than-one-shot learning?</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>Analyzing diffusion as serial reproduction</strong>
|
| ojs.aaai.org |
<strong>Secdd: Efficient and secure method for remotely training neural networks (student abstract)</strong>
|
| peerj.com |
<strong>Optimal 1-NN prototypes for pathological geometries</strong>
|
| ieeexplore.ieee.org |
<strong>One Line To Rule Them All: Generating LO-Shot Soft-Label Prototypes</strong>
|
| ojs.aaai.org |
<strong>'Less Than One'-Shot Learning: Learning N Classes From M< N Samples</strong>
|
| uwspace.uwaterloo.ca |
<strong>Learning From Almost No Data</strong>
|
| ieeexplore.ieee.org |
<strong>Soft-Label Dataset Distillation and Text Dataset Distillation</strong>
|
| peerj.com |
<strong>Pay attention and you won’t lose it: a deep learning approach to sequence imputation</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>Deep Learning for System Trace Restoration</strong>
|
| openreview.net |
<strong>ConvART: Improving Adaptive Resonance Theory for Unsupervised Image Clustering</strong>
|
| journals.sagepub.com |
<strong>Text mining with n-gram variables</strong>
|
| twitter.com |
<i class="fab fa-twitter-square" aria-hidden="true"></i> Twitter
|
| github.com |
<i class="fab fa-github" aria-hidden="true"></i> GitHub
|
| jekyllrb.com |
Jekyll
|
| github.com |
AcademicPages
|
| mademistakes.com |
Minimal Mistakes
|
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://ilia10000.github.io/publications/ готова к продвижению на 74%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: