Анализ страницы https://l2ior.github.io/publication/
Основное Готовность: 75%
Домен
l2ior.github.io
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Используйте для продвижения только домен второго уровня.
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.
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
~0,37сек
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 0,37сек оптимальна.
Объем документа
78Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 78Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 16
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 16 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/twitter-bootstrap/3.3.7/css/bootstrap.min.css | |
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/academicons/1.8.6/css/academicons.min.css | |
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/4.7.0/css/font-awesome.min.css | |
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/fancybox/3.2.5/jquery.fancybox.min.css | |
| stylesheet | //fonts.googleapis.com/css?family=Montserrat:400,700%7cRoboto:400,400italic,700%7cRoboto+Mono | |
| stylesheet | /styles.css | |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-10446889-5 | |
| js | //www.google-analytics.com/analytics.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/autotrack/2.4.1/autotrack.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/jquery/3.2.1/jquery.min.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/jquery.imagesloaded/4.1.3/imagesloaded.pkgd.min.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/twitter-bootstrap/3.3.7/js/bootstrap.min.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/jquery.isotope/3.0.4/isotope.pkgd.min.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/fancybox/3.2.5/jquery.fancybox.min.js | |
| js | /js/hugo-academic.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjax/2.7.1/MathJax.js?config=TeX-AMS_CHTML |
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 | "6a4386c8-139ec" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 1FD2:75BC2:14D10A8:14FAB93:6A8943BA |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 06:37:47 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230114-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787380667.181626,VS0,VE114 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | f2797169b73d2e1e3df1e608e50c77d4d9dd1b9b |
CMS
Drupal
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 Drupal.
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 | Wen-Sheng Chu
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: 28, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Research Scientist
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: 18, 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://l2ior.github.io/publication/
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:site_name | Wen-Sheng Chu |
| og:url | https://l2ior.github.io/publication/ |
| og:title | Publications | Wen-Sheng Chu |
| og:description | Research Scientist |
| og:locale | en-us |
| og:updated_time | 2017-01-01T00:00:00-08:00 |
Все мета-теги
Кол-во: 13
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 13шт. 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 | theme | hugo-academic |
| name | generator | Hugo 0.55.6 |
| name | author | Wen-Sheng Chu |
| name | description | Research Scientist |
| name | theme-color | hsl(339, 90%, 68%) |
| property | twitter:card | summary_large_image |
| property | og:site_name | Wen-Sheng Chu |
| property | og:url | https://l2ior.github.io/publication/ |
| property | og:title | Publications | Wen-Sheng Chu |
| property | og:description | Research Scientist |
| property | og:locale | en-us |
| property | og:updated_time | 2017-01-01T00:00:00-08:00 |
Оптимизация Готовность: 70%
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 в единственном экземпляре).
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 47 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 48 достаточно.
Кол-во знаков контента 8602 на странице оптимально.
Кол-во слов 1336 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.
Тошнота
6,78
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
1,80%
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 |
|---|---|---|
| wen-sheng | 46 | 3,44% |
| jeffrey | 18 | 1,35% |
| facial | 16 | 1,20% |
| fernando | 16 | 1,20% |
| detection | 12 | 0,90% |
| acceptance | 10 | 0,75% |
| project | 10 | 0,75% |
| action | 9 | 0,67% |
| learning | 7 | 0,52% |
| abhishek | 6 | 0,45% |
| poster | 6 | 0,45% |
| analysis | 5 | 0,37% |
| multi-label | 5 | 0,37% |
| discovery | 4 | 0,30% |
| unsupervised | 4 | 0,30% |
| honggang | 4 | 0,30% |
| slides | 4 | 0,30% |
| images | 4 | 0,30% |
| dataset | 4 | 0,30% |
| expression | 4 | 0,30% |
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 202 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: 64
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 64 оптимально.
На странице присутствуют изображения 45.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| / |
Wen-Sheng Chu
|
|
| /publication/cvpr26-auditdm/ |
Differences That Matter: Auditing Models for Capability Gap Discovery and Rectification
|
|
| /publication/cvpr26-mull/ |
Mull-Tokens: Modality-Agnostic Latent Thinking
|
|
| /publication/cvpr26-3dfm/ |
Mining Attribute Subspaces for Efficient Fine-tuning of 3D Foundation Models
|
|
| /publication/iclr26-live/ |
Language-Instructed Vision Embeddings for Controllable and Generalizable Perception
|
|
| /publication/cvpr25-seal/ |
SEAL: SEmantic Attention Learning for Long Video Representation
|
|
| /publication/iclr25-rfi/ |
Semantic Image Inversion and Editing using Stochastic Rectified Differential Equations
|
|
| /publication/iclr25-rbm/ |
RB-Modulation: Training-Free Stylization using Reference-Based Modulation
|
|
| /publication/cvpr24-stsl/ |
Beyond First-Order Tweedie: Solving Inverse Problems using Latent Diffusion
|
|
| /publication/cvpr23-fas/ |
Rethinking Domain Generalization for Face Anti-Spoofing: Separability and Alignment
|
|
| /publication/iclr23-drops/ |
Distributionally Robust Post-hoc Classifiers under Prior Shifts
|
|
| /publication/eccv22-pad/ |
Adaptive Transformers for Robust Few-shot Cross-domain Face Anti-spoofing
|
|
| /publication/ijcb22-pad/ |
Improved Detection of Face Presentation Attacks Using Image Decomposition
|
|
| /publication/arxiv21-nerfgan/ |
Solving Inverse Problems with NerfGANs
|
|
| /publication/iccv21-ris/ |
Retrieve in Style: Unsupervised Facial Feature Transfer and Retrieval
|
|
| /publication/arxiv21-pad/ |
Improved Detection of Face Presentation Attacks Using Image Decomposition
|
|
| /publication/eccv20-prnet/ |
Progressive Refinement Network for Occludded Pedestrian Detection
|
|
| /publication/arxiv20-fsgan/ |
Few-Shot Adaptation of Generative Adversarial Networks
|
|
| /publication/chapter18-afc/ |
Affective Facial Computing: Generalizability across Domains
|
|
| /publication/ivc18-momu/ |
Learning Facial Action Units with Spatiotemporal Cues and Multi-label Sampling
|
|
| /publication/cvpr18-wsc/ |
Learning Facial Action Units From Web Images
|
|
| /pdf/cvpr18_wsc_poster_low.pdf |
Poster
|
|
| /publication/acii17-infant/ |
Automatic AUs Detection in Infants Using Convolutional Neural Network
|
|
| /publication/ijcv17-ced/ |
A Branch-and-Bound Framework for Unsupervised and Supervised Common Event Discovery
|
|
| /video/usd.mp4 |
Video
|
|
| /publication/fg17-gft/ |
Sayette Group Formation Task (GFT) Spontaneous Facial Expression Database
|
|
| /publication/fg17-ant/ |
Learning Spatial and Temporal Cues for Multi-label Facial Action Unit Detection
|
|
| /publication/tip16-cpm/ |
Confidence Preserving Machine for Facial Action Unit Detection
|
|
| / |
Code
|
|
| /video/cpm.mp4 |
Video
|
|
| /publication/ivc16-cot/ |
Cascade of Tasks for Facial Expression Analysis
|
|
| /publication/cvpr16-drml/ |
Deep Region and Multi-label Learning for Facial Action Unit Detection
|
|
| /pdf/cvpr16_drml_poster_low.pdf |
Poster
|
|
| /publication/tip16-jpml/ |
Joint Patch and Multi-label Learning for Facial Expression Analysis
|
|
| /publication/pr16-mog/ |
Mixture of Grouped Regressions and Its Application to Visual Mapping
|
|
| /publication/tpami17-stm/ |
Selective Transfer Machine for Personalized Facial Expression Analysis
|
|
| /publication/iccv15-usd/ |
Unsupervised Synchrony Discovery in Human Interaction
|
|
| /video/usd.mp4 |
Video
|
|
| /publication/iccv15-cpm/ |
Confidence Preserving Machine for Facial Action Unit Detection
|
|
| /video/cpm.mp4 |
Video
|
|
| /publication/cvpr15-cosum/ |
Video Co-summarization: Video Summariza- tion by Visual Co-occurrence
|
|
| /pdf/cvpr15_cosum_poster_low.pdf |
Poster
|
|
| /slides/cosum.pdf |
Slides
|
|
| /pdf/cvpr15_cosum_supp.pdf |
Supplementary
|
|
| /publication/cvpr15-jpml/ |
Joint Patch and Multi-label Learning for Facial Action Unit Detection
|
|
| /pdf/cvpr15_jpml_poster_low.pdf |
Poster
|
|
| /publication/fg15-intraface/ |
IntraFace
|
|
| /publication/iccv13-cot/ |
Facial Action Unit Detection by Cascade of Tasks
|
|
| /publication/cvpr13-stm/ |
Selective Transfer Machine for Personalized Facial Action Unit Detection
|
|
| /pdf/cvpr13_stm_poster_low.pdf |
Poster
|
|
| /publication/is12-gender/ |
Gender Classification from Unaligned Face Images Using Support Subspaces
|
|
| /publication/eccv12-comm/ |
Unsupervised Temporal Commonality Discovery
|
|
| /pdf/eccv12_tcd_poster_low.pdf |
Poster
|
|
| /publication/spl11-ppv/ |
Fast and Robust Circular Object Detection With Probabilistic Pairwise Voting
|
|
| /pdf/spl11-circdet-supp.pdf |
Supplementary
|
|
| /publication/pr10-kdt/ |
Kernel Discriminant Transformation for Image Set-Based Face Recognition
|
|
| /publication/icpr10-gender/ |
Identifying Gender from Unaligned Facial Images by Set Classification
|
|
| /slides/icpr10-gender-slides.pdf |
Slides
|
|
| /publication/accv10-momi/ |
MOMI-Cosegmentation: Simultaneous Segmentation of Multiple Objects among Multiple Images
|
|
| /files/coseg_dataset.zip |
Dataset
|
|
| /slides/coseg.pdf |
Slides
|
|
| /publication/accv07-kdt/ |
Kernel Discriminant Analysis Based on Canonical Differences for Face Recognition in Image Sets
|
|
| /publication/accv06-rbir/ |
Heuristic Pre-clustering Relevance Feedback in Region-Based Image Retrieval
|
|
| /video/demo_rbir_feedback_horse_out.mp4 |
Video
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 85
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 85 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор |
|---|---|
| arxiv.org |
Paper
|
| auditdm.github.io |
Project
|
| arxiv.org |
Paper
|
| github.com |
Code
|
| arijitray.com |
Project
|
| huggingface.co |
Model
|
| x.com |
Tweet
|
| openaccess.thecvf.com |
Paper
|
| openreview.net |
Paper
|
| live-embedding.github.io |
Project
|
| arxiv.org |
Paper
|
| seal-lvu.github.io |
Project
|
| rf-inversion.github.io |
Paper
|
| rf-inversion.github.io |
Project
|
| x.com |
Tweet
|
| github.com |
ComfyUI
|
| rb-modulation.github.io |
Paper
|
| github.com |
Code
|
| rb-modulation.github.io |
Project
|
| huggingface.co |
Demo
|
| stsl-inverse-edit.github.io |
Paper
|
| github.com |
Code
|
| stsl-inverse-edit.github.io |
Project
|
| twitter.com |
Tweet
|
| openaccess.thecvf.com |
Paper
|
| github.com |
Code
|
| youtube.com |
Video
|
| openreview.net |
Paper
|
| github.com |
Code
|
| arxiv.org |
Paper
|
| arxiv.org |
Paper
|
| arxiv.org |
Paper
|
| arxiv.org |
Paper
|
| colab.research.google.com |
Code
|
| github.com |
Project
|
| arxiv.org |
Paper
|
| ecva.net |
Paper
|
| github.com |
Code
|
| zkl20061823.github.io |
Project
|
| zkl20061823.github.io |
Slides
|
| zkl20061823.github.io |
Video
|
| arxiv.org |
Paper
|
| github.com |
Code
|
| estherrobb.com |
Project
|
| twitter.com |
Tweet
|
| elsevier.com |
Preprint
|
| pitt.edu |
Paper
|
| openaccess.thecvf.com |
Paper
|
| github.com |
Code
|
| cbcsl.ece.ohio-state.edu |
Dataset
|
| pitt.edu |
Paper
|
| ri.cmu.edu |
Paper
|
| ri.cmu.edu |
Paper
|
| osf.io |
Dataset
|
| ieeexplore.ieee.org |
Paper
|
| ri.cmu.edu |
Paper
|
| sciencedirect.com |
Paper
|
| github.com |
Code
|
| openaccess.thecvf.com |
Paper
|
| github.com |
Code
|
| humansensing.cs.cmu.edu |
Paper
|
| github.com |
Code
|
| sciencedirect.com |
Paper
|
| pitt.edu |
Paper
|
| ri.cmu.edu |
Paper
|
| ri.cmu.edu |
Paper
|
| cv-foundation.org |
Paper
|
| github.com |
Dataset
|
| cv-foundation.org |
Paper
|
| github.com |
Code
|
| ri.cmu.edu |
Paper
|
| youtube.com |
Video
|
| ri.cmu.edu |
Paper
|
| github.com |
Code
|
| ri.cmu.edu |
Paper
|
| iis.sinica.edu.tw |
Paper
|
| ri.cmu.edu |
Paper
|
| github.com |
Code
|
| ieeexplore.ieee.org |
Paper
|
| sciencedirect.com |
Paper
|
| iis.sinica.edu.tw |
Paper
|
| iis.sinica.edu.tw |
Paper
|
| link.springer.com |
Paper
|
| citeseerx.ist.psu.edu |
Paper
|
| gohugo.io |
Hugo
|
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://l2ior.github.io/publication/ готова к продвижению на 48%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: