Анализ сайта https://laiviet.github.io/
Основное Готовность: 95%
Домен
laiviet.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.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 01.11.2026 2:38:01.
Включён HSTS (Strict-Transport-Security) — защита от подмены на http.
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
~0,30сек
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 0,30сек оптимальна.
Объем документа
32Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 32Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 8
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 8 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css?family=Quicksand:300,400,500,700 | |
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css?family=Playfair+Display:400,400i,700 | |
| stylesheet | css/icomoon.css | |
| stylesheet | css/bootstrap.css | |
| stylesheet | css/flexslider.css | |
| stylesheet | css/style.css | |
| js | js/jquery.min.js | |
| js | js/main.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 |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| Strict-Transport-Security | max-age=31556952 |
| ETag | "6a4c2666-8132" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 4FA0:10D7A:2C51780:2CB0390:6A8A151B |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 21:31:08 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230170-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787434268.940110,VS0,VE107 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 68dff35628406a56d4b3faf02dd29cdfce7f5139 |
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: 32%
Title
Viet Dac Lai
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: 12, 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
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.
Рекомендуем прописать 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: 1
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 1шт. 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 |
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 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 18 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 16 достаточно.
Кол-во знаков контента 13022 на странице оптимально.
Кол-во слов 2001 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> 7. Это хорошо.
Тошнота
7,75
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
5,05%
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 |
|---|---|---|
| nguyen | 60 | 3,00% |
| franck | 28 | 1,40% |
| dernoncourt | 28 | 1,40% |
| learning | 18 | 0,90% |
| language | 14 | 0,70% |
| dataset | 12 | 0,60% |
| multilingual | 11 | 0,55% |
| pouran | 11 | 0,55% |
| veyseh | 11 | 0,55% |
| accepted | 10 | 0,50% |
| models | 9 | 0,45% |
| understanding | 8 | 0,40% |
| seunghyun | 8 | 0,40% |
| detection | 8 | 0,40% |
| efficient | 6 | 0,30% |
| reinforcement | 6 | 0,30% |
| findings | 6 | 0,30% |
| research | 5 | 0,25% |
| information | 5 | 0,25% |
| generation | 5 | 0,25% |
Индексация Готовность: 0%
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 87 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.
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: 8
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 8 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /index.html |
Viet Dac Lai
|
|
Анализировать url |
| /CV_Viet_Lai.pdf |
My CV
|
|
|
| /photo.html |
Miscs
|
|
Анализировать url |
| /papers/NCME_2024_Learning_Progress.pdf |
Using Machine Learning to Detect Student Learning Levels along a Learning Progression
|
|
|
| /papers/NCME_2023_Automatic_Scoring.pdf |
Automated scoring of argumentation-focused teaching transcripts: Challenges and added value of human annotations
|
|
|
| / |
2020
|
|
Анализировать url |
| / |
2021
|
|
Анализировать url |
| / |
2021
|
|
Анализировать url |
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'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| colorlib.com |
Colorlib
|
Анализировать url |
| research.adobe.com |
Adobe Research
|
Анализировать url |
| spglobal.com |
S&P Global
|
Анализировать url |
| uoregon.edu |
University of Oregon
|
Анализировать url |
| jaist.ac.jp |
Japan Advanced Institute of Science and Technology
|
Анализировать url |
| ix.cs.uoregon.edu |
Prof. Thien Huu Nguyen
|
Анализировать url |
| jaist.ac.jp |
Prof. Minh Le Nguyen
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
GUI Agent
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
FIFA
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Lizard
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Zero-Variance Prompts
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
for image assessment with tools
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Open-World Benchmark for Visual Question Answering
|
Анализировать url |
| bltnynk.github.io |
Thanh-Long V. Le
|
Анализировать url |
| dovanquyet.github.io |
Quyet Do
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
GUI-AIMA: Aligning Intrinsic Multimodal Attention with a Context Anchor for GUI Grounding
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
FIFA: Unified Faithfulness Evaluation Framework for Text-to-Video and Video-to-Text Generation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Lizard: An Efficient Linearization Framework for Large Language Models
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
Vision Language Models Learn to Assess Images with Specialists
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
No Prompt Left Behind: Exploiting Zero-Variance Prompts in LLM Reinforcement Learning via Entropy-Guided Advantage Shaping
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
OWLViz: An Open-World Benchmark for Visual Question Answering
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Learning to Clarify by Reinforcement Learning Through Reward-Weighted Fine-Tuning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SEC-QA: A Systematic Evaluation Corpus for Financial QA
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
FIFA: Unified Faithfulness Evaluation Framework for Text-to-Video and Video-to-Text Generation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
DynaSaur: Large Language Agents Beyond Predefined Actions
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Understanding Generative AI Capabilities in Everyday Image Editing Tasks
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Adaptive Submodular Policy Optimization
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Language Model Probabilities are Not Calibrated in Numeric Contexts
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
LUSIFER: Language Universal Space Integration for Enhanced Multilingual Embeddings with Large Language Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
GUI Agents: A Survey
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SlimLM: An Efficient Small Language Model for On-Device Document Assistance
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Taipan: Efficient and Expressive State Space Language Models with Selective Attention
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
An Analysis of Multilingual FActScore
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
MCECR: A Novel Dataset for Multilingual Cross-Document Event Coreference Resolution
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
CulturaX: A Cleaned, Enormous, and Multilingual Dataset for Large Language Models in 167 Languages
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
CAMAL: A Novel Dataset for Multi-label Conversational Argument Move Analysis
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
DocFinQA: A Long-Context Financial Reasoning Dataset
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
BizBench: A Quantitative Reasoning Benchmark for Business and Finance
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Okapi: Instruction-tuned Large Language Models in Multiple Languages with Reinforcement Learning from Human Feedback
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Boosting Punctuation Restoration with Data Generation and Reinforcement Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
ChatGPT Beyond English: Towards a Comprehensive Evaluation of Large Language Models in Multilingual Learning
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Few-Shot Cross-Lingual Learning for Event Detection
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Multilingual SubEvent Relation Extraction: A Novel Dataset and Structure Induction Method
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
MECI: A Multilingual Dataset for Event Causality Identification
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Event Extraction in Video Transcripts
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
SemEval 2022 Task 12: Symlink - Linking Mathematical Symbols to their Descriptions
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
BehancePR: A Punctuation Restoration Dataset for Livestreaming Video Transcript
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Event Detection for Suicide Understanding
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
BehanceCC: A ChitChat Detection Dataset For Livestreaming Video Transcripts
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
BehanceQA: A New Dataset for Identifying Question-Answer Pairs in Video Transcripts
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Learning Prototype Representations Across Few-Shot Tasks for Event Detection
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Event Extraction from Historical Texts: A New Dataset for Black Rebellions
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Unleash GPT-2 Power for Event Detection
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
Graph Learning Regularization and Transfer Learning for Few-Shot Event Detection
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Trankit: A Light-Weight Transformer-based Toolkit for Multilingual Natural Language Processing
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Cross-Task Instance Representation Interactions and Label Dependencies for Joint Information Extraction with Graph Convolutional Networks
|
Анализировать url |
| aclweb.org |
Event Detection: Gate Diversity and Syntactic Importance Scores for Graph Convolution Neural Networks
|
Анализировать url |
| aclweb.org |
Extensively Matching for Few-shot Learning Event Detection
|
Анализировать url |
| link.springer.com |
Exploiting the Matching Information in the Support Set for Few Shot Event Classification
|
Анализировать url |
| aclweb.org |
Extending Event Detection to New Types with Learning from Keywords
|
Анализировать url |
| aclweb.org |
TSix: A Human-involved-creation Dataset for Tweet Summarization
|
Анализировать url |
| link.springer.com |
Deletion-based sentence compression using Bi-enc-dec LSTM
|
Анализировать url |
| aclweb.org |
VSoLSCSum: Building a vietnamese sentence-comment dataset for social context summarization
|
Анализировать url |
| patents.google.com |
US-12299026
|
Анализировать url |
| sigtyp.github.io |
Best paper Runner-up Award, MRL@EMNLP, 2022
|
Анализировать url |
| cs.uoregon.edu |
Erwin & Gertrude Juilfs Scholarship
|
Анализировать url |
| research.adobe.com |
Adobe Research Fellowship
|
Анализировать url |
| journals.elsevier.com |
Neurocomputing
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
Transactions on Information Systems
|
Анализировать url |
| competitions.codalab.org |
SemEval 2022 Shared Task 12
|
Анализировать url |
| vtuworkshop.github.io |
Video Transcript Understanding workshop @ AAAI 2022
|
Анализировать url |
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
Таким сайт https://laiviet.github.io/ видят поисковые системы. Процент оптимизации невысокий - 54%. Чтобы улучшить сайт и попасть в ТОП необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: