Анализ сайта https://leuchine.github.io/
Основное Готовность: 75%
Домен
leuchine.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 09.01.2027 2:59:59.
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
~0,35сек
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 0,35сек оптимальна.
Объем документа
57Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 57Кб 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://fonts.googleapis.com/css2?family=Montserrat:wght@400;700&family=Roboto+Mono&family=Roboto:wght@400;700&display=swap | |
| stylesheet | /css/vendor-bundle.min.c7b8d9abd591ba2253ea42747e3ac3f5.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/npm/academicons@1.9.1/css/academicons.min.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/gh/highlightjs/cdn-release@10.2.1/build/styles/github.min.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/gh/highlightjs/cdn-release@10.2.1/build/styles/dracula.min.css | |
| stylesheet | /css/wowchemy.1052fab8b7700a3dc49ee23683097d66.css | |
| js | https://identity.netlify.com/v1/netlify-identity-widget.js | |
| js | /js/wowchemy-init.min.2ed908358299dd7ab553faae685c746c.js | |
| js | /js/vendor-bundle.min.53d67dc2cb1ebceb89d5e2aba2f86112.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/gh/highlightjs/cdn-release@10.2.1/build/highlight.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/gh/highlightjs/cdn-release@10.2.1/build/languages/r.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/gh/highlightjs/cdn-release@10.2.1/build/languages/latex.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/gh/krisk/Fuse@v3.2.1/dist/fuse.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/gh/julmot/mark.js@8.11.1/dist/jquery.mark.min.js | |
| js | /en/js/wowchemy.min.ab2f2890dbe3e2e83579366d3d6e8fd9.js | |
| js | module | /js/wowchemy-publication.68f8d7090562ca65fc6d3cb3f8f2d2cb.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 | "69f974b6-e45b" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | B85C:13DD89:1D6BA59:1DA97D2:6A899322 |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 12:16:35 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230176-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787400995.949449,VS0,VE106 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 63f3411aeac0ed4e454a326db5f34cf697c43f8a |
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: 33%
Title
Qi Liu's Homepage
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: 17, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
A highly-customizable Hugo academic resume theme powered by Wowchemy website builder.
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: 85, 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://example.com/
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.
Домен в каноническом Url не совпадает!
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: 7
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 | Qi Liu's Homepage |
| og:url | https://example.com/ |
| og:title | Qi Liu's Homepage |
| og:description | A highly-customizable Hugo academic resume theme powered by Wowchemy website builder. |
| og:image | https://example.com/media/icon_hu0b7a4cb9992c9ac0e91bd28ffd38dd00_9727_512x512_fill_lanczos_center_3.png |
| og:locale | en-us |
| og:updated_time | 2026-04-25T02:55:18+00:00 |
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 | viewport | width=device-width,initial-scale=1 |
| name | generator | Wowchemy 5.5.0 for Hugo |
| name | author | Qi Liu |
| name | description | A highly-customizable Hugo academic resume theme powered by Wowchemy website builder. |
| name | theme-color | #1565c0 |
| property | twitter:card | summary |
| property | twitter:site | @wowchemy |
| property | twitter:creator | @wowchemy |
| property | og:site_name | Qi Liu's Homepage |
| property | og:url | https://example.com/ |
| property | og:title | Qi Liu's Homepage |
| property | og:description | A highly-customizable Hugo academic resume theme powered by Wowchemy website builder. |
| property | og:image | https://example.com/media/icon_hu0b7a4cb9992c9ac0e91bd28ffd38dd00_9727_512x512_fill_lanczos_center_3.png |
| property | twitter:image | https://example.com/media/icon_hu0b7a4cb9992c9ac0e91bd28ffd38dd00_9727_512x512_fill_lanczos_center_3.png |
| property | og:locale | en-us |
| property | og:updated_time | 2026-04-25T02:55:18+00:00 |
Оптимизация Готовность: 92%
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 69 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 10 достаточно.
Кол-во знаков контента 12842 на странице оптимально.
Кол-во слов 2319 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> 5. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 1. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 2.
Тошнота
3,87
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 страницы в пределах нормы 3,87.
Академич. тошнота
3,45%
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 |
|---|---|---|
| models | 15 | 0,65% |
| lingpeng | 14 | 0,60% |
| research | 12 | 0,52% |
| language | 12 | 0,52% |
| university | 10 | 0,43% |
| learning | 9 | 0,39% |
| zhenguang | 9 | 0,39% |
| blunsom | 7 | 0,30% |
| science | 6 | 0,26% |
| kusner | 6 | 0,26% |
| yazheng | 6 | 0,26% |
| linfeng | 6 | 0,26% |
| neurips | 6 | 0,26% |
| machine | 5 | 0,22% |
| advisors: | 5 | 0,22% |
| towards | 5 | 0,22% |
| computer | 4 | 0,17% |
| 4 | 0,17% | |
| deepmind | 4 | 0,17% |
| intern | 4 | 0,17% |
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 162 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: 56 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
User-agent: *
Sitemap: https://example.com/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 критическую ошибку в карте сайта. Рекомендуем срочно исправить ссылку на карту сайта и проверить ее содержимое.
Robots.txt содержит карту сайта. Это прекрасно!
Показать карту сайта
| Url | Статус |
|---|---|
| https://example.com/sitemap.xml |
Другой домен
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 61
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 61 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| / |
Qi Liu's Homepage
|
|
Анализировать url |
| / |
Qi Liu's Homepage
|
|
Анализировать url |
| /./publication/ |
filtering publications
|
|
Анализировать url |
| /publication/omnidensecap/ |
OmniDenseCap: Scripting Multi-Scene Videos with Time-Aware and Structural Audio-Visual Captions
|
|
Анализировать url |
| /publication/cogalpha/ |
Cognitive Alpha Mining via LLM-Driven Code-Based Evolution
|
|
Анализировать url |
| /publication/econprover/ |
EconProver: Towards More Economical Test-Time Scaling for Automated Theorem Proving
|
|
Анализировать url |
| /publication/verified-critical-step/ |
Verified Critical Step Optimization for LLM Agents
|
|
Анализировать url |
| /publication/ossentinel/ |
OS-Sentinel: Towards Safety-Enhanced Mobile GUI Agents via Hybrid Validation in MobileRisk
|
|
Анализировать url |
| /publication/alphaqt/ |
AlphaQT-Bench: Diagnosing the Gap between Financial Code Generation and Quantitative Reasoning in LLMs
|
|
Анализировать url |
| /publication/unleashing_table/ |
Unleashing the Potential of Large Language Models for Predictive Tabular Tasks in Data Science
|
|
Анализировать url |
| /publication/temple/ |
TEMPLE: Incentivizing Temporal Understanding of Video Large Language Models via Progressive Pre-SFT Alignment
|
|
Анализировать url |
| /publication/ner/ |
Exploring Stability-Plasticity Trade-offs for Continual Named Entity Recognition
|
|
Анализировать url |
| /publication/timechat/ |
TimeChat-Online: 80% Visual Tokens are Naturally Redundant in Streaming Videos
|
|
Анализировать url |
| /publication/long_context_mllm/ |
GIRAFFE: Design Choices for Extending the Context Length of Visual Language Models
|
|
Анализировать url |
| /publication/vlrewardbench/ |
VLRewardBench: A Challenging Benchmark for Vision-Language Generative Reward Models
|
|
Анализировать url |
| /publication/llm_jailbreak/ |
Jailbreaking as a Reward Misspecification Problem
|
|
Анализировать url |
| /publication/temporal_transfer/ |
Temporal Reasoning Transfer from Text to Video
|
|
Анализировать url |
| /publication/vlfeedback/ |
VLFeedback: A Large-Scale AI Feedback Dataset for Large Vision-Language Models Alignment
|
|
Анализировать url |
| /publication/protein_retrieval/ |
Retrieved Sequence Augmentation for Protein Representation Learning
|
|
Анализировать url |
| /publication/multimodal_arxiv/ |
Multimodal ArXiv: A Dataset for Improving Scientific Comprehension of Large Vision-Language Models
|
|
Анализировать url |
| /publication/llm-eval/ |
Large Language Models are not Fair Evaluators
|
|
Анализировать url |
| /publication/red_teaming_vlm/ |
Red Teaming Visual Language Models
|
|
Анализировать url |
| /publication/reka_vibe_eval/ |
Vibe-Eval: A hard evaluation suite for measuring progress of multimodal language models
|
|
Анализировать url |
| /publication/reka_tech_report/ |
Reka Core, Flash, and Edge: A Series of Powerful Multimodal Language Models
|
|
Анализировать url |
| /publication/unified_table/ |
UniTabE: Pretraining a Unified Tabular Encoder for Heterogeneous Tabular Data
|
|
Анализировать url |
| /publication/foundation_model_reasoning/ |
A survey of reasoning with foundation models
|
|
Анализировать url |
| /publication/lm-physical-concept/ |
Can Language Models Understand Physical Concepts?
|
|
Анализировать url |
| /publication/gimlet/ |
GIMLET: A Unified Graph-Text Model for Instruction-Based Molecule Zero-Shot Learning
|
|
Анализировать url |
| /publication/grapheval/ |
Evaluating Self-Supervised Learning for Molecular Graph Embeddings
|
|
Анализировать url |
| /publication/m3it/ |
M3IT: A Large-Scale Dataset towards Multi-Modal Multilingual Instruction Tuning
|
|
Анализировать url |
| /publication/search-guided/ |
Search-engine-augmented dialogue response generation with cheaply supervised query production
|
|
Анализировать url |
| /publication/mssrnet/ |
MSSRNet: Manipulating Sequential Style Representation for Unsupervised Text Style Transfer
|
|
Анализировать url |
| /publication/graph_retrieval/ |
Augmenting Message Passing by Retrieving Similar Graphs
|
|
Анализировать url |
| /publication/self-play-emnlp/ |
Augmenting Multi-Turn Text-to-SQL Datasets with Self-Play
|
|
Анализировать url |
| /publication/causal-machine-learning/ |
Causal Machine Learning: A Survey and Open Problems
|
|
Анализировать url |
| /publication/relational_memory/ |
Relational Memory Augmented Language Models
|
|
Анализировать url |
| /publication/investigating-pose-representations-and-motion-contexts-modeling-for-3d-motion-prediction/ |
Investigating Pose Representations and Motion Contexts Modeling for 3D Motion Prediction
|
|
Анализировать url |
| /publication/causal-effect-inference/ |
Causal Effect Inference for Structured Treatments
|
|
Анализировать url |
| /publication/unsupervised-point-cloud/ |
Unsupervised Point Cloud Pre-Training via View-Point Occlusion Completion
|
|
Анализировать url |
| /publication/noisy-channel-model/ |
Pretraining the Noisy Channel Model for Task-Oriented Dialogue
|
|
Анализировать url |
| /publication/counterfactual-data-augmentation/ |
Counterfactual Data Augmentation for Neural Machine Translation
|
|
Анализировать url |
| /publication/fast-and-scalable-dialogue/ |
Fast and Scalable Dialogue State Tracking with Explicit Modular Decomposition
|
|
Анализировать url |
| /publication/contextual-embeddings/ |
A Survey on Contextual Embeddings
|
|
Анализировать url |
| /publication/smart-contract-vulnerability/ |
Smart Contract Vulnerability Detection using Graph Neural Network
|
|
Анализировать url |
| /publication/disfluency-detection/ |
Multi-Task Self-Supervised Learning for Disfluency Detection
|
|
Анализировать url |
| /publication/hyperbolic-gnn/ |
Hyperbolic Graph Neural Networks
|
|
Анализировать url |
| /publication/quaternion-knowledge/ |
Quaternion Knowledge Graph Embedding
|
|
Анализировать url |
| /publication/insertion-decoding/ |
Insertion-based Decoding with Automatically Inferred Generation Order
|
|
Анализировать url |
| /publication/future-motion-prediction/ |
Towards Natural and Accurate Future Motion Prediction of Humans and Animals
|
|
Анализировать url |
| /publication/cgvae/ |
Constrained Graph Variational Autoencoders for Molecule Design
|
|
Анализировать url |
| /publication/sentence-state-lstm/ |
Sentence-State LSTM for Text Representation
|
|
Анализировать url |
| /publication/stock-recommendation/ |
Mining Evidences for Concept Stock Recommendation
|
|
Анализировать url |
| /publication/multi-domain-sentiment/ |
Learning Domain-specific Representations for Multi-Domain Sentiment Classification
|
|
Анализировать url |
| /publication/dietary-assessment/ |
Multi-modal Multi-task Learning for Automatic Dietary Assessment
|
|
Анализировать url |
| /publication/qalink/ |
QALink: Enrich Text Documents with Relevant Q&A Site Contents
|
|
Анализировать url |
| /publication/etherql/ |
EtherQL: A Query Layer for Blockchain
|
|
Анализировать url |
| /publication/activity-level-prediction/ |
Towards Personalized Activity Level Prediction in Community Question Answering Websites
|
|
Анализировать url |
| /publication/behavior-pattern-clustering/ |
Behavior Pattern Clustering in Blockchain Networks
|
|
Анализировать url |
| /publication/indoor-localization/ |
Fusion of Magnetic and Visual Sensors for Indoor Localization: Infrastructure-free and More Effective
|
|
Анализировать url |
| /publication/i-ate-this/ |
I Ate This: A Photo-based Food Journaling System with Expert Feedback
|
|
Анализировать url |
| /publication/docricher/ |
DocRicher: An Automatic Annotation System for Text Documents Using Social Media
|
|
Анализировать url |
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 | Анализировать |
|---|---|---|
| cs.hku.hk |
<span>The University of Hong Kong</span>
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
<i class="fas fa-graduation-cap big-icon"></i>
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github big-icon"></i>
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
<i class="fab fa-linkedin big-icon"></i>
|
Анализировать url |
| cs.hku.hk |
the Department of Computer Science
|
Анализировать url |
| hku.hk |
the University of Hong Kong
|
Анализировать url |
| reka.ai |
Reka
|
Анализировать url |
| ox.ac.uk |
the University of Oxford
|
Анализировать url |
| nus.edu.sg |
the National University of Singapore
|
Анализировать url |
| sdu.edu.cn |
Shandong University
|
Анализировать url |
| deepmind.com |
Google DeepMind
|
Анализировать url |
| research.facebook.com |
Facebook AI Research
|
|
| microsoft.com |
Microsoft Research
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| biorxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| publications.reka.ai |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| biorxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| sciencedirect.com |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| aclweb.org |
PDF
|
Анализировать url |
| aclweb.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| ijcai.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| ojs.aaai.org |
PDF
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
PDF
|
Анализировать url |
| link.springer.com |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
PDF
|
Анализировать url |
| link.springer.com |
PDF
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
PDF
|
Анализировать url |
| wowchemy.com |
Wowchemy
|
Анализировать url |
| github.com |
open source
|
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://leuchine.github.io/ видят поисковые системы. Процент оптимизации невысокий - 65%. Чтобы улучшить сайт и попасть в ТОП необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: