Анализ сайта https://maszhongming.github.io/
Основное Готовность: 95%
Домен
maszhongming.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 04.11.2026 18:54:20.
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
~0,26сек
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 0,26сек оптимальна.
Объем документа
26Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 26Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 5
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 5 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | assets/css_s/bootstrap.min.css | |
| stylesheet | assets/css_s/main_style.css | |
| stylesheet | text/css | https://fonts.googleapis.com/css?family=Nunito:200,300,400,500,600,700,800,900,100italic,100,300italic,400italic,500italic,900italic,700italic |
| stylesheet | text/css | https://fonts.googleapis.com/css?family=Lato:200,300,400,500,600,700,800,900,100italic,100,300italic,400italic,500italic,900italic,700italic |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-100825544-1 |
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 | "6a6705ab-6ac3" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | A742:1D1C91:31EDDB:35CAA6:6A8A1DEC |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 22:08:44 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270031-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787436525.606070,VS0,VE139 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | c3eb5b51d00f695e9f4d91dc05ac864a61e77ada |
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: 22%
Title
Ming Zhong - UIUC
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
Final-year PhD Candidate in Computer Science at UIUC working on Large Language Models and AI Agents.
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: 100, 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
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
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 не указан. Страница не адаптивная.
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 | description | Final-year PhD Candidate in Computer Science at UIUC working on Large Language Models and AI Agents. |
Оптимизация Готовность: 57%
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
Есть ошибки
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Абзацев с текстом 7 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Слова из title 3 встречаются в тексте достаточно.
Среднее число слов в абзаце 18 достаточно.
Кол-во знаков контента 9007 на странице оптимально.
Кол-во слов 1456 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 <h2> 1. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 8.
Тошнота
4,47
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
2,34%
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 |
|---|---|---|
| jiawei | 20 | 1,37% |
| summarization | 14 | 0,96% |
| xipeng | 12 | 0,82% |
| models | 9 | 0,62% |
| ouyang | 8 | 0,55% |
| xuanjing | 8 | 0,55% |
| chenxin | 7 | 0,48% |
| project | 6 | 0,41% |
| language | 6 | 0,41% |
| chenguang | 6 | 0,41% |
| findings | 6 | 0,41% |
| pengfei | 6 | 0,41% |
| danqing | 6 | 0,41% |
| extraction | 5 | 0,34% |
| research | 4 | 0,27% |
| scientific | 4 | 0,27% |
| evaluation | 4 | 0,27% |
| lingpeng | 4 | 0,27% |
| dataset | 4 | 0,27% |
| minhao | 4 | 0,27% |
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 125 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: 3
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 3 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /Multi-LoRA-Composition/ |
Project Page
|
|
Анализировать url |
| /ParaKnowTransfer/ |
Project Page
|
|
Анализировать url |
| / |
Reaction Miner: An Integrated System for Chemical Reaction Extraction from Textual Data
|
|
Анализировать url |
Внешние ссылки
Кол-во: 122
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 122 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| github.com |
<span class="label"></span>
|
Анализировать url |
| twitter.com |
<span class="label"></span>
|
|
| linkedin.com |
<span class="label"></span>
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
<span class="label"></span>
|
Анализировать url |
| dm1.cs.uiuc.edu |
Data Mining Group
|
Анализировать url |
| hanj.cs.illinois.edu |
Jiawei Han
|
Анализировать url |
| alignment.anthropic.com |
Research Fellowship
|
Анализировать url |
| siebelschool.illinois.edu |
Amazon PhD Fellowship
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SWE-IF: Aligning Code Evaluation with Human Preference
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
Data
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Preference Leakage: A Contamination Problem in LLM-as-a-Judge
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| honorable-payment-890.notion.site |
POLARIS: A Post-Training Recipe for Scaling Reinforcement Learning on Advanced Reasoning Models
|
Анализировать url |
| honorable-payment-890.notion.site |
Project Page
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Law of the Weakest Link: Cross Capabilities of Large Language Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
Dataset
|
Анализировать url |
| llm-cross-capabilities.org |
Project Page
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Why Does the Effective Context Length of LLMs Fall Short?
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Multi-LoRA Composition for Image Generation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Temperature-Centric Investigation of Speculative Decoding with Knowledge Distillation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
See What LLMs Cannot Answer: A Self-Challenge Framework for Uncovering LLM Weaknesses
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Investigating Instruction Tuning Large Language Models on Graphs
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
L-Eval: Instituting Standardized Evaluation for Long Context Language Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
ActionIE: Action Extraction from Scientific Literature with Programming Languages
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Seeking Neural Nuggets: Knowledge Transfer in Large Language Models from a Parametric Perspective
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Investigating Data Contamination for Pre-training Language Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Dynosaur: a Dynamic Growth Paradigm for Instruction-Tuning Data Curation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| dynosaur-it.github.io |
Project Page
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Instruct and Extract: Instruction Tuning for On-Demand Information Extraction
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
The Shifted and The Overlooked: A Task-oriented Investigation of User-GPT Interactions
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
ReactIE: Enhancing Chemical Reaction Extraction with Weak Supervision
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Revisiting Cross-Lingual Summarization: a Corpus-based Study and a New Benchmark with Improved Annotation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
Data
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
Unsupervised Event Chain Mining from Multiple Documents
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
Paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PREME: Preference-based Meeting Exploration through an Interactive Questionnaire
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Towards a Unified Multi-Dimensional Evaluator for Text Generation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
CiteSum: Citation Text-guided Scientific Extreme Summarization and Low-resource Domain Adaptation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
Code and Data
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
UnifiedSKG: Unifying and Multi-Tasking Structured Knowledge Grounding with Text-to-Text Language Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| unifiedskg.com |
Project Page
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Unsupervised Multi-Granularity Summarization
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
Data
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Open-Vocabulary Argument Role Prediction for Event Extraction
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
DialogLM: Pre-trained Model for Long Dialogue Understanding and Summarization
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| github.com |
Dataset
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
COLO: A Contrastive Learning Based Re-ranking Framework for One-Stage Summarization
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Improving Abstractive Dialogue Summarization with Speaker-Aware Supervised Contrastive Learning
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
The Cross-lingual Conversation Summarization Challenge
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Paper
|
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://maszhongming.github.io/ видят поисковые системы. Процент оптимизации невысокий - 44%. Чтобы улучшить сайт и попасть в ТОП необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: