Анализ страницы https://nikolaimatni.github.io/publications.html
Основное Готовность: 95%
Домен
nikolaimatni.github.io
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Используйте для продвижения только домен второго уровня.
Длина домена велика. Но если вы продвигаете запрос, входящий в название домена, то это хорошо.
Ответ сервера
200 Успешный ответ
HTTP-код ответа и цепочка редиректов
?
Код 200 — страница доступна. Коды 3xx — редиректы (цепочки замедляют загрузку и размывают ссылочный вес). Коды 4xx/5xx — ошибки, поисковик не сможет проиндексировать страницу.
Сервер настроен корректно.
Безопасность
Сайт безопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 01.11.2026 2:38:01.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
utf-8
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Указана кодировка на странице utf-8.
Язык
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
~0,28сек
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 0,28сек оптимальна.
Объем документа
65Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 65Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 2
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 2 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | text/css | jemdoc.css |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-49484039-2 |
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 | "6a7ccaa3-1057c" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 19BE:1C389F:257246:285FF6:6A89C15F |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 15:33:51 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270023-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787412831.445303,VS0,VE119 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 3a04677be32c7ce8bc5848908a9bbd5cf5b10a8a |
CMS
jemdoc, see http://jemdoc.jaboc.net/
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.
В мета-теге generator указано: jemdoc, see http://jemdoc.jaboc.net/.
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
Nikolai Matni – Publications
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: 35, 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
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 | generator | jemdoc, see http://jemdoc.jaboc.net/ |
Оптимизация Готовность: 80%
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 109 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 35 достаточно.
Кол-во знаков контента 19249 на странице оптимально.
Кол-во слов 2947 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> 4. Это хорошо.
Тошнота
10,72
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
57,28%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота превышает норму 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 |
|---|---|---|
| control | 115 | 3,90% |
| conference | 67 | 2,27% |
| systems | 36 | 1,22% |
| learning | 36 | 1,22% |
| decision | 35 | 1,19% |
| distributed | 19 | 0,64% |
| robust | 17 | 0,58% |
| system | 17 | 0,58% |
| american | 15 | 0,51% |
| synthesis | 14 | 0,48% |
| annual | 14 | 0,48% |
| [github] | 14 | 0,48% |
| localized | 13 | 0,44% |
| international | 11 | 0,37% |
| predictive | 10 | 0,34% |
| anderson | 10 | 0,34% |
| communication | 10 | 0,34% |
| dynamics | 10 | 0,34% |
| pappas | 9 | 0,31% |
| linear | 9 | 0,31% |
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 166 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: 36
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 36 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| /index.html |
home
|
|
| /publications.html |
publications
|
|
| /people.html |
people
|
|
| /cdc2019tutorial.html |
CDC 2019 Tutorial
|
|
| /./courses/ese6050-spring2024/index.html |
ESE 6050
|
|
| /./courses/ese2040-fall2023/index.html |
ESE 2040
|
|
| /./courses/ese618-fall2021/index.html |
ESE 618
|
|
| /./courses/ese680-fall2019/index.html |
ESE 680
|
|
| /papers/In-Network-Congestion-Management-ToN.pdf |
A Control-Theoretic Approach to In-Network Congestion Management
|
|
| /papers/tac_rfd_submitted.pdf |
Regularization for Design
|
|
| /papers/tcones082615_generic.pdf |
Communication Delay Co-design in H2 Distributed Control Using Atomic Norm Minimization
|
|
| /files/bernat2020driver.pdf |
The driver and the engineer: reinforcement learning and robust control
|
|
| /papers/passive-aggressive-control.pdf |
Passive-Aggressive Learning and Control
|
|
| /papers/sls_state_space.pdf |
Structured State Space Realizations for SLS Distributed Controllers
|
|
| /papers/CDC17_tutorial.pdf |
System Level Synthesis: A Tutorial
|
|
| /papers/virtually_localizable.pdf |
Scalable system level synthesis for virtually localizable systems
|
|
| /papers/system_level_acc17.pdf |
System Level Parameterizations, Constraints and Synthesis
|
|
| /papers/admm_for_num.pdf |
Optimal Zero-Queue Congestion Control using ADMM
|
|
| /papers/Doyle2002TutorialCDC.PDF |
Teaching control theory in high school
|
|
| /papers/acc16_LAO-extended.pdf |
Extended version
|
|
| /papers/ACC16_LLQGX.pdf |
Extended version
|
|
| /papers/Necsys15_LDKF.pdf |
Localized Distributed Kalman Filters for Large-Scale Systems
|
|
| /papers/CDC15_dq_hard_limits.pdf |
Hard limits on robust control over delayed and quantized communication channels with applications to sensorimotor control
|
|
| /papers/CDC15_spHinf.pdf |
A convex approach to sparse H-infinity analysis and synthesis
|
|
| /papers/ONS15.pdf |
A case study in network architecture tradeoffs
|
|
| /papers/ONS15-extended.pdf |
Technical Report
|
|
| /papers/rfd-final.pdf |
Regularization for Design
|
|
| /papers/dist_hinf.pdf |
Distributed Control Subject to Delays Satisfying an H-infinity Norm Bound
|
|
| /papers/LLQR.pdf |
Localized LQR Optimal Control
|
|
| /papers/cdc2014jonsson.pdf |
Synthesizing Combination Therapies for Evolutionary Dynamics of Disease for Nonlinear Pharmacodynamics
|
|
| /papers/cdc2013_codesign_short.pdf |
Communication Delay Co-design in H2 Decentralized Control Using Atomic Norm Minimization
|
|
| /papers/cdc13_delay_final.pdf |
Optimal Distributed LQG State Feedback with Varying Communication Delays
|
|
| /papers/cdc2013jonsson_final.pdf |
Reverse Engineering Combination Therapies for Evolutionary Dynamics of Disease: An Hinf Approach
|
|
| /papers/acc13duality.pdf |
A Dual Problem in H2 Decentralized Control Subject to Delays
|
|
| /papers/acc13heuristic.pdf |
A Heuristic for Sub-Optimal H2 Decentralized Control Subject to Delay in Non-Quadratically-Invariant Systems
|
|
| /papers/NMCDC2012_AGT.pdf |
A Projection Framework for Near-Potential Polynomial Games
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 130
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 130 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор |
|---|---|
| github.com |
unstable zeros
|
| scholar.google.com |
Google Scholar
|
| github.com |
Unstable Zeros
|
| arxiv.org |
Performance-Robustness Tradeoffs in Adversarially Robust Control and Estimation
|
| eprints.whiterose.ac.uk |
Control for Societal-Scale Challenges Roadmap 2030
|
| arxiv.org |
Statistical Learning Theory for Control: A Finite Sample Perspective
|
| arxiv.org |
Learning Robust Output Control Barrier Functions from Safe Expert Demonstrations
|
| github.com |
[code]
|
| arxiv.org |
Robust Model Predictive Control with Polytopic Model Uncertainty through System Level Synthesis
|
| github.com |
[code]
|
| arxiv.org |
Risk of Stochastic Systems for Temporal Logic Specifications
|
| arxiv.org |
Distributed and Localized Model Predictive Control. Part I: Synthesis and Implementation
|
| github.com |
[code]
|
| arxiv.org |
Distributed and Localized Model Predictive Control. Part II: Theoretical Guarantees
|
| github.com |
[code]
|
| arxiv.org |
Data-driven Distributed and Localized Model Predictive Control
|
| github.com |
[code]
|
| epubs.siam.org |
Efficient Learning of Distributed Linear-Quadratic Controllers
|
| arxiv.org |
(arXiv)
|
| ocf.berkeley.edu |
[code]
|
| arxiv.org |
System Level Synthesis
|
| link.springer.com |
On the Sample Complexity of the Linear Quadratic Regulator
|
| arxiv.org |
arXiv
|
| arxiv.org |
Separable and Localized System Level Synthesis for Large-Scale Systems
|
| arxiv.org |
A System Level Approach to Controller Synthesis
|
| nature.com |
Novel computational method for predicting polytherapy switching strategies to overcome tumor heterogeneity and evolution
|
| arxiv.org |
arXiv
|
| ieeexplore.ieee.org |
ieeexplore
|
| arxiv.org |
arXiv
|
| ieeexplore.ieee.org |
ieeexplore
|
| ece.ubc.ca |
Switching restrictions for stability despite switching delay: Application to switched tracking tasks in Parkinson's disease
|
| dcdis001.watam.org |
Special issue on hybrid systems
|
| arxiv.org |
Meta-Learning Operators to Optimality from Multi-Task Non-IID Data
|
| arxiv.org |
The noise level in linear regression with dependent data
|
| arxiv.org |
A Data-Driven Approach to Synthesizing Dynamics-Aware Trajectories for Underactuated Robotic Systems
|
| arxiv.org |
A Tutorial on the Non-Asymptotic Theory of System Identification
|
| arxiv.org |
The Fundamental Limitations of Learning Linear-Quadratic Regulators
|
| arxiv.org |
Safety Filter Design for Neural Network Systems via Convex Optimization
|
| arxiv.org |
The Power of Learned Locally Linear Models for Nonlinear Policy Optimization
|
| arxiv.org |
Adversarial Tradeoffs in Robust State Estimation
|
| arxiv.org |
Multi-Task Imitation Learning for Linear Dynamical Systems
|
| arxiv.org |
Learning-enhanced Nonlinear Model Predictive Control using Knowledge-based Neural Ordinary Differential Equations and Deep Ensembles
|
| arxiv.org |
Visual Backtracking Teleoperation: A Data Collection Protocol for Offline Image-Based Reinforcement Learning
|
| sites.google.com |
website
|
| arxiv.org |
Toward Certified Robustness Against Real-World Distribution Shifts
|
| arxiv.org |
How are policy gradient methods affected by the limits of control?
|
| arxiv.org |
Performance-Robustness Tradeoffs in Adversarially Robust Linear-Quadratic Control
|
| arxiv.org |
Distributed Optimal Control of Graph Symmetric Systems Via Graph Filters
|
| arxiv.org |
Robust Model Predictive Control of Time-Delay Systems through System Level Synthesis
|
| arxiv.org |
TaSIL: Taylor Series Imitation Learning
|
| github.com |
[code]
|
| arxiv.org |
Single Trajectory Nonparametric Learning of Nonlinear Dynamics
|
| arxiv.org |
Learning to Control Linear Systems can be Hard
|
| arxiv.org |
Uncertainty-driven Planner for Exploration and Navigation
|
| github.com |
[github]
|
| arxiv.org |
On the Sample Complexity of Stability Constrained Imitation Learning
|
| arxiv.org |
Generalization bounds for implicit learning of nearly discontinuous functions
|
| arxiv.org |
Adversarially Robust Stability Certificates can be Sample-Efficient
|
| arxiv.org |
Linear Variational State Space Filtering
|
| github.com |
[github]
|
| arxiv.org |
Communication Topology Co-Design in Graph Recurrent Neural Network Based Distributed Control
|
| github.com |
[code]
|
| arxiv.org |
STL Robustness Risk over Discrete-Time Stochastic Processes
|
| arxiv.org |
Robust Distributed and Localized Model Predictive Control
|
| arxiv.org |
An Adversarial Objective for Scalable Exploration
|
| arxiv.org |
Learning Robust Hybrid Control Barrier Functions for Uncertain Systems
|
| github.com |
[github]
|
| arxiv.org |
How Are Learned Perception-Based Controllers Impacted by the Limits of Robust Control?
|
| jxu.ai |
[project website]
|
| arxiv.org |
Data-Driven System Level Synthesis
|
| github.com |
[github]
|
| arxiv.org |
Learning Hybrid Control Barrier Functions from Data
|
| github.com |
[github]
|
| drive.google.com |
[short talk]
|
| arxiv.org |
Learning Stability Certificates from Data
|
| youtube.com |
[short talk]
|
| arxiv.org |
Learning Control Barrier Functions from Expert Demonstrations
|
| github.com |
[github]
|
| dropbox.com |
[talk]
|
| arxiv.org |
Robust Model Predictive Control via System Level Synthesis
|
| github.com |
[github]
|
| arxiv.org |
Explicit Distributed and Localized Model Predictive Control via System Level Synthesis
|
| github.com |
[github]
|
| youtube.com |
[video]
|
| arxiv.org |
Distributed and Localized Model Predictive Control via System Level Synthesis
|
| github.com |
[github]
|
| youtube.com |
[video]
|
| arxiv.org |
Evaluating Robust, Perception Based Controllers with Quadrotors
|
| arxiv.org |
Sample Complexity of Kalman Filtering for Unknown Systems
|
| arxiv.org |
Robust Guarantees for Perception-Based Control
|
| github.com |
[github]
|
| arxiv.org |
Sparsity Preserving Discretization With Error Bounds
|
| arxiv.org |
PAC Confidence Sets for Deep Neural Networks via Calibrated Prediction
|
| github.com |
[github]
|
| arxiv.org |
Robust Performance Guarantees for System Level Synthesis
|
| github.com |
[github]
|
| arxiv.org |
From Self-Tuning Regulators to Reinforcement Learning and Back Again
|
| arxiv.org |
A Tutorial on Concentration Bounds for System Identification
|
| arxiv.org |
Learning Sparse Dynamical Systems from a Single Sample Trajectory
|
| arxiv.org |
Safely Learning to Control the Constrained Linear Quadratic Regulator
|
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://nikolaimatni.github.io/publications.html готова к продвижению на 49%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: