Анализ страницы https://raihanjoty.github.io/papers.html
Основное Готовность: 85%
Домен
raihanjoty.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
~0,57сек
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 0,57сек оптимальна.
Объем документа
1245Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 1245Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 6
Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения)
?
Количество и тип подключённых ресурсов влияют на скорость загрузки. Большое число запросов увеличивает время рендеринга страницы.
В одном из файлов ресурсов встречается путь без https. Все подгружаемые файлы ресурсов должны открываться по защищенному протоколу ssl/https!
Кол-во файлов ресурсов 6 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://raihanjoty.github.io/css/bootstrap.min.css | |
| stylesheet | https://raihanjoty.github.io/css/bootstrap-glyphicons.css | |
| stylesheet | https://raihanjoty.github.io/css/style.css | |
| js | text/javascript | http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=TeX-AMS-MML_HTMLorMML |
| js | http://code.jquery.com/jquery.js | |
| js | https://raihanjoty.github.io/js/bootstrap.min.js |
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 | "69f6121a-13762f" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 33B6:15BD:520F145:52BB509:6A8A28AD |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 22:54:37 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230136-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787439278.695873,VS0,VE121 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 26c51df4fbe5a83b2aa941fd04114850ac522bdd |
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
Shafiq Rayhan Joty | 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: 33, 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=1.0
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=1.0 |
Оптимизация Готовность: 42%
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 0 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Среднее число слов в абзаце 0 слишком мало. Сделайте контент более читаемым!
Слова из title 3 встречаются в тексте достаточно.
Кол-во знаков контента 736198 на странице оптимально.
Кол-во слов 103126 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 <h3> 1.
Тошнота
24,74
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
32,90%
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 |
|---|---|---|
| language | 612 | 0,59% |
| models | 610 | 0,59% |
| shafiq | 499 | 0,48% |
| abstract | 456 | 0,44% |
| learning | 430 | 0,42% |
| methods | 342 | 0,33% |
| conference | 307 | 0,30% |
| evaluation | 291 | 0,28% |
| address | 276 | 0,27% |
| neural | 270 | 0,26% |
| bibtex | 265 | 0,26% |
| author | 265 | 0,26% |
| series | 261 | 0,25% |
| information | 260 | 0,25% |
| natural | 259 | 0,25% |
| propose | 248 | 0,24% |
| slides | 245 | 0,24% |
| booktitle | 241 | 0,23% |
| performance | 234 | 0,23% |
| framework | 228 | 0,22% |
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 1527 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: 543
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 543 слишком много. Проведите оптимизацию сайта!
На странице присутствуют изображения 30.
Показать первые 100 внутренних ссылок
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| /index.html |
Home
|
|
| /papers.html |
Papers
|
|
| /research-statement-shafiq.pdf |
Research
|
|
| /teaching.html |
Teaching
|
|
| /students.html |
Students
|
|
| /shafiq-resume.pdf |
CV
|
|
| /papers/Phi-pre.html |
SFR-DeepResearch: Towards Effective Reinforcement Learning for Autonomously Reasoning Single Agents
|
|
| /media/Phi-pre-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/Phi-MoE.html |
Least-Loaded Expert Parallelism: Load Balancing An Imbalanced Mixture-of-Experts
|
|
| /media/Phi-MoE-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/Zixuan-MAS.html |
MAS-Orchestra: Understanding and Improving Multi-Agent Reasoning Through Holistic Orchestration and Controlled Benchmarks
|
|
| /media/Zixuan-MAS-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/Vishal-MAS.html |
MAS-ProVe: Understanding the Process Verification of Multi-Agent Systems
|
|
| /media/Vishal-MAS-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/Austin-pre.html |
Hard2Verify: A Step-Level Verification Benchmark for Open-Ended Frontier Math
|
|
| /media/Austin-pre-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/xu2025j4rlearningjudgeequivalent.html |
J4R: Learning to Judge with Equivalent Initial State Group Relative Policy Optimization
|
|
| /media/xu2025j4rlearningjudgeequivalent-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/Zhenmei-gem.html |
Discovering the Gems in Early Layers: Accelerating Long-Context LLMs with 1000x Input Token Reduction
|
|
| /media/Zhenmei-gem-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/Tahmid-acl.html |
Lost in Translation: Do LVLM Judges Generalize Across Languages?
|
|
| /media/Tahmid-acl-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/AustinICLR2026.html |
Foundational Automatic Evaluators: Scaling Multi-Task Generative Evaluator Training for Reasoning-Centric Domains
|
|
| /media/AustinICLR2026-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/Yefan-pre.html |
Variation in Verification: Understanding Verification Dynamics in Large Language Models
|
|
| /media/Yefan-pre-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/JanvijayICLR2026.html |
On the Shelf Life of Finetuned LLM-Judges: Future Proofing, Backward Compatibility, and Question Generalization
|
|
| /media/JanvijayICLR2026-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/Yifei-pre.html |
LiveResearchBench: A Live Benchmark for User-Centric Deep Research in the Wild
|
|
| /media/Yifei-pre-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/RevanthICLR2026.html |
SWERank: Software Issue Localization with Code Ranking
|
|
| /media/RevanthICLR2026-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/KejianICLR2026.html |
References Improve LLM Alignment in Non-Verifiable Domains
|
|
| /media/KejianICLR2026-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/AaryamanEACL26.html |
DashboardQA: Benchmarking Multimodal Agents for Question Answering on Interactive Dashboards
|
|
| /media/AaryamanEACL26-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/MizanurEACL26.html |
Aligning Text, Code, and Vision: A Multi-Objective Reinforcement Learning Framework for Text-to-Visualization
|
|
| /media/MizanurEACL26-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/Wang25-NIPS.html |
Beyond Accuracy: Dissecting Mathematical Reasoning for LLMs Under Reinforcement Learning
|
|
| /media/Wang25-NIPS-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/Yiran25-NIPS.html |
The Emergence of Abstract Thought in Large Language Models Beyond Any Language
|
|
| /media/Yiran25-NIPS-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/Wang-sfr-judge.html |
Direct Judgement Preference Optimization
|
|
| /media/Wang-sfr-judge-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/ke-acl-25.html |
Demystifying Domain-adaptive Post-training for Financial LLMs
|
|
| /media/ke-acl-25-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/Ridwan-emnlp25.html |
From Charts to Fair Narratives: Uncovering and Mitigating Geo-Economic Biases in Chart-to-Text
|
|
| /media/Ridwan-emnlp25-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/Mizanur-emnlp25.html |
Text2Vis: A Challenging and Diverse Benchmark for Generating Multimodal Visualizations from Text
|
|
| /media/Mizanur-emnlp25-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/Abaskohi-emnlp25.html |
CEMTM: Contextual Embedding-based Multimodal Topic Modeling
|
|
| /media/Abaskohi-emnlp25-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/Li-emnlp25.html |
Topic-Guided Reinforcement Learning with LLMs for Enhancing Multi-Document Summarization
|
|
| /media/Li-emnlp25-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/Ye2025.html |
CodeXEmbed: A Generalist Embedding Model Family for Multilingual and Multi-task Code Retrieval
|
|
| /media/Ye2025-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/zhou2025evaluating.html |
Evaluating Judges as Evaluators: The JETTS Benchmark of LLM-as-Judges as Test-Time Scaling Evaluators
|
|
| /media/zhou2025evaluating-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/ke2025surveyfrontiersllmreasoning.html |
A Survey of Frontiers in LLM Reasoning: Inference Scaling, Learning to Reason, and Agentic Systems
|
|
| /media/ke2025surveyfrontiersllmreasoning-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/Ravaut-et-al-arxiv-24.html |
How Much are LLMs Contaminated? A Comprehensive Survey and the LLMSanitize Library
|
|
| /media/Ravaut-et-al-arxiv-24-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/miyai2025.html |
Generalized Out-of-Distribution Detection and Beyond in Vision Language Model Era: A Survey
|
|
| /media/miyai2025-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/xu-acl-25.html |
Does Context Matter? ContextualJudgeBench for Evaluating LLM-based Judges in Contextual Settings
|
|
| /media/xu-acl-25-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/Long-ACL-25.html |
What Makes a Good Natural Language Prompt?
|
|
| /media/Long-ACL-25-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/xing-acl-25.html |
Can We Further Elicit Reasoning in LLMs? Critic-Guided Planning with Retrieval-Augmentation for Solving Challenging Tasks
|
|
| /media/xing-acl-25-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/qin-acl-25.html |
Beyond Output Matching: Bidirectional Alignment for Enhanced In-Context Learning
|
|
| /media/qin-acl-25-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/qin2-acl-25.html |
Learning Auxiliary Tasks Improves Reference-Free Hallucination Detection in Open-Domain Long-Form Generation
|
|
| /media/qin2-acl-25-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/Ahmed-acl-25.html |
ChartQAPro: A More Diverse and Challenging Benchmark for Chart Question Answering
|
|
| /media/Ahmed-acl-25-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/qin3-acl-25.html |
Relevant or Random: Can LLMs Truly Perform Analogical Reasoning?
|
|
| /media/qin3-acl-25-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/Long2-acl-25.html |
Beyond In-Context Learning: Aligning Long-form Generation of Large Language Models via Task-Inherent Attribute Guidelines
|
|
| /media/Long2-acl-25-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/Huang-acl-25.html |
Why Vision Language Models Struggle with Visual Arithmetic? Towards Enhanced Chart and Geometry Understanding
|
|
| /media/Huang-acl-25-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/tahmid-acl25.html |
Judging the Judges: Can Large Vision-Language Models Fairly Evaluate Chart Comprehension and Reasoning?
|
|
| /media/tahmid-acl25-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/Jiao-po.html |
Preference Optimization for Reasoning with Pseudo Feedback
|
|
| /media/Jiao-po-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/ming2024faitheval.html |
FaithEval: Can Your Language Model Stay Faithful to Context, Even If "The Moon is Made of Marshmallows"
|
|
| /media/ming2024faitheval-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/Wan-et-al-25.html |
On Positional Bias of Faithfulness for Long-form Summarization
|
|
| /media/Wan-et-al-25-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/Yixin-naacl-25.html |
ReIFE: Re-evaluating Instruction-Following Evaluation
|
|
| /media/Yixin-naacl-25-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/Xingxuan-et-al-arxiv-24.html |
ParaICL: Towards Robust Parallel In-Context Learning
|
|
| /media/Xingxuan-et-al-arxiv-24-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/long-naacl-25.html |
LLMs Are Biased Towards Output Formats! Systematically Evaluating and Mitigating Output Format Bias of LLMs
|
|
| /media/long-naacl-25-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/ke-etal-2025-adaptation.html |
Adaptation of Large Language Models
|
|
| /media/ke-etal-2025-adaptation-slides.pdf |
Slides
|
|
| /papers/Li-et-al-arxiv-24.html |
DnA-Eval: Enhancing Large Language Model Evaluation through Decomposition and Aggregation
|
|
| /media/Li-et-al-arxiv-24-slides.pdf |
Slides
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 227
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 227 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор |
|---|---|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| vincent950129.github.io |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| livedeepresearch.github.io |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| openreview.net |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| sparkle-reasoning.github.io |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| openreview.net |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| github.com |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| openreview.net |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| artemisp.github.io |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| openreview.net |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| openreview.net |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| openreview.net |
PDF
|
| openreview.net |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| computer.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| esecfse2023.hotcrp.com |
PDF
|
| esecfse2023.hotcrp.com |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| aclanthology.org |
PDF
|
| openreview.net |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| youtube.com |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| dl.acm.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
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://raihanjoty.github.io/papers.html готова к продвижению на 40%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: