Анализ страницы https://research.yandex.com/research-areas
Основное Готовность: 75%
Домен
research.yandex.com
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 03.11.2026 22:15:40.
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
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.
Скорость загрузки
~0,81сек
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 0,81сек оптимальна.
Объем документа
41Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 41Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 13
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 13 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://yastatic.net/s3/promohr/static/promo-yandex-research/11/_next/static/css/03dd10035835dbe0.css | |
| stylesheet | https://yastatic.net/s3/promohr/static/promo-yandex-research/11/_next/static/css/b763f7c8397aeb57.css | |
| stylesheet | https://yastatic.net/s3/promohr/static/promo-yandex-research/11/_next/static/css/b2e8ed860846a721.css | |
| js | https://yastatic.net/s3/promohr/static/promo-yandex-research/11/_next/static/chunks/polyfills-c67a75d1b6f99dc8.js | |
| js | https://yastatic.net/s3/promohr/static/promo-yandex-research/11/_next/static/chunks/webpack-4e2daa71f319ff01.js | |
| js | https://yastatic.net/s3/promohr/static/promo-yandex-research/11/_next/static/chunks/framework-d5719ebbbcec5741.js | |
| js | https://yastatic.net/s3/promohr/static/promo-yandex-research/11/_next/static/chunks/main-150b4fc2a594ac97.js | |
| js | https://yastatic.net/s3/promohr/static/promo-yandex-research/11/_next/static/chunks/pages/_app-5ae2846f5402b500.js | |
| js | https://yastatic.net/s3/promohr/static/promo-yandex-research/11/_next/static/chunks/695-a00f5ba2bdd19ca8.js | |
| js | https://yastatic.net/s3/promohr/static/promo-yandex-research/11/_next/static/chunks/496-f6df2141ec53451c.js | |
| js | https://yastatic.net/s3/promohr/static/promo-yandex-research/11/_next/static/chunks/pages/research-areas-8397c23287de0a9e.js | |
| js | https://yastatic.net/s3/promohr/static/promo-yandex-research/11/_next/static/fHB-Lch15h5AEDJBAiTKe/_buildManifest.js | |
| js | https://yastatic.net/s3/promohr/static/promo-yandex-research/11/_next/static/fHB-Lch15h5AEDJBAiTKe/_ssgManifest.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 9
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 9шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Transfer-Encoding | chunked |
| Cache-Control | no-store, must-revalidate, no-cache, max-age=0, private |
| X-Content-Type-Options | nosniff |
| Set-Cookie | yandexuid=6137642241787149416; Expires=Fri, 18-Aug-2028 14:23:36 GMT; Domain=.yandex.com; Path=/; Secure; SameSite=None |
| X-Request-ID | 610efa88-96aa-4cd5-b128-f3950086dd8e |
| X-Frame-Options | SAMEORIGIN |
| Vary | Accept-Encoding |
| Content-Security-Policy | img-src data: promohr.s3.mds.yandex.net mc.yandex.ru 'self' yastatic.net; font-src data: 'self' yastatic.net; media-src promohr.s3.mds.yandex.net; frame-src www.youtube.com yastatic.net; connect-src research-strapi.yandex-team.ru mc.yandex.ru yandex.ru 'self' yastatic.net; default-src 'none'; base-uri 'none'; script-src mc.yandex.ru 'self' 'nonce-wJCzWOMKo+QPry9MoPkkMw==' yastatic.net; style-src 'self' 'unsafe-inline' yastatic.net; prefetch-src 'self' yastatic.net; manifest-src 'self'; report-uri https://csp.yandex.net/csp?from=promo-yandex-research&project=promo-yandex-research&yandex_login=&yandexuid=6137642241787149416; |
| Date | Wed, 19 Aug 2026 14:23:37 GMT |
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
Не определён
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.
Веб-сервер не определён — заголовок Server скрыт. Это не ошибка: часто так настраивают из соображений безопасности.
Мета-теги Готовность: 38%
Title
Research Areas of Yandex Research
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.
Устраните дубли в title: research(2)
Необходимо увеличить число символов в title (текущее значение: 33, оптимально: от 40 до 45)
Description
Our research covers the most significant areas in modern machine learning.
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 мало: 75, минимум: 80, 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
width=device-width, viewport-fit=cover, 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
Кол-во: 5
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 | Yandex Research |
| og:image | http://http://research.yandex.com/static/social-share.png |
| og:type | website |
| og:title | Research areas |
| og:description | Our research covers the most significant areas in modern machine learning. |
Все мета-теги
Кол-во: 10
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 10шт. 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 | twitter:card | summary_large_image |
| name | viewport | width=device-width, viewport-fit=cover, initial-scale=1.0 |
| name | description | Our research covers the most significant areas in modern machine learning. |
| name | keywords | |
| name | next-head-count | 20 |
| property | og:site_name | Yandex Research |
| property | og:image | http://http://research.yandex.com/static/social-share.png |
| property | og:type | website |
| property | og:title | Research areas |
| property | og:description | Our research covers the most significant areas in modern machine learning. |
Оптимизация Готовность: 60%
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!
Кол-во слов 621 не очень много. Добавьте побольше текста (хотя бы 800 слов)!
Слова из title 4 встречаются в тексте достаточно.
Кол-во знаков контента 4325 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 <h3> 19.
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
38,81%
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 |
|---|---|---|
| publications | 20 | 3,22% |
| research | 10 | 1,61% |
| machine | 10 | 1,61% |
| learning | 10 | 1,61% |
| models | 9 | 1,45% |
| algorithms | 5 | 0,81% |
| dataset | 5 | 0,81% |
| yandex | 4 | 0,64% |
| training | 4 | 0,64% |
| applications | 4 | 0,64% |
| language | 4 | 0,64% |
| speech | 4 | 0,64% |
| tabular | 3 | 0,48% |
| datasets | 3 | 0,48% |
| generative | 3 | 0,48% |
| computer | 3 | 0,48% |
| vision | 3 | 0,48% |
| various | 3 | 0,48% |
| networks | 3 | 0,48% |
| neural | 3 | 0,48% |
Индексация Готовность: 80%
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 34 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: 13 байт. Загружен за: 62мсек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
User-agent: *
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: 31
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 31 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| / |
<svg width="99" height="31" viewbox="0 0 99 31" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="LogoHeader_iconResearch__HfDAF"><path d="M3.34 6.16v18.39h3.2v-7.07h1.58l4.08 7.07h3.48l-4.51-7.75c2.3-.72 3.93-2.36 3.93-5.14 0-3.46-2.69-5.5-6.48-5.5H3.34zM8.33 15H6.55V8.65H8.4c2.3 0 3.47.9 3.47 3.01 0 2.17-1.3 3.34-3.55 3.34zm18.76 8.65v-2.57a8.07 8.07 0 01-4.16 1.24c-2.31 0-3.19-1.08-3.32-3.3h7.61v-1.67c0-4.63-2.04-6.37-5.2-6.37-3.85 0-5.68 2.93-5.68 6.95 0 4.63 2.29 6.88 6.32 6.88 2.02 0 3.5-.53 4.43-1.16zm-5.12-10.19c1.57 0 2.04 1.3 2.04 2.97v.26h-4.4c.08-2.12.85-3.23 2.36-3.23zm11.5 11.35c3.12 0 5.17-1.3 5.17-4.44 0-2.33-1.62-3.55-4.3-3.92-1.33-.18-2.44-.34-2.44-1.61 0-1 .8-1.46 2.28-1.46 2.04 0 3.34.74 3.55.9v-2.56s-1.24-.74-3.87-.74c-3.24 0-5.04 1.69-5.04 4 0 2.35 1.35 3.56 3.95 3.9 1.83.24 2.81.75 2.81 1.91 0 1.03-.82 1.53-2.62 1.53-2.31 0-3.8-1.19-4.06-1.32v2.57s1.48 1.24 4.56 1.24zm17.38-1.16v-2.57a8.07 8.07 0 01-4.17 1.24c-2.31 0-3.19-1.08-3.32-3.3h7.62v-1.67c0-4.63-2.04-6.37-5.2-6.37-3.85 0-5.68 2.93-5.68 6.95 0 4.63 2.28 6.88 6.31 6.88 2.02 0 3.5-.53 4.44-1.16zm-5.13-10.19c1.57 0 2.05 1.3 2.05 2.97v.26h-4.4c.07-2.12.84-3.23 2.35-3.23zm17.36 2.01c0-3.22-1.64-4.44-4.99-4.44-2.1 0-3.74.66-4.7 1.22v2.62a8.29 8.29 0 014.33-1.33c1.51 0 2.2.53 2.2 1.96v.74h-.5c-4.83 0-6.98 1.59-6.98 4.29s1.64 4.2 4.09 4.2c1.85 0 2.65-.6 3.26-1.24h.13c.03.34.14.8.24 1.06h3.08c-.1-1.09-.16-2.17-.16-3.26v-5.82zm-3.16 5.9c-.4.58-1.14 1.06-2.25 1.06-1.33 0-2-.74-2-1.88 0-1.5 1.1-2.06 3.8-2.06h.45v2.88zm8.87-5.13a4.07 4.07 0 014.11-2.33v-2.96c-1.8.1-3.29 1.2-4.03 2.94h-.08l-.08-2.65h-3.08v13.3h3.16v-8.3zm11.04 8.57c1.46 0 2.5-.26 3.26-.82v-2.56c-.8.55-1.75.9-3.08.9-2.25 0-3.18-1.75-3.18-4.5 0-2.89 1.14-4.37 3.21-4.37 1.22 0 2.42.43 3.05.82v-2.67a7.38 7.38 0 00-3.4-.63c-4.03 0-6.13 2.88-6.13 6.93 0 4.44 2.05 6.9 6.27 6.9zM88.37 15a3.46 3.46 0 012.66-1.32c1.11 0 1.62.47 1.62 1.48v9.39h3.16v-9.71c0-2.65-1.07-3.81-3.64-3.81-1.88 0-3 .69-3.64 1.32h-.16V6.16h-3.15v18.39h3.15V15z" fill="currentColor"></path></svg><span class="LogoHeader_title__IpbAJ">Yandex Research</span>
|
|
| /about |
About
|
|
| /research-areas |
Research areas
|
|
| /blog |
Blog
|
|
| /publications |
Publications
|
|
| /join |
Join
|
|
| / |
Home
|
|
| /research-areas/tabular-data |
<h3 class="ResearchAreasListItem_title__mgWzt">Tabular data<svg viewbox="0 0 12 20" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M2.167 1.833L10.333 10l-8.166 8.167" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="square" stroke-linejoin="round"></path></svg></h3><div class="ResearchAreasListItem_text__hhqA3">Tabular data involves two-dimensional tables with objects (rows) and features (columns), which are used in numerous applied tasks such as classification, regression, ranking and many others.</div><div class="ResearchAreasListItem_parameters__dekZR"><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">11<!-- --> <!-- -->publications</div><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">2<!-- --> <!-- -->posts</div><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">2<!-- --> <!-- -->datasets</div></div>
|
|
| /research-areas/large-scale-machine-learning |
<h3 class="ResearchAreasListItem_title__mgWzt">Large-scale machine learning<svg viewbox="0 0 12 20" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M2.167 1.833L10.333 10l-8.166 8.167" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="square" stroke-linejoin="round"></path></svg></h3><div class="ResearchAreasListItem_text__hhqA3">Today, training most powerful models often takes significant resources. Our research aims to make large-scale training more efficient and accessible to the entire machine learning community.</div><div class="ResearchAreasListItem_parameters__dekZR"><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">18<!-- --> <!-- -->publications</div><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">2<!-- --> <!-- -->posts</div></div>
|
|
| /research-areas/generative-models |
<h3 class="ResearchAreasListItem_title__mgWzt">Generative models<svg viewbox="0 0 12 20" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M2.167 1.833L10.333 10l-8.166 8.167" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="square" stroke-linejoin="round"></path></svg></h3><div class="ResearchAreasListItem_text__hhqA3">Generative models in computer vision are powerful tool for various applications.</div><div class="ResearchAreasListItem_parameters__dekZR"><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">21<!-- --> <!-- -->publication</div><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">6<!-- --> <!-- -->posts</div></div>
|
|
| /research-areas/graph-machine-learning |
<h3 class="ResearchAreasListItem_title__mgWzt">Graph machine learning<svg viewbox="0 0 12 20" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M2.167 1.833L10.333 10l-8.166 8.167" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="square" stroke-linejoin="round"></path></svg></h3><div class="ResearchAreasListItem_text__hhqA3">Graphs are a natural way to represent data from various domains such as social networks, molecules, text, code, etc. We develop and analyze algorithms for graph-structured data.</div><div class="ResearchAreasListItem_parameters__dekZR"><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">18<!-- --> <!-- -->publications</div><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">7<!-- --> <!-- -->posts</div><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">2<!-- --> <!-- -->datasets</div></div>
|
|
| /research-areas/neural-algorithmic-reasoning |
<h3 class="ResearchAreasListItem_title__mgWzt">Neural algorithmic reasoning<svg viewbox="0 0 12 20" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M2.167 1.833L10.333 10l-8.166 8.167" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="square" stroke-linejoin="round"></path></svg></h3><div class="ResearchAreasListItem_text__hhqA3">Algorithmic reasoning focuses on building models that can execute classic algorithms. It allows one to combine the advantages of neural networks with theoretical guarantees of algorithms.</div><div class="ResearchAreasListItem_parameters__dekZR"><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">2<!-- --> <!-- -->publications</div><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">2<!-- --> <!-- -->posts</div></div>
|
|
| /research-areas/computer-vision |
<h3 class="ResearchAreasListItem_title__mgWzt">Computer vision<svg viewbox="0 0 12 20" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M2.167 1.833L10.333 10l-8.166 8.167" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="square" stroke-linejoin="round"></path></svg></h3><div class="ResearchAreasListItem_text__hhqA3">Yandex Research team regularly contributes to the computer vision research community, mostly in the field of image retrieval and generative modelling.</div><div class="ResearchAreasListItem_parameters__dekZR"><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">43<!-- --> <!-- -->publications</div><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">5<!-- --> <!-- -->posts</div><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">1<!-- --> <!-- -->dataset</div></div>
|
|
| /research-areas/natural-language-processing |
<h3 class="ResearchAreasListItem_title__mgWzt">Natural language processing<svg viewbox="0 0 12 20" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M2.167 1.833L10.333 10l-8.166 8.167" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="square" stroke-linejoin="round"></path></svg></h3><div class="ResearchAreasListItem_text__hhqA3">Language is one of the key forms of communication. We study methods of language representation and understanding to simplify human-computer interactions.</div><div class="ResearchAreasListItem_parameters__dekZR"><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">36<!-- --> <!-- -->publications</div><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">3<!-- --> <!-- -->posts</div><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">2<!-- --> <!-- -->datasets</div></div>
|
|
| /research-areas/machine-learning-theory |
<h3 class="ResearchAreasListItem_title__mgWzt">Machine learning theory<svg viewbox="0 0 12 20" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M2.167 1.833L10.333 10l-8.166 8.167" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="square" stroke-linejoin="round"></path></svg></h3><div class="ResearchAreasListItem_text__hhqA3">We study various aspects related to theoretical understanding of ML models and algorithms.</div><div class="ResearchAreasListItem_parameters__dekZR"><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">38<!-- --> <!-- -->publications</div><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">2<!-- --> <!-- -->posts</div></div>
|
|
| /research-areas/optimization |
<h3 class="ResearchAreasListItem_title__mgWzt">Optimization<svg viewbox="0 0 12 20" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M2.167 1.833L10.333 10l-8.166 8.167" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="square" stroke-linejoin="round"></path></svg></h3><div class="ResearchAreasListItem_text__hhqA3">Most machine learning algorithms build an optimization model and learn its parameters from the given data. Thus, developing effective and efficient optimization methods is of the essence.</div><div class="ResearchAreasListItem_parameters__dekZR"><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">27<!-- --> <!-- -->publications</div></div>
|
|
| /research-areas/nearest-neighbor-search |
<h3 class="ResearchAreasListItem_title__mgWzt">Nearest neighbor search<svg viewbox="0 0 12 20" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M2.167 1.833L10.333 10l-8.166 8.167" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="square" stroke-linejoin="round"></path></svg></h3><div class="ResearchAreasListItem_text__hhqA3">Nearest neighbor search is a long-standing problem arising in a large number of machine learning applications, such as recommender services, information retrieval, and others.</div><div class="ResearchAreasListItem_parameters__dekZR"><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">15<!-- --> <!-- -->publications</div><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">3<!-- --> <!-- -->posts</div><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">1<!-- --> <!-- -->dataset</div></div>
|
|
| /research-areas/ranking |
<h3 class="ResearchAreasListItem_title__mgWzt">Ranking<svg viewbox="0 0 12 20" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M2.167 1.833L10.333 10l-8.166 8.167" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="square" stroke-linejoin="round"></path></svg></h3><div class="ResearchAreasListItem_text__hhqA3">Learning to rank is a central problem in information retrieval. The objective is to
rank a given set of items to optimize the overall utility of the list.</div><div class="ResearchAreasListItem_parameters__dekZR"><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">17<!-- --> <!-- -->publications</div></div>
|
|
| /research-areas/uncertainty-estimation |
<h3 class="ResearchAreasListItem_title__mgWzt">Uncertainty estimation<svg viewbox="0 0 12 20" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M2.167 1.833L10.333 10l-8.166 8.167" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="square" stroke-linejoin="round"></path></svg></h3><div class="ResearchAreasListItem_text__hhqA3">Uncertainty estimation enables detecting when ML models make mistakes. This is of critical importance in high risk machine learning applications, such as autonomous vehicle and medical ML.</div><div class="ResearchAreasListItem_parameters__dekZR"><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">10<!-- --> <!-- -->publications</div><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">3<!-- --> <!-- -->posts</div><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">1<!-- --> <!-- -->dataset</div></div>
|
|
| /research-areas/gradient-boosting |
<h3 class="ResearchAreasListItem_title__mgWzt">Gradient boosting<svg viewbox="0 0 12 20" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M2.167 1.833L10.333 10l-8.166 8.167" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="square" stroke-linejoin="round"></path></svg></h3><div class="ResearchAreasListItem_text__hhqA3">Gradient boosting iteratively combines weak learners (usually decision trees) to create a stronger model. It achieves state-of-the-art results on tabular data with heterogeneous features.</div><div class="ResearchAreasListItem_parameters__dekZR"><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">13<!-- --> <!-- -->publications</div><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">1<!-- --> <!-- -->post</div></div>
|
|
| /research-areas/distributional-shift |
<h3 class="ResearchAreasListItem_title__mgWzt">Distributional shift<svg viewbox="0 0 12 20" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M2.167 1.833L10.333 10l-8.166 8.167" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="square" stroke-linejoin="round"></path></svg></h3><div class="ResearchAreasListItem_text__hhqA3">Distributional shift is the mismatch between training and deployment data that is ubiquitous in the real-world. Studying this phenomenon can enable safer and more reliable ML systems.</div><div class="ResearchAreasListItem_parameters__dekZR"><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">6<!-- --> <!-- -->publications</div><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">3<!-- --> <!-- -->posts</div><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">1<!-- --> <!-- -->dataset</div></div>
|
|
| /research-areas/machine-translation |
<h3 class="ResearchAreasListItem_title__mgWzt">Machine translation<svg viewbox="0 0 12 20" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M2.167 1.833L10.333 10l-8.166 8.167" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="square" stroke-linejoin="round"></path></svg></h3><div class="ResearchAreasListItem_text__hhqA3">Language barriers hinder global communication and access to worldwide knowledge. By improving machine translation systems, we hope to facilitate the exchange of culture and information.</div><div class="ResearchAreasListItem_parameters__dekZR"><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">9<!-- --> <!-- -->publications</div><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">1<!-- --> <!-- -->dataset</div></div>
|
|
| /research-areas/distributed-ml |
<h3 class="ResearchAreasListItem_title__mgWzt">Distributed ML<svg viewbox="0 0 12 20" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M2.167 1.833L10.333 10l-8.166 8.167" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="square" stroke-linejoin="round"></path></svg></h3><div class="ResearchAreasListItem_text__hhqA3">Training and running large neural networks efficiently across many devices, whether in a GPU cluster or a swarm of poorly connected consumer devices.</div><div class="ResearchAreasListItem_parameters__dekZR"><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">7<!-- --> <!-- -->publications</div><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">1<!-- --> <!-- -->post</div></div>
|
|
| /research-areas/model-compression |
<h3 class="ResearchAreasListItem_title__mgWzt">Model compression<svg viewbox="0 0 12 20" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M2.167 1.833L10.333 10l-8.166 8.167" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="square" stroke-linejoin="round"></path></svg></h3><div class="ResearchAreasListItem_text__hhqA3">Deep learning models are outgrowing the hardware that runs them. We try to make large models fit on smaller devices through quantization, pruning, factorization, and other means.</div><div class="ResearchAreasListItem_parameters__dekZR"><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">7<!-- --> <!-- -->publications</div></div>
|
|
| /research-areas/speech-processing |
<h3 class="ResearchAreasListItem_title__mgWzt">Speech processing<svg viewbox="0 0 12 20" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M2.167 1.833L10.333 10l-8.166 8.167" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="square" stroke-linejoin="round"></path></svg></h3><div class="ResearchAreasListItem_text__hhqA3">Speech is an important data modality and relatives to applications such as speech recognition and speech synthesis, which are core technologies in products such as vocal assistants.</div><div class="ResearchAreasListItem_parameters__dekZR"><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">5<!-- --> <!-- -->publications</div></div>
|
|
| /research-areas/speculative-and-parallel-decoding |
<h3 class="ResearchAreasListItem_title__mgWzt">Speculative and parallel decoding<svg viewbox="0 0 12 20" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M2.167 1.833L10.333 10l-8.166 8.167" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="square" stroke-linejoin="round"></path></svg></h3><div class="ResearchAreasListItem_text__hhqA3">Modern LLMs are autoregressive models that generate one token at a time, which is inefficient on parallel hardware. These works accelerate generation by processing multiple tokens per forward pass.</div><div class="ResearchAreasListItem_parameters__dekZR"><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">4<!-- --> <!-- -->publications</div><div class="ResearchAreasListItem_parametersItem__DqKuK">1<!-- --> <!-- -->post</div></div>
|
|
| /about |
About
|
|
| /research-areas |
Research areas
|
|
| /blog |
Blog
|
|
| /publications |
Publications
|
|
| /join |
Join
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 3
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 3 оптимально.
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор |
|---|---|
| yandex.com |
<svg width="83" height="31" viewbox="0 0 83 31" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="LogoHeader_iconYa__ts1Ws"><path d="M12.69 15.05l3.92-8.89h-3.26l-3.93 8.89h3.27zm-2.1 9.5v-3.13c0-2.35-.3-3.04-1.2-5L4.68 6.17H1.33l6.05 13.12v5.27h3.21zm35.64.26a4.1 4.1 0 003.56-1.98l.16 1.72h2.92V6.16h-3.16v6.64a3.9 3.9 0 00-3.34-1.82c-3.06 0-5.18 2.56-5.18 7 0 4.4 2.07 6.83 5.04 6.83zm19.4-1.16v-2.57a8.07 8.07 0 01-4.16 1.24c-2.31 0-3.19-1.08-3.32-3.3h7.62v-1.67c0-4.63-2.05-6.37-5.2-6.37-3.85 0-5.68 2.93-5.68 6.95 0 4.63 2.28 6.88 6.31 6.88 2.02 0 3.5-.53 4.44-1.16zm-34-8.65a3.46 3.46 0 012.66-1.32c1.12 0 1.62.47 1.62 1.48v9.39h3.16v-9.71c0-2.65-1.06-3.81-3.64-3.81-1.88 0-3 .69-3.63 1.32h-.16l-.08-1.1h-3.08v13.3h3.16V15zm-5.73.47c0-3.22-1.64-4.44-4.99-4.44-2.1 0-3.74.66-4.7 1.22v2.62a8.29 8.29 0 014.33-1.33c1.52 0 2.2.53 2.2 1.96v.74h-.5c-4.83 0-6.98 1.59-6.98 4.29s1.65 4.2 4.09 4.2c1.86 0 2.65-.6 3.26-1.24h.14c.02.34.13.8.23 1.06h3.08c-.1-1.09-.16-2.17-.16-3.26v-5.82zm49.45 9.08h3.56l-4.36-6.85 3.77-6.46h-3.16l-2.28 4.02-2.55-4.02h-3.55l4.03 6.38-4.2 6.93h3.22l2.68-4.5 2.84 4.5zM47.16 13.46c1.7 0 2.55 1.35 2.55 4.42 0 3.1-.9 4.44-2.68 4.44-1.72 0-2.57-1.32-2.57-4.33 0-3.15.9-4.53 2.7-4.53zm13.35 0c1.57 0 2.05 1.3 2.05 2.97v.26h-4.4c.07-2.12.84-3.23 2.35-3.23zm-37.76 7.91c-.4.58-1.15 1.06-2.26 1.06-1.33 0-2-.74-2-1.88 0-1.5 1.1-2.06 3.8-2.06h.46v2.88z" fill="currentColor"></path></svg><span class="LogoHeader_title__IpbAJ">Yandex</span>
|
| x.com |
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="28" height="28" fill="none" viewbox="0 0 28 28"><g clip-path="url(#social-twitter_svg__a)"><path fill="currentColor" d="M15.9 12.47L23.35 4H21.6l-6.47 7.35L9.96 4H4l7.8 11.12L4 24h1.76l6.83-7.77L18.04 24H24M6.4 5.3h2.71L21.6 22.76h-2.71"></path></g><defs><clippath id="social-twitter_svg__a"><path fill="#fff" d="M4 4h20v20H4z"></path></clippath></defs></svg>
|
| github.com |
<svg width="28" height="28" viewbox="0 0 28 28" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M13.98 4a9.98 9.98 0 00-3.16 19.45c.5.1.72-.21.72-.47v-1.7c-2.78.6-3.36-1.34-3.36-1.34-.2-.61-.6-1.13-1.16-1.46-.9-.62.07-.61.07-.61a2.1 2.1 0 011.53 1.03 2.14 2.14 0 002.9.83c.05-.5.27-.98.64-1.33-2.21-.26-4.55-1.11-4.55-4.94a3.91 3.91 0 011.03-2.68c-.3-.86-.27-1.8.1-2.64 0 0 .84-.27 2.75 1.02a9.48 9.48 0 014.99 0c1.9-1.29 2.74-1.02 2.74-1.02.37.84.4 1.78.1 2.64a3.85 3.85 0 011.02 2.68c0 3.84-2.33 4.68-4.55 4.93a2.37 2.37 0 01.67 1.85v2.74c0 .32.18.57.72.47A9.98 9.98 0 0013.98 4z" fill="currentColor"></path></svg>
|
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://research.yandex.com/research-areas готова к продвижению на 63%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Поделитесь с друзьями: