Анализ страницы https://sav-smu.github.io/publications.html
Основное Готовность: 95%
Домен
sav-smu.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 01.11.2026 2:38:01.
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
~0,30сек
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 0,30сек оптимальна.
Объем документа
174Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 174Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 7
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 7 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.0.0-beta.2/css/bootstrap.min.css | |
| stylesheet | https://maxcdn.bootstrapcdn.com/font-awesome/4.7.0/css/font-awesome.min.css | |
| stylesheet | /css/group.css | |
| js | text/javascript | /js/srcset-polyfill.js |
| js | https://code.jquery.com/jquery-3.2.1.slim.min.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/popper.js/1.12.9/umd/popper.min.js | |
| js | https://maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.0.0/js/bootstrap.min.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 18
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 18шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| Strict-Transport-Security | max-age=31556952 |
| ETag | "649effcf-2ba1f" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 23F0:126FE6:8B4473:96B3AD:6A8D08B3 |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Tue, 25 Aug 2026 03:14:59 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270031-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787627700.528622,VS0,VE128 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 65d4feccd57f056e61b70829cacef57aa0981ef3 |
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
System Analysis and Verification Group: 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 уменьшить число символов в title (текущее значение: 52, 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, shrink-to-fit=no
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, shrink-to-fit=no |
Оптимизация Готовность: 65%
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 одном 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 2 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Слова из title 5 встречаются в тексте достаточно.
Среднее число слов в абзаце 49 достаточно.
Кол-во знаков контента 68213 на странице оптимально.
Кол-во слов 10253 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.
Тошнота
13,56
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
3,98%
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 |
|---|---|---|
| international | 184 | 1,79% |
| engineering | 169 | 1,65% |
| conference | 157 | 1,53% |
| software | 152 | 1,48% |
| formal | 125 | 1,22% |
| proceedings | 123 | 1,20% |
| methods | 106 | 1,03% |
| systems | 74 | 0,72% |
| november | 64 | 0,62% |
| symposium | 53 | 0,52% |
| verification | 48 | 0,47% |
| checking | 39 | 0,38% |
| analysis | 35 | 0,34% |
| computer | 31 | 0,30% |
| october | 30 | 0,29% |
| automated | 30 | 0,29% |
| testing | 28 | 0,27% |
| learning | 24 | 0,23% |
| christopher | 19 | 0,19% |
| poskitt | 19 | 0,19% |
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 275 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: 6
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 6 оптимально.
На странице присутствуют изображения 1.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| / |
Home
|
|
| /research.html |
Research
|
|
| /software-toolkits.html |
Tools
|
|
| /publications.html |
Publications
|
|
| /vacancies.html |
Positions
|
|
| /bib/pubs.bib |
Download BibTeX.
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 266
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 266 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор |
|---|---|
| doi.org |
"More Than Deep Learning": post-processing for API sequence recommendation
|
| doi.org |
Enjoy your observability: an industrial survey of microservice tracing and analysis
|
| doi.org |
Preface
|
| doi.org |
A Quantum interpretation of separating conjunction for local reasoning of Quantum programs based on separation logic
|
| doi.org |
Delta Debugging Microservice Systems with Parallel Optimization
|
| hdl.handle.net |
Steps Before Syntax: Helping Novice Programmers Solve Problems using the PCDIT Framework
|
| hdl.handle.net |
Mind the Gap: Reimagining an Interactive Programming Course for the Synchronous Hybrid Classroom
|
| doi.org |
Deriving invariant checkers for critical infrastructure using axiomatic design principles
|
| doi.org |
Adversarial attacks and mitigation for anomaly detectors of cyber-physical systems
|
| doi.org |
hPRESS: A Hardware-Enhanced Proxy Re-Encryption Scheme Using Secure Enclave
|
| doi.org |
Automatically 'Verifying' Discrete-Time Complex Systems through Learning, Abstraction and Refinement
|
| doi.org |
Fault Analysis and Debugging of Microservice Systems: Industrial Survey, Benchmark System, and Empirical Study
|
| doi.org |
Explaining Regressions via Alignment Slicing and Mending
|
| doi.org |
Verification Assisted Gas Reduction for Smart Contracts
|
| doi.org |
Microservices Orchestration vs. Choreography: A Decision Framework
|
| doi.org |
SpecTest: Specification-Based Compiler Testing
|
| doi.org |
Probabilistic Verification of Neural Networks Against Group Fairness
|
| doi.org |
Incorrectness Logic for Graph Programs
|
| doi.org |
Route Coverage Testing for Autonomous Vehicles via Map Modeling
|
| doi.org |
RobOT: Robustness-Oriented Testing for Deep Learning Systems
|
| doi.org |
sVerify: Verifying Smart Contracts Through Lazy Annotation and Learning
|
| doi.org |
Attack as defense: characterizing adversarial examples using robustness
|
| doi.org |
Type and interval aware array constraint solving for symbolic execution
|
| doi.org |
Collision Avoidance Testing for Autonomous Driving Systems on Complete Maps
|
| doi.org |
FIGCPS: Effective Failure-inducing Input Generation for Cyber-Physical Systems with Deep Reinforcement Learning
|
| doi.org |
HARS: Heuristic-Enhanced Adaptive Randomized Scheduling for Concurrency Testing
|
| doi.org |
Towards Repairing Neural Networks Correctly
|
| doi.org |
Code integrity attestation for PLCs using black box neural network predictions
|
| doi.org |
Graph-based seed object synthesis for search-based unit testing
|
| doi.org |
SGUARD: Towards Fixing Vulnerable Smart Contracts Automatically
|
| doi.org |
Improving Neural Network Verification through Spurious Region Guided Refinement
|
| doi.org |
Assessing Code Clone Harmfulness: Indicators, Factors, and Counter Measures
|
| doi.org |
Automated synthesis of local time requirement for service composition
|
| doi.org |
CoinWatch: A Clone-Based Approach For Detecting Vulnerabilities in Cryptocurrencies
|
| doi.org |
Global PAC Bounds for Learning Discrete Time Markov Chains
|
| doi.org |
Towards Systematically Deriving Defence Mechanisms from Functional Requirements of Cyber-Physical Systems
|
| doi.org |
Provably Robust Decisions based on Potentially Malicious Sources of Information
|
| doi.org |
A Generalized Formal Semantic Framework for Smart Contracts
|
| doi.org |
Automatic Verification of Multi-threaded Programs by Inference of Rely-Guarantee Specifications
|
| doi.org |
Learning Fault Models of Cyber Physical Systems
|
| doi.org |
sFuzz: an efficient adaptive fuzzer for solidity smart contracts
|
| doi.org |
White-box fairness testing through adversarial sampling
|
| doi.org |
Symbolic verification of message passing interface programs
|
| doi.org |
ObjSim: efficient testing of cyber-physical systems
|
| doi.org |
Active fuzzing for testing and securing cyber-physical systems
|
| doi.org |
Recovering fitness gradients for interprocedural Boolean flags in search-based testing
|
| doi.org |
Accelerating All-SAT Computation with Short Blocking Clauses
|
| doi.org |
Towards Interpreting Recurrent Neural Networks through Probabilistic Abstraction
|
| doi.org |
Towards Generating Thread-Safe Classes Automatically
|
| doi.org |
Securing Bring-Your-Own-Device (BYOD) Programming Exams
|
| doi.org |
Semantic Understanding of Smart Contracts: Executable Operational Semantics of Solidity
|
| doi.org |
SAGA: Efficient and Large-Scale Detection of Near-Miss Clones with GPU Acceleration
|
| doi.org |
Generative API usage code recommendation with parameter concretization
|
| doi.org |
AI-boosted software automation: learning from human pair programmers
|
| doi.org |
Practical static analysis of context leaks in Android applications
|
| doi.org |
Sequential Schemes for Frequentist Estimation of Properties in Statistical Model Checking
|
| doi.org |
Compositional Verification of Heap-Manipulating Programs Through Property-Guided Learning
|
| doi.org |
Parametric Timed Model Checking for Guaranteeing Timed Opacity
|
| doi.org |
Enhancing Symbolic Execution of Heap-Based Programs with Separation Logic for Test Input Generation
|
| doi.org |
Careful-Packing: A Practical and Scalable Anti-Tampering Software Protection enforced by Trusted Computing
|
| doi.org |
Concolic Testing Heap-Manipulating Programs
|
| doi.org |
Adaptive Randomized Scheduling for Concurrency Bug Detection
|
| doi.org |
sCompile: Critical Path Identification and Analysis for Smart Contracts
|
| doi.org |
Adversarial sample detection for deep neural network through model mutation testing
|
| doi.org |
MAP-Coverage: A Novel Coverage Criterion for Testing Thread-Safe Classes
|
| doi.org |
Learning-Guided Network Fuzzing for Testing Cyber-Physical System Defences
|
| doi.org |
Latent error prediction and fault localization for microservice applications by learning from system trace logs
|
| doi.org |
A semantics comparison workbench for a concurrent, asynchronous, distributed programming language
|
| doi.org |
A UTP semantics for communicating processes with shared variables and its formal encoding in PVS
|
| doi.org |
Learning probabilistic models for model checking: an evolutionary approach and an empirical study
|
| doi.org |
Efficient and Robust Emergence of Norms through Heuristic Collective Learning
|
| doi.org |
CrowdService: Optimizing Mobile Crowdsourcing and Service Composition
|
| doi.org |
Towards Model Checking Android Applications
|
| doi.org |
A Formal Specification and Verification Framework for Timed Security Protocols
|
| doi.org |
An Adaptive Markov Strategy for Defending Smart Grid False Data Injection From Malicious Attackers
|
| doi.org |
Importance Sampling of Interval Markov Chains
|
| doi.org |
Towards 'Verifying' a Water Treatment System
|
| doi.org |
Compositional Reasoning for Shared-Variable Concurrent Programs
|
| doi.org |
The Miles Before Formal Methods - A Case Study on Modeling and Analyzing a Passenger Lift System
|
| doi.org |
Static analysis of context leaks in android applications
|
| doi.org |
Testing heap-based programs with Java StarFinder
|
| doi.org |
Towards optimal concolic testing
|
| doi.org |
Benchmarking microservice systems for software engineering research
|
| doi.org |
On the Sequential Massart Algorithm for Statistical Model Checking
|
| doi.org |
Break the dead end of dynamic slicing: localizing data and control omission bug
|
| doi.org |
PFix: fixing concurrency bugs based on memory access patterns
|
| doi.org |
Delta debugging microservice systems
|
| doi.org |
Learning from Mutants: Using Code Mutation to Learn and Monitor Invariants of a Cyber-Physical System
|
| doi.org |
Frame Inference for Inductive Entailment Proofs in Separation Logic
|
| doi.org |
SafeGPU: Contract- and library-based GPGPU for object-oriented languages
|
| doi.org |
Detecting Steganography of Adaptive Multirate Speech with Unknown Embedding Rate
|
| doi.org |
Auditing Anti-Malware Tools by Evolving Android Malware and Dynamic Loading Technique
|
| doi.org |
Battery-Aware Mobile Data Service
|
| doi.org |
Language Inclusion Checking of Timed Automata with Non-Zenoness
|
| doi.org |
A Decidable Fragment in Separation Logic with Inductive Predicates and Arithmetic
|
| doi.org |
Should We Learn Probabilistic Models for Model Checking? A New Approach and An Empirical Study
|
| doi.org |
Anomaly Detection for a Water Treatment System Using Unsupervised Machine Learning
|
| doi.org |
Learning Likely Invariants to Explain Why a Program Fails
|
| doi.org |
Assertion Generation Through Active Learning
|
| doi.org |
Classification-Based Parameter Synthesis for Parametric Timed Automata
|
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://sav-smu.github.io/publications.html готова к продвижению на 48%. 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: