Анализ страницы https://schwallergroup.github.io/./research.html
Основное Готовность: 75%
Домен
schwallergroup.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
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
~0,28сек
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
57Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 57Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 20
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 20 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | site_libs/quarto-html/tippy.css | |
| stylesheet | site_libs/quarto-html/quarto-syntax-highlighting.css | |
| stylesheet | site_libs/bootstrap/bootstrap-icons.css | |
| stylesheet | site_libs/bootstrap/bootstrap.min.css | |
| stylesheet | site_libs/quarto-contrib/fontawesome6-0.1.0/all.css | |
| stylesheet | site_libs/quarto-contrib/fontawesome6-0.1.0/latex-fontsize.css | |
| stylesheet | styles.css | |
| js | site_libs/quarto-nav/quarto-nav.js | |
| js | site_libs/quarto-nav/headroom.min.js | |
| js | site_libs/clipboard/clipboard.min.js | |
| js | site_libs/quarto-search/autocomplete.umd.js | |
| js | site_libs/quarto-search/fuse.min.js | |
| js | site_libs/quarto-search/quarto-search.js | |
| js | site_libs/quarto-html/quarto.js | |
| js | site_libs/quarto-html/popper.min.js | |
| js | site_libs/quarto-html/tippy.umd.min.js | |
| js | site_libs/quarto-html/anchor.min.js | |
| js | site_libs/bootstrap/bootstrap.min.js | |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-HNV4RSCCZX | |
| js | text/javascript | https://d1bxh8uas1mnw7.cloudfront.net/assets/embed.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 | "68e8254f-e5fb" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 52A2:0A67:1CC260:1F6ADB:6A8B3365 |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sun, 23 Aug 2026 17:52:37 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270062-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787507558.831396,VS0,VE119 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 3e23bb597f01e68d286019af6ddffd1c305c35f6 |
CMS
quarto-1.3.433
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: quarto-1.3.433.
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
LIAC - 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.
Необходимо увеличить число символов в title (текущее значение мало: 15, минимум: 25, 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, user-scalable=yes
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».
Meta-тег viewport со значением user-scalable определяет доступность масштабирования страницы пользователем.
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: 9
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 9шт. 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 | quarto-1.3.433 |
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=yes |
| name | quarto:offset | ./ |
| name | twitter:title | LIAC (Schwaller Group) at EPFL |
| name | twitter:description | Laboratory of Artificial Chemical Intelligence at EPFL | AI-accelerated discovery and synthesis |
| name | twitter:image | https://schwallergroup.github.io/images/overview.jpg |
| name | twitter:creator | @pschwllr |
| name | twitter:site | @SchwallerGroup |
| name | twitter:card | summary_large_image |
Оптимизация Готовность: 55%
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.
Слова из title 2 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 1 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Среднее число слов в абзаце 12 достаточно.
Кол-во знаков контента 12005 на странице оптимально.
Кол-во слов 1930 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> 2. Это хорошо.
Тошнота
7,48
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
29,59%
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 |
|---|---|---|
| schwaller | 56 | 2,90% |
| chemical | 24 | 1,24% |
| chemistry | 18 | 0,93% |
| models | 14 | 0,73% |
| discovery | 12 | 0,62% |
| molecular | 11 | 0,57% |
| vaucher | 11 | 0,57% |
| language | 10 | 0,52% |
| learning | 9 | 0,47% |
| reactions | 9 | 0,47% |
| [code] | 9 | 0,47% |
| machine | 8 | 0,41% |
| nature | 8 | 0,41% |
| intelligence | 7 | 0,36% |
| design | 7 | 0,36% |
| featured | 7 | 0,36% |
| reaction | 7 | 0,36% |
| [blog] | 7 | 0,36% |
| schilter | 6 | 0,31% |
| digital | 6 | 0,31% |
Индексация Готовность: 60%
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 114 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: 54 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
Sitemap: https://schwallergroup.github.io/sitemap.xml
Sitemap
Кол-во: 1
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 содержит карту сайта. Это прекрасно!
Robots.txt не содержит ошибок в карте сайта.
Показать карту сайта
| Url | Статус |
|---|---|
| https://schwallergroup.github.io/sitemap.xml |
|
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.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| /./index.html |
<span class="navbar-title">LIAC</span>
|
|
| /./team.html |
<span class="menu-text">Team</span>
|
|
| /./research.html |
<span class="menu-text">Research</span>
|
|
| /./openings.html |
<span class="menu-text">Openings</span>
|
|
| /ai4chem_course/ |
<span class="dropdown-text">AI for Chemistry</span>
|
|
| /practical-programming-in-chemistry/ |
<span class="dropdown-text">Practical Programming in Chemistry</span>
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 102
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 102 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор |
|---|---|
| epfl.ch |
<span class="dropdown-text">Institute of Chemical Sciences and Engineering – ISIC</span>
|
| epfl.ch |
<span class="dropdown-text">Laboratory of Artificial Chemical Intelligence - LIAC</span>
|
| scholar.google.com |
<span class="menu-text"><i class="fa-solid fa-graduation-cap fa-lg" aria-label="graduation-cap"></i></span>
|
| github.com |
<span class="menu-text"><i class="fa-brands fa-github fa-lg" aria-label="github"></i></span>
|
| twitter.com |
<span class="menu-text"><i class="fa-brands fa-twitter fa-lg" aria-label="twitter"></i></span>
|
| scholar.google.com |
Google Scholar
|
| doi.org |
AdsMT: A multi-modal transformer for predicting global minimum adsorption energy
|
| doi.org |
Large Language Models are Catalyzing Chemistry Education
|
| aclanthology.org |
Knowledge Graph Extraction from Total Synthesis Documents
|
| doi.org |
Directly Optimizing for Synthesizability in Generative Molecular Design using Retrosynthesis Models
|
| doi.org |
Machine learning-aided generative molecular design
|
| doi.org |
Gradient Guided Hypotheses: A unified solution to enable machine learning models on scarce and noisy data regimes
|
| doi.org |
Saturn: Sample-efficient Generative Molecular Design using Memory Manipulation
|
| doi.org |
ChemCrow: Augmenting large-language models with chemistry tools
|
| chemistryworld.com |
<strong>Chemistry World</strong>
|
| marktechpost.com |
<strong>MarkTechPost</strong>
|
| newscientist.com |
<strong>New Scientist</strong>
|
| doi.org |
Molecular hypergraph neural networks
|
| doi.org |
Augmented Memory: Capitalizing on Experience Replay to Accelerate De Novo Molecular Design
|
| doi.org |
Are large language models superhuman chemists?
|
| doi.org |
Interpreting chemisorption strength with AutoML-based feature deletion experiments
|
| doi.org |
CMD+ V for chemistry: Image to chemical structure conversion directly done in the clipboard
|
| doi.org |
Leveraging Large Language Models for Predictive Chemistry
|
| doi.org |
Balancing computational chemistry’s potential with its environmental impact
|
| doi.org |
Targeting protein-ligand neosurfaces using a generalizable deep learning approach
|
| doi.org |
Accelerated chemical science with AI
|
| doi.org |
From intuition to AI: evolution of small molecule representations in drug discovery
|
| doi.org |
Bayesian optimisation for additive screening and yield improvements in chemical reactions–beyond one-hot encodings
|
| arxiv.org |
Transformers and Large Language Models for Chemistry and Drug Discovery
|
| arxiv.org |
ODEFormer: Symbolic Regression of Dynamical Systems with Transformers
|
| arxiv.org |
Beam Enumeration: Probabilistic Explainability For Sample Efficient Self-conditioned Molecular Design
|
| rdcu.be |
Artificial intelligence for natural product drug discovery
|
| doi.org |
Predicting solvents with the help of Artificial Intelligence
|
| doi.org |
Designing catalysts with deep generative models and computational data. A case study for Suzuki cross coupling reactions
|
| dx.doi.org |
Bayesian Optimization for Chemical Reactions
|
| dx.doi.org |
GAUCHE: A Library for Gaussian Processes in Chemistry
|
| openreview.net |
Differential top-k learning for template-based single-step retrosynthesis
|
| dx.doi.org |
SELFIES and the future of molecular string representations
|
| doi.org |
Language models can identify enzymatic binding sites in protein sequences
|
| dx.doi.org |
Completion of Partial Chemical Equations
|
| doi.org |
Fuelling the Digital Chemistry Revolution with Language Models: Sandmeyer Award 2022
|
| dx.doi.org |
Unbiasing Retrosynthesis Language Models with Disconnection Prompts
|
| dx.doi.org |
Enhancing diversity in language based models for single-step retrosynthesis
|
| dx.doi.org |
Reaction classification and yield prediction using the differential reaction fingerprint DRFP
|
| dx.doi.org |
Machine intelligence for chemical reaction space
|
| dx.doi.org |
How AI for Synthesis Can Help Tackle Challenges in Molecular Discovery
|
| dx.doi.org |
Predicting Enzymatic Reactions with a Molecular Transformer
|
| pubs.rsc.org |
Chemical Science cover
|
| pubs.rsc.org |
Most popular 2021 physical and theoretical chemistry articles
|
| dx.doi.org |
Inferring experimental procedures from text-based representations of chemical reactions
|
| nature.com |
<strong>Editors’ highlight</strong> in Computation and Machine Learning for Chemistry
|
| chemistrycommunity.nature.com |
[Blog]
|
| github.com |
[Code]
|
| dx.doi.org |
Extraction of organic chemistry grammar from unsupervised learning of chemical reactions
|
| bdtechtalks.com |
<strong>TechTalks</strong>
|
| cen.acs.org |
<strong>C&EN</strong>
|
| github.com |
[Code]
|
| dx.doi.org |
Prediction of Chemical Reaction Yields using Deep Learning
|
| rxn4chemistry.github.io |
[Code]
|
| dx.doi.org |
Unassisted Noise-Reduction of Chemical Reactions Data Sets
|
| github.com |
[Code]
|
| dx.doi.org |
Mapping the Space of Chemical Reactions using Attention-Based Neural Networks.
|
| nature.com |
[News & Views]
|
| nature.com |
[Matters Arising]
|
| nature.com |
Synthesis and enabling technologies collection
|
| cen.acs.org |
<strong>C&EN</strong>
|
| rxn4chemistry.github.io |
[Code]
|
| dx.doi.org |
Transfer learning enables the molecular transformer to predict regio- and stereoselective reactions on carbohydrates
|
| nature.com |
<strong>Editors’ highlight</strong> in Organic Chemistry and Chemical Biology
|
| chemistrycommunity.nature.com |
[Blog]
|
| github.com |
[Code]
|
| dx.doi.org |
Automated extraction of chemical synthesis actions from experimental procedures
|
| nature.com |
<strong>Editors’ highlight</strong> in Computation and Machine Learning for Chemistry
|
| cen.acs.org |
<strong>C&EN</strong>
|
| chemistrycommunity.nature.com |
[Blog]
|
| github.com |
[Code]
|
| dx.doi.org |
Exploring chemical space using natural language processing methodologies for drug discovery
|
| dx.doi.org |
Predicting retrosynthetic pathways using a combined linguistic model and hyper-graph exploration strategy
|
| ibm.com |
[Blog]
|
| dx.doi.org |
Data-driven Chemical Reaction Prediction and Retrosynthesis.
|
| dx.doi.org |
Molecular Transformer – A Model for Uncertainty-Calibrated Chemical Reaction Prediction.
|
| pubs.acs.org |
ACS Central Science Top-10 Most Read Articles in 2020
|
| cen.acs.org |
<strong>C&EN</strong>
|
| chemistryworld.com |
<strong>Chemistry World</strong>
|
| cam.ac.uk |
[Blog]
|
| github.com |
[Code]
|
| dx.doi.org |
Found in Translation: predicting outcomes of complex organic chemistry reactions using neural sequence-to-sequence models
|
| pubs.rsc.org |
Chemical Science: Most popular articles 2018-2019
|
| chemistryworld.com |
<strong>Chemistry World</strong>
|
| spectrum.ieee.org |
<strong>IEEE Spectrum</strong>
|
| technologyreview.com |
<strong>MIT Technology Review</strong>
|
| phys.org |
<strong>phys.org</strong>
|
| ibm.com |
[Blog]
|
| dx.doi.org |
Insights into photovoltaic properties of ternary organic solar cells from phase diagrams
|
| dx.doi.org |
Two-dimensional materials from high-throughput computational exfoliation of experimentally known compounds
|
| nccr-marvel.ch |
<strong>HPC Max Prize 2017</strong>
|
| nature.com |
<strong>Nature Nanotechnology cover</strong>
|
| nature.com |
[News & Views]
|
| arstechnica.com |
<strong>arstechnica</strong>
|
| phys.org |
<strong>phys.org</strong>
|
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://schwallergroup.github.io/./research.html готова к продвижению на 56%. 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: