Анализ страницы https://solab.org/publications/
Основное Готовность: 100%
Домен
solab.org
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Домен второго уровня идеален для продвижения.
Отличный запоминающийся домен.
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 21.10.2026 0:44:51.
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
~0,31сек
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 0,31сек оптимальна.
Объем документа
54Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 54Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 2
Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения)
?
Количество и тип подключённых ресурсов влияют на скорость загрузки. Большое число запросов увеличивает время рендеринга страницы.
Кол-во файлов ресурсов 2 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | ../assets/css/style.css | |
| js | ../assets/js/msa.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 | "6a668ce9-da44" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 4CC2:15CD:3864AD:38E5CC:6A8C8CDD |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Mon, 24 Aug 2026 18:26:37 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230093-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787595997.196358,VS0,VE126 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 79dcda1e8cf6658403d3b7f7b6511b8561fa9a09 |
CMS
WordPress
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.
Сайт работает на CMS WordPress.
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: 48%
Title
Publications — solab
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: 20, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Publications from the Ovchinnikov Lab (solab) at MIT Biology.
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: 61, 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, initial-scale=1
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: 6
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:type | website |
| og:site_name | solab — Ovchinnikov Lab |
| og:title | Publications — solab |
| og:description | Publications from the Ovchinnikov Lab (solab) at MIT Biology. |
| og:image | https://solab.org/assets/img/hero.png |
| og:url | https://solab.org/publications/ |
Все мета-теги
Кол-во: 12
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 12шт. 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 |
| name | description | Publications from the Ovchinnikov Lab (solab) at MIT Biology. |
| name | twitter:card | summary_large_image |
| name | twitter:title | Publications — solab |
| name | twitter:description | Publications from the Ovchinnikov Lab (solab) at MIT Biology. |
| name | twitter:image | https://solab.org/assets/img/hero.png |
| property | og:type | website |
| property | og:site_name | solab — Ovchinnikov Lab |
| property | og:title | Publications — solab |
| property | og:description | Publications from the Ovchinnikov Lab (solab) at MIT Biology. |
| property | og:image | https://solab.org/assets/img/hero.png |
| property | og:url | https://solab.org/publications/ |
Оптимизация Готовность: 50%
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 5 слишком мало. Сделайте контент более читаемым!
Кол-во знаков контента 12298 на странице оптимально.
Кол-во слов 1819 на странице оптимально.
Заголовки
Ошибок нет
Иерархия заголовков H1–H6
?
H1 должен быть один и содержать ключевой запрос. H2–H6 описывают подразделы. Пропуск уровней (H1 → H3) и несколько H1 — типичные ошибки, снижающие понятность страницы для поисковика.
На странице присутствуют заголовки <h1> 1. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 4. Это хорошо.
Тошнота
6,63
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
16,55%
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 |
|---|---|---|
| ovchinnikov | 44 | 2,42% |
| protein | 43 | 2,36% |
| github | 23 | 1,26% |
| design | 21 | 1,15% |
| nature | 17 | 0,93% |
| biorxiv | 13 | 0,71% |
| structure | 13 | 0,71% |
| science | 12 | 0,66% |
| biology | 12 | 0,66% |
| sequence | 11 | 0,60% |
| prediction | 9 | 0,49% |
| learning | 9 | 0,49% |
| models | 9 | 0,49% |
| language | 7 | 0,38% |
| dauparas | 6 | 0,33% |
| molecular | 6 | 0,33% |
| structural | 6 | 0,33% |
| notebook | 6 | 0,33% |
| proteins | 5 | 0,27% |
| functional | 5 | 0,27% |
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 111 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: 63 байт. Загружен за: 92мсек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
User-agent: *
Allow: /
Sitemap: https://solab.org/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://solab.org/sitemap.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 8
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 8 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| /../ |
solab
|
|
| /../ |
Home
|
|
| /../lab/ |
Lab
|
|
| /../research/ |
Research
|
|
| /../publications/ |
Publications
|
|
| /../tools/ |
Tools
|
|
| /../resources/ |
Resources
|
|
| /../contact/ |
Contact
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 103
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 103 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор |
|---|---|
| scholar.google.com |
Google Scholar ↗
|
| biorxiv.org |
CIRPIN: Learning Circular Permutation-Invariant Representations to Uncover Putative Protein Homologs.
|
| github.com |
GitHub
|
| biorxiv.org |
Hit or Miss: Understanding Emergence and Absence of Homo-oligomeric Contacts in Protein Language Models.
|
| nature.com |
Democratizing protein language model training, sharing and collaboration.
|
| biorxiv.org |
The OMG dataset: An Open MetaGenomic corpus for mixed-modality genomic language modeling.
|
| link.aps.org |
Disentanglement of Evolutionary Constraints in Statistical Models of Proteins.
|
| biorxiv.org |
Protein language models learn evolutionary statistics of interacting sequence motifs.
|
| biorxiv.org |
GitHub
|
| biorxiv.org |
Differentiable Search of Evolutionary Trees from Leaves.
|
| github.com |
GitHub
|
| biorxiv.org |
Genomic language model predicts protein co-regulation and function.
|
| github.com |
GitHub
|
| academic.oup.com |
End-to-end learning of multiple sequence alignments with differentiable Smith-Waterman.
|
| github.com |
GitHub
|
| mlsb.io |
SWAMPNN: End-to-end protein structures alignment.
|
| github.com |
GitHub
|
| biorxiv.org |
Global statistical models of protein coevolution reveal higher-order sectors beyond those obtained from structure alone.
|
| github.com |
GitHub
|
| biorxiv.org |
Disentanglement of Entropy and Coevolution using Spectral Regularization.
|
| github.com |
GitHub
|
| journals.aps.org |
State-of-the-Art estimation of protein model accuracy using AlphaFold.
|
| github.com |
GitHub
|
| pubmed.ncbi.nlm.nih.gov |
Interpreting Potts and Transformer Protein Models Through the Lens of Simplified Attention.
|
| github.com |
GitHub
|
| biorxiv.org |
Transformer protein language models are unsupervised structure learners.
|
| github.com |
GitHub
|
| biorxiv.org |
The structure-fitness landscape of pairwise relations in generative sequence models.
|
| github.com |
GitHub
|
| cell.com |
Advances in chromatin and chromosome research: perspectives from multiple fields.
|
| arxiv.org |
Unified framework for modeling multivariate distributions in biological sequences.
|
| github.com |
GitHub
|
| pubmed.ncbi.nlm.nih.gov |
A demonstration of unsupervised machine learning in species delimitation.
|
| github.com |
GitHub
|
| science.org |
Toward life with a 19-amino acid alphabet through generative artificial intelligence design.
|
| biorxiv.org |
Accurate protein stability prediction for small domains using mega-scale experiments.
|
| biorxiv.org |
Protein Hunter: exploiting structure hallucination within diffusion for protein design.
|
| biorxiv.org |
BoltzDesign1: Inverting all-atom structure prediction model for generalized biomolecular binder design.
|
| github.com |
GitHub
|
| nature.com |
Stable de novo protein design via joint conformational landscape and sequence optimization.
|
| nature.com |
Designing novel solenoid proteins with in silico evolution.
|
| sciencedirect.com |
Artificial intelligence methods for protein folding and design.
|
| nature.com |
Accurate de novo design of high-affinity protein-binding macrocycles using deep learning.
|
| cell.com |
De novo design of a peptide modulator to reverse sodium channel dysfunction linked to cardiac arrhythmias and epilepsy.
|
| nature.com |
Computational design of soluble and functional membrane protein analogues.
|
| pnas.org |
De novo design of small beta barrel proteins.
|
| science.org |
Scalable protein design using optimization in a relaxed sequence space.
|
| colab.research.google.com |
Colab Notebook
|
| nature.com |
De novo design of protein structure and function with RFdiffusion.
|
| github.com |
GitHub
|
| colab.research.google.com |
Colab Notebook
|
| nature.com |
Mega-scale experimental analysis of protein folding stability in biology and design.
|
| onlinelibrary.wiley.com |
Validation of de novo designed water-soluble and transmembrane β-barrels by in silico folding and melting.
|
| colab.research.google.com |
Colab Notebook
|
| nature.com |
Cyclic peptide structure prediction and design using AlphaFold2.
|
| colab.research.google.com |
Colab Notebook
|
| biorxiv.org |
Language models generalize beyond natural proteins.
|
| nature.com |
Computational design of constitutively active cGAS.
|
| ipd.uw.edu |
Scaffolding protein functional sites using deep learning.
|
| github.com |
GitHub
|
| github.com |
ColabDesign
|
| nature.com |
De novo protein design by deep network hallucination.
|
| sciencedirect.com |
Structure-based protein design with deep learning.
|
| pnas.org |
Protein sequence design by conformational landscape optimization.
|
| github.com |
GitHub
|
| biorxiv.org |
Design of proteins presenting discontinuous functional sites using deep learning.
|
| pubmed.ncbi.nlm.nih.gov |
A structural and data-driven approach to engineering a plant cytochrome P450 enzyme.
|
| ncbi.nlm.nih.gov |
Development of a dual-functional conjugate of antigenic peptide and Fc-III mimetics (DCAF) for targeted antibody blocking.
|
| nature.com |
De novo design of a fluorescence-activating β-barrel.
|
| biorxiv.org |
Protein Diffusion Models as Statistical Potentials.
|
| sciencedirect.com |
Does sequence clustering confound AlphaFold2?
|
| biorxiv.org |
Learning millisecond protein dynamics from what is missing in NMR spectra.
|
| academic.oup.com |
actifpTM: a refined confidence metric of AlphaFold2 predictions involving flexible regions.
|
| academic.oup.com |
NMPFamsDB: a database of novel protein families from microbial metagenomes and metatranscriptomes.
|
| nature.com |
AF2BIND: predicting small-molecule binding sites using the pair representation of AlphaFold2.
|
| github.com |
Colab Notebook
|
| nature.com |
Integrated structure prediction of protein-protein docking with experimental restraints using ColabDock.
|
| github.com |
GitHub
|
| nature.com |
Co-evolution-based prediction of metal-binding sites in proteomes by machine learning.
|
| frontiersin.org |
Exploring microbial functional biodiversity at the protein family level—From metagenomic sequence reads to annotated protein clusters.
|
| nature.com |
Unraveling the functional dark matter through global metagenomics.
|
| nmpfamsdb.org |
Database
|
| nature.com |
Predicting multiple conformations via sequence clustering and AlphaFold2.
|
| github.com |
GitHub
|
| biorxiv.org |
An atlas of protein homo-oligomerization across domains of life.
|
| colab.research.google.com |
Colab Notebook
|
| nature.com |
A structural biology community assessment of AlphaFold2 applications.
|
| nature.com |
ColabFold: making protein folding accessible to all.
|
| github.com |
GitHub
|
| science.org |
Computed structures of core eukaryotic protein complexes.
|
| science.org |
Accurate prediction of protein structures and interactions using a three-track neural network.
|
| github.com |
GitHub
|
| pnas.org |
Improved protein structure prediction using predicted interresidue orientations.
|
| science.org |
Protein interaction networks revealed by proteome coevolution.
|
| science.org |
Protein structure determination using metagenome sequence data.
|
| github.com |
GitHub
|
| pubmed.ncbi.nlm.nih.gov |
Solution NMR structure of Se0862, a highly conserved cyanobacterial protein involved in biofilm formation.
|
| nature.com |
Structure determination of the HgcAB complex using metagenome sequence data: insights into microbial mercury methylation.
|
| science.org |
Structural basis of ER-associated protein degradation mediated by the Hrd1 ubiquitin ligase complex.
|
| pubmed.ncbi.nlm.nih.gov |
Structurally Mapping Endogenous Heme in the CcmCDE Membrane Complex for Cytochrome c Biogenesis.
|
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://solab.org/publications/ готова к продвижению на 64%. 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: