Анализ страницы https://terrytangyuan.github.io/cv
Основное Готовность: 95%
Домен
terrytangyuan.github.io
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Используйте для продвижения только домен второго уровня.
Длина домена велика. Но если вы продвигаете запрос, входящий в название домена, то это хорошо.
Ответ сервера
200 Успешный ответ
HTTP-код ответа и цепочка редиректов
?
Код 200 — страница доступна. Коды 3xx — редиректы (цепочки замедляют загрузку и размывают ссылочный вес). Коды 4xx/5xx — ошибки, поисковик не сможет проиндексировать страницу.
Сервер настроен корректно.
Безопасность
Сайт безопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 04.10.2026 22:45:22.
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
~0,23сек
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 0,23сек оптимальна.
Объем документа
72Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 72Кб 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 | text/css | /css/cv.css |
| js | text/javascript | /js/jquery.min.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 17
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 17шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| ETag | "6a8913cd-123b6" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 240A:1C389F:4EF64A:5580A7:6A8B25D2 |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sun, 23 Aug 2026 16:54:42 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270031-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787504083.623192,VS0,VE114 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 90f87da6cf921b87cc9a037aa58ecbf8bcf11f38 |
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
Yuan Tang - CV
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: 14, 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
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: 3
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 3шт. 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 | theme-color | #262626 |
| name | color-scheme | light dark |
Оптимизация Готовность: 0%
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 0 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Среднее число слов в абзаце 0 слишком мало. Сделайте контент более читаемым!
Кол-во знаков контента 20307 на странице оптимально.
Кол-во слов 3035 на странице оптимально.
Заголовки
Есть ошибки
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.
Не обнаружено заголовков на странице. Добавьте заголовки (<h1>, <h2> или <h3>)
Тошнота
6,08
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
51,20%
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 |
|---|---|---|
| kubernetes | 37 | 1,22% |
| kubecon | 27 | 0,89% |
| project | 22 | 0,72% |
| kubeflow | 21 | 0,69% |
| inference | 21 | 0,69% |
| native | 19 | 0,63% |
| kserve | 18 | 0,59% |
| learning | 18 | 0,59% |
| platform | 16 | 0,53% |
| member | 16 | 0,53% |
| source | 15 | 0,49% |
| serving | 15 | 0,49% |
| distributed | 15 | 0,49% |
| technical | 13 | 0,43% |
| details | 13 | 0,43% |
| [details] | 13 | 0,43% |
| committee | 13 | 0,43% |
| machine | 13 | 0,43% |
| current | 12 | 0,40% |
| software | 10 | 0,33% |
Индексация Готовность: 30%
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 222 слишком много. Проведите ревизию и оптимизацию ссылок сайта.
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: 53 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
Sitemap: https://terrytangyuan.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://terrytangyuan.github.io/sitemap.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 49
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.
На странице присутствуют внутренние ссылки с пустым анкором: 17!
Внутренних ссылок на странице 49 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| /about |
<span class="go-back cv-link">←</span>
|
|
| /about/ |
terrytangyuan.github.io/about/
|
|
| /about/ |
terrytangyuan.github.io/about/
|
|
| /about/ |
terrytangyuan.github.io/about/
|
|
| /cv |
[details]
|
|
| / |
blog posts
|
|
| /2026/06/05/distributed-ai-inference-best-practices-gotchas/ |
Distributed AI Inference Best Practices & Gotchas
|
|
| /2025/11/18/kubecon-na-2025-model-serving-highlights/ |
KubeCon North America 2025: Red Hat AI Model Serving Highlights
|
|
| /cv |
[details]
|
|
| /2023/07/25/akuity-argo-cd-ai-assistant/ |
AI Assistant Extension
|
|
| /data/papers/2023-elasticdl-patent.pdf |
patent
|
|
| /data/papers/2020-tang-uptake-patent.pdf |
patent
|
|
| /cv |
[details]
|
|
| /cv |
[details]
|
|
| /cv |
[details]
|
|
| /2025/05/27/kserve-release/ |
Announcing KServe v0.15: Advancing Generative AI Model Serving
|
|
| /2024/05/15/kserve-0.13-release/ |
From Serverless Predictive Inference to Generative Inference - Introducing KServe v0.13
|
|
| /cv |
[details]
|
|
| /cv |
[details]
|
|
| /2023/08/14/argo-workflows-v3.5/ |
What's new in Argo Workflows v3.5
|
|
| /2022/02/28/argo-security-automation-with-oss-fuzz/ |
Argo Security Automation with OSS-Fuzz
|
|
| /2022/01/11/unveil-the-secret-ingredients-of-continuous-delivery-at-enterprise-scale-with-argocd-kubecon-china-2021/ |
Unveil the Secret Ingredients of Continuous Delivery at Enterprise Scale with Argo CD
|
|
| /2021/12/21/argocon-2021-akuity-team-recap/ |
ArgoCon 2021 Akuity Team Recap
|
|
| /cv |
[details]
|
|
| /2020/03/17/introduction-to-kubeflow-mpi-operator-and-industry-adoption/ |
Introduction to Kubeflow MPI Operator and Industry Adoption
|
|
| /cv |
[details]
|
|
| /cv |
[details]
|
|
| /data/docs/gsoc_mentor_2024_certificate.pdf |
Пустой анкор
|
|
| /data/docs/GSoC-Kubeflow-2020.png |
Пустой анкор
|
|
| /data/docs/gsoc_mentor_2020_certificate.pdf |
Пустой анкор
|
|
| /data/docs/GSoC-TensorFlow-2019.png |
Пустой анкор
|
|
| /data/docs/gsoc_mentor_2019_certificate.pdf |
Пустой анкор
|
|
| /data/docs/GSoC-MXNet-2016.png |
Пустой анкор
|
|
| /data/docs/gsoc_mentor_2016_certificate.pdf |
Пустой анкор
|
|
| /cv |
[details]
|
|
| /projects/ |
[Full List]
|
|
| /data/docs/2016-Google-Open-Source-Peer-Bonus-Letter.pdf |
Google Open Source Peer Bonus
|
|
| /2017/02/12/tensorflow-in-practice-book-chinese/ |
Пустой анкор
|
|
| /TBA |
Пустой анкор
|
|
| /data/papers/2023-elasticdl-patent.pdf |
Пустой анкор
|
|
| /data/papers/2020-tang-uptake-patent.pdf |
Пустой анкор
|
|
| /data/papers/honors-thesis-tang-psu.pdf |
honors thesis
|
|
| /data/docs/IBM-Tech-2025-award.jpg |
Пустой анкор
|
|
| /data/docs/ant-inner-source-pioneer.pdf |
Пустой анкор
|
|
| /data/docs/outstanding_author_certificate.jpg |
Пустой анкор
|
|
| /data/docs/google-open-source-peer-bonus-program.png |
Пустой анкор
|
|
| /data/docs/2016-Google-Open-Source-Peer-Bonus-Letter.pdf |
Пустой анкор
|
|
| /cv |
[details]
|
|
| /data/docs/rpi_hosts_first_hackathon.png |
Пустой анкор
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 206
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 206 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
На странице присутствуют внешние ссылки с пустым анкором: 36!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор |
|---|---|
| ai.redhat.com |
Red Hat AI
|
| argoproj.github.io |
Argo
|
| github.com |
Kubeflow
|
| github.com |
KServe
|
| github.com |
Kubernetes
|
| contribute.cncf.io |
CNCF
|
| redhat.com |
Red Hat
|
| redhat.com |
OpenShift AI
|
| github.com |
KServe
|
| github.com |
vLLM
|
| github.com |
llm-d
|
| github.com |
Llama Stack (Meta)
|
| github.com |
Omnigent (Databricks)
|
| github.com |
Kubernetes AI Conformance
|
| github.com |
WG Serving
|
| contribute.cncf.io |
TAG Workloads Foundation
|
| github.com |
Kubeflow
|
| lfaidata.foundation |
LF AI & Data Foundation
|
| github.com |
sponsored keynotes
|
| github.com |
breakout sessions
|
| inferenceops.substack.com |
State of Model Serving Communities
|
| developers.redhat.com |
Designing Distributed AI Inference: Core Concepts and Scaling Dimensions | Red Hat Developer
|
| developers.redhat.com |
Optimizing Distributed AI Inference: Advanced Deployment Patterns | Red Hat Developer
|
| developers.redhat.com |
Deploying Distributed AI Inference: Blueprints & Troubleshooting | Red Hat Developer
|
| llm-d.ai |
Production-Grade LLM Inference at Scale with KServe, llm-d, and vLLM | llm-d Blog
|
| kserve.github.io |
Best of Both Worlds: Cloud-Native AI Inference at Scale using KServe and llm-d | KServe Blog
|
| developers.redhat.com |
Why vLLM is the best choice for AI inference today | Red Hat Developer
|
| blog.vllm.ai |
Introducing vLLM Inference Provider in Llama Stack | vLLM Blog
|
| blogs.nvidia.com |
KServe Providers Dish Up NIMble Inference in Clouds and Data Centers | NVIDIA Blog
|
| developers.redhat.com |
Empower conversational AI at scale with KServe | Red Hat Developer
|
| cncf.io |
Kubernetes WG Serving concludes following successful advancement of AI inference support
|
| pytorch.org |
PyTorch on Kubernetes: Kubeflow Trainer Joins the PyTorch Ecosystem | PyTorch Blog
|
| dzone.com |
AI/ML Innovation in the Kubernetes Ecosystem | DZone
|
| redhat.com |
Open source AI at Red Hat: Our journey in the Kubeflow community | Red Hat Blog
|
| cncf.io |
Cloud Native AI Day deep dive | CNCF Blog
|
| cncf.io |
CNCF Nearly Doubles Certified Kubernetes AI Platforms
|
| cncf.io |
CNCF
|
| redhat.com |
Red Hat
|
| cloudnativenow.com |
CloudNativeNow
|
| cncf.io |
CNCF Launches Certified Kubernetes AI Conformance Program
|
| blog.kubeflow.org |
Kubeflow Project Steering Committee Announced | Kubeflow Blog
|
| ubuntu.com |
Announcing Charmed Kubeflow 1.10 | Canonical Blog
|
| cncf.io |
Kubeflow brings MLOps to the CNCF Incubator | CNCF Blog
|
| youtube.com |
KubeCon + CloudNativeCon NA 2022 | SiliconANGLE theCUBE
|
| youtu.be |
Why is open, transparent data important to LLMs? | Red Hat
|
| youtu.be |
Using llm-d to Serve Large Models | Red Hat Community
|
| youtu.be |
The Power of Community | IBM TechXchange Community Day
|
| akuity.io |
Akuity
|
| alibabagroup.com |
Alibaba Group
|
| h2o.ai |
H2O.ai
|
| uptake.com |
Uptake
|
| akuity.io |
Akuity
|
| github.com |
Argo Workflows
|
| github.com |
Argo CD
|
| akuity.io |
Akuity Platform
|
| akuity.io |
SOC 2 Type 2 compliance certification
|
| training.linuxfoundation.org |
Certified Argo Project Associate exam
|
| alibabagroup.com |
Alibaba Group
|
| github.com |
Kubeflow
|
| github.com |
ElasticDL
|
| github.com |
SQLFlow
|
| github.com |
Couler
|
| github.com |
Argo Workflows
|
| h2o.ai |
H2O.ai
|
| github.com |
H2O
|
| h2o.ai |
Driverless AI
|
| uptake.com |
Uptake (acquired by Bosch)
|
| github.com |
open source initiatives
|
| contribute.cncf.io |
CNCF Technical Advisory Group on Workloads Foundation
|
| youtu.be |
Introducing TAG Workloads Foundation: Advancing the Core of Cloud Native Execution - KubeCon NA 2025
|
| youtu.be |
Explore TAG Workloads Foundation: Advancing Cloud Native Execution From Core Runtime To Applications - KubeCon EU 2026
|
| github.com |
Kubernetes AI Conformance
|
| youtu.be |
opening keynote
|
| cncf.io |
CNCF announcement
|
| github.com |
initial certification
|
| forbes.com |
Forbes
|
| cloudnativenow.com |
CloudNativeNow
|
| blog.aks.azure.com |
AKS
|
| docs.cloud.google.com |
GKE
|
| youtu.be |
maintainer session
|
| cncf.io |
CNCF announcement
|
| forbes.com |
Forbes
|
| github.com |
KServe
|
| cncf.io |
CNCF
|
| redhat.com |
Red Hat
|
| cloudnativenow.com |
CloudNativeNow
|
| llm-d.ai |
Production-Grade LLM Inference at Scale with KServe, llm-d, and vLLM | llm-d Blog
|
| kserve.github.io |
Best of Both Worlds: Cloud-Native AI Inference at Scale using KServe and llm-d
|
| youtu.be |
Project Lightning Talk: Evolving KServe: The Unified Model Inference Platform for Both Predictive and Generative AI - KubeCon EU 2026
|
| youtu.be |
KServe Next: Advancing Generative AI Model Serving - Cloud Native & Kubernetes AI Day NA 2025
|
| github.com |
KServe Deep Dive: Evolving Model Serving for the Generative AI Era - IBM TechXchange 2025
|
| youtu.be |
Unlocking Potential of Large Models in Production - KubeCon NA 2024
|
| github.com |
KServe Essentials: Building a Production-Ready Cloud-Native Model Serving Platform - IBM TechXchange 2024
|
| github.com |
Engineering Cloud Native AI Platform - PlatformCon 2024
|
| github.com |
Highly Scalable Inference Platform for Models of Any Size - Open Data Science Conference 2024
|
| youtu.be |
Production-Ready AI Platform on Kubernetes - KubeCon EU 2024
|
| github.com |
Kubernetes Serving Working Group
|
| cncf.io |
Kubernetes WG Serving concludes following successful advancement of AI inference support
|
| youtube.com |
Navigating the Rapid Evolution of Large Model Inference: Where does Kubernetes Fit? - KubeCon NA 2025
|
| youtube.com |
Advancements in AI/ML Inference Workloads on Kubernetes - KubeCon EU 2025
|
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://terrytangyuan.github.io/cv готова к продвижению на 39%. 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: