Анализ страницы https://twimlai.com/sessions
Основное Готовность: 100%
Домен
twimlai.com
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.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 29.08.2026 13:32:51.
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
~0,92сек
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 0,92сек оптимальна.
Объем документа
881Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 881Кб 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 | https://fonts.googleapis.com/css2?family=Open+Sans:ital,wght@0,400;0,500;0,600;0,700;1,400&family=Roboto:wght@400;500;600;700&display=swap | |
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css2?family=Open+Sans:ital,wght@0,400;0,500;0,600;0,700;1,400&family=Roboto:wght@400;500;600;700&display=swap |
Серверные заголовки
Кол-во: 10
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 10шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 1 |
| Cache-Control | public, must-revalidate, max-age=0 |
| cache-status | "Netlify Edge"; fwd=miss; fwd-status=200; stored |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 00:13:23 GMT |
| ETag | "c6ceade2e7d385d0f9f33259e2dfaf2b-ssl" |
| Server | Netlify |
| Strict-Transport-Security | max-age=31536000 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-nf-request-id | 01M0KD18WN67MQDKG4S7SG5Z6D |
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
Netlify
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: Netlify.
Мета-теги Готовность: 63%
Title
Sessions - On-Demand AI Learning | TWIML
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.
Дублей словоформ в title не найдено.
Число символов в title 40 оптимально (норма: от 40 до 45).
Description
Watch on-demand AI sessions from TWIML conferences and programs, with talks and workshops on practical machine learning and production AI.
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 уменьшить число символов в description (текущее значение: 138, 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
https://twimlai.com/sessions
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.
Канонический Url прописан корректно.
Robots
Есть ошибки
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 указан, но в нем содержится неизвестное значение...
Адаптивность
width=device-width
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.
Разметка OpenGraph
Кол-во: 8
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:url | https://twimlai.com/sessions |
| og:title | Sessions - On-Demand AI Learning | TWIML |
| og:description | Watch on-demand AI sessions from TWIML conferences and programs, with talks and workshops on practical machine learning and production AI. |
| og:image | https://twimlai.com/images/twiml_social_media_banner.jpg |
| og:image:alt | TWIML - The Voice of Machine Learning & AI |
| og:site_name | TWIML |
| og:locale | en_US |
Все мета-теги
Кол-во: 18
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 18шт. 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 |
| name | description | Watch on-demand AI sessions from TWIML conferences and programs, with talks and workshops on practical machine learning and production AI. |
| name | robots | max-snippet:-1,max-image-preview:standard,max-video-preview:-1 |
| name | twitter:card | summary_large_image |
| name | twitter:site | @twimlai |
| name | twitter:creator | @samcharrington |
| name | twitter:title | Sessions - On-Demand AI Learning | TWIML |
| name | twitter:description | Watch on-demand AI sessions from TWIML conferences and programs, with talks and workshops on practical machine learning and production AI. |
| name | twitter:image | https://twimlai.com/images/twiml_social_media_banner.jpg |
| name | twitter:image:alt | TWIML - The Voice of Machine Learning & AI |
| property | og:type | website |
| property | og:url | https://twimlai.com/sessions |
| property | og:title | Sessions - On-Demand AI Learning | TWIML |
| property | og:description | Watch on-demand AI sessions from TWIML conferences and programs, with talks and workshops on practical machine learning and production AI. |
| property | og:image | https://twimlai.com/images/twiml_social_media_banner.jpg |
| property | og:image:alt | TWIML - The Voice of Machine Learning & AI |
| property | og:site_name | TWIML |
| property | og:locale | en_US |
Оптимизация Готовность: 85%
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 1 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Слова из title 5 встречаются в тексте достаточно.
Среднее число слов в абзаце 25 достаточно.
Кол-во знаков контента 24402 на странице оптимально.
Кол-во слов 3571 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> 5. Это хорошо.
Тошнота
8,54
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
9,13%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота страницы в пределах нормы.
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 |
|---|---|---|
| learning | 73 | 2,04% |
| machine | 52 | 1,46% |
| models | 28 | 0,78% |
| platform | 20 | 0,56% |
| keynote | 18 | 0,50% |
| interview: | 18 | 0,50% |
| production | 16 | 0,45% |
| project | 16 | 0,45% |
| enterprise | 12 | 0,34% |
| organization | 12 | 0,34% |
| data-search-event="twimlfest | 12 | 0,34% |
| 2020"> | 12 | 0,34% |
| twimlcon | 11 | 0,31% |
| platforms | 10 | 0,28% |
| teardown: | 10 | 0,28% |
| building | 10 | 0,28% |
| feature | 10 | 0,28% |
| projects | 8 | 0,22% |
| training | 8 | 0,22% |
| systems | 8 | 0,22% |
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 577 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: 71 байт. Загружен за: 1сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
User-agent: *
Allow: /
Sitemap: https://twimlai.com/sitemap-index.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://twimlai.com/sitemap-index.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 294
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 294 слишком много. Проведите оптимизацию сайта!
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
На странице присутствуют изображения 268.
Показать первые 100 внутренних ссылок
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| /about |
About
|
|
| /contact |
Contact
|
|
| /newsletter |
Newsletter
|
|
| / |
<svg viewbox="0 0 140.51 45.31" xmlns:v="https://vecta.io/nano" class="w-[141px] h-[45px]" data-astro-cid-rfqj7qf6="true"><defs><lineargradient id="A" x1="58.16" y1="2.72" x2="75.68" y2="2.72" gradientunits="userSpaceOnUse"><stop offset="0" stop-color="#fff" stop-opacity="0"></stop><stop offset="1" stop-color="#00bdf2"></stop></lineargradient></defs><path d="M12.87 39.61h-.95c-1.75-.07-5.78-.54-5.78-3.46V16.61h5.05a1.6 1.6 0 0 0 1.6-1.6V12.1a1.6 1.6 0 0 0-1.6-1.59h-5V1.6A1.6 1.6 0 0 0 4.54 0H1.6A1.6 1.6 0 0 0 0 1.6v34.6s.36 8.82 9.33 9h3.54a1.52 1.52 0 0 0 1.42-1.6v-2.39a1.52 1.52 0 0 0-1.42-1.6zm63.62 5.64h3.66a2.12 2.12 0 0 0 1.9-1.35L89.2 23l7.16 21a2.14 2.14 0 0 0 1.9 1.36h1.57a2.17 2.17 0 0 0 1.9-1.36l7.11-21 7.2 21a2.14 2.14 0 0 0 1.9 1.36h3.72a1 1 0 0 0 1-1.36l-11.09-32a2.14 2.14 0 0 0-1.91-1.36h-1.56a2.14 2.14 0 0 0-1.9 1.36L99 32.67l-7-20.8a2.14 2.14 0 0 0-1.9-1.36h-1.65a2.14 2.14 0 0 0-1.9 1.36l-11 32a1 1 0 0 0 .94 1.38zM63.33 10.52h-3.66a2.16 2.16 0 0 0-1.91 1.36l-7.15 21-7.16-21a2.14 2.14 0 0 0-1.9-1.36H40a2.14 2.14 0 0 0-1.9 1.36L31 32.83l-7.19-21a2.17 2.17 0 0 0-1.91-1.36h-3.75a1 1 0 0 0-1 1.36l11.09 32a2.17 2.17 0 0 0 1.91 1.36h1.56a2.17 2.17 0 0 0 1.91-1.36l7.13-20.8 7 20.79a2.16 2.16 0 0 0 1.9 1.37h1.69a2.17 2.17 0 0 0 1.91-1.36l11-32a1 1 0 0 0-.92-1.31zm75.76 29.09h-1c-1.75-.07-5.77-.54-5.77-3.46V1.6a1.6 1.6 0 0 0-1.6-1.6h-2.94a1.6 1.6 0 0 0-1.6 1.6v34.6s.36 8.82 9.32 9h3.54a1.52 1.52 0 0 0 1.42-1.6v-2.39a1.52 1.52 0 0 0-1.37-1.6zm-76.83 5.7a1.08 1.08 0 0 1-1.08-1.51L72.07 12a2.38 2.38 0 0 1 2.11-1.51h3.37A1.07 1.07 0 0 1 78.63 12L67.56 43.8a2.42 2.42 0 0 1-2.13 1.51z" fill="#fff"></path><path d="M55.66,5.44a1.08,1.08,0,0,1-1.09-1.51l.83-2.42A2.38,2.38,0,0,1,57.51,0H81.07a1.06,1.06,0,0,1,1.07,1.51l-.85,2.42a2.42,2.42,0,0,1-2.13,1.51Z" fill="url(#A)"></path></svg>
|
|
| /podcast/twimlai |
Podcast
|
|
| /resources |
Publications
|
|
| /sessions |
Library
|
|
| /community |
Community
|
|
| /articles |
Blog
|
|
| /about |
About
|
|
| /contact |
Contact
|
|
| /newsletter |
Newsletter
|
|
| /podcast/twimlai |
Podcast
|
|
| /resources |
Publications
|
|
| /sessions |
Library
|
|
| /community |
Community
|
|
| /articles |
Blog
|
|
| /sessions/how-adopt-ai-agents-your-enterprise |
How to Adopt AI Agents in Your Enterprise
|
|
| /sessions/qualcomms-ai250-attacks-ai-inference-memory-bottleneck |
Qualcomm's AI250 Attacks the AI Inference Memory Bottleneck
|
|
| /sessions/can-google-dominate-enterprise-ai-gemini |
Can Google DOMINATE Enterprise AI with Gemini?
|
|
| /sessions/towards-unified-batch-streaming-platform-intuit |
Towards a Unified Batch and Streaming Platform at Intuit
|
|
| /sessions/evolution-machine-learning-platforms-facebook |
The Evolution of Machine Learning Platforms at Facebook
|
|
| /sessions/data-centric-ai-why-this-trend-is-here-stay |
Data-Centric AI: Why This Trend Is Here To Stay
|
|
| /sessions/causality-probabilistic-modeling-machine-learning |
Causality & Probabilistic Modeling in Machine Learning
|
|
| /sessions/causal-modeling-machine-learning |
Causal Modeling in Machine Learning
|
|
| /sessions/mitigating-discrimination-bias-ai-fairness-360 |
Mitigating Discrimination and Bias with AI Fairness 360
|
|
| /sessions/secure-private-deep-learning-pysyft |
Secure and Private Deep Learning with Pysyft
|
|
| /sessions/managing-real-life-data-science-projects-metaflow |
Managing Real-Life Data Science Projects with Metaflow
|
|
| /sessions/training-deploying-deep-learning-recommender-systems-merlin |
Training and Deploying Deep Learning Recommender Systems with Merlin
|
|
| /sessions/codifying-standardizing-serving-production-ready-ml-models-open-source-tool-mlem |
Codifying, Standardizing, and Serving Production-Ready ML Models with Open-Source Tool MLEM
|
|
| /sessions/great-mlops-debate-end-end-ml-platforms-vs-specialized-tools |
The Great MLOps Debate: End-to-End ML Platforms vs Specialized Tools
|
|
| /sessions/build-better-models-faster-weights-biases |
Build Better Models Faster with Weights & Biases
|
|
| /sessions/team-teardown-evolving-mature-platform-organization-linkedin |
Team Teardown: Evolving a Mature Platform Organization at LinkedIn
|
|
| /sessions/ship-performant-models-confidently-labelbox |
Ship Performant Models Confidently with Labelbox
|
|
| /sessions/model-quality-reliability-problem |
Model Quality as a Reliability Problem
|
|
| /sessions/bringing-cutting-edge-ai-ideas-from-research-production-pytorch |
Bringing Cutting-Edge AI Ideas from Research to Production with PyTorch
|
|
| /sessions/ml-infrastructure-build-train-scalable-autonomous-driving-systems |
ML Infrastructure to Build and Train Scalable Autonomous Driving Systems
|
|
| /sessions/building-reusable-ml-systems-etsy |
Building Reusable ML Systems at Etsy
|
|
| /sessions/youre-not-facebook-architecting-mlops-b2b-use-cases |
You're not Facebook: Architecting MLOps for B2B Use Cases
|
|
| /sessions/culture-organizational-strategies-ml-success |
Culture and Organizational Strategies for ML Success
|
|
| /sessions/understanding-landscape-latest-large-models |
Understanding the Landscape of the Latest Large Models
|
|
| /sessions/data-labeling-modern-machine-learning |
Data Labeling for Modern Machine Learning
|
|
| /sessions/infrastructure-rigorous-ml-model-testing |
Infrastructure for Rigorous ML Model Testing
|
|
| /sessions/how-create-research-centric-machine-learning-platform |
How To Create a Research-Centric Machine Learning Platform
|
|
| /sessions/real-time-ml-challenges-solutions |
Real-Time ML: Challenges and Solutions
|
|
| /sessions/how-spotify-is-navigating-evolving-ml-landscape-hendrix-platform |
How Spotify is Navigating an Evolving ML Landscape with Hendrix Platform
|
|
| /sessions/responsible-machine-learning-wikimedia |
Responsible Machine Learning at WikiMedia
|
|
| /sessions/build-vs-buy-2022 |
Build vs Buy in 2022
|
|
| /sessions/platform-first-scaling-recommendation-personalization-reddit |
Platform First: Scaling Recommendation and Personalization at Reddit
|
|
| /sessions/closing-loop-automated-model-retraining-deployment |
Closing the Loop: Automated Model Retraining and Deployment
|
|
| /sessions/using-ray-scale-ml-shopify |
Using Ray to Scale ML at Shopify
|
|
| /sessions/site-reliability-engineering-reliable-machine-learning-production |
Site Reliability Engineering for Reliable Machine Learning in Production
|
|
| /sessions/why-you-need-gitops-based-machine-learning-model-registry |
Why You Need a GitOps-based Machine Learning Model Registry
|
|
| /sessions/from-principles-practice-taking-ai-from-concept-responsible-actuality-within-any-organization |
From Principles to Practice: Taking AI From a Concept to Responsible Actuality Within Any Organization
|
|
| /sessions/hands-feature-store-model-deployment-splice-machine |
Hands-On Feature Store and Model Deployment with Splice Machine
|
|
| /sessions/using-unity-generate-synthetic-data-accelerate-computer-vision-training |
Using Unity to Generate Synthetic data and Accelerate Computer Vision Training
|
|
| /sessions/harnessing-device-ai-transform-smartphone-experience |
Harnessing On-Device AI to Transform the Smartphone Experience
|
|
| /sessions/cost-transparency-model-roi |
Cost Transparency and Model ROI
|
|
| /sessions/ml-product-experiments-scale |
ML Product Experiments at Scale
|
|
| /sessions/making-models-work-how-optimized-ml-lifecycle-can-drive-better-roi |
Making Models Work: How an optimized ML lifecycle can drive better ROI
|
|
| /sessions/explainable-monitoring-successful-ai-deployments |
Explainable Monitoring for Successful AI Deployments
|
|
| /sessions/keynote-interview-ya-xu |
Keynote Interview: Ya Xu
|
|
| /sessions/build-end-end-ml-workflow-your-organization |
Build an End-to-End ML Workflow for Your Organization
|
|
| /sessions/operationalizing-responsible-ai-21 |
Operationalizing Responsible AI 21
|
|
| /sessions/top-trends-enterprise-machine-learning-2021 |
Top Trends in Enterprise Machine Learning for 2021
|
|
| /sessions/clearml-your-r-d-mlops-from-zero-hero-two-lines-code |
ClearML: Your R&D on MLOps! From zero to hero in two lines of code
|
|
| /sessions/building-ml-platform-capabilities-global-scale |
Building ML Platform Capabilities at Global Scale
|
|
| /sessions/keynote-interview-chris-albon |
Keynote Interview: Chris Albon
|
|
| /sessions/ai-operationalization-where-ai-rubber-hits-road-enterprise |
AI Operationalization: Where the AI Rubber Hits the Road for the Enterprise
|
|
| /sessions/team-teardown-mlops-cloud-iot-irobot |
Team Teardown: MLOps in the Cloud for IoT at iRobot
|
|
| /sessions/building-teams-culture-that-support-ml-innovation |
Building Teams and Culture that Support ML Innovation
|
|
| /sessions/building-business-case-ml-platforms |
Building the Business Case for ML Platforms
|
|
| /sessions/executive-summit-keynote-how-ensure-ml-project-success |
Executive Summit Keynote: How to Ensure ML Project Success
|
|
| /sessions/why-ml-projects-fail-how-ensure-their-success |
Why ML Projects Fail and How to Ensure Their Success
|
|
| /sessions/executive-summit-roundtable-discussion |
Executive Summit Roundtable Discussion
|
|
| /sessions/algorithmia-action-take-your-ml-models-from-training-production |
Algorithmia in Action: Take your ML models from training to production
|
|
| /sessions/deploying-fraud-detection-model-feature-store |
Deploying a Fraud Detection Model with a Feature Store
|
|
| /sessions/machine-learning-is-going-real-time |
Machine Learning is Going Real-Time
|
|
| /sessions/when-good-models-go-bad-damage-caused-wayward-models-how-prevent-it |
When Good Models Go Bad: The damage caused by wayward models and how to prevent it
|
|
| /sessions/keynote-interview-faisal-siddiqi |
Keynote Interview: Faisal Siddiqi
|
|
| /sessions/build-buy-golden-ratio-how-theator-scaled-up-its-continuous-training-framework |
Build, Buy and the Golden Ratio: How Theator scaled up its continuous training framework
|
|
| /sessions/unified-mlops-feature-stores-model-deployment |
Unified MLOps: Feature Stores & Model Deployment
|
|
| /sessions/team-teardown-driving-platform-adoption-success-spotify |
Team Teardown: Driving Platform Adoption and Success at Spotify
|
|
| /sessions/one-flow-rule-them-all-building-end-end-ml-project-production-dataiku-dss |
One Flow to Rule Them All: Building the end to end ML project to production in Dataiku DSS
|
|
| /sessions/data-prep-ops-missing-piece-mlops-puzzle |
Data Prep Ops: The Missing Piece of the MLOps Puzzle
|
|
| /sessions/how-spotify-does-ml-scale |
How Spotify Does ML At Scale
|
|
| /sessions/mlops-high-stakes-environments |
MLOps for High-Stakes Environments
|
|
| /sessions/keynote-interview-solmaz-shahalizadeh |
Keynote Interview: Solmaz Shahalizadeh
|
|
| /sessions/end-end-ml-cloudera-machine-learning |
End-to-End ML with Cloudera Machine Learning
|
|
| /sessions/how-feature-stores-enable-operational-ml |
How Feature Stores Enable Operational ML
|
|
| /sessions/comedy-night-singu-hilarity-twimlfest |
Comedy Night: Singu-hilarity @ TWIMLfest
|
|
| /sessions/checklists-testing-nlp-models |
Checklists for Testing NLP Models
|
|
| /sessions/doctors-how-talking-them-changed-my-own-beliefs-about-role-ai-healthcare |
Doctors and how talking to them changed my own beliefs about the role of AI in Healthcare
|
|
| /sessions/what-it-means-be-lone-ml-engineer-startup |
What it means to be lone ML engineer at a startup
|
|
| /sessions/rookie-playbook-ml-beginners |
A Rookie Playbook for ML Beginners
|
|
| /sessions/so-you-want-teach-ai-ml-course |
So You Want to Teach an AI/ML Course?
|
|
| /sessions/ai-kids |
AI for Kids
|
|
| /sessions/show-tell-ml-ai-project-lightning-talks-2 |
Show and Tell! ML/AI Project Lightning Talks 2
|
|
| /sessions/office-hours-computer-vision |
Office Hours: Computer Vision
|
|
| /sessions/keynote-interview-sal-khan |
Keynote Interview: Sal Khan
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 15
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 15 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор |
|---|---|
| youtube.com |
<span class="sr-only" data-astro-cid-c3zks4bo="">Twiml icon youtube</span> <svg viewbox="0 0 576 512" data-astro-cid-c3zks4bo="true"><!--! Font Awesome Pro 6.2.1 by @fontawesome - https://fontawesome.com License - https://fontawesome.com/license (Commercial License) Copyright 2022 Fonticons, Inc. --><path d="M549.655 124.083c-6.281-23.65-24.787-42.276-48.284-48.597C458.781 64 288 64 288 64S117.22 64 74.629 75.486c-23.497 6.322-42.003 24.947-48.284 48.597-11.412 42.867-11.412 132.305-11.412 132.305s0 89.438 11.412 132.305c6.281 23.65 24.787 41.5 48.284 47.821C117.22 448 288 448 288 448s170.78 0 213.371-11.486c23.497-6.321 42.003-24.171 48.284-47.821 11.412-42.867 11.412-132.305 11.412-132.305s0-89.438-11.412-132.305zm-317.51 213.508V175.185l142.739 81.205-142.739 81.201z"></path></svg>
|
| x.com |
<span class="sr-only" data-astro-cid-c3zks4bo="">Twiml icon X/twitter</span> <svg width="1200" height="1227" viewbox="0 0 1200 1227" fill="none" data-astro-cid-c3zks4bo="true">
<path d="M714.163 519.284L1160.89 0H1055.03L667.137 450.887L357.328 0H0L468.492 681.821L0 1226.37H105.866L515.491 750.218L842.672 1226.37H1200L714.137 519.284H714.163ZM569.165 687.828L521.697 619.934L144.011 79.6944H306.615L611.412 515.685L658.88 583.579L1055.08 1150.3H892.476L569.165 687.854V687.828Z"></path>
</svg>
|
| linkedin.com |
<span class="sr-only" data-astro-cid-c3zks4bo="">Twiml icon linkedin</span> <svg viewbox="0 0 448 512" data-astro-cid-c3zks4bo="true"><!--! Font Awesome Pro 6.2.1 by @fontawesome - https://fontawesome.com License - https://fontawesome.com/license (Commercial License) Copyright 2022 Fonticons, Inc. --><path d="M100.28 448H7.4V148.9h92.88zM53.79 108.1C24.09 108.1 0 83.5 0 53.8a53.79 53.79 0 0 1 107.58 0c0 29.7-24.1 54.3-53.79 54.3zM447.9 448h-92.68V302.4c0-34.7-.7-79.2-48.29-79.2-48.29 0-55.69 37.7-55.69 76.7V448h-92.78V148.9h89.08v40.8h1.3c12.4-23.5 42.69-48.3 87.88-48.3 94 0 111.28 61.9 111.28 142.3V448z"></path></svg>
|
| facebook.com |
<span class="sr-only" data-astro-cid-c3zks4bo="">Twiml icon Facebook</span> <svg height="23" width="20" viewbox="0 0 320 512" data-astro-cid-c3zks4bo="true"><!--! Font Awesome Pro 6.2.1 by @fontawesome - https://fontawesome.com License - https://fontawesome.com/license (Commercial License) Copyright 2022 Fonticons, Inc. --><path d="M279.14 288l14.22-92.66h-88.91v-60.13c0-25.35 12.42-50.06 52.24-50.06h40.42V6.26S260.43 0 225.36 0c-73.22 0-121.08 44.38-121.08 124.72v70.62H22.89V288h81.39v224h100.17V288z"></path></svg>
|
| instagram.com |
<span class="sr-only" data-astro-cid-c3zks4bo="">Twiml icon instagram</span> <svg viewbox="0 0 448 512" data-astro-cid-c3zks4bo="true"><path d="M224.1 141c-63.6 0-114.9 51.3-114.9 114.9s51.3 114.9 114.9 114.9S339 319.5 339 255.9 287.7 141 224.1 141zm0 189.6c-41.1 0-74.7-33.5-74.7-74.7s33.5-74.7 74.7-74.7 74.7 33.5 74.7 74.7-33.6 74.7-74.7 74.7zm146.4-194.3c0 14.9-12 26.8-26.8 26.8-14.9 0-26.8-12-26.8-26.8s12-26.8 26.8-26.8 26.8 12 26.8 26.8zm76.1 27.2c-1.7-35.9-9.9-67.7-36.2-93.9-26.2-26.2-58-34.4-93.9-36.2-37-2.1-147.9-2.1-184.9 0-35.8 1.7-67.6 9.9-93.9 36.1s-34.4 58-36.2 93.9c-2.1 37-2.1 147.9 0 184.9 1.7 35.9 9.9 67.7 36.2 93.9s58 34.4 93.9 36.2c37 2.1 147.9 2.1 184.9 0 35.9-1.7 67.7-9.9 93.9-36.2 26.2-26.2 34.4-58 36.2-93.9 2.1-37 2.1-147.8 0-184.8zM398.8 388c-7.8 19.6-22.9 34.7-42.6 42.6-29.5 11.7-99.5 9-132.1 9s-102.7 2.6-132.1-9c-19.6-7.8-34.7-22.9-42.6-42.6-11.7-29.5-9-99.5-9-132.1s-2.6-102.7 9-132.1c7.8-19.6 22.9-34.7 42.6-42.6 29.5-11.7 99.5-9 132.1-9s102.7-2.6 132.1 9c19.6 7.8 34.7 22.9 42.6 42.6 11.7 29.5 9 99.5 9 132.1s2.7 102.7-9 132.1z"></path></svg>
|
| youtube.com |
<span class="sr-only" data-astro-cid-rfqj7qf6="">Twiml icon youtube</span> <svg viewbox="0 0 576 512" data-astro-cid-rfqj7qf6="true"><!--! Font Awesome Pro 6.2.1 by @fontawesome - https://fontawesome.com License - https://fontawesome.com/license (Commercial License) Copyright 2022 Fonticons, Inc. --><path d="M549.655 124.083c-6.281-23.65-24.787-42.276-48.284-48.597C458.781 64 288 64 288 64S117.22 64 74.629 75.486c-23.497 6.322-42.003 24.947-48.284 48.597-11.412 42.867-11.412 132.305-11.412 132.305s0 89.438 11.412 132.305c6.281 23.65 24.787 41.5 48.284 47.821C117.22 448 288 448 288 448s170.78 0 213.371-11.486c23.497-6.321 42.003-24.171 48.284-47.821 11.412-42.867 11.412-132.305 11.412-132.305s0-89.438-11.412-132.305zm-317.51 213.508V175.185l142.739 81.205-142.739 81.201z"></path></svg>
|
| linkedin.com |
<span class="sr-only" data-astro-cid-rfqj7qf6="">Twiml icon linkedin</span> <svg viewbox="0 0 448 512" data-astro-cid-rfqj7qf6="true"><!--! Font Awesome Pro 6.2.1 by @fontawesome - https://fontawesome.com License - https://fontawesome.com/license (Commercial License) Copyright 2022 Fonticons, Inc. --><path d="M100.28 448H7.4V148.9h92.88zM53.79 108.1C24.09 108.1 0 83.5 0 53.8a53.79 53.79 0 0 1 107.58 0c0 29.7-24.1 54.3-53.79 54.3zM447.9 448h-92.68V302.4c0-34.7-.7-79.2-48.29-79.2-48.29 0-55.69 37.7-55.69 76.7V448h-92.78V148.9h89.08v40.8h1.3c12.4-23.5 42.69-48.3 87.88-48.3 94 0 111.28 61.9 111.28 142.3V448z"></path></svg>
|
| x.com |
<span class="sr-only" data-astro-cid-rfqj7qf6="">Twiml icon X/twitter</span> <svg width="1200" height="1227" viewbox="0 0 1200 1227" fill="none" data-astro-cid-rfqj7qf6="true">
<path d="M714.163 519.284L1160.89 0H1055.03L667.137 450.887L357.328 0H0L468.492 681.821L0 1226.37H105.866L515.491 750.218L842.672 1226.37H1200L714.137 519.284H714.163ZM569.165 687.828L521.697 619.934L144.011 79.6944H306.615L611.412 515.685L658.88 583.579L1055.08 1150.3H892.476L569.165 687.854V687.828Z"></path>
</svg>
|
| facebook.com |
<span class="sr-only" data-astro-cid-rfqj7qf6="">Twiml icon Facebook</span> <svg height="23" width="20" viewbox="0 0 320 512" data-astro-cid-rfqj7qf6="true"><!--! Font Awesome Pro 6.2.1 by @fontawesome - https://fontawesome.com License - https://fontawesome.com/license (Commercial License) Copyright 2022 Fonticons, Inc. --><path d="M279.14 288l14.22-92.66h-88.91v-60.13c0-25.35 12.42-50.06 52.24-50.06h40.42V6.26S260.43 0 225.36 0c-73.22 0-121.08 44.38-121.08 124.72v70.62H22.89V288h81.39v224h100.17V288z"></path></svg>
|
| instagram.com |
<span class="sr-only" data-astro-cid-rfqj7qf6="">Twiml icon instagram</span> <svg viewbox="0 0 448 512" data-astro-cid-rfqj7qf6="true"><path d="M224.1 141c-63.6 0-114.9 51.3-114.9 114.9s51.3 114.9 114.9 114.9S339 319.5 339 255.9 287.7 141 224.1 141zm0 189.6c-41.1 0-74.7-33.5-74.7-74.7s33.5-74.7 74.7-74.7 74.7 33.5 74.7 74.7-33.6 74.7-74.7 74.7zm146.4-194.3c0 14.9-12 26.8-26.8 26.8-14.9 0-26.8-12-26.8-26.8s12-26.8 26.8-26.8 26.8 12 26.8 26.8zm76.1 27.2c-1.7-35.9-9.9-67.7-36.2-93.9-26.2-26.2-58-34.4-93.9-36.2-37-2.1-147.9-2.1-184.9 0-35.8 1.7-67.6 9.9-93.9 36.1s-34.4 58-36.2 93.9c-2.1 37-2.1 147.9 0 184.9 1.7 35.9 9.9 67.7 36.2 93.9s58 34.4 93.9 36.2c37 2.1 147.9 2.1 184.9 0 35.9-1.7 67.7-9.9 93.9-36.2 26.2-26.2 34.4-58 36.2-93.9 2.1-37 2.1-147.8 0-184.8zM398.8 388c-7.8 19.6-22.9 34.7-42.6 42.6-29.5 11.7-99.5 9-132.1 9s-102.7 2.6-132.1-9c-19.6-7.8-34.7-22.9-42.6-42.6-11.7-29.5-9-99.5-9-132.1s-2.6-102.7 9-132.1c7.8-19.6 22.9-34.7 42.6-42.6 29.5-11.7 99.5-9 132.1-9s102.7-2.6 132.1 9c19.6 7.8 34.7 22.9 42.6 42.6 11.7 29.5 9 99.5 9 132.1s2.7 102.7-9 132.1z"></path></svg>
|
| youtube.com |
YouTube
|
| x.com |
X
|
| linkedin.com |
LinkedIn
|
| facebook.com |
Facebook
|
| instagram.com |
Instagram
|
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://twimlai.com/sessions готова к продвижению на 62%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: