Анализ сайта https://www.chenglinyang.com/
Основное Готовность: 75%
Домен
chenglinyang.com
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Длина домена велика. Но если вы продвигаете запрос, входящий в название домена, то это хорошо.
Домен второго уровня идеален для продвижения.
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 04.10.2026 22:45:22.
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-us
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-us.
Скорость загрузки
~0,39сек
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 0,39сек оптимальна.
Объем документа
25Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 25Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 18
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 18 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css2?family=Montserrat:wght@400;700&family=Roboto+Mono&family=Roboto:wght@400;700&display=swap | |
| stylesheet | /css/vendor-bundle.min.f1ecf783c14edc00c9320c205831ad8e.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/npm/academicons@1.9.1/css/academicons.min.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/gh/highlightjs/cdn-release@10.2.1/build/styles/github.min.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/gh/highlightjs/cdn-release@10.2.1/build/styles/dracula.min.css | |
| stylesheet | /css/wowchemy.d3fbabf3e02f0a40f84592dd992c35ca.css | |
| js | https://identity.netlify.com/v1/netlify-identity-widget.js | |
| js | /js/wowchemy-init.min.ced4c4e0190cf57ce42494e355f2bdf6.js | |
| js | /js/vendor-bundle.min.b73dfaac3b6499dc997741748a7c3fe2.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/gh/desandro/imagesloaded@v4.1.4/imagesloaded.pkgd.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/gh/metafizzy/isotope@v3.0.6/dist/isotope.pkgd.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/gh/highlightjs/cdn-release@10.2.1/build/highlight.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/gh/highlightjs/cdn-release@10.2.1/build/languages/r.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/gh/highlightjs/cdn-release@10.2.1/build/languages/latex.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/gh/krisk/Fuse@v3.2.1/dist/fuse.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/gh/julmot/mark.js@8.11.1/dist/jquery.mark.min.js | |
| js | /en/js/wowchemy.min.8d4d8153892cfbab558385d33f14509c.js | |
| js | module | /js/wowchemy-publication.ee00aa4e09ee62617fe2dc15bfcb3f7b.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 15
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 15шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 11297 |
| Cache-Control | public, must-revalidate, max-age=0 |
| cache-status | "Netlify Edge"; hit; ttl=31524704 |
| Date | Mon, 24 Aug 2026 03:27:41 GMT |
| ETag | "4efbb167b87f41db7cca6ae89b5a12ad-ssl" |
| permissions-policy | accelerometer=(), camera=(), geolocation=(), gyroscope=(), magnetometer=(), microphone=(), payment=(), usb=() |
| Referrer-Policy | strict-origin-when-cross-origin |
| Server | Netlify |
| Strict-Transport-Security | max-age=31536000; includeSubDomains |
| Vary | Accept-Encoding |
| X-Content-Type-Options | nosniff |
| X-Frame-Options | DENY |
| x-nf-request-id | 01M0RWYGBVMBREMHB7Q917DYD5 |
| X-XSS-Protection | 1; mode=block |
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: 48%
Title
Chenglin Yang
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: 13, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Research Scientist
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: 18, 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
https://www.chenglinyang.com/
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
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: 7
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:site_name | Chenglin Yang |
| og:url | https://www.chenglinyang.com/ |
| og:title | Chenglin Yang |
| og:description | Research Scientist |
| og:image | https://www.chenglinyang.com/media/icon_hu0b7a4cb9992c9ac0e91bd28ffd38dd00_9727_512x512_fill_lanczos_center_3.png |
| og:locale | en-us |
| og:updated_time | 2030-06-01T13:00:00+00:00 |
Все мета-теги
Кол-во: 16
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 16шт. 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 | generator | Wowchemy 5.4.0 for Hugo |
| name | author | Chenglin Yang |
| name | description | Research Scientist |
| name | theme-color | #1565c0 |
| property | twitter:card | summary |
| property | twitter:site | @wowchemy |
| property | twitter:creator | @wowchemy |
| property | og:site_name | Chenglin Yang |
| property | og:url | https://www.chenglinyang.com/ |
| property | og:title | Chenglin Yang |
| property | og:description | Research Scientist |
| property | og:image | https://www.chenglinyang.com/media/icon_hu0b7a4cb9992c9ac0e91bd28ffd38dd00_9727_512x512_fill_lanczos_center_3.png |
| property | twitter:image | https://www.chenglinyang.com/media/icon_hu0b7a4cb9992c9ac0e91bd28ffd38dd00_9727_512x512_fill_lanczos_center_3.png |
| property | og:locale | en-us |
| property | og:updated_time | 2030-06-01T13:00:00+00:00 |
Оптимизация Готовность: 62%
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 17 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 48 достаточно.
Кол-во знаков контента 7008 на странице оптимально.
Кол-во слов 1042 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> 3. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 1. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 2.
Тошнота
3,61
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 3. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
25,34%
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 |
|---|---|---|
| chenglin | 13 | 1,25% |
| yuille | 10 | 0,96% |
| convolution | 10 | 0,96% |
| self-attention | 10 | 0,96% |
| models | 9 | 0,86% |
| mobile | 8 | 0,77% |
| transformer | 8 | 0,77% |
| captioner | 7 | 0,67% |
| vision | 7 | 0,67% |
| generative | 6 | 0,58% |
| siyuan | 5 | 0,48% |
| information | 5 | 0,48% |
| strong | 5 | 0,48% |
| zero-shot | 5 | 0,48% |
| training | 5 | 0,48% |
| attention | 5 | 0,48% |
| publications | 4 | 0,38% |
| research | 4 | 0,38% |
| discriminative | 4 | 0,38% |
| networks | 4 | 0,38% |
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 56 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: 65 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
User-agent: *
Sitemap: https://www.chenglinyang.com/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://www.chenglinyang.com/sitemap.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 14
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 14 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
На странице присутствуют изображения 3.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| / |
Chenglin Yang
|
|
Анализировать url |
| / |
Chenglin Yang
|
|
Анализировать url |
| /publication/ig_captioner/ |
IG Captioner: Information Gain Captioners are Strong Zero-shot Classifiers
|
|
Анализировать url |
| /publication/ig_captioner/ |
<div class="article-style">
<p>Generative training has been demonstrated to be powerful for building visual-language models. However, on zero-shot discriminative benchmarks, there is still a performance gap between models trained with generative and discriminative objectives. In this paper, we aim to narrow this gap by improving the efficacy of generative training on classification tasks, without any finetuning processes or additional modules. Specifically, we focus on narrowing the gap between the generative captioner and the CLIP classifier. We begin by analysing the predictions made by the captioner and classifier and observe that the caption generation inherits the distribution bias from the language model trained with pure text modality, making it less grounded on the visual signal. To tackle this problem, we redesign the scoring objective for the captioner to alleviate the distributional bias and focus on measuring the gain of information brought by the visual inputs. We further design a generative training objective to match the evaluation objective. We name our model trained and evaluated from the novel procedures as Information Gain (IG) captioner. We pretrain the models on the public Laion-5B dataset and perform a series of discriminative evaluations. For the zero-shot classification on ImageNet, IG captioner achieves >18% improvements over the standard captioner, achieving comparable performances with the CLIP classifier. IG captioner also demonstrated strong performance on zero-shot image-text retrieval tasks on MSCOCO and Flickr30K. We hope this paper inspires further research towards unifying generative and discriminative training procedures for visual-language models.</p>
</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/moat/ |
MOAT: Alternating Mobile Convolution and Attention Brings Strong Vision Models
|
|
Анализировать url |
| /publication/moat/ |
<div class="article-style">
<p>This paper presents MOAT, a family of neural networks that build on top of MObile convolution (i.e., inverted residual blocks) and ATtention. Unlike the current works that stack separate mobile convolution and transformer blocks, we effectively merge them into a MOAT block. Starting with a standard Transformer block, we replace its multi-layer perceptron with a mobile convolution block, and further reorder it before the self-attention operation. The mobile convolution block not only enhances the network representation capacity, but also produces better downsampled features. Our conceptually simple MOAT networks are surprisingly effective, achieving 89.1% top-1 accuracy on ImageNet-1K with ImageNet-22K pretraining. Additionally, MOAT can be seamlessly applied to downstream tasks that require large resolution inputs by simply converting the global attention to window attention. Thanks to the mobile convolution that effectively exchanges local information between pixels (and thus cross-windows), MOAT does not need the extra window-shifting mechanism. As a result, on COCO object detection, MOAT achieves 59.2% box AP with 227M model parameters (single-scale inference, and hard NMS), and on ADE20K semantic segmentation, MOAT attains 57.6% mIoU with 496M model parameters (single-scale inference). Finally, the tiny-MOAT family, obtained by simply reducing the channel sizes, also surprisingly outperforms several mobile-specific transformer-based models on ImageNet. We hope our simple yet effective MOAT will inspire more seamless integration of convolution and self-attention. Code is made publicly available.</p>
</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/lvt/ |
Lite Vision Transformer with Enhanced Self-Attention
|
|
Анализировать url |
| /publication/lvt/ |
<div class="article-style">
<p>Despite the impressive representation capacity of vision transformer models, current light-weight vision transformer models still suffer from inconsistent and incorrect dense predictions at local regions. We suspect that the power of their self-attention mechanism is limited in shallower and thinner networks. We propose Lite Vision Transformer (LVT), a novel light-weight transformer network with two enhanced self-attention mechanisms to improve the model performances for mobile deployment. For the low-level features, we introduce Convolutional Self-Attention (CSA). Unlike previous approaches of merging convolution and self-attention, CSA introduces local self-attention into the convolution within a kernel of size 3x3 to enrich low-level features in the first stage of LVT. For the high-level features, we propose Recursive Atrous Self-Attention (RASA), which utilizes the multi-scale context when calculating the similarity map and a recursive mechanism to increase the representation capability with marginal extra parameter cost. The superiority of LVT is demonstrated on ImageNet recognition, ADE20K semantic segmentation, and COCO panoptic segmentation. The code is made publicly available.</p>
</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/ig_captioner/ |
IG Captioner: Information Gain Captioners are Strong Zero-shot Classifiers
|
|
Анализировать url |
| /publication/moat/ |
MOAT: Alternating Mobile Convolution and Attention Brings Strong Vision Models
|
|
Анализировать url |
| /publication/lvt/ |
Lite Vision Transformer with Enhanced Self-Attention
|
|
Анализировать url |
| /publication/patchattack/ |
PatchAttack: A Black-box Texture-based Attack with Reinforcement Learning
|
|
Анализировать url |
| /publication/snapshot_distillation/ |
Snapshot Distillation: Teacher-Student Optimization in One Generation
|
|
Анализировать url |
| /publication/distillation_in_generations/ |
Training Deep Neural Networks in Generations: A More Tolerant Teacher Educates Better Students
|
|
Анализировать url |
Внешние ссылки
Кол-во: 28
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 28 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| scholar.google.com |
<i class="fas fa-graduation-cap big-icon"></i>
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github big-icon"></i>
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
<i class="fab fa-linkedin big-icon"></i>
|
Анализировать url |
| twitter.com |
<i class="fab fa-twitter big-icon"></i>
|
|
| seed.bytedance.com |
<b>ByteDance Seed</b>
|
Анализировать url |
| deepmind.google |
<b>Google DeepMind</b>
|
Анализировать url |
| research.google |
<b>Google Research</b>
|
Анализировать url |
| adobe.com |
<b>Adobe</b>
|
Анализировать url |
| en.wikipedia.org |
Bloomberg Distinguished Professor
|
Анализировать url |
| cs.jhu.edu |
<b>Alan Yuille</b>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| creativecommons.org |
CC BY NC ND 4.0
|
Анализировать url |
| creativecommons.org |
<i class="fab fa-creative-commons fa-2x" aria-hidden="true"></i>
<i class="fab fa-creative-commons-by fa-2x" aria-hidden="true"></i>
<i class="fab fa-creative-commons-nc fa-2x" aria-hidden="true"></i>
<i class="fab fa-creative-commons-nd fa-2x" aria-hidden="true"></i>
|
Анализировать url |
| wowchemy.com |
Wowchemy
|
Анализировать url |
| github.com |
open source
|
Анализировать url |
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
Таким сайт https://www.chenglinyang.com/ видят поисковые системы. Процент оптимизации невысокий - 61%. Чтобы улучшить сайт и попасть в ТОП необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: