Анализ страницы https://yuejiechi.github.io/publications.html
Основное Готовность: 85%
Домен
yuejiechi.github.io
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Используйте для продвижения только домен второго уровня.
Длина домена велика. Но если вы продвигаете запрос, входящий в название домена, то это хорошо.
Ответ сервера
200 Успешный ответ
HTTP-код ответа и цепочка редиректов
?
Код 200 — страница доступна. Коды 3xx — редиректы (цепочки замедляют загрузку и размывают ссылочный вес). Коды 4xx/5xx — ошибки, поисковик не сможет проиндексировать страницу.
Сервер настроен корректно.
Безопасность
Сайт безопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 01.11.2026 2:38:01.
Включён HSTS (Strict-Transport-Security) — защита от подмены на http.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
utf-8
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Указана кодировка на странице utf-8.
Язык
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
~0,46сек
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 0,46сек оптимальна.
Объем документа
50Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 50Кб 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.
В одном из файлов ресурсов встречается путь без https. Все подгружаемые файлы ресурсов должны открываться по защищенному протоколу ssl/https!
Кол-во файлов ресурсов 2 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | text/css | jemdoc.css |
| js | text/javascript | http://latex.codecogs.com/latexit.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 18
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 18шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| Strict-Transport-Security | max-age=31556952 |
| ETag | "6a88a40a-cac8" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 14EC:57185:2F67807:2FCA4F6:6A8A24D3 |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 22:38:11 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230021-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787438292.621491,VS0,VE232 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 27939d2dd15f8abb653b4f9eb8c574e1b4683269 |
CMS
jemdoc, see http://jemdoc.jaboc.net/
Система управления сайтом (движок)
?
CMS — это движок, на котором работает сайт (WordPress, 1C-Bitrix, Tilda и др.). Знание CMS помогает понять возможности SEO-оптимизации и подобрать подходящие инструменты. «Не определена» — вероятно, самописный сайт или нестандартная сборка.
В мета-теге generator указано: jemdoc, see http://jemdoc.jaboc.net/.
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: 22%
Title
Yuejie Chi
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: 10, 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
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 не указан. Страница не адаптивная.
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: 1
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 1шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | generator | jemdoc, see http://jemdoc.jaboc.net/ |
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 141 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 460 достаточно.
Кол-во знаков контента 30352 на странице оптимально.
Кол-во слов 4647 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.
На странице присутствуют заголовки <h3> 8.
Тошнота
10,68
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
99,53%
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 |
|---|---|---|
| [arxiv] | 114 | 2,45% |
| learning | 66 | 1,42% |
| conference | 55 | 1,18% |
| processing | 50 | 1,08% |
| version | 36 | 0,77% |
| signal | 35 | 0,75% |
| [code] | 31 | 0,67% |
| international | 31 | 0,67% |
| information | 30 | 0,65% |
| reinforcement | 24 | 0,52% |
| machine | 22 | 0,47% |
| neurips | 22 | 0,47% |
| journal | 20 | 0,43% |
| gradient | 19 | 0,41% |
| neural | 18 | 0,39% |
| systems | 17 | 0,37% |
| robust | 16 | 0,34% |
| low-rank | 16 | 0,34% |
| research | 15 | 0,32% |
| nonconvex | 15 | 0,32% |
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 304 слишком много. Проведите ревизию и оптимизацию ссылок сайта.
Robots.txt
Не найден
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.
Файл robots.txt не найден (ошибка 404). Крайне рекомендуем добавить файл robots.txt, это правило хорошего тона для поисковых роботов.
Sitemap
Кол-во: 0
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 не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.
Внутренние ссылки
Кол-во: 23
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 23 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| /index.html |
Home
|
|
| /research.html |
Research
|
|
| /publications.html |
Papers
|
|
| /talks.html |
Talks
|
|
| /teaching.html |
Teaching
|
|
| /group.html |
Group
|
|
| /service.html |
Service
|
|
| /news.html |
News
|
|
| /research.html |
Research
|
|
| /monographs/StatisticalRL_FnT.pdf |
Statistical Foundations of Reinforcement Learning: A Non-Asymptotic Perspective
|
|
| /talks/AverageReward_Qlearning.pdf |
[Slides]
|
|
| /code/AtomicNorm_PerformanceComparison.zip |
[Code]
|
|
| /talks/Nonconvex_overview_slides.pdf |
[Slides]
|
|
| /code/CovCode.zip |
[Code]
|
|
| /papers/SMLM_Reconstruction.zip |
[Code]
|
|
| /code/atomiclift.m |
[Code]
|
|
| /code/atomic_mmv.zip |
[Code]
|
|
| /code/SMLM_Reconstruction.zip |
[Code]
|
|
| /code/SMLM_Reconstruction.zip |
[Code]
|
|
| /code/superres_2datomic.m |
[Code]
|
|
| /code/EMaC_codes.zip |
[Code]
|
|
| /code/petrels.zip |
[Code]
|
|
| /dissertation/Chi_dissertation.pdf |
Exploitation of Geometry in Signal Processing and Sensing
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 280
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 280 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор |
|---|---|
| scholar.google.com |
Google Scholar
|
| arxiv.org |
Arxiv
|
| arxiv.org |
Robust Average-Reward Markov Decision Processes: Minimax-Optimal Learning via Plug-in Reductions
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| arxiv.org |
Agentic Transformers Provably Learn to Search via Reinforcement Learning
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| arxiv.org |
Multimodal Diffusion to Mutually Enhance Polarized Light and Low Resolution EBSD Data
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| arxiv.org |
Sample Complexity of Average-Reward Q-Learning: From Single-agent to Federated Reinforcement Learning
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| arxiv.org |
Preconditioning Benefits of Spectral Orthogonalization in Muon
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| arxiv.org |
A Sharp Convergence Theory for The Probability Flow ODEs of Diffusion Models
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| pubsonline.informs.org |
Statistical and Algorithmic Foundations of Reinforcement Learning
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| link.springer.com |
Provably Accelerating Ill-Conditioned Low-Rank Estimation via Scaled Gradient Descent, Even with Overparameterization
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| nowpublishers.com |
Spectral Methods for Data Science: A Statistical Perspective
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| doi.org |
Harnessing Sparsity over the Continuum: Atomic Norm Minimization for Super Resolution
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| doi.org |
Nonconvex Optimization Meets Low-Rank Matrix Factorization: An Overview
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| link.springer.com |
Median-Truncated Gradient Descent: A Robust and Scalable Nonconvex Approach for Signal Estimation
|
| ieeexplore.ieee.org |
Streaming PCA and Subspace Tracking: The Missing Data Case
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| gitlab.eecs.umich.edu |
[Code]
|
| ieeexplore.ieee.org |
Harnessing Structures in Big Data via Guaranteed Low-Rank Matrix Estimation
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| link.springer.com |
Compressed Sensing, Sparse Inversion, and Model Mismatch
|
| pubsonline.informs.org |
The Curious Price of Distributional Robustness in Reinforcement Learning with a Generative Model
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| openreview.net |
On the Emergence of Implicit Curriculum in RLVR Learning Dynamics
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| openreview.net |
Diffusion Controller: Framework, Algorithms and Parameterization
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| openreview.net |
Achieving Logarithmic Regret in KL-Regularized Zero-Sum Markov Games
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| openreview.net |
Generalized Parallel Scaling with Interdependent Generations
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| openreview.net |
Polynomial Convergence of Riemannian Diffusion Models
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| openreview.net |
Provably Efficient and Agile Randomized Q-Learning
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| openreview.net |
Scalable LLM Reasoning Acceleration with Low-rank Distillation
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| doi.org |
The Power of Preconditioning in Overparameterized Low-Rank Matrix Sensing
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| ieeexplore.ieee.org |
A Multi-Token Coordinate Descent Method for Semi-Decentralized Vertical Federated Learning
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| openreview.net |
Beyond Expectations: Learning with Stochastic Dominance Made Practical
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| epubs.siam.org |
Fast Computation of Optimal Transport via Entropy-Regularized Extragradient Methods
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| jmlr.org |
The Blessing of Heterogeneity in Federated Q-Learning: Linear Speedup and Beyond
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| doi.org |
Communication-efficient Vertical Federated Learning via Compressed Error Feedback
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| doi.org |
Convergence and Privacy of Decentralized Nonconvex Optimization with Gradient Clipping and Communication Compression
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| doi.org |
Communication-Efficient Federated Optimization over Semi-Decentralized Networks
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| openreview.net |
Multi-Head Transformers Provably Learn Symbolic Multi-step Reasoning via Gradient Descent
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| openreview.net |
Transformers Provably Learn Chain-of-Thought Reasoning with Length Generalization
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| openreview.net |
Exploration from a Primal-Dual Lens: Value-Incentivized Actor-Critic Methods for Sample-Efficient Online RL
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| openreview.net |
LoRe: Personalizing LLMs via Low-Rank Reward Modeling
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| openreview.net |
Incentivize without Bonus: Provably Efficient Model-based Online Multi-agent RL for Markov Games
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| openreview.net |
Breaking the Curse of Multiagency in Robust Multi-Agent Reinforcement Learning
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| openreview.net |
ShadowKV: KV Cache in Shadows for High-Throughput Long-Context LLM Inference
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| github.com |
[Code]
|
| openreview.net |
Faster WIND: Accelerating Iterative Best-of-N Distillation for LLM Alignment
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| openreview.net |
Characterizing the Accuracy-Communication-Privacy Trade-off in Distributed Stochastic Convex Optimization
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| openreview.net |
Robust Gymnasium: A Unified Modular Benchmark for Robust Reinforcement Learning
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| robust-rl.com |
[Website]
|
| github.com |
[Code]
|
| openreview.net |
Value-Incentivized Preference Optimization: A Unified Approach to Online and Offline RLHF
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| openreview.net |
Vertical Federated Learning with Missing Features During Training and Inference
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| openreview.net |
A Theoretical Analysis of Self-Supervised Learning for Vision Transformers
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| doi.org |
Leveraging Multimodal Diffusion Models to Accelerate Imaging with Side Information
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| jmlr.org |
Distributionally Robust Model-Based Offline Reinforcement Learning with Near-Optimal Sample Complexity
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| github.com |
[Code]
|
| doi.org |
Settling the Sample Complexity of Model-Based Offline Reinforcement Learning
|
| arxiv.org |
[Arxiv]
|
| jmlr.org |
Fast Policy Extragradient Methods for Competitive Games with Entropy Regularization
|
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://yuejiechi.github.io/publications.html готова к продвижению на 42%. 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: