Анализ страницы https://yuekai.github.io/papers/
Основное Готовность: 100%
Домен
yuekai.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 01.11.2026 2:38:01.
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
~0,26сек
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 0,26сек оптимальна.
Объем документа
29Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 29Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 4
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 4 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://yuekai.github.io/assets/css/style.css | |
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css2?family=Noto+Sans:ital,wght@0,400;0,700;1,400&display=swap | |
| js | https://kit.fontawesome.com/ef661a1083.js | |
| js | https://yuekai.github.io/assets/js/scale.fix.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 | "6971150c-77a4" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | E380:2840:26949A:29A2CE:6A89D7B7 |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 17:09:11 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270046-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787418551.389152,VS0,VE116 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 06265271c53bb7ccf5ad7d17ab14f69e82cb3116 |
CMS
Jekyll v4.4.1
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: Jekyll v4.4.1.
Веб-сервер
GitHub.com
Программное обеспечение сервера
?
Веб-сервер — это ПО, которое отдаёт страницы посетителям (nginx, Apache, IIS, LiteSpeed и др.). Определяется по серверным заголовкам ответа (Server, X-Powered-By и т.п.). «Не определён» — сервер намеренно скрывает эти заголовки, это нормальная практика безопасности.
В заголовке Server указано: GitHub.com.
Мета-теги Готовность: 48%
Title
Papers | Yuekai Sun
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: 19, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Yuekai is an assistant professor in the statistics department at the University of Michigan. His research leverages statistical science to make AI safer and more reliable in the real world.
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: 189, 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://yuekai.github.io/papers/
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, shrink-to-fit=no
Настройка масштабирования на мобильных устройствах
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
Meta-тег viewport со значением-константой width=device-width задаёт ширину страницы в соответствии с размером экрана.
Meta-тег viewport со значением initial-scale=1.0 определяет масштаб 1:1, т.е. «не масштабировать».
Разметка OpenGraph
Кол-во: 6
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph задана. Страница оптимизирована под социальные сети.
Показать полный список og мета-тегов
| Тип | Значение |
|---|---|
| og:title | Papers |
| og:locale | en_US |
| og:description | Yuekai is an assistant professor in the statistics department at the University of Michigan. His research leverages statistical science to make AI safer and more reliable in the real world. |
| og:url | https://yuekai.github.io/papers/ |
| og:site_name | Yuekai Sun |
| og:type | website |
Все мета-теги
Кол-во: 11
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 11шт. 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, shrink-to-fit=no |
| name | generator | Jekyll v4.4.1 |
| name | description | Yuekai is an assistant professor in the statistics department at the University of Michigan. His research leverages statistical science to make AI safer and more reliable in the real world. |
| name | twitter:card | summary |
| property | og:title | Papers |
| property | og:locale | en_US |
| property | og:description | Yuekai is an assistant professor in the statistics department at the University of Michigan. His research leverages statistical science to make AI safer and more reliable in the real world. |
| property | og:url | https://yuekai.github.io/papers/ |
| property | og:site_name | Yuekai Sun |
| property | og:type | website |
| property | twitter:title | Papers |
Оптимизация Готовность: 80%
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
Ошибок нет
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 4 встречаются в тексте достаточно.
Абзацев с текстом 83 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 25 достаточно.
Кол-во знаков контента 12279 на странице оптимально.
Кол-во слов 1878 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> 2. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 5. Это хорошо.
Тошнота
5,57
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
17,04%
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 |
|---|---|---|
| yurochkin | 31 | 1,65% |
| banerjee | 18 | 0,96% |
| learning | 17 | 0,91% |
| neurips | 11 | 0,59% |
| umich-fatml | 10 | 0,53% |
| journal | 9 | 0,48% |
| models | 8 | 0,43% |
| somerstep | 8 | 0,43% |
| felipemaiapolo | 8 | 0,43% |
| fairness | 8 | 0,43% |
| smaityumich | 8 | 0,43% |
| machine | 8 | 0,43% |
| research | 7 | 0,37% |
| papers | 6 | 0,32% |
| mukherjee | 6 | 0,32% |
| individual | 6 | 0,32% |
| bracale | 5 | 0,27% |
| inference | 5 | 0,27% |
| taylor | 5 | 0,27% |
| yuekai | 4 | 0,21% |
Индексация Готовность: 0%
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 185 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.
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: 5
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 5 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| / |
Yuekai Sun
|
|
| /research/ |
Research
|
|
| /papers/ |
Papers
|
|
| /teaching/ |
Teaching
|
|
| /research/ |
the research page
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 180
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 180 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 |
<strong>A Latent Variable Framework for Scaling Laws in Large Language Models</strong>
|
| github.com |
felipemaiapolo
|
| github.com |
statistical-scaling-law
|
| arxiv.org |
<strong>Online Price Competition under Generalized Linear Demands</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>Optimal Intervention for Self-triggering Spatial Networks with Application to Urban Crime Analytics</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>Learning to Choose or Choosing to Learn: Best-of-N vs. Supervised Fine-Tuning for Bit String Generation</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>Revenue Maximization Under Sequential Price Competition Via The Estimation Of s-Concave Demand Functions</strong>
|
| github.com |
dbracale
|
| github.com |
Revenue-Maximization-Under-Sequential-Price-Competition
|
| arxiv.org |
<strong>Likelihood-Free Estimation for Spatiotemporal Hawkes processes with missing data and application to predictive policing</strong>
|
| github.com |
pramit2020
|
| github.com |
WGAN-for-estimation-in-ST-Hawkes-process-with-missingness
|
| arxiv.org |
<strong>Bridging Human and LLM Judgments: Understanding and Narrowing the Gap</strong>
|
| github.com |
felipemaiapolo
|
| github.com |
bridge
|
| arxiv.org |
<strong>Sloth: scaling laws for LLM skills to predict multi-benchmark performance across families</strong>
|
| github.com |
felipemaiapolo
|
| github.com |
sloth
|
| openreview.net |
<strong>Microfoundation Inference for Strategic Prediction</strong>
|
| github.com |
felipemaiapolo
|
| github.com |
microfoundation_inference
|
| openreview.net |
<strong>Learning the Distribution Map in Reverse Causal Performative Prediction</strong>
|
| github.com |
dbracale
|
| github.com |
LearningDistributionPP-Code
|
| openreview.net |
<strong>LiveXiv — A Multi-Modal Live Benchmark Based on Arxiv Papers Content</strong>
|
| github.com |
NimrodShabtay
|
| github.com |
LiveXiv
|
| openreview.net |
<strong>A transfer learning framework for weak-to-strong generalization</strong>
|
| github.com |
UMich-FATML
|
| github.com |
w2s-refinement
|
| openreview.net |
<strong>Distributionally robust performative prediction</strong>
|
| openreview.net |
<strong>Efficient multi-prompt evaluation of LLMs</strong>
|
| github.com |
felipemaiapolo
|
| github.com |
prompteval
|
| openreview.net |
<strong>Weak Supervision Performance Evaluation via Partial Identification</strong>
|
| github.com |
felipemaiapolo
|
| github.com |
wsbounds
|
| aclanthology.org |
<strong>Aligners: Decoupling LLMs and Alignment</strong>
|
| github.com |
lilianngweta
|
| github.com |
aligners
|
| openreview.net |
<strong>Prompt Exploration with Prompt Regression</strong>
|
| github.com |
UMich-FATML
|
| github.com |
prompt-regression
|
| openreview.net |
<strong>Large Language Model Routing with Benchmark Datasets</strong>
|
| github.com |
UMich-FATML
|
| github.com |
llm-routing
|
| openreview.net |
<strong>tinyBenchmarks: evaluating LLMs with few examples</strong>
|
| github.com |
felipemaiapolo
|
| github.com |
tinyBenchmarks
|
| dl.acm.org |
<strong>Algorithmic Fairness in Performative Policy Learning: Escaping the Impossibility of Group Fairness</strong>
|
| github.com |
UMich-FATML
|
| github.com |
fair-performative-prediction
|
| openreview.net |
<strong>Learning in reverse causal strategic environments with ramifications on two-sided markets</strong>
|
| github.com |
UMich-FATML
|
| github.com |
anti-causal-strategic-classification
|
| openreview.net |
<strong>Fusing Models with Complementary Expertise</strong>
|
| github.com |
hwang595
|
| github.com |
FoE-ICLR2024
|
| openreview.net |
<strong>An Investigation of Representation and Allocation Harms in Contrastive Learning</strong>
|
| github.com |
smaityumich
|
| github.com |
CL-representation-harm
|
| openreview.net |
<strong>Conditional independence testing under misspecified inductive biases</strong>
|
| github.com |
felipemaiapolo
|
| github.com |
cit
|
| dl.acm.org |
<strong>Simple Disentanglement of Style and Content in Visual Representations</strong>
|
| github.com |
lilianngweta
|
| github.com |
PISCO
|
| openreview.net |
<strong>Understanding new tasks through the lens of training data via exponential tilting</strong>
|
| github.com |
smaityumich
|
| github.com |
exponential-tilting
|
| openreview.net |
<strong>Predictor-corrector algorithms for stochastic optimization under gradual distribution shift</strong>
|
| github.com |
smaityumich
|
| github.com |
concept-drift
|
| openreview.net |
<strong>ISAAC Newton: Input-based Approximate Curvature for Newton’s Method</strong>
|
| github.com |
Felix-Petersen
|
| github.com |
isaac
|
| openreview.net |
<strong>Calibrated Data-Dependent Constraints with Exact Satisfaction Guarantees</strong>
|
| openreview.net |
<strong>Domain Adaptation meets Individual Fairness. And they get along.</strong>
|
| openreview.net |
<strong>Post-processing for Individual Fairness</strong>
|
| github.com |
Felix-Petersen
|
| github.com |
fairness-post-processing
|
| openreview.net |
<strong>On sensitivity of meta-learning to support data</strong>
|
| github.com |
UMich-FATML
|
| github.com |
adversarial-supports
|
| openreview.net |
<strong>Does enforcing fairness mitigate biases caused by subpopulation shift?</strong>
|
| github.com |
UMich-FATML
|
| github.com |
no-tradeoff
|
| openreview.net |
<strong>Outlier-Robust Optimal Transport</strong>
|
| github.com |
debarghya-mukherjee
|
| github.com |
Robust-Optimal-Transport
|
| openreview.net |
<strong>Statistical Inference for Individual Fairness</strong>
|
| github.com |
smaityumich
|
| github.com |
individual-fairness-testing
|
| openreview.net |
<strong>Individually Fair Rankings</strong>
|
| github.com |
UMich-FATML
|
| github.com |
SenSTIR
|
| openreview.net |
<strong>Individually fair gradient boosting</strong>
|
| github.com |
UMich-FATML
|
| github.com |
BuDRO
|
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://yuekai.github.io/papers/ готова к продвижению на 57%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: