Анализ сайта kjtian.github.io
Основное Готовность: 95%
Домен
kjtian.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.
Цепочка редиректов:
http://kjtian.github.io
301 MovedPermanently
https://kjtian.github.io/
200 OK
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 09.01.2027 2:59:59.
HTTP автоматически перенаправляется на HTTPS.
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
~0,44сек
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 0,44сек оптимальна.
Объем документа
39Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 39Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 1
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 1 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | text/css | style.css |
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 | "6a88ac30-9e13" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 7A8E:1D1C91:D3D4D:E10CF:6A88F2A3 |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 00:51:48 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270033-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787359908.437344,VS0,VE111 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | e2f19ab13ae5af262cd75ca4a2299236e36776d6 |
CMS
Не определена
Система управления сайтом (движок)
?
CMS — это движок, на котором работает сайт (WordPress, 1C-Bitrix, Tilda и др.). Знание CMS помогает понять возможности SEO-оптимизации и подобрать подходящие инструменты. «Не определена» — вероятно, самописный сайт или нестандартная сборка.
CMS не определена. Вероятно, сайт самописный либо движок надёжно скрыт. Это не ошибка.
Веб-сервер
GitHub.com
Программное обеспечение сервера
?
Веб-сервер — это ПО, которое отдаёт страницы посетителям (nginx, Apache, IIS, LiteSpeed и др.). Определяется по серверным заголовкам ответа (Server, X-Powered-By и т.п.). «Не определён» — сервер намеренно скрывает эти заголовки, это нормальная практика безопасности.
В заголовке Server указано: GitHub.com.
Мета-теги Готовность: 22%
Title
Kevin Tian
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: 32, 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: 3
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 3шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | google-site-verification | google22605ba74670a80d.html |
| name | msapplication-TileColor | #da532c |
| name | theme-color | #ffffff |
Оптимизация Готовность: 82%
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 единственном 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 1 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 14 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 33 достаточно.
Кол-во знаков контента 15645 на странице оптимально.
Кол-во слов 2255 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> 8. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 5.
Тошнота
4,90
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 страницы в пределах нормы 4,90.
Академич. тошнота
5,76%
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 |
|---|---|---|
| theory | 24 | 1,06% |
| learning | 23 | 1,02% |
| conference | 22 | 0,98% |
| sidford | 19 | 0,84% |
| information | 19 | 0,84% |
| neurips | 19 | 0,84% |
| algorithms | 17 | 0,75% |
| neural | 17 | 0,75% |
| processing | 17 | 0,75% |
| systems | 17 | 0,75% |
| optimization | 16 | 0,71% |
| jambulapati | 16 | 0,71% |
| science | 13 | 0,58% |
| computer | 11 | 0,49% |
| sampling | 9 | 0,40% |
| research | 9 | 0,40% |
| symposium | 8 | 0,35% |
| stanford | 7 | 0,31% |
| methods | 7 | 0,31% |
| presentation | 7 | 0,31% |
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 172 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: 15
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 15 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /cs331_fa26.html |
CS 331: Algorithms and Complexity (Fall 2026)
|
|
Анализировать url |
| /cs395t_sp26.html |
CS 395T: Continuous Algorithms (Spring 2026)
|
|
Анализировать url |
| /cs331_fa25.html |
CS 331: Algorithms and Complexity (Fall 2025)
|
|
Анализировать url |
| /cs395t_sp25.html |
CS 395T: Continuous Algorithms (Spring 2025)
|
|
Анализировать url |
| /cs331_fa24.html |
CS 331: Algorithms and Complexity (Fall 2024)
|
|
Анализировать url |
| /cs395t_sp24.html |
CS 395T: Continuous Algorithms (Spring 2024)
|
|
Анализировать url |
| /thesis.pdf |
Iterative Methods for Structured Algorithmic Data Science
|
|
|
| /PDSHypercube.pdf |
On the Power Dominating Sets of Hypercubes
|
|
|
| /dcc.jpeg |
Dreamcatcher
|
|
Анализировать url |
| /kimlip.png |
Loona
|
|
Анализировать url |
| /bbq1.jpeg |
making
|
|
Анализировать url |
| /bbq2.jpeg |
my
|
|
Анализировать url |
| /bbq3.jpeg |
own
|
|
Анализировать url |
| /title.jpg |
lord
|
|
Анализировать url |
| /KFI.pdf |
favorite inequality
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 152
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 152 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| sbubeck.com |
Machine Learning Foundations
|
Анализировать url |
| aaronsidford.com |
Aaron Sidford
|
Анализировать url |
| nsfgrfp.org |
NSF Graduate Research Fellowship
|
Анализировать url |
| research.google |
Google Ph.D. Fellowship
|
Анализировать url |
| simons.berkeley.edu |
VMware Research Fellowship
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
here
|
Анализировать url |
| amyzhang.info |
Amy Zhang
|
Анализировать url |
| argymouz.github.io |
Argyris Mouzakis
|
Анализировать url |
| anminggu.github.io |
Anming Gu
|
Анализировать url |
| syamantakk.github.io |
Syamantak Kumar
|
Анализировать url |
| psarkar.github.io |
Purnamrita Sarkar
|
Анализировать url |
| chutongyang98.github.io |
Chutong Yang
|
Анализировать url |
| zys996.github.io |
Yusong Zhu
|
Анализировать url |
| cs.utexas.edu |
Eric Price
|
Анализировать url |
| mndpriestley.github.io |
Amanda Priestley
|
Анализировать url |
| evitanestoridi.github.io |
Evita Nestoridi
|
Анализировать url |
| cs.utexas.edu |
Jonathan Li
|
Анализировать url |
| jennm.github.io |
Jennifer Mickel
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Total Variation Distance Estimation in Autoregressive Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Optimal Recalibration of an Online Predictor
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
The Tractability Landscape of Sampling with Inexact Scores
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
On the Curse of Dimensionality in Private Sparse Covariance Estimation and PCA
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Simultaneous Blackwell Approachability and Applications to Multiclass Omniprediction
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Separating Oblivious and Adaptive Models of Variable Selection
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Functional Stochastic Localization
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Combinatorial Sparse PCA Beyond the Spiked Identity Model
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Perspectives on Stochastic Localization
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
The Power of Iterative Filtering for Supervised Learning with (Heavy) Contamination
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Private Geometric Median in Nearly-Linear Time
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
More of the Same: Persistent Representational Harms Under Increased Representation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Radial Isotropic Position via an Implicit Newton's Method
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Spike-and-Slab Posterior Sampling in High Dimensions
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Omnipredicting Single-Index Models with Multi-Index Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Eulerian Graph Sparsification by Effective Resistance Decomposition
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Learning Noisy Halfspaces with a Margin: Massart is No Harder than Random
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Testing Calibration in Nearly-Linear Time
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Private Stochastic Convex Optimization with Heavy Tails: Near-Optimality from Simple Reductions
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Closing the Computational-Query Depth Gap in Parallel Stochastic Convex Optimization
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Black-Box k-to-1 PCA Reductions: Theory and Applications
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Linear-Sized Sparsifiers via Near-Linear Time Discrepancy Theory
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
A CS guide to the quantum singular value transformation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Revisiting Area Convexity: Faster Box-Simplex Games and Spectrahedral Generalizations
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Structured Semidefinite Programming for Recovering Structured Preconditioners
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Matrix Completion in Almost-Verification Time
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
ReSQueing Parallel and Private Stochastic Convex Optimization
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Algorithmic Aspects of the Log-Laplace Transform and a Non-Euclidean Proximal Sampler
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Semi-Random Sparse Recovery in Nearly-Linear Time
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Quadratic Speedups in Parallel Sampling from Determinantal Distributions
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Quantum Speedups for Zero-Sum Games via Improved Dynamic Gibbs Sampling
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Private Convex Optimization in General Norms
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Sharper Rates for Separable Minimax and Finite Sum Optimization via Primal-Dual Extragradient Methods
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Regularized Box-Simplex Games and Dynamic Decremental Bipartite Matching
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Clustering Mixture Models in Almost-Linear Time via List-Decodable Mean Estimation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Semi-Streaming Bipartite Matching in Fewer Passes and Optimal Space
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Lower Bounds on Metropolized Sampling Methods for Well-Conditioned Distributions
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
List-Decodable Mean Estimation in Nearly-PCA Time
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Robust Regression Revisited: Acceleration and Improved Estimation Rates
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Structured Logconcave Sampling with a Restricted Gaussian Oracle
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Relative Lipschitzness in Extragradient Methods and a Direct Recipe for Acceleration
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Acceleration with a Ball Optimization Oracle
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Robust Sub-Gaussian Principal Component Analysis and Width-Independent Schatten Packing
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Coordinate Methods for Matrix Games
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Logsmooth Gradient Concentration and Tighter Runtimes for Metropolized Hamiltonian Monte Carlo
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Variance Reduction for Matrix Games
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
A Direct Õ(1/ϵ) Iteration Parallel Algorithm for Optimal Transport
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
A Rank-1 Sketch for Matrix Multiplicative Weights
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Coordinate Methods for Accelerating ℓ∞ Regression and Faster Approximate Maximum Flow
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
CoVeR: Learning Covariate-Specific Vector Representations with Tensor Decompositions
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Learning Populations of Parameters
|
Анализировать url |
| youtube.com |
Here
|
Анализировать url |
| genome.cshlp.org |
A novel k-mer set memory (KSM) motif representation improves regulatory variant prediction
|
Анализировать url |
| onlinelibrary.wiley.com |
Predicting gene expression in massively parallel reporter assays: a comparative study
|
Анализировать url |
| link.springer.com |
K-mer Set Memory (KSM) Motif Representation Enables Accurate Prediction of the Impact of Regulatory Variants
|
Анализировать url |
| weihaokong.github.io |
Weihao Kong
|
Анализировать url |
| theory.stanford.edu |
Gregory Valiant
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Teng Zhang
|
Анализировать url |
| james-zou.com |
James Zou
|
Анализировать url |
| youtube.com |
Michael Cohen
|
Анализировать url |
| cs.tau.ac.il |
Yair Carmon
|
Анализировать url |
| web.stanford.edu |
John Duchi
|
Анализировать url |
| jmblpati.github.io |
Arun Jambulapati
|
Анализировать url |
| web.stanford.edu |
Yujia Jin
|
Анализировать url |
| yintat.com |
Yin Tat Lee
|
Анализировать url |
| jerryzli.github.io |
Jerry Li
|
Анализировать url |
| web.mit.edu |
Swati Padmanabhan
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Ruoqi Shen
|
Анализировать url |
| qijiaj.github.io |
Qijia Jiang
|
Анализировать url |
| iliasdiakonikolas.org |
Ilias Diakonikolas
|
Анализировать url |
| cseweb.ucsd.edu |
Daniel Kane
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
Daniel Kongsgaard
|
Анализировать url |
| tselilschramm.org |
Tselil Schramm
|
Анализировать url |
| sepehr.assadi.info |
Sepehr Assadi
|
Анализировать url |
| chrismusco.com |
Christopher Musco
|
Анализировать url |
| aliu42.github.io |
Allen Liu
|
Анализировать url |
| math.mit.edu |
Jonathan Kelner
|
Анализировать url |
| nimaanari.com |
Nima Anari
|
Анализировать url |
| thuyduongvuong.github.io |
Thuy-Duong Vuong
|
Анализировать url |
| gopisivakanth.github.io |
Sivakanth Gopi
|
Анализировать url |
| daogaoliu.github.io |
Daogao Liu
|
Анализировать url |
| theory.stanford.edu |
Adam Bouland
|
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
Оптимизация сайта kjtian.github.io выполнена всего на 50%. Чтобы исправить ситуацию и попасть в ТОП необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: