Анализ сайта lilei-nlp.github.io
Основное Готовность: 100%
Домен
lilei-nlp.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://lilei-nlp.github.io
301 MovedPermanently
https://lilei-nlp.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.
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.
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
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
~0,47сек
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 0,47сек оптимальна.
Объем документа
22Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 22Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 3
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 3 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/6.5.1/css/all.min.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/gh/jpswalsh/academicons@1/css/academicons.min.css | |
| stylesheet | docs/style.css |
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 | "6a6ac124-5816" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | C2B6:16B7D6:1152667:1173E1F:6A892389 |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 04:20:27 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230187-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787372427.278251,VS0,VE99 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 9489a828733a32a5da740cbc3da57bf7e851379e |
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: 50%
Title
Lei Li - HKU-NLP
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: 16, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Lei Li is a PhD student at HKU-NLP working on multimodal large language models and in-context learning. Best Paper Award at EMNLP 2023.
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: 135, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
Lei Li, HKU, NLP, multimodal, large language models, in-context learning
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.
Keywords установлены.
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
width=device-width, initial-scale=1, maximum-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».
Meta-тег viewport со значением maximum-scale определяет максимальный масштаб области просмотра.
Разметка OpenGraph
Кол-во: 5
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 | Lei Li - HKU-NLP |
| og:description | PhD student at HKU-NLP working on multimodal large language models and in-context learning. |
| og:type | website |
| og:url | https://lilei-nlp.github.io/ |
| og:image | https://lilei-nlp.github.io/assets/images/deecamp.jpeg |
Все мета-теги
Кол-во: 14
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 14шт. 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, maximum-scale=1 |
| name | description | Lei Li is a PhD student at HKU-NLP working on multimodal large language models and in-context learning. Best Paper Award at EMNLP 2023. |
| name | author | Lei Li |
| name | keywords | Lei Li, HKU, NLP, multimodal, large language models, in-context learning |
| name | twitter:card | summary |
| name | twitter:site | @_TobiasLee |
| name | twitter:title | Lei Li - HKU-NLP |
| name | twitter:description | PhD student at HKU-NLP working on multimodal LLMs and in-context learning. |
| name | twitter:image | https://lilei-nlp.github.io/assets/images/deecamp.jpeg |
| property | og:title | Lei Li - HKU-NLP |
| property | og:description | PhD student at HKU-NLP working on multimodal large language models and in-context learning. |
| property | og:type | website |
| property | og:url | https://lilei-nlp.github.io/ |
| property | og:image | https://lilei-nlp.github.io/assets/images/deecamp.jpeg |
Оптимизация Готовность: 77%
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.
Абзацев с текстом 6 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Слова из title 3 встречаются в тексте достаточно.
Среднее число слов в абзаце 35 достаточно.
Кол-во знаков контента 6525 на странице оптимально.
Кол-во слов 1024 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> 4.
Тошнота
3,87
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
103,91%
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 |
|---|---|---|
| [paper] | 15 | 1,46% |
| models | 13 | 1,27% |
| university | 8 | 0,78% |
| lingpeng | 8 | 0,78% |
| language | 8 | 0,78% |
| [code] | 6 | 0,59% |
| learning | 5 | 0,49% |
| accepted | 5 | 0,49% |
| [project] | 5 | 0,49% |
| knowledge | 5 | 0,49% |
| in-context | 4 | 0,39% |
| scholarship | 4 | 0,39% |
| influential | 4 | 0,39% |
| yankai | 4 | 0,39% |
| vision-language | 4 | 0,39% |
| shuhuai | 4 | 0,39% |
| dataset | 4 | 0,39% |
| pre-trained | 4 | 0,39% |
| student | 3 | 0,29% |
| peking | 3 | 0,29% |
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 79 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: 49 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Цепочка редиректов для файла robots.txt:
http://lilei-nlp.github.io/robots.txt
301 MovedPermanently
https://lilei-nlp.github.io/robots.txt
200 OK
Показать содержимое robots.txt
Sitemap: https://lilei-nlp.github.io/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://lilei-nlp.github.io/sitemap.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 2
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 2 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /assets/LILEI_CV_2602.pdf |
Curriculum Vitae
|
|
|
| /blog/ |
Blog
|
|
Анализировать url |
Внешние ссылки
Кол-во: 76
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 76 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| scholar.google.com |
Google Scholar
|
Анализировать url |
| github.com |
GitHub
|
Анализировать url |
| x.com |
@_TobiasLee
|
Анализировать url |
| xiaohongshu.com |
RedNote
|
Анализировать url |
| hkunlp.github.io |
HKU-NLP
|
Анализировать url |
| ikekonglp.github.io |
Lingpeng Kong
|
Анализировать url |
| leuchine.github.io |
Qi Liu
|
Анализировать url |
| xusun26.github.io |
Xu Sun
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Reka Flash
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
In-context Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
LLMs-as-a-Judge
|
Анализировать url |
| yihan-wa.github.io |
AnalogRetriever
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
FairEval
|
Анализировать url |
| paperdigest.org |
Most Influential Paper of ACL 2024
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Label Words are Anchors
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
Xiaomi LLM-Core Team
|
Анализировать url |
| reka.ai |
Reka AI
|
Анализировать url |
| jingjingxu.com |
Jingjing Xu
|
Анализировать url |
| linyankai.github.io |
Yankai Lin
|
Анализировать url |
| lpeng.net |
Peng Li
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
VL-RewardBench: A Challenging Benchmark for Vision-Language Generative Reward Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[Paper]
|
Анализировать url |
| vl-rewardbench.github.io |
[Project]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Video-MME: The First-Ever Comprehensive Evaluation Benchmark of Multi-modal LLMs in Video Analysis
|
Анализировать url |
| resources.paperdigest.org |
Most Influential Paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[Paper]
|
Анализировать url |
| video-mme.github.io |
[Project]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Temporal Reasoning Transfer from Text to Video
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[Paper]
|
Анализировать url |
| video-t3.github.io |
[Project]
|
Анализировать url |
| vlf-silkie.github.io |
VLFeedback: A Large-Scale AI Feedback Dataset for Large Vision-Language Models Alignment
|
Анализировать url |
| vlf-silkie.github.io |
[Project]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
VITATECS: A Diagnostic Dataset for Temporal Concept Understanding of Video-Language Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[Paper]
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
[Dataset]
|
Анализировать url |
| mm-arxiv.github.io |
Multimodal ArXiv: A Dataset for Improving Scientific Comprehension of Large Vision-Language Models
|
Анализировать url |
| mm-arxiv.github.io |
[Project]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Can Language Models Understand Physical Concepts?
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[Paper]
|
Анализировать url |
| github.com |
[Dataset]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
A Survey for In-context Learning
|
Анализировать url |
| resources.paperdigest.org |
Most Influential Paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[Paper]
|
Анализировать url |
| github.com |
[Paper List]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Large Language Models are not Fair Evaluators
|
Анализировать url |
| resources.paperdigest.org |
Most Influential Paper
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[Paper]
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Label Words are Anchors: An Information Flow Perspective for Understanding In-Context Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[Paper]
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Distributional Correlation-Aware Knowledge Distillation for Stock Trading Volume Prediction
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[Paper]
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
From Mimicking to Integrating: Knowledge Integration for Pre-Trained Language Models
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
[Paper]
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Dynamic Knowledge Distillation for Pre-trained Language Models
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
[Paper]
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
CascadeBERT: Accelerating Inference of Pre-trained Language Models via Calibrated Complete Models Cascade
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
[Paper]
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Alleviating the Knowledge-Language Inconsistency: A Study for Deep Commonsense Knowledge
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[Paper]
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Enhancing Topic-to-essay Generation with External Commonsense Knowledge
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
[Paper]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Claw-Eval: Toward Trustworthy Evaluation of Autonomous Agents
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[Paper]
|
Анализировать url |
| space.bilibili.com |
AI TIME
|
Анализировать url |
| bilibili.com |
[Video]
|
Анализировать url |
| nice-nlp.github.io |
NICE-NLP
|
Анализировать url |
| bilibili.com |
[Video]
|
Анализировать url |
| blcu-lcclab.cn |
LCC-Lab, BLCU
|
Анализировать url |
| bilibili.com |
[Video]
|
Анализировать url |
| deecamp.com |
DeeCamp
|
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 lilei-nlp.github.io выполнена на 72%, что говорит о высокой готовности к продвижению.
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: