Анализ сайта p2333.github.io
Основное Готовность: 85%
Домен
p2333.github.io
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Используйте для продвижения только домен второго уровня.
Отличный запоминающийся домен.
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://p2333.github.io
301 MovedPermanently
https://p2333.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 04.10.2026 22:45:22.
HTTP автоматически перенаправляется на HTTPS.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Кодировка на странице не определена. Укажите явно кодировку документа!
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
~0,58сек
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 0,58сек оптимальна.
Объем документа
54Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 54Кб оптимален.
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 | ./files/jemdoc.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 | "6a7dd461-db86" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 0C42:3B108:2E09A19:2E6D074:6A8A282B |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 22:52:28 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230031-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787439148.965824,VS0,VE142 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | c340c817f6ea2b00c3d679dd652d0b395efe7d50 |
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
Tianyu Pang's Homepage
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: 22, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Tianyu's homepage
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: 17, 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
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 | description | Tianyu's homepage |
Оптимизация Готовность: 47%
Структура
Есть замечания
Семантические HTML-элементы страницы
?
Проверяет наличие основных структурных элементов: nav, header, footer, main. Корректная семантическая структура помогает поисковику понять архитектуру страницы.
Не найден главный тег документа <html>. Проверьте структуру html-документа на наличие тега <html>!
Строго говоря, это не является ошибкой, а важным замечанием. В стандарте HTML теги html, body не являются обязательными, но все же лучше следовать общепринятым стандартам построения веб-страниц.
Строго говоря, это не является ошибкой, а важным замечанием. В стандарте HTML теги html, body не являются обязательными, но все же лучше следовать общепринятым стандартам построения веб-страниц.
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 6 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Среднее число слов в абзаце 36 достаточно.
Кол-во знаков контента 25137 на странице оптимально.
Кол-во слов 3728 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> 7. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 1.
Тошнота
9,43
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
157,03%
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 |
|---|---|---|
| tianyu | 89 | 2,39% |
| conference | 71 | 1,90% |
| [arxiv] | 63 | 1,69% |
| [code] | 62 | 1,66% |
| learning | 57 | 1,53% |
| international | 38 | 1,02% |
| adversarial | 37 | 0,99% |
| machine | 28 | 0,75% |
| models | 26 | 0,70% |
| neurips | 25 | 0,67% |
| annual | 23 | 0,62% |
| neural | 23 | 0,62% |
| information | 22 | 0,59% |
| processing | 21 | 0,56% |
| systems | 21 | 0,56% |
| yinpeng | 21 | 0,56% |
| representations | 19 | 0,51% |
| attacks | 16 | 0,43% |
| [video] | 16 | 0,43% |
| research | 15 | 0,40% |
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 296 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: 10
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 10 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /./PhDthesis/PhDthesis_TianyuPang.pdf |
<font color="#FF8C00">My PhD Thesis (in Chinese)</font>
|
|
|
| / |
[code]
|
|
Анализировать url |
| / |
[code]
|
|
Анализировать url |
| / |
Orient Anything V2: Unifying Orientation and Rotation Understanding
|
|
Анализировать url |
| / |
[arxiv]
|
|
Анализировать url |
| /./EDM_AT/poster.pdf |
[poster]
|
|
|
| /./Training_Data_Extra/poster.pdf |
[poster]
|
|
|
| /./SCORE/poster.pdf |
[poster]
|
|
|
| /./RR/RR_poster.pdf |
[poster]
|
|
|
| /slides/VALSE_20230322.pdf |
[slides]
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 284
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 284 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| github.com |
P2333
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
[Google Scholar]
|
Анализировать url |
| twitter.com |
[Twitter]
|
|
| hunyuan.tencent.com |
Tencent Hunyuan
|
Анализировать url |
| sail.sea.com |
Sea AI Lab (SAIL)
|
Анализировать url |
| ml.cs.tsinghua.edu.cn |
TSAIL Group
|
Анализировать url |
| ml.cs.tsinghua.edu.cn |
Prof. Jun Zhu
|
Анализировать url |
| phys.tsinghua.edu.cn |
Mathematics and Physics
|
Анализировать url |
| cs.stanford.edu |
Prof. Stefano Ermon
|
Анализировать url |
| cs.cmu.edu |
Prof. Wei Wu
|
Анализировать url |
| microsoft.com |
MSRA Fellowship
|
Анализировать url |
| scholarship.baidu.com |
Baidu Scholarship
|
Анализировать url |
| caai.cn |
CAAI Outstanding Doctoral Dissertation Award
|
Анализировать url |
| zhuanlan.zhihu.com |
Requirements
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Rethinking the Trust Region in LLM Reinforcement Learning
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[arxiv]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Nonparametric Data Attribution for Diffusion Models
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[arxiv]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Variational Reasoning for Language Models
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[arxiv]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Fostering Video Reasoning via Next-Event Prediction
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[arxiv]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Think in Parallel, Answer as One: Logit Averaging for Open-Ended Reasoning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[arxiv]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Reinforcing General Reasoning Without Verifiers
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[arxiv]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Muon Outperforms Adam in Tail-End Associative Memory Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[arxiv]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
LongSpec: Long-Context Lossless Speculative Decoding with Efficient Drafting and Verification
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[arxiv]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
VerlTool: Towards Holistic Agentic Reinforcement Learning with Tool Use
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[arxiv]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Error Analyses of Auto-Regressive Video Diffusion Models: A Unified Framework
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[arxiv]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Real-Time Identity Defense against Malicious Personalization of Diffusion Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[arxiv]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
NoisyRollout: Reinforcing Visual Reasoning with Data Augmentation
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[arxiv]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Lifelong Safety Alignment for Language Models
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[arxiv]
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Optimizing Anytime Reasoning via Budget Relative Policy Optimization
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[arxiv]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SkyLadder: Better and Faster Pretraining via Context Window Scheduling
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[arxiv]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Adversarial Attacks against Closed-Source MLLMs via Feature Optimal Alignment
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[arxiv]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
GenSpace: Benchmarking Spatially-Aware Image Generation
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[arxiv]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Meta-Unlearning on Diffusion Models: Preventing Relearning Unlearned Concepts
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[arxiv]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Improving Your Model Ranking on Chatbot Arena by Vote Rigging
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[arxiv]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Orient Anything: Learning Robust Object Orientation Estimation from Rendering 3D Models
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[arxiv]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Weak-to-Strong Jailbreaking on Large Language Models
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[arxiv]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Unnatural Languages Are Not Bugs but Features for LLMs
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[arxiv]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
BanditSpec: Adaptive Speculative Decoding via Bandit Algorithms
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[arxiv]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Cheating Automatic LLM Benchmarks: Null Models Achieve High Win Rates
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[arxiv]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
When Attention Sink Emerges in Language Models: An Empirical View
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[arxiv]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
A Closer Look at Machine Unlearning for Large Language Models
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[arxiv]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Improved Techniques for Optimization-Based Jailbreaking on Large Language Models
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[arxiv]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Improving Long-Text Alignment for Text-to-Image Diffusion Models
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[arxiv]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Bootstrapping Language Models with DPO Implicit Rewards
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[arxiv]
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Scaling up Masked Diffusion Models on Text
|
Анализировать url |
| github.com |
[code]
|
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
Сайт p2333.github.io не совсем готов к продвижению (процент готовности лишь 38%). Для попадания в ТОПы поисковых систем нужно:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: