Анализ сайта philkr.net
Основное Готовность: 65%
Домен
philkr.net
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Домен второго уровня идеален для продвижения.
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://philkr.net
301 MovedPermanently
http://www.philkr.net/
200 OK
Безопасность
Сайт небезопасен
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 не найден защищенный протокол ssl и сайт не открывается по https!
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
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
~0,45сек
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 0,45сек оптимальна.
Объем документа
37Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 37Кб 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 |
|---|---|---|
| js | https://buttons.github.io/buttons.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 |
|---|---|
| Connection | keep-alive |
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| ETag | "6896063c-9730" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| X-GitHub-Request-Id | 4FA8:2840:39BC8:3DB22:6A88C313 |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Fri, 21 Aug 2026 21:29:05 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270075-BMA |
| X-Cache | MISS |
| X-Cache-Hits | 0 |
| X-Timer | S1787347745.334376,VS0,VE112 |
| Vary | Accept-Encoding |
| X-Fastly-Request-ID | 1a68d641d9ce13877d44e957e00153e002983e37 |
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: 7%
Title
Philipp Krähenbühl
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: 18, 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
http://www.philkr.net/
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
index, follow
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 со значениями index, follow не накладывает ограничений на индексирование и показ контента.
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
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: 4
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 4шт. 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 | Hugo 0.134.1 |
| name | viewport | width=device-width,initial-scale=1,shrink-to-fit=no |
| name | robots | index, follow |
| name | description |
Оптимизация Готовность: 70%
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 2 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 16 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 16 достаточно.
Кол-во знаков контента 9197 на странице оптимально.
Кол-во слов 1326 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> 6. Это хорошо.
Тошнота
7,42
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
7,24%
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 |
|---|---|---|
| philipp | 55 | 4,15% |
| krähenbühl | 55 | 4,15% |
| learning | 20 | 1,51% |
| vladlen | 14 | 1,06% |
| koltun | 14 | 1,06% |
| xingyi | 11 | 0,83% |
| detection | 10 | 0,75% |
| project | 10 | 0,75% |
| chao-yuan | 8 | 0,60% |
| trevor | 6 | 0,45% |
| darrell | 6 | 0,45% |
| computer | 5 | 0,38% |
| research | 5 | 0,38% |
| networks | 5 | 0,38% |
| tracking | 4 | 0,30% |
| tianwei | 4 | 0,30% |
| through | 4 | 0,30% |
| alexander | 4 | 0,30% |
| alyosha | 4 | 0,30% |
| 4 | 0,30% |
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 204 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: 92
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 92 оптимально.
На странице присутствуют изображения 1.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| / |
Home
|
|
Анализировать url |
| /code/ |
Code
|
|
Анализировать url |
| /cv.pdf |
CV
|
|
|
| /2024/ |
2024
|
|
Анализировать url |
| /2024/zhao2024distilling/ |
Distilling Vision-Language Models on Millions of Videos
|
|
Анализировать url |
| /2024/tan2024promptable/ |
Promptable Closed-loop Traffic Simulation
|
|
Анализировать url |
| /2023/ |
2023
|
|
Анализировать url |
| /2023/cho2023partdistillation/ |
PartDistillation: Learning Parts from Instance Segmentation
|
|
Анализировать url |
| /2023/cho2023partdistillation.pdf |
pdf
|
|
|
| /2023/zhao2023learning/ |
Learning Video Representations from Large Language Models
|
|
Анализировать url |
| /2023/tan2023language/ |
Language Conditioned Traffic Generation
|
|
Анализировать url |
| /2023/cho2023languageconditioned/ |
Language-conditioned Detection Transformer
|
|
Анализировать url |
| /2023/ouyang-zhang2023predicting/ |
Predicting a Protein's Stability under a Million Mutations
|
|
Анализировать url |
| /2022/ |
2022
|
|
Анализировать url |
| /2022/zhao2022realtime/ |
Real-Time Online Video Detection with Temporal Smoothing Transformers
|
|
Анализировать url |
| /2022/cho2022longtail/ |
Long-tail detection with effective class-margins
|
|
Анализировать url |
| /2022/zhou2022detecting/ |
Detecting twenty-thousand classes using image-level supervision
|
|
Анализировать url |
| /2022/chen2022learning/ |
Learning from All Vehicles
|
|
Анализировать url |
| /2022/zhou2022crossview/ |
Cross-view Transformers for real-time Map-view Semantic Segmentation
|
|
Анализировать url |
| /2022/zhou2022global/ |
Global Tracking Transformers
|
|
Анализировать url |
| /2022/zhou2022simple/ |
Simple multi-dataset detection
|
|
Анализировать url |
| /2021/ |
2021
|
|
Анализировать url |
| /2021/yin2021multimodal/ |
Multimodal Virtual Point 3D Detection
|
|
Анализировать url |
| /2021/chen2021learning/ |
Learning to drive from a world on rails
|
|
Анализировать url |
| /2021/wu2021towards/ |
Towards Long-Form Video Understanding
|
|
Анализировать url |
| /2021/yin2021centerbased/ |
Center-based 3d object detection and tracking
|
|
Анализировать url |
| /2021/shah2021memory/ |
Memory Optimization for Deep Networks
|
|
Анализировать url |
| /2021/zhou2021probabilistic/ |
Probabilistic two-stage detection
|
|
Анализировать url |
| /2020/ |
2020
|
|
Анализировать url |
| /2020/zhou2020domain/ |
Domain Adaptation Through Task Distillation
|
|
Анализировать url |
| /2020/zhou2020tracking/ |
Tracking Objects as Points
|
|
Анализировать url |
| /2020/wu2020multigrid/ |
A Multigrid Method for Efficiently Training Video Models
|
|
Анализировать url |
| /2019/ |
2019
|
|
Анализировать url |
| /2019/chen2019learning/ |
Learning by Cheating
|
|
Анализировать url |
| /2019/wang2019monocular/ |
Monocular plan view networks for autonomous driving
|
|
Анализировать url |
| /2019/zhou2019objects/ |
Objects as points
|
|
Анализировать url |
| /2019/wu2019longterm/ |
Long-Term Feature Banks for Detailed Video Understanding
|
|
Анализировать url |
| /2019/wu2019long_supplement.pdf |
supplement
|
|
|
| /2019/zhou2019bottomup/ |
Bottom-up Object Detection by Grouping Extreme and Center Points
|
|
Анализировать url |
| /2019/zhou2019bottom_supplement.pdf |
supplement
|
|
|
| /2019/hu2019joint/ |
Joint Monocular 3D Vehicle Detection and Tracking
|
|
Анализировать url |
| /2019/zhou2019does/ |
Does Computer Vision Matter for Action?
|
|
Анализировать url |
| /2019/zhou2019dont/ |
Don't let your Discriminator be fooled
|
|
Анализировать url |
| /2019/zhou2019dont.pdf |
pdf
|
|
|
| /2018/ |
2018
|
|
Анализировать url |
| /2018/wu2018video/ |
Video Compression through Image Interpolation
|
|
Анализировать url |
| /2018/huang2018domain/ |
Domain transfer through deep activation matching
|
|
Анализировать url |
| /2018/huang2018domain.pdf |
pdf
|
|
|
| /2018/wu2018compressed/ |
Compressed Video Action Recognition
|
|
Анализировать url |
| /2018/kraehenbuehl2018free/ |
Free Supervision from Video Games
|
|
Анализировать url |
| /2018/kraehenbuehl2018free.pdf |
pdf
|
|
|
| /fsv/ |
project
|
|
Анализировать url |
| /2018/packer2018assessing/ |
Assessing Generalization in Deep Reinforcement Learning
|
|
Анализировать url |
| /2017/ |
2017
|
|
Анализировать url |
| /2017/wu2017sampling/ |
Sampling Matters in Deep Embedding Learning
|
|
Анализировать url |
| /2017/donahue2017adversarial/ |
Adversarial Feature Learning
|
|
Анализировать url |
| /2016/ |
2016
|
|
Анализировать url |
| /2016/zhu2016generative/ |
Generative Visual Manipulation on the Natural Image Manifold
|
|
Анализировать url |
| /2016/pathak2016context/ |
Context Encoders: Feature Learning by Inpainting
|
|
Анализировать url |
| /2016/zhou2016learning/ |
Learning Dense Correspondence via 3D-guided Cycle Consistency
|
|
Анализировать url |
| /2016/kraehenbuehl2016datadependent/ |
Data-dependent initializations of convolutional neural networks
|
|
Анализировать url |
| /2015/ |
2015
|
|
Анализировать url |
| /2015/zhu2015learning/ |
Learning a Discriminative Model for the Perception of Realism in Composite Images
|
|
Анализировать url |
| /2015/zhou2015learning/ |
Learning Data-driven Reflectance Priors for Intrinsic Image Decomposition
|
|
Анализировать url |
| /2015/pathak2015constrained/ |
Constrained Convolutional Neural Networks for Weakly Supervised Segmentation
|
|
Анализировать url |
| /2015/pathak2015constrained_supplement.pdf |
supplement
|
|
|
| /2015/kraehenbuehl2015learning/ |
Learning to propose objects
|
|
Анализировать url |
| /2015/kraehenbuehl2015learning.pdf |
pdf
|
|
|
| /2014/ |
2014
|
|
Анализировать url |
| /2014/kraehenbuehl2014geodesic/ |
Geodesic Object Proposals
|
|
Анализировать url |
| /2014/gop_1.3.zip |
code
|
|
Анализировать url |
| /2014/kraehenbuehl2014geodesic.pdf |
pdf
|
|
|
| /2013/ |
2013
|
|
Анализировать url |
| /2013/kraehenbuehl2013parameter/ |
Parameter Learning and Convergent Inference for Dense Random Fields
|
|
Анализировать url |
| /2013/densecrf_v_2_2.zip |
code
|
|
Анализировать url |
| /2013/kraehenbuehl2013parameter.pdf |
pdf
|
|
|
| /2012/ |
2012
|
|
Анализировать url |
| /2012/kraehenbuehl2012efficient/ |
Efficient Nonlocal regularization for Optical Flow
|
|
Анализировать url |
| /2012/kraehenbuehl2012efficient.pdf |
pdf
|
|
|
| /2012/perazzi2012saliency/ |
Saliency Filters: Contrast Based Filtering for Salient Region Detection
|
|
Анализировать url |
| /2012/saliencyfilters.zip |
code
|
|
Анализировать url |
| /2012/perazzi2012saliency.pdf |
pdf
|
|
|
| /2011/ |
2011
|
|
Анализировать url |
| /2011/kraehenbuehl2011efficient/ |
Efficient Inference in Fully Connected CRFs with Gaussian Edge Potentials
|
|
Анализировать url |
| /2011/densecrf_v_2_2.zip |
code
|
|
Анализировать url |
| /2010/ |
2010
|
|
Анализировать url |
| /2010/levine2010gesture/ |
Gesture Controllers
|
|
Анализировать url |
| /2010/levine2010gesture.pdf |
pdf
|
|
|
| /2009/ |
2009
|
|
Анализировать url |
| /2009/kraehenbuehl2009system/ |
A system for retargeting of streaming video
|
|
Анализировать url |
| /2009/kraehenbuehl2009system.pdf |
pdf
|
|
|
| / |
Philipp Krähenbühl
|
|
Анализировать url |
Внешние ссылки
Кол-во: 108
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 108 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
На странице присутствуют ссылки на субдомены 3.
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| dblp.org |
DBLP
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
Google Scholar
|
Анализировать url |
| github.com |
github
|
Анализировать url |
| cs.utexas.edu |
Department of Computer Science
|
Анализировать url |
| utexas.edu |
University of Texas at Austin
|
Анализировать url |
| machinelearning.apple.com |
Apple
|
Анализировать url |
| cs.stanford.edu |
CS Department
|
Анализировать url |
| stanford.edu |
Stanford University
|
Анализировать url |
| cs.berkeley.edu |
UC Berkeley
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| rsents.github.io |
project
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| cs.utexas.edu |
project
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| cs.utexas.edu |
project
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| people.eecs.berkeley.edu |
project
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| people.eecs.berkeley.edu |
project
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| people.eecs.berkeley.edu |
project
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| graphics.stanford.edu |
project
|
Анализировать url |
| graphics.ethz.ch |
project
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arxiv
|
Анализировать url |
| graphics.stanford.edu |
project
|
Анализировать url |
| bradyzhou.com |
Brady Zhou
|
Анализировать url |
| zhaoyue-zephyrus.github.io |
Yue Zhao
|
Анализировать url |
| jozhang97.github.io |
Jeffrey Ouyang-Zhang
|
Анализировать url |
| janghyuncho.github.io |
Jang Hyun (Vincent) Cho
|
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 philkr.net не совсем готов к продвижению (процент готовности лишь 36%). Для попадания в ТОПы поисковых систем нужно:
Постарайтесь исправить общие ошибки.
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: