Анализ сайта phseo.github.io
Основное Готовность: 100%
Домен
phseo.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://phseo.github.io
301 MovedPermanently
https://phseo.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 12.09.2026 3:53:46.
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-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
~0,41сек
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 0,41сек оптимальна.
Объем документа
21Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 21Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 2
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 2 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | /assets/css/style.css?v=1089caaba57f803affa5601f61722052d54502b5 | |
| js | /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 | "6a4303ed-56c7" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | E1D8:174B6E:1AA2D2:1CB566:6A896D5E |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 09:35:27 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270058-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787391327.918164,VS0,VE121 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 50ec26e5f3a8e17928416d0682c5a52301d44a99 |
CMS
Jekyll v3.10.0
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 v3.10.0.
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
Paul Hongsuck Seo | Associate Professor @ Korea University
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 уменьшить число символов в title (текущее значение: 58, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Associate Professor @ Korea University
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: 38, 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
https://phseo.github.io/
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
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 | Paul Hongsuck Seo |
| og:locale | en_US |
| og:description | Associate Professor @ Korea University |
| og:url | https://phseo.github.io/ |
| og:site_name | Paul Hongsuck Seo |
| 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 |
| name | generator | Jekyll v3.10.0 |
| name | description | Associate Professor @ Korea University |
| name | twitter:card | summary |
| property | og:title | Paul Hongsuck Seo |
| property | og:locale | en_US |
| property | og:description | Associate Professor @ Korea University |
| property | og:url | https://phseo.github.io/ |
| property | og:site_name | Paul Hongsuck Seo |
| property | og:type | website |
| property | twitter:title | Paul Hongsuck Seo |
Оптимизация Готовность: 65%
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 3 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Слова из title 7 встречаются в тексте достаточно.
Среднее число слов в абзаце 61 достаточно.
Кол-во знаков контента 10714 на странице оптимально.
Кол-во слов 1576 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> 5. Это прекрасно.
Тошнота
6,63
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
3,62%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота не дотягивает до нормы 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 |
|---|---|---|
| hongsuck | 44 | 2,79% |
| bohyung | 12 | 0,76% |
| research | 10 | 0,63% |
| cordelia | 8 | 0,51% |
| schmid | 8 | 0,51% |
| geunbae | 8 | 0,51% |
| workshop | 8 | 0,51% |
| segmentation | 8 | 0,51% |
| corresponding | 8 | 0,51% |
| authors | 8 | 0,51% |
| university | 7 | 0,44% |
| neurips | 7 | 0,44% |
| nagrani | 7 | 0,44% |
| 6 | 0,38% | |
| computer | 6 | 0,38% |
| committee | 6 | 0,38% |
| member | 6 | 0,38% |
| contribution | 6 | 0,38% |
| engineering | 5 | 0,32% |
| language | 5 | 0,32% |
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 69 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: 26
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 26 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| / |
Paul Hongsuck Seo
|
|
Анализировать url |
| /miil/ |
Multimodal Interactive Intelligence Laboratory (MIIL)
|
|
Анализировать url |
| / |
All-St3R SLAM: Real-time RGB Dynamic SLAM with Pixel-wise Motion Masking
|
|
Анализировать url |
| / |
Direct Diffusion Score Preference Optimization via Stepwise Contrastive Policy-Pair Supervision
|
|
Анализировать url |
| / |
GOAT: A Training Framework for Goal-Oriented Agent with Tools
|
|
Анализировать url |
| / |
CRIT: Graph-Based Automatic Data Synthesis to Enhance Cross-Modal Multi-Hop Reasoning
|
|
Анализировать url |
| / |
Robust Image Self-Recovery against Tampering using Watermark Generation with Pixel Shuffling
|
|
Анализировать url |
| / |
Seg4Diff: Unveiling Open-Vocabulary Segmentation in Text-to-Image Diffusion Transformers
|
|
Анализировать url |
| / |
ReTAG: Retrieval-Enhanced, Topic-Augmented Graph-Based Global Sensemaking
|
|
Анализировать url |
| / |
DialNav: Multi-turn Dialog Navigation with a Remote Guide
|
|
Анализировать url |
| / |
Cross-Modal Watermarking for Authentic Audio Recovery and Tamper Localization in Synthesized Audiovisual Forgeries
|
|
Анализировать url |
| / |
DGMO: Training-Free Audio Source Separation through Diffusion-Guided Mask Optimization
|
|
Анализировать url |
| / |
Bridging Audio and Vision: Zero-Shot Audiovisual Segmentation by Connecting Pretrained Models
|
|
Анализировать url |
| / |
ReSCORE: Label-free Iterative Retriever Training for Multi-hop Question Answering with Relevance-Consistency Supervision
|
|
Анализировать url |
| / |
Random Conditioning for Diffusion Model Compression with Distillation
|
|
Анализировать url |
| / |
LCIRC: A Recurrent Compression Approach for Efficient Long-form Context and Query Dependent Modeling in LLMs
|
|
Анализировать url |
| / |
Multi-Granularity Video Object Segmentation
|
|
Анализировать url |
| / |
TrackIME: Enhanced Video Point Tracking via Instance Motion Estimation
|
|
Анализировать url |
| / |
Towards Open-Vocabulary Semantic Segmentation Without Semantic Labels
|
|
Анализировать url |
| / |
Pseudo-RIS: Distinctive Pseudo-supervision Generation for Referring Image Segmentation
|
|
Анализировать url |
| / |
Learning Correlation Structures for Vision Transformers
|
|
Анализировать url |
| / |
AVFormer: Injecting Vision into Frozen Speech Models for Zero-Shot AV-ASR
|
|
Анализировать url |
| / |
IFSeg: Image-free Semantic Segmentation via Vision-Language Model
|
|
Анализировать url |
| / |
Vid2Seq: Large-Scale Pretraining of a Visual Language Model for Dense Video Captioning
|
|
Анализировать url |
| / |
Zero-shot Referring Image Segmentation with Global-Local Context Features
|
|
Анализировать url |
| / |
A Corpus for a Multimodal Dialog System for Presentation Controls
|
|
Анализировать url |
Внешние ссылки
Кол-во: 43
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 43 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| scholar.google.com |
Google Scholar Page
|
Анализировать url |
| cs.korea.ac.kr |
Department of Computer Science and Engineering
|
Анализировать url |
| korea.ac.kr |
Korea University
|
Анализировать url |
| thoth.inrialpes.fr |
Cordelia Schmid
|
Анализировать url |
| cv.snu.ac.kr |
Bohyung Han
|
Анализировать url |
| cvlab.postech.ac.kr |
Minsu Cho
|
Анализировать url |
| postech.ac.kr |
POSTECH
|
Анализировать url |
| nlp.postech.ac.kr |
Gary Geunbae Lee
|
Анализировать url |
| cs.ubc.ca |
Leonid Sigal
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
Jack Sim
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
Radu Soricut
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
Peter Vajda
|
Анализировать url |
| ecse.postech.ac.kr |
Computer Science and Engineering
|
Анализировать url |
| postech.ac.kr |
POSTECH
|
Анализировать url |
| ecse.postech.ac.kr |
Computer Science and Engineering
|
Анализировать url |
| postech.ac.kr |
POSTECH
|
Анализировать url |
| portal.changwon.ac.kr |
Computer Engineering
|
Анализировать url |
| eng.changwon.ac.kr |
Changwon National University
|
Анализировать url |
| miu.edu.mn |
Mongolia International University
|
Анализировать url |
| ead-workshop.github.io |
The Embodied Agents and Dialog Workshop and Challenge
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
The 1st Workshop on Customized Chat Grounding Persona and Knowledge
|
Анализировать url |
| conceptualcaptions.com |
Conceptual Captions Challenge
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
CAT-Seg: Cost Aggregation for Open-vocabulary Semantic Segmentation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Learning Audio-Video Modalities from Image Captions
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
AVATAR: Unconstrained Audiovisual Speech Recognition
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
End-to-end Generative Pretraining for Multimodal Video Captioning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Look Before you Speak: Visually Contextualized Utterances
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Reinforcing an Image Caption Generator by Human Feedback
|
Анализировать url |
| papers.nips.cc |
Combinatorial Inference against Label Noise
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Regularizing Neural Networks via Stochastic Branch Layers
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Learning for Single-Shot Confidence Calibration in Deep Neural Networks through Stochastic Inferences
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
CPlaNet: Enhancing Image Geolocalization by Combinatorial Partitioning of Maps
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Attentive Semantic Alignment with Offset-Aware Correlation Kernels
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Progressive Attention Networks for Visual Attribute Prediction
|
Анализировать url |
| papers.nips.cc |
Visual Reference Resolution using Attention Memory for Visual Dialog
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
MarioQA: Answering Questions by Watching Gameplay Videos
|
Анализировать url |
| cv-foundation.org |
Image Question Answering using Convolutional Neural Network with Dynamic Parameter Prediction
|
Анализировать url |
| aclweb.org |
Conversational Knowledge Teaching Agent that Uses a Knowledge Base
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Grammatical Error Correction based on Learner Comprehension Model in Oral Conversation
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Generating Grammar Questions using Corpus Data in L2 Learning
|
Анализировать url |
| aclanthology.coli.uni-saarland.de |
A Meta-Learning Approach to Grammatical Error Correction
|
Анализировать url |
| lrec-conf.org |
Grammatical Error Annotation for Korean Learners of Spoken English
|
Анализировать url |
| github.com |
orderedlist
|
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 phseo.github.io не совсем готов к продвижению (процент готовности лишь 53%). Для попадания в ТОПы поисковых систем нужно:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: