Анализ сайта sgo-workshop.github.io
Основное Готовность: 100%
Домен
sgo-workshop.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://sgo-workshop.github.io
301 MovedPermanently
https://sgo-workshop.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
~0,54сек
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 0,54сек оптимальна.
Объем документа
60Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 60Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 9
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 9 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | vendor/bootstrap/css/bootstrap.css | |
| stylesheet | vendor/fontawesome-free/css/all.min.css | |
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css?family=Varela+Round | |
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css?family=Nunito:200,200i,300,300i,400,400i,600,600i,700,700i,800,800i,900,900i | |
| stylesheet | css/grayscale.css | |
| js | vendor/jquery/jquery.min.js | |
| js | vendor/bootstrap/js/bootstrap.bundle.min.js | |
| js | vendor/jquery-easing/jquery.easing.min.js | |
| js | js/grayscale.min.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 |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| Strict-Transport-Security | max-age=31556952 |
| ETag | "5e8cf5c2-f2a7" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 9E3E:6BA4:215D6BD:21A3DAB:6A89B550 |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 14:42:25 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230221-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787409745.311702,VS0,VE131 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 59edac3839aa32d2b1ff40de9d40f868166cb20a |
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
Smooth Games Optimization and Machine Learning Workshop: Bridging Game Theory and Deep Learning
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.
Устраните дубли в title: learning(2)
Необходимо уменьшить число символов в title (текущее значение: 95, оптимально: от 40 до 45)
Description
Website for the Smooth Games Optimization and Machine Learning Workshop (NeurIPS2018)
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: 85, 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
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: 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 | viewport | width=device-width, initial-scale=1, shrink-to-fit=no |
| name | description | Website for the Smooth Games Optimization and Machine Learning Workshop (NeurIPS2018) |
| name | author | GauthierGidel (Github) |
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 одном экземпляре).
Контент
Ошибок нет
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 11 встречаются в тексте достаточно.
Абзацев с текстом 50 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 78 достаточно.
Кол-во знаков контента 25896 на странице оптимально.
Кол-во слов 3695 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> 1.
Тошнота
7,21
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
65,68%
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 |
|---|---|---|
| learning | 52 | 1,41% |
| machine | 24 | 0,65% |
| optimization | 23 | 0,62% |
| university | 23 | 0,62% |
| theory | 21 | 0,57% |
| science | 16 | 0,43% |
| adversarial | 15 | 0,41% |
| research | 15 | 0,41% |
| computer | 14 | 0,38% |
| workshop | 12 | 0,32% |
| [video] | 12 | 0,32% |
| generative | 10 | 0,27% |
| convergence | 10 | 0,27% |
| neurips | 9 | 0,24% |
| problems | 8 | 0,22% |
| methods | 8 | 0,22% |
| department | 8 | 0,22% |
| gradient | 8 | 0,22% |
| training | 8 | 0,22% |
| algorithms | 8 | 0,22% |
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 108 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: 55
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 55 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /index_2018.html |
SGO-Workshop 2018
|
|
Анализировать url |
| /index_2018.html |
Last year’s workshop
|
|
Анализировать url |
| /CameraReady2019/20.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /CameraReady2019/28.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /CameraReady2019/6.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /CameraReady2019/10.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /CameraReady2019/24.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /CameraReady2019/21.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /CameraReady2019/18.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /CameraReady2019/14.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /CameraReady2019/15.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /CameraReady2019/33.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /CameraReady2019/9.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /CameraReady2019/34.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /CameraReady2019/31.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /CameraReady2019/37.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /CameraReady2019/23.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /CameraReady2019/11.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /CameraReady2019/12.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /CameraReady2019/35.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /CameraReady2019/4.pdf |
Learning Maximin Strategies in Simulation-Based Games with Infinite Strategy Spaces Marchesi, Alberto*; Trovò, Francesco; Gatti, Nicola
|
|
|
| /CameraReady2019/5.pdf |
Learning to Correlate in Multi-Player General-Sum Sequential Games Celli, Andrea;
Marchesi, Alberto*; Bianchi, Tommaso; Gatti, Nicola
|
|
|
| /CameraReady2019/6.pdf |
Collaborative Machine Learning Markets Ohrimenko, Olga*; Tople, Shruti; Tschiatschek,
Sebastian
|
|
|
| /CameraReady2019/7.pdf |
A Closer Look at the Optimization Landscapes ofGenerative Adversarial Networks
Berard, Hugo*; Gidel, Gauthier; Almahairi, Amjad; Vincent, Pascal; Lacoste-Julien, Simon
|
|
|
| /CameraReady2019/8.pdf |
Last-Iterate Convergence: Zero-Sum Games and Constrained Min-Max Optimization
Daskalakis, Constantinos; Panageas, Ioannis*
|
|
|
| /CameraReady2019/9.pdf |
Proximal Policy Optimization for Improved Convergence in IRGAN
Jain, Moksh M*; Kamath S, Sowmya
|
|
|
| /CameraReady2019/10.pdf |
Sharp Analysis of Simple Restarted Stochastic Gradient Methods for Min-Max Optimization
Yan, Yan*; Xu, Yi; Lin, Qihang; Liu, Wei; Yang, Tianbao
|
|
|
| /CameraReady2019/11.pdf |
The Unreasonable Effectiveness of Adam on Cycles McWilliams, Brian; Gemp, Ian*
|
|
|
| /CameraReady2019/17.pdf |
Learning Adversarial Interactions in Stackelberg Security Games with Limited Data
Fang, Boli*; Jiang, Miao; Tregubov, Alexey; Blythe, James ; Ferrara, Emilio
|
|
|
| /CameraReady2019/13.pdf |
Agent Robustness to Negative Interruptions: A Multi-agent Learning Approach Çelikok,
Mustafa Mert*; Peltola, Tomi; Kaski, Samuel
|
|
|
| /CameraReady2019/15.pdf |
Decentralized Parallel Algorithm for Training Generative Adversarial Nets
Liu, Mingrui*; Mroueh, Youssef; Zhang, Wei; Cui, Xiaodong; Yang, Tianbao; Das, Payel
|
|
|
| /CameraReady2019/18.pdf |
Geometry Correspondence between Empirical and Population Games
Li, Shuang*; Li, Qiuwei; Tang, Gongguo; Wakin, Michael
|
|
|
| /CameraReady2019/20.pdf |
Stable, Efficient Solutions for Differential Games with Feedback Linearizable Dynamics
Fridovich-Keil, David; Rubies Royo, Vicenç; Tomlin, Claire
|
|
|
| /CameraReady2019/21.pdf |
Cubic Regularization for Differentiable Games
Li, Shuang*; Xie, Youye; Li, Qiuwei; Tang, Gongguo
|
|
|
| /CameraReady2019/14.pdf |
Last-iterate convergence rates for min-max optimization Abernethy, Jacob D; Lai, Kevin A*; Wibisono, Andre
|
|
|
| /CameraReady2019/22.pdf |
On Solving Local Minimax Optimization: A Follow-the-Ridge Approach Wang, Yuanhao*;
Zhang, Guodong; Ba, Jimmy; Grosse, Roger B
|
|
|
| /CameraReady2019/16.pdf |
Extra-gradient with player sampling for provable fast convergence in n-player games
Domingo-Enrich, Carles*; Jelassi, Samy; Scieur, Damien; Mensch, Arthur; Bruna, Joan
|
|
|
| /CameraReady2019/23.pdf |
Objectives Towards Stable Adversarial Training Without Gradient Penalties
Tsirigotis, Christos*; Hjelm, Devon; Courville, Aaron; Mitkas, Pericles
|
|
|
| /CameraReady2019/24.pdf |
Convergence Behaviour of Some Gradient-Based Methods on Bilinear Zero-Sum Games
Zhang, Guojun*; Yu, Yaoliang
|
|
|
| /CameraReady2019/25.pdf |
Linear Lower Bounds and Conditioning of Differentiable Games
Ibrahim, Adam*; Azizian, Waïss; Gidel, Gauthier; Mitliagkas, Ioannis
|
|
|
| /CameraReady2019/26.pdf |
Search in Cooperative Partially Observable Games
Lerer, Adam; Hu, Hengyuan; Foerster, Jakob; Brown, Noam*
|
|
|
| /CameraReady2019/27.pdf |
Exploiting Uncertain Real-Time Information from Deep Learning in Signaling Games for
Security and Sustainability
Bondi, Elizabeth*; Oh, Hoon; Xu, Haifeng; Fang, Fei; Dilkina, Bistra; Tambe, Milind
|
|
|
| /CameraReady2019/29.pdf |
What is Local Optimality in Nonconvex-Nonconcave Minimax Optimization?
Jin, Chi*; Netrapalli, Praneeth; Jordan, Michael
|
|
|
| /CameraReady2019/30.pdf |
Characterizing Equilibria in Stackelberg Games
Fiez, Tanner*; Chasnov, Benjamin; Ratliff, Lillian
|
|
|
| /CameraReady2019/31.pdf |
Opponent Anticipation via Conjectural Variations
Chasnov, Benjamin*; Fiez, Tanner; Ratliff, Lillian
|
|
|
| /CameraReady2019/28.pdf |
Policy Gradient in Linear Quadratic Dynamic Games Has No Convergence Guarantees
Mazumdar, Eric V*; Ratliff, Lillian ; Jordan, Michael; Sastry, Shankar
|
|
|
| /CameraReady2019/33.pdf |
Deep Generalized Method of Moments for Instrumental Variable Analysis
Bennett, Andrew*; Kallus, Nathan; Schnabel, Tobias
|
|
|
| /CameraReady2019/34.pdf |
Bounds for Approximate Regret-Matching Algorithms
D'Orazio, Ryan*; Morrill, Dustin; Wright, James R
|
|
|
| /CameraReady2019/35.pdf |
Compositional Calculus of Regret Minimizers
Farina, Gabriele*; Kroer, Christian; Sandholm, Tuomas
|
|
|
| /CameraReady2019/36.pdf |
Variance Reduction for Matrix Games Carmon,
Yair*; Jin, Yujia; Sidford, Aaron; Tian, Kevin
|
|
|
| /CameraReady2019/37.pdf |
Implicit competitive regularization in GANs
Schaefer, Florian T*; Zheng, Hongkai; Anandkumar, Animashree
|
|
|
| /CameraReady2019/12.pdf |
Revisiting Stochastic Extragradient
Mishchenko, Konstantin*; Kovalev, Dmitry; Richtarik, Peter; Malitsky, Yura
|
|
|
| /CameraReady2019/20.pdf |
Stable, Efficient Solutions for Differential Games with Feedback Linearizable Dynamic
Fridovich-Keil, David*; Rubies Royo, Vicenç; Tomlin, Claire
|
|
|
| /template/neurips_2019.sty |
modified NeurIPS style
|
|
Анализировать url |
| /www.gen-disc2009.wikidot.com |
“The Generative & Discriminative Learning Interface”
|
|
Анализировать url |
Внешние ссылки
Кол-во: 34
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 34 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| nips.cc |
NeurIPS2019
|
Анализировать url |
| youtube.com |
panel discussion
|
Анализировать url |
| feifang.info |
Fei Fang (CMU)
|
Анализировать url |
| slideslive.com |
Link to video
|
Анализировать url |
| engineering.cornell.edu |
Eva Tardos (Cornell University)
|
Анализировать url |
| slideslive.com |
Link to video
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
David Balduzzi (DeepMind)
|
Анализировать url |
| slideslive.com |
Link to video
|
Анализировать url |
| sites.utexas.edu |
Aryan Mokhtari (UT Austin)
|
Анализировать url |
| slideslive.com |
Link to video
|
Анализировать url |
| slideslive.com |
[video]
|
Анализировать url |
| slideslive.com |
[video] starts at 55:33
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[PDF]
|
Анализировать url |
| slideslive.com |
[video]
|
Анализировать url |
| slideslive.com |
[video] starts at 41:35
|
Анализировать url |
| slideslive.com |
[video] starts at 1:06:03
|
Анализировать url |
| slideslive.com |
[video]
|
Анализировать url |
| slideslive.com |
[video] starts at 35:05
|
Анализировать url |
| slideslive.com |
[video] starts at 1:01:44
|
Анализировать url |
| slideslive.com |
[video]
|
Анализировать url |
| slideslive.com |
[video] starts at 36:16
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[PDF]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[PDF]
|
Анализировать url |
| slideslive.com |
[video] starts at 1:0:0
|
Анализировать url |
| slideslive.com |
[video] starts at 1:43:20
|
Анализировать url |
| cmt3.research.microsoft.com |
CMT
|
Анализировать url |
| cmt3.research.microsoft.com |
CMT
|
Анализировать url |
| mitliagkas.github.io |
Ioannis Mitliagkas (Mila & University of Montreal)
|
Анализировать url |
| gauthiergidel.github.io |
Gauthier Gidel (Mila & University of Montreal)
|
Анализировать url |
| niaohe.ise.illinois.edu |
Niao He (UIUC)
|
Анализировать url |
| reyhaneaskari.github.io |
Reyhane Askari (Mila & University of Montreal)
|
Анализировать url |
| cs.cornell.edu |
Nika Haghtalab
|
Анализировать url |
| di.ens.fr |
Simon Lacoste-Julien (Mila & University of Montreal)
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i>
|
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 sgo-workshop.github.io не совсем готов к продвижению (процент готовности лишь 51%). Для попадания в ТОПы поисковых систем нужно:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: