Анализ сайта tianyipeng.github.io
Основное Готовность: 100%
Домен
tianyipeng.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://tianyipeng.github.io
301 MovedPermanently
https://tianyipeng.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 18.02.2027 7:52:22.
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
~0,43сек
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 0,43сек оптимальна.
Объем документа
42Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 42Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 5
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 5 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | styles.css | |
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css2?family=Inter:wght@300;400;500;600;700&family=Merriweather:wght@400;700&display=swap | |
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css?family=Roboto:300,400,500,700&display=swap | |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-31107207-1 | |
| js | script.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 | "69869229-abb0" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | E41A:2F0CE6:17E0C4:19A928:6A8950BF |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 07:33:19 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270066-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787383999.471462,VS0,VE134 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 3dfb72479d7dc7ff9a0a8fcdb80decf44bcba1ea |
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: 32%
Title
Tianyi Peng
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: 11, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Tianyi Peng - Assistant Professor at Columbia University, researching AI for decision-making and agentic systems
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: 112, 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=1.0
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: 2
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 2шт. 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=1.0 |
| name | description | Tianyi Peng - Assistant Professor at Columbia University, researching AI for decision-making and agentic systems |
Оптимизация Готовность: 62%
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
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 148 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 22 достаточно.
Кол-во знаков контента 16234 на странице оптимально.
Кол-во слов 2322 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> 2. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 47.
Тошнота
7,07
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
32,39%
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 |
|---|---|---|
| tianyi | 50 | 2,15% |
| farias | 15 | 0,65% |
| andrew | 15 | 0,65% |
| neurips | 14 | 0,60% |
| quantum | 12 | 0,52% |
| student | 11 | 0,47% |
| columbia | 10 | 0,43% |
| informs | 10 | 0,43% |
| business | 8 | 0,34% |
| entanglement | 8 | 0,34% |
| winner | 8 | 0,34% |
| science | 7 | 0,30% |
| agents | 7 | 0,30% |
| systems | 7 | 0,30% |
| inference | 7 | 0,30% |
| daniel | 7 | 0,30% |
| management | 7 | 0,30% |
| across | 7 | 0,30% |
| communications | 7 | 0,30% |
| digital | 6 | 0,26% |
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 97 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: 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.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /teaching.html |
Teaching
|
|
Анализировать url |
| /Resources/CV.pdf |
CV
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 82
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 82 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| datascience.columbia.edu |
Member of Columbia Data Science Institute
|
Анализировать url |
| daplab.cs.columbia.edu |
Member of the Data, Agents, and Processes Lab (DAPLab)
|
Анализировать url |
| columbia-agents-initiative.com |
Member of the Columbia AI Agents Initiative
|
Анализировать url |
| business.columbia.edu |
Member of the Digital Twin Lab at Columbia Business School
|
Анализировать url |
| github.com |
GitHub
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
LinkedIn
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Markovian Interference in Experiments
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Multi-Agent Markov Entanglement
|
Анализировать url |
| informs.org |
Daniel H. Wagner Prize
|
Анализировать url |
| cimulate.ai |
Cimulate.AI
|
Анализировать url |
| github.com |
CausalTensor
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
Twin2K500
|
Анализировать url |
| or-agent.onrender.com |
SupplyChainAgent
|
Анализировать url |
| wallstreetarena.ai |
WallStreetArena
|
Анализировать url |
| web.mit.edu |
Vivek Farias
|
Анализировать url |
| iiis.tsinghua.edu.cn |
Yao Class
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Speculative Actions: A Lossless Framework for Faster Agentic Systems
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Multi-agent Markov Entanglement
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Twin-2K-500: A dataset for building digital twins of over 2,000 people based on their answers to over 500 questions
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
[Twin-2K-500 Dataset]
|
Анализировать url |
| github.com |
[GitHub Documentation]
|
Анализировать url |
| business.columbia.edu |
Columbia Business School
|
Анализировать url |
| prolific.com |
Prolific
|
Анализировать url |
| hbr.org |
Harvard Business Review
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Tail-Optimized Caching for LLM Inference
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
How Well do LLMs Compress their Own Chain-of-Thought? A Token Complexity Approach
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Picard Iteration: Massive Speedups in Policy Simulation for Supply Chain and General RL
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
LLM Generated Persona is a Promise with a Catch
|
Анализировать url |
| x.com |
this post
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Markovian Interference in Experiments
|
Анализировать url |
| bilibili.com |
[Video in Chinese]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
RecSys 2023
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Learning Treatment Effects in Panels with General Intervention Patterns
|
Анализировать url |
| github.com |
[A Python Package for Causal Inference in Panels]
|
Анализировать url |
| informs.org |
INFORMS news
|
Анализировать url |
| pubsonline.informs.org |
Generalized Synthetic Control for TestOps at ABI: Models, Algorithms, and Infrastructure
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Simulating Large Quantum Circuits on a Small Quantum Computer
|
Анализировать url |
| nature.com |
Nature 2024
|
Анализировать url |
| conf-icnc.org |
ICNC 2020
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Speculative Actions: A Lossless Framework for Faster Agentic Systems
|
Анализировать url |
| openreview.net |
RAISE: Reliable Agent Improvement via Simulated Experience
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Multi-agent Markov Entanglement
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Picard Iteration: Massive Speedups in Policy Simulation for Supply Chain and General RL
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Differences-in-Neighbors for Network Interference in Experiments
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Tail-Optimized Caching for LLM Inference
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
How Well do LLMs Compress their Own Chain-of-Thought? A Token Complexity Approach
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Throughput-Optimal Scheduling Algorithms for LLM Inference and AI Agents
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Data Mixture Optimization: A Multi-Fidelity Multi-Scale Bayesian Framework
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Twin-2K-500: A dataset for building digital twins of over 2,000 people based on their answers to over 500 questions
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
[Twin-2K-500 Dataset]
|
Анализировать url |
| github.com |
[GitHub Documentation]
|
Анализировать url |
| business.columbia.edu |
Columbia Business School
|
Анализировать url |
| prolific.com |
Prolific
|
Анализировать url |
| hbr.org |
Harvard Business Review
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
LLM Generated Persona is a Promise with a Catch
|
Анализировать url |
| x.com |
this post
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Digital Twins as Funhouse Mirrors: Five Key Distortions
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
AI Agents for Web Testing: A Case Study in the Wild
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
E-GEO: A Testbed for Generative Engine Optimization in E-Commerce
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Estimation of Treatment Effects Under Nonstationarity via the Truncated Policy Gradient Estimator
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
QGym: Scalable Simulation and Benchmarking of Queuing Network Controllers
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Correcting for Interference in Experiments: A Case Study at Douyin
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Markovian Interference in Experiments
|
Анализировать url |
| bilibili.com |
[Video in Chinese]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
RecSys 2023
|
Анализировать url |
| pubsonline.informs.org |
Generalized Synthetic Control for TestOps at ABI: Models, Algorithms, and Infrastructure
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Synthetically Controlled Bandits
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Uncertainty Quantification for Low-Rank Matrix Completion with Heterogeneous and Sub-Exponential Noise
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Learning Treatment Effects in Panels with General Intervention Patterns
|
Анализировать url |
| github.com |
[A Python Package for Causal Inference in Panels]
|
Анализировать url |
| informs.org |
INFORMS news
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Fixing Inventory Inaccuracies at Scale
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
The Limits to Learning a Diffusion Model
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Simulating Large Quantum Circuits on a Small Quantum Computer
|
Анализировать url |
| nature.com |
Nature 2024
|
Анализировать url |
| conf-icnc.org |
ICNC 2020
|
Анализировать url |
| conf-icnc.org |
ICNC 2020
|
Анализировать url |
| events.afcea.org |
MILCOM 2019
|
Анализировать url |
| 2019.ieeeicassp.org |
ICASSP 2019
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Quantum Uncertainty Relation of Coherence
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Tight Detection Efficiency Bounds of Bell Tests In No-signaling Theories
|
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
Выполнен подробный анализ сайта tianyipeng.github.io: готовность на 48%. Чтобы выполнить все условия и попасть на первую страницу выдачи поисковых систем требуется:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: