Анализ сайта yilunzhao.github.io
Основное Готовность: 100%
Домен
yilunzhao.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://yilunzhao.github.io
301 MovedPermanently
https://yilunzhao.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
~0,42сек
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 0,42сек оптимальна.
Объем документа
55Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 55Кб 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 | stylesheet.css | |
| stylesheet | css/normalize.css | |
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/6.1.2/css/all.min.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/gh/jpswalsh/academicons@1/css/academicons.min.css | |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-T74B3VQWWD |
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 | "6a4184b8-dc13" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 25BC:126FE6:212D77:23B815:6A899B2E |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 12:50:55 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270028-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787403055.027334,VS0,VE111 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 6824ca27bb2802a34ac469889bdbed3337a94ef1 |
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
Yilun Zhao
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: 10, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Yilun Zhao - CS PhD Student at Yale 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: 46, 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
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: 5
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 5шт. 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 | description | Yilun Zhao - CS PhD Student at Yale University |
| name | color-scheme | light |
| name | theme-color | #ffffff |
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1.0 |
Оптимизация Готовность: 45%
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 3 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Среднее число слов в абзаце 57 достаточно.
Кол-во знаков контента 15237 на странице оптимально.
Кол-во слов 2319 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 <h2> 1. Это хорошо.
Тошнота
4,47
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 страницы в пределах нормы 4,47.
Академич. тошнота
21,95%
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 |
|---|---|---|
| reasoning | 20 | 0,86% |
| models | 16 | 0,69% |
| multimodal | 11 | 0,47% |
| generation | 11 | 0,47% |
| evaluating | 11 | 0,47% |
| findings | 11 | 0,47% |
| language | 11 | 0,47% |
| xiangru | 11 | 0,47% |
| dragomir | 10 | 0,43% |
| scientific | 10 | 0,43% |
| linyong | 10 | 0,43% |
| research | 9 | 0,39% |
| evaluation | 9 | 0,39% |
| workshop | 9 | 0,39% |
| foundation | 8 | 0,34% |
| tingyu | 7 | 0,30% |
| chengye | 7 | 0,30% |
| capabilities | 6 | 0,26% |
| agents | 6 | 0,26% |
| tiansheng | 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 150 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: 4
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 4 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /index.html |
Yilun Zhao
|
|
Анализировать url |
| /collaborators.html |
Collaborators
|
|
Анализировать url |
| /collaborators.html |
collaborators
|
|
Анализировать url |
| /index.html |
Yilun Zhao
|
|
Анализировать url |
Внешние ссылки
Кол-во: 132
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 132 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| scholar.google.com |
<i class="fa-solid fa-graduation-cap" style="font-size: 16px; color: #828282;"></i> <span class="username">Google Scholar</span>
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fa-brands fa-github" style="font-size: 16px; color: #828282;"></i> <span class="username">GitHub</span>
|
Анализировать url |
| twitter.com |
<i class="fa-brands fa-twitter" style="font-size: 16px; color: #828282;"></i> <span class="username">Twitter</span>
|
|
| instagram.com |
<i class="fa-solid fa-paw" style="font-size: 16px; color: #828282;"></i>
<span class="username">Fur Family</span>
|
|
| armancohan.com |
Arman Cohan
|
Анализировать url |
| en.wikipedia.org |
Dragomir Radev
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
<i class="fa-solid fa-graduation-cap"></i> citations: <span id="gs-citations">--</span> | h-index: <span id="gs-hindex">--</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
GUI vs. CLI: Execution Bottlenecks in Screen-Only and Skill-Mediated Computer-use Agents
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
OpenComputer: Verifiable Software Worlds for Computer-use Agents
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Step-level Optimization for Efficient Computer-use Agents
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SAGE: Benchmarking and Improving Retrieval for Deep Research Agents
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
VideoKR: Towards Knowledge- and Reasoning-Intensive Video Understanding
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Anchor: Branch-Point Data Generation for GUI Agents
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Experience Retrieval-Augmentation with Electronic Health Records Enables Accurate Discharge QA
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Rethinking Reasoning-Intensive Retrieval: Evaluating and Advancing Retrievers in Agentic Search Systems
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SciMDR: Advancing Scientific Multimodal Document Reasoning
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
TexOCR: Advancing Document OCR Models for Compilable Page-to-LaTeX Reconstruction
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
RbtAct: Rebuttal as Supervision for Actionable Review Feedback Generation
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Patient-Similarity Cohort Reasoning in Clinical Text-to-SQL
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
SciRAG: Adaptive, Citation-Aware, and Outline-Guided Retrieval and Synthesis for Scientific Literature
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Alpharesearch: Accelerating new algorithm discovery with language models
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SciArena: An Open Evaluation Platform for Foundation Models in Scientific Literature Tasks
|
Анализировать url |
| nature.com |
Reported by Nature News
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Diffusion vs. Autoregressive Language Models: A Text Embedding Perspective
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
FinTrust: A Comprehensive Benchmark of Trustworthiness Evaluation in Finance Domain
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
LimRank: Less is More for Reasoning-Intensive Information Reranking
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Table-R1: Inference-Time Scaling for Table Reasoning Tasks
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
FinLFQA: Evaluating Attributed Text Generation of LLMs in Financial Long-Form Question Answering
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Judging with Many Minds: Do More Perspectives Mean Less Prejudice? On Bias Amplifications and Resistance in Multi-Agent Based LLM-as-Judge
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
MCTS-RAG: Enhancing Retrieval-Augmented Generation with Monte Carlo Tree Search
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
SciSketch: An Open-source Framework for Automated Schematic Diagram Generation in Scientific Papers
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Efficiency-Effectiveness Reranking FLOPs for LLM-based Rerankers
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Z1: Efficient Test-Time Scaling with Code
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
MSRS: Evaluating Multi-Source Retrieval-Augmented Generation
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
AbGen: Evaluating Large Language Models in Ablation Study Design and Evaluation for Scientific Research
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Can LLMs Generate High-Quality Test Cases for Algorithm Problems? TestCase-Eval: A Systematic Evaluation of Fault Coverage and Exposure
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Can LLMs Identify Critical Limitations within Scientific Research? A Systematic Evaluation on AI Research Papers
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
SciVer: Evaluating Foundation Models for Multimodal Scientific Claim Verification
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
VF-Eval: Evaluating Multimodal LLMs for Generating Feedback on AIGC Videos
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Can Multimodal Foundation Models Understand Schematic Diagrams? An Empirical Study on Information-Seeking QA over Scientific Papers
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
HumanEval Pro and MBPP Pro: Evaluating Large Language Models on Self-invoking Code Generation
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Physics: Benchmarking Foundation Models on University-Level Physics Problem Solving
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Are Multimodal LLMs Robust Against Adversarial Perturbations? RoMMath: A Systematic Evaluation on Multimodal Math Reasoning
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
IFIR: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Instruction-Following in Expert-Domain Information Retrieval
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
MMVU: Measuring Expert-Level Multi-Discipline Video Understanding
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
TOMATO: Assessing Visual Temporal Reasoning Capabilities in Multimodal Foundation Models
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
FinDVer: Explainable Claim Verification over Long and Hybrid-Content Financial Documents
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Folio: Natural Language Reasoning with First-Order Logic
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Revisiting Automated Evaluation for Long-form Table Question Answering
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
M3SciQA: A Multi-Modal Multi-Document Scientific QA Benchmark for Evaluating Foundation Models
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
OpenT2T: An Open-Source Toolkit for Table-to-Text Generation
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
DocMath-Eval: Evaluating Math Reasoning Capabilities of LLMs in Understanding Long and Specialized Documents
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
FinanceMATH: Knowledge-Intensive Math Reasoning in Finance Domains
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| direct.mit.edu |
L2CEval: Evaluating Language-to-Code Generation Capabilities of Large Language Models
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
TaPERA: Enhancing Faithfulness and Interpretability in Long-Form Table QA by Content Planning and Execution-Based Reasoning
|
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
Выполнен подробный анализ сайта yilunzhao.github.io: готовность на 44%. 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: