Анализ сайта yuemingjin.github.io
Основное Готовность: 95%
Домен
yuemingjin.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://yuemingjin.github.io
301 MovedPermanently
https://yuemingjin.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
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 страницы не указан. Рекомендуется явно указать язык документа!
Скорость загрузки
~0,60сек
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 0,60сек оптимальна.
Объем документа
58Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 58Кб 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 | text/css | jemdoc.css |
| js | text/javascript | //cdn.clustrmaps.com/globe.js?d=va-L6lHdAAU-pnGRWuo4n-3yc0GsyFLqhzS0NLNX8Lk |
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 | "6a567152-ea4f" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 7A48:15BD:1F6E6D2:1FB1857:6A888B39 |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Fri, 21 Aug 2026 17:30:34 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230214-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787333434.404257,VS0,VE167 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | c731cb2859a9f5f019e372c47b4f2ec53ce153b1 |
CMS
WordPress
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.
Сайт работает на CMS WordPress.
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: 24%
Title
Yueming Jin's Homepage
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: 26, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Yueming Jin's home page
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: 27, минимум: 80, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
Yueming Jin, Jin Yueming, Yueming, BME, ECE, NUS, National University of Singapore, CSE, CUHK, The Chinese University of Hong Kong, WEISS, UCL, University College London
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.
Keywords установлены.
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
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 не указан. Страница не адаптивная.
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 | keywords | Yueming Jin, Jin Yueming, Yueming, BME, ECE, NUS, National University of Singapore, CSE, CUHK, The Chinese University of Hong Kong, WEISS, UCL, University College London |
| name | description | Yueming Jin's home page |
| name | google-site-verification | yy_3iiS_X6pJdegdwitJMrH0LRLHXwpjrV9RKLXxKjg |
| name | google-site-verification | yy_3iiS_X6pJdegdwitJMrH0LRLHXwpjrV9RKLXxKjg |
Оптимизация Готовность: 57%
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 1 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Среднее число слов в абзаце 9 слишком мало. Сделайте контент более читаемым!
Абзацев с текстом 56 достаточно.
Кол-во знаков контента 32078 на странице оптимально.
Кол-во слов 4755 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> 2. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 8. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 1.
Тошнота
8,06
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
60,15%
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 |
|---|---|---|
| accepted | 65 | 1,37% |
| surgical | 62 | 1,30% |
| medical | 54 | 1,14% |
| yueming | 49 | 1,03% |
| miccai | 49 | 1,03% |
| learning | 34 | 0,72% |
| segmentation | 29 | 0,61% |
| surgery | 28 | 0,59% |
| conference | 28 | 0,59% |
| robotic | 25 | 0,53% |
| computer | 23 | 0,48% |
| papers | 23 | 0,48% |
| intelligence | 20 | 0,42% |
| analysis | 19 | 0,40% |
| challenge | 19 | 0,40% |
| international | 19 | 0,40% |
| student | 18 | 0,38% |
| vision | 16 | 0,34% |
| pheng-ann | 15 | 0,32% |
| workflow | 15 | 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 166 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: 11
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 11 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /./files/JobDescription.pdf |
details
|
|
|
| / |
Granulon: Awakening Pixel-Level Visual Encoders with Adaptive Multi-Granularity Semantics for MLLM
|
|
Анализировать url |
| / |
dataset
|
|
Анализировать url |
| / |
CG-DMER: Hybrid Contrastive-Generative Framework for Disentangled Multimodal ECG Representation Learning
|
|
Анализировать url |
| / |
Tackling Dual-stage Missing Modalities in Brain Tumor Segmentation via Robust Modality Reconstruction and Prompt-guided Modality Adaptation
|
|
|
| / |
Automatically Identify and Rectify: Robust Deep Contrastive Multi-view Clustering in Noisy Scenarios
|
|
Анализировать url |
| /./video/2024ICRA.mp4 |
Video demo
|
|
Анализировать url |
| /./video/2022TMI.mp4 |
video
|
|
Анализировать url |
| /./video/2021ICCV.mp4 |
video
|
|
Анализировать url |
| /./video/iccv21_poster.pdf |
poster
|
|
|
| /./video/2021ICRA.mp4 |
video
|
|
Анализировать url |
Внешние ссылки
Кол-во: 147
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 147 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| cde.nus.edu.sg |
Department of Biomedical Engineering
|
Анализировать url |
| cde.nus.edu.sg |
Department of Electrical and Computer Engineering
|
Анализировать url |
| nus.edu.sg |
National University of Singapore
|
Анализировать url |
| ucl.ac.uk |
Department of Computer Science
|
Анализировать url |
| ucl.ac.uk |
University College London
|
Анализировать url |
| ucl.ac.uk |
Prof. Danail Stoyanov
|
Анализировать url |
| cse.cuhk.edu.hk |
Department of Computer Science and Engineering
|
Анализировать url |
| cuhk.edu.hk |
The Chinese University of Hong Kong
|
Анализировать url |
| cse.cuhk.edu.hk |
Prof. Pheng-Ann Heng
|
Анализировать url |
| cse.cuhk.edu.hk |
Prof. Chi-Wing Fu
|
Анализировать url |
| blog.nus.edu.sg |
(ACCAS)
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SurgRAW
|
Анализировать url |
| github.com |
SurfSurg6D
|
Анализировать url |
| nature.com |
Future Surgical AI
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
(SRISS), 2026
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
3DMedAgent
|
Анализировать url |
| cde.nus.edu.sg |
Robert Brown Promising Researcher Award
|
Анализировать url |
| ieeetmi.org |
Large Multimodal and World Models for Medical Imaging
|
Анализировать url |
| surgicalaidays.com |
Surgical AI Days 2026
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SurgRAW
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
MedAgent-Pro
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
AAAI 2026, Bridge Program: AI for Medicine and Healthcare
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
FL for surgical instrument segmentation
|
Анализировать url |
| cde.nus.edu.sg |
NUS CDE News
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Pro-NeXt
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
robotic instrument reconstruction
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
surgical landmark detection
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PFedSIS
|
Анализировать url |
| embs.org |
is <b>featured</b> by IEEE TBME, June
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Referring Surgical Video Segmentation
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
COLAS:COLlaborative Intelligence and Autonomy in Image-guided Surgery
|
Анализировать url |
| haic-miccai.github.io |
HAIC:Human-AI Collaboration
|
Анализировать url |
| github.com |
COG
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
AI for Medicine and Healthcare
|
Анализировать url |
| bilibili.com |
[Record in Chinese]
|
Анализировать url |
| forbes.com |
Forbes 30 Under 30 Asia List
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
ICRA C4SR+ workshop
|
Анализировать url |
| melba-journal.org |
Machine Learning for Biomedical Imaging Journal (MELBA)
|
Анализировать url |
| embs.org |
Trustworthy Machine Learning for Health Informatics
|
Анализировать url |
| caption-workshop.github.io |
(CaPTion)
|
Анализировать url |
| miccai.org |
1st Prize of IJCARS-MICCAI 2021 Best Paper Award
|
Анализировать url |
| miua2022.com |
WiMIUA
|
Анализировать url |
| synapse.org |
SimSurgSkill-Skill Assessment Challenge
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
Google Scholar
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SAM2S: Segment Anything in Surgical Videos via Semantic Long-term Tracking
|
Анализировать url |
| jinlab-imvr.github.io |
project
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Free-DyGS: Camera-Pose-Free Scene Reconstruction for Dynamic Surgical Videos with Gaussian Splatting
|
Анализировать url |
| nature.com |
Artificial intelligence for the future of digital surgery
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
3DMedAgent: Unified Perception-to-Understanding for 3D Medical Analysis
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
MedAgent-Pro: Towards Evidence-based Multi-modal Medical Diagnosis via Reasoning Agentic Workflow
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SurgRAW: Multi-Agent Workflow with Chain-of-Thought Reasoning for Surgical Intelligence
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
dataset
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Spatio-Temporal Representation Decoupling and Enhancement for Federated Instrument Segmentation in Surgical Videos
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Unleashing the Power of Image-tabular Self-supervised learning via Breaking Cross-tabular Barriers
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Multi-scale Temporal Prediction via Incremental Generation and Multi-agent Collaboration
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| github.com |
reconstructed surgical dataset
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Structure Matters: Revisiting Boundary Refinement in Video Object Segmentation
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Pro-NeXt: An All-in-One Unified Model for General Fine-Grained Visual Recognition
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
ReSurgSAM2: Referring Segment Anything in Surgical Video via Credible Long-term Tracking
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| github.com |
dataset
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Instrument-Splatting: Controllable Photorealistic Reconstruction of Surgical Instruments Using Gaussian Splatting
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Agentic Reasoning: A Streamlined Framework for Enhancing LLM Reasoning with Agentic Tools
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Dynamic Allocation Hypernetwork with Adaptive Model Recalibration for Federated Continual Learning
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| sciencedirect.com |
Medical SAM Adapter: Adapting Segment Anything Model for Medical Image Segmentation
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
Medical Adapter Zoo
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Think Step by Step: Chain-of-Gesture Prompting for Error Detection in Robotic Surgical Videos
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Personalizing Federated Instrument Segmentation With Visual Trait Priors in Robotic Surgery
|
Анализировать url |
| embs.org |
link
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Surgical SAM 2: Real-time segment anything in surgical video by efficient frame pruning
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Deform3DGS: Flexible Deformation for Fast Surgical Scene Reconstruction with Gaussian Splatting
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| link.springer.com |
Energy-Induced Explicit Quantification for Multi-modality MRI Fusion
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
S^2Former-OR: Single-Stage Bimodal Transformer for Scene Graph Generation in OR
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| rascalgdd.github.io |
project with reformatted annotation
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Video-instrument synergistic network for referring video instrument segmentation in robotic surgery
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SimCol3D -- 3D Reconstruction during Colonoscopy Challenge
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
LLM-Assisted Multi-Teacher Continual Learning for Visual Question Answering in Robotic Surgery
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Calibrate the Inter-observer Segmentation Uncertainty via Diagnosis-first Principle
|
Анализировать url |
| ojs.aaai.org |
Medsegdiff-v2: Diffusion based medical image segmentation with transformer
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| paperdigest.org |
link
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
FedDP: Dual Personalization in Federated Medical Image Segmentation
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Keep Your Eye on the Best: Contrastive Regression Transformer for Skill Assessment in Robotic Surgery
|
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 yuemingjin.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: