Анализ веб-сайта

Анализ сайта от PARSESITE – это всестороннее исследование характеристик ресурса с оценкой его эффективности. Цель анализа – выявить сильные стороны сайта, обнаружить критические ошибки в его работе и получить подробные рекомендации для улучшения позиций ресурса в поисковой выдаче.

Провести аудит сайта у нас – значит выявить все технические ошибки оптимизации с помощью мощного автоматического онлайн-анализатора. Результат даст четкое понимание стратегии и тактики для дальнейшей успешной работы.

Проверка вашего ресурса в один клик

Главная задача для позиций ресурса в поисковых системах – это состояние ключевых факторов, влияющих на эффективность работы. Мы используем современные инструменты для комплексного бесплатного аудита сайта с целью диагностики всех важных для продвижения показателей.

Предлагаем проверить позиции сайта по следующим критериям:

  • История посещаемости сайта – дневная, месячная и годовая статистика по позициям: уникальные посетители, просмотры страниц и доход от рекламы.
  • Основная информация сайта: доменное имя, заголовок, ключевые слова, описание.
  • Поисковая статистика: по Яндексу (индекс, ИКС, склейка домена); по Google (индекс, число обратных ссылок).
  • История видимости, анализ популярных запросов сайта, включая ТОПовые запросы в Yandex и Google.
  • Анализ ссылок – количество проиндексированных страниц, полные сведения о доменах и донорах, данные об анкорах, IP-адресах и подсетях. Детальная история внешних и исходящих ссылок.
  • Анализ конкурентов сайта в Яндексе и Google.
  • MOZ рейтинг – авторитет страницы и ссылки.
  • Alexa статистика – подсчет числа Alexa Rank.
  • Социальная статистика: Facebook, ВКонтакте, Одноклассники.
  • Работа антивирусов Яндекса и Google.
  • Блокировка Роскомнадзором.
  • Статистика местоположения.

Проведенный анализ даст полное представление о действенности используемых методов и рычагов влияния на ситуацию.

Преимущества аудита с PARSESITE.RU – быстро, надежно, эффективно

Ценность анализа сайта заключается в использовании собственных сложных алгоритмов, сканирующих внутренние и внешние факторы, влияющие на качество ресурса. Анализ сайта от PARSESITE.RU автоматизирует процесс по ключевым SEO-факторам, напрямую влияющим на позиции в выдаче.

Советуем прочитать:  Права на скутер

Какие данные я получу в ходе анализа?

Вы получите сведения о количестве страниц в индексах Яндекса и Google, популярных запросах к сайту, ИКС, MOZ, Alexa, посещаемости. Узнаете о наличии вирусов, получите анализ стоимости сайта, определите позиции сайта в поисковой выдаче. Анализ сможет выявить ошибки на сайте, число внешних ссылок, предоставит данные о конкурентах, наличие фильтров и блокировок Роскомнадзором.

Можно ли провести анализ сайтов-конкурентов?

Да, конечно. За считанные минуты вы получите всю актуальную информацию о любом интересующем интернет-ресурсе, используя его URL-адрес. Общая страница анализа продемонстрирует полный список сайтов-конкурентов, пересекающихся в выдаче.

Откуда PARSESITE получает информацию?

Парсер использует данные из выдачи Яндекс XML, Google Search API, Alexa, Moz, LinkPad и других сервисов, бесплатно резюмируя и предоставляя сведения о ресурсах в удобной для восприятия форме. Кроме того, команда PARSESITE тщательно мониторит возможности аудита и своевременно внедряет стратегии для качественного анализа.

Готовы ли вы провести анализ вашего сайта для получения точной информации о его текущем состоянии? Наш набор профессиональных инструментов даст мощный импульс для дальнейшего развития вашего ресурса, повысив его позиции в поисковых системах. Увеличение посещаемости сайта — залог повышения уровня продаж и роста прибыли!

asynpg-lite: Простой асинхронный менеджер для PostgreSQL на Python

Друзья, в предыдущих публикациях я рассказывал, что в каждом своём проекте использую собственный класс для работы с базой данных PostgreSQL. Недавно этот класс превратился в полноценную библиотеку asynpg-lite на базе asyncpg, которую каждый из вас может прямо сейчас установить и начать использовать.

Я постарался сделать взаимодействие с библиотекой интуитивно понятным, а чтобы было ещё проще – вся документация внутри библиотеки написана на русском языке.

Смысл этой библиотеки в том, чтобы каждый, даже если абсолютно не знаком с SQL-запросами, мог взаимодействовать с базами данных PostgreSQL, используя стандартные питоновские списки, словари и строки.

Для тестирования примеров, которые я приведу, вам потребуется база данных PostgreSQL. Она может быть установлена как на вашем локальном компьютере, так и находиться удалённо, например, на VPS-сервере.

Кратко о KAN для самых неподготовленных

В апреле практиками-исследователями и математиками была анонсирована новая архитектура нейросетей. Несмотря на то, что открытие не вызвало большого резонанса, по нашему мнению, KAN может претендовать на интересную технологию. Важно отметить, что это не просто новая вариация трансформера или модифицированная рекуррентная нейронная сеть – это принципиально новый подход к нейросетям, новая архитектура вместо MLP.

Советуем прочитать:  Виновник аварии не указан в полисе ОСАГО

Мы написали большую статью о KAN со всеми подробностями, а здесь кратко пробежимся по основным положениям архитектуры и её проблемам для неподготовленных читателей.

Надеемся, что некоторое понимание базовой линейной алгебры и математического анализа у вас есть.

MLP – это обычная полносвязная нейросеть, где благодаря послойной активации нейронов на последнем слое мы получаем конечный результат. Это похоже на имитацию действия мозговых нейронов: благодаря передаче импульса от нейрона к нейрону мы получаем результат в виде ассоциаций или воспоминаний.

Суть KAN заключается в переносе акцента с «активации нейронов» на активацию «связей» между ними.

Конечно, сами связи никуда не исчез

В недавнем времени они презентовали PowerInfer-2 — высокоэффективный фреймворк для вывода от LLM, созданный специально для мобильных устройств.

Сам движок PowerInfer-2 поддерживает модели до 47B Mixtral MoE, достигая скорости 11,68 токенов в секунду, что в 22 раза быстрее, чем у других современных фреймворков.

При использовании моделей 7B, PowerInfer-2 также сохраняет высокую скорость.

Если вы увлекаетесь машинным обучением и интересуетесь темой LLM, здесь я собрал множество замечательных проектов, уроков и руководств по МО.

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!:

Adblock
detector