Lmb.informatik.uni-freiburg.de - SEO Check

Übersicht der SEO Analyse
Metaangaben
59% 
Seitenqualität
37% 
Seitenstruktur
79% 
Verlinkung
25% 
Server
100% 
Externe Faktoren
100% 
SEO Score
Antwortzeit
0,12 s
Dateigröße
46,70 kB
Wörter
986
Medien
125
Anzahl Links
144 Intern / 12 Extern

To-do Liste mit SEO Optimierungen

Meta-Angaben im HTML

Titel
(Extrem wichtig)
Computer Vision Group, Freiburg
Die Länge des Titels ist optimal. (298 Pixel von maximal 580 Pixel Länge)
Es gibt keine Wortwiederholungen im Titel.
Meta-Description
(Extrem wichtig)
Die Meta-Description fehlt.
Crawlbarkeit
(Extrem wichtig)
Es gibt keine Probleme beim Zugriff auf die Webseite.
Canonical Link
(Wichtig)
Es ist kein Canonical Link angegeben.
Sprache
(Wenig wichtig)
Im Text erkannte Sprache: en
Im HTML angegebene Sprache: de
Serverstandort: Vereinigte Staaten von Amerika
Die angegebene Sprache de stimmt nicht mit der im Text erkannten Sprache en überein.
Alternate/Hreflang Links
(Wenig wichtig)
Die Seite nutzt keine Alternate Links.
Weitere Metatags
(Wenig wichtig)
Es gibt keinen rel next Meta Tag auf der Seite.
Es gibt keinen rel prev Meta Tag auf der Seite.
Domain
(Wenig wichtig)
Die Webseite befindet sich auf einer Subdomain. Für eine erfolgreiche Suchmaschinenoptimierung solltest Du eine eigene Domain verwenden.
Die Domain enthält keine Umlaute.
Seiten URL
(Wenig wichtig)
In der URL wurden keine Parameter entdeckt.
In der URL wurde keine Session ID entdeckt.
Die URL hat nicht zu viele Unterverzeichnisse.
Zeichensatzkodierung
(Wenig wichtig)
HTTP-Header Content-Type: iso-8859-1
Meta http-equiv Content-Type: utf-8
Die angegebenen Zeichenkodierungen unterscheiden sich.
Doctype
(Nice to have)
Die Doctype Angabe XHTML 1.0 Transitional ist korrekt angegeben.
Die Doctype Angabe befindet sich an erster Stelle im HTML-Code.
Favicon
(Nice to have)
Das Favoriten Icon (Favicon) ist korrekt verlinkt.

Meta Tags

NameWert
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langde
X-UA-CompatibleIE=edge
content-typetext/html; charset=UTF-8
expires-1
pragmano-cache

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Seitenqualität

Inhalt
(Extrem wichtig)
Die durchschnittliche Satzlänge ist mit 182 Wörtern hoch.
Der Inhalt ist mit 986 Wörtern in Ordnung.
Der Text besteht zu 21.2% aus Füllwörtern.
Worte aus dem Titel werden im Text wiederholt.
Im Text befindet sich eine Aufzählung, dies deutet auf eine gute Textstruktur hin.
Es wurden 10 Fließtextblöcke auf der Seite gefunden.
Der Text auf der Seite ist optimal.
Es wurden keine Platzhalter Texte bzw. Bilder gefunden.
Es befinden sich keine Duplikate auf der Seite.
Frames
(Extrem wichtig)
Die Seite hat kein Frameset.
Mobile
(Wenig wichtig)
Es ist kein Apple-Touch Icon angegeben.
Der angegebene Viewport (width=device-width, initial-scale=1) ist korrekt.
Die Seite benötigt keine Javascript Dateien.
Bold- und Strongtags
(Wenig wichtig)
Die Nutzung von Strong- und Bold-Tags ist optimal. Wir empfehlen für diese Webseite die Verwendung von bis zu 20 Tags.
Bilder Optimierung
(Wenig wichtig)
Bei 102 Bildern fehlt das Alt-Attribut. Der Inhalt von Alt-Attributen wird von Suchmaschinen auch als Text gewertet und ist wichtig für die Bildersuche.
Soziale Vernetzung
(Nice to have)
Es befinden sich wenige Social-Sharing Möglichkeiten auf der Seite. Mit Plugins zum Teilen kann die Reichweite der Seite in sozialen Netzwerken erhöht werden.
Zusätzliches Markup
(Nice to have)
Es wurde kein zusätzliches Markup gefunden.
HTTPS
(Wenig wichtig)
Die Seite verwendet HTTPS um Daten sicher zu übertragen.
Alle eingebundenen Dateien werden ebenfalls über HTTPS ausgeliefert.

Medienliste

URLALT-AttributeTitel
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/people/images/78x/mittal.jpgKein ALT-Attribut angegeben
/people/images/78x/mousakha.jpgKein ALT-Attribut angegeben
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/css/news_icon.gifKein ALT-Attribut angegeben
/css/news_icon.gifKein ALT-Attribut angegeben
/css/news_icon.gifKein ALT-Attribut angegeben
/css/news_icon.gifKein ALT-Attribut angegeben
/css/news_icon.gifKein ALT-Attribut angegeben
/css/news_icon.gifKein ALT-Attribut angegeben
/images/news_slideshow/RDB18.pngArtistic style transfer for videos and spherical images (IJCV 2018)
/images/news_slideshow/MIFDB18.pngWhat Makes Good Synthetic Training Data for Learning Disparity and Optical Flow Estimation? (IJCV 2018)
/images/news_slideshow/BR18Data-Driven Modeling of Intracellular Auxin Fluxes Indicates a Dominant Role of the ER in Controlling Nuclear Auxin Uptake (Cell Reports 2018)
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/images/news_slideshow/Tat18.pngTangent Convolutions for Dense Prediction in 3D (CVPR 2018)
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...slideshow/octree-generating-networks.pngOctree Generating Networks: Efficient Convolutional Architectures for High-resolution 3D Outputs (ICCV 2017)
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...ews_slideshow/cvpr2016-inverting-200.pngInverting Visual Representations with Convolutional Networks (CVPR 2016)
...deshow/cvpr2016-sceneflowdataset-200.pngA Large Dataset to Train Convolutional Networks for Disparity, Optical Flow, and Scene Flow Estimation (CVPR 2016)
...ews_slideshow/icra2016-bodyparts-200.pngDeep Learning for Human Part Discovery in Images (ICRA 2016)
...ews_slideshow/icra2016-bodyparts-200.pngDeep Learning for Human Part Discovery in Images (ICRA 2016)
/images/news_slideshow/ZOSB17a.pngChained Multi-stream Networks Exploiting Pose, Motion, and Appearance for Action Classification and Detection (ICCV 2017)
/images/news_slideshow/IB17.pngEnd-to-End Learning of Video Super-Resolution with Motion Compensation (GCPR 2017)
/images/news_slideshow/SZB17a.pngOrientation-boosted voxel nets for 3D object recognition (BMVC 2017)
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/images/news_slideshow/UB17a.pngSparsity Invariant CNNs (3DV 2017)
/images/news_slideshow/UZUMIDB17.pngDeMoN: Depth and Motion Network for Learning Monocular Stereo (CVPR 2017)
/images/news_slideshow/UZUMIDB17.pngDeMoN: Depth and Motion Network for Learning Monocular Stereo (CVPR 2017)

Seitenstruktur

H1 Überschrift
(Extrem wichtig)
Es ist keine H1-Überschrift definiert.
Überschriften
(Wichtig)
Die Überschriftenstruktur ist fehlerhaft. Es sollte keine Hierarchie (H1-H6) ausgelassen werden.

Überschriftenstruktur

Überschriften HierarchieInhalt
H2 Computer Vision Group
H3 News:
Einige der Linktexte der internen Links sind zu lang.
Die internen Links haben teilweise dynamische Parameter. Alle internen URLs, welche nicht als nofollow markiert sind, sollten keine dynamischen Parameter aufweisen.
Einige der Linktexte wiederholen sich.
Die Anzahl an internen Links ist ok.
Es befinden sich 12 externe Links auf der Seite.
LinkAttributeLinktext
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/research/research.phpResearch
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A-TITLE Albert-Ludwigs-Universität Freiburg
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A-TITLE Dept. of Computer Science
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https://news.tf.uni-freiburg.d...Extern Subdomain Wolfgang-Gentner-Nachwuchsförderpreis
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IMG-ALT Artistic style transfer for videos and spherical images (IJCV 2018)
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/Publications/2018/BR18Data-Driven Modeling of Intracellular Auxin Fluxes Indicates a Dominant Role of the ER in Controlling Nuclear Auxin Uptake (Cell Reports 2018)
IMG-ALT Data-Driven Modeling of Intracellular Auxin Fluxes Indicates a Dominant Role of the ER in Controlling Nuclear Auxin Uptake (Cell Reports 2018)
/Publications/2018/ZB183D Human Pose Estimation in RGBD Images for Robotic Task Learning (ICRA 2018)
IMG-ALT 3D Human Pose Estimation in RGBD Images for Robotic Task Learning (ICRA 2018)
/Publications/2018/Tat18Tangent Convolutions for Dense Prediction in 3D (CVPR 2018)
IMG-ALT Tangent Convolutions for Dense Prediction in 3D (CVPR 2018)
/Publications/2018/OB18DPDB-Net: Exploiting Dense Connections for Convolutional Encoders (ICRA 2018)
IMG-ALT DPDB-Net: Exploiting Dense Connections for Convolutional Encoders (ICRA 2018)
/Publications/2017/TDB17bOctree Generating Networks: Efficient Convolutional Architectures for High-resolution 3D Outputs (ICCV 2017)
IMG-ALT Octree Generating Networks: Efficient Convolutional Architectures for High-resolution 3D Outputs (ICCV 2017)
/Publications/2017/IMSKDB17FlowNet 2.0: Evolution of Optical Flow Estimation with Deep Networks (CVPR 2017)
IMG-ALT FlowNet 2.0: Evolution of Optical Flow Estimation with Deep Networks (CVPR 2017)
/Publications/2017/DTB17Learning to Generate Chairs, Tables and Cars with Convolutional Networks (TPAMI 2017)
IMG-ALT Learning to Generate Chairs, Tables and Cars with Convolutional Networks (TPAMI 2017)
/Publications/2017/DB16Inverting Visual Representations with Convolutional Networks (CVPR 2016)
IMG-ALT Inverting Visual Representations with Convolutional Networks (CVPR 2016)
/Publications/2017/MIFDB16A Large Dataset to Train Convolutional Networks for Disparity, Optical Flow, and Scene Flow Estimation (CVPR 2016)
IMG-ALT A Large Dataset to Train Convolutional Networks for Disparity, Optical Flow, and Scene Flow Estimation (CVPR 2016)
/Publications/2017/OB16aDeep Learning for Human Part Discovery in Images (ICRA 2016)
IMG-ALT Deep Learning for Human Part Discovery in Images (ICRA 2016)
/Publications/2017/OB16aTextduplikat Deep Learning for Human Part Discovery in Images (ICRA 2016)
IMG-ALT Deep Learning for Human Part Discovery in Images (ICRA 2016)
/Publications/2017/ZOSB17aChained Multi-stream Networks Exploiting Pose, Motion, and Appearance for Action Classification and Detection (ICCV 2017)
IMG-ALT Chained Multi-stream Networks Exploiting Pose, Motion, and Appearance for Action Classification and Detection (ICCV 2017)
/Publications/2017/IB17End-to-End Learning of Video Super-Resolution with Motion Compensation (GCPR 2017)
IMG-ALT End-to-End Learning of Video Super-Resolution with Motion Compensation (GCPR 2017)
/Publications/2017/SZB17aOrientation-boosted voxel nets for 3D object recognition (BMVC 2017)
IMG-ALT Orientation-boosted voxel nets for 3D object recognition (BMVC 2017)
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IMG-ALT A new fate mapping system reveals context-dependent random or clonal expansion of microglia (Nature Neuroscience 2017)
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IMG-ALT Sparsity Invariant CNNs (3DV 2017)
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IMG-ALT DeMoN: Depth and Motion Network for Learning Monocular Stereo (CVPR 2017)
/impressum.phpWebmaster Disclaimer
A-TITLE Impressum
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A-TITLE Privacy Policy
/impressum.php© Copyright 2011 – 2024, LMB, University of Freiburg
A-TITLE Impressum

Serverkonfiguration

HTTP-Weiterleitungen
(Extrem wichtig)
Die Seite leitet weiter auf "https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/"
HTTP-Header
(Wichtig)
Es wird kein X-Powered HTTP-Header mitgesendet.
Der Webserver nutzt GZip zur komprimierten Übertragung der Webseite (HTML).
Performance
(Wenig wichtig)
Die Antwortzeit der HTML-Seite ist mit 0,12 Sekunden unter der Zielmarke von 0,40 Sekunden.
Die Seite benötigt keine CSS Dateien.
Die Seite benötigt keine Javascript Dateien.
Die Dateigröße des HTML-Dokuments ist mit 47 kB in Ordnung.

HTTP-Header

NameWert
dateSun, 24 Nov 2024 10:33:59 GMT
serverApache
strict-transport-securitymax-age=31536000; includeSubDomains
varyAccept-Encoding
content-encodinggzip
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statuscode200
http_versionHTTP/1.1

Externe Faktoren

Die Seite ist exzellent von anderen Webseiten verlinkt.
Die Seite hat Backlinks von 554 verweisenden Domains.
Die Seite hat insgesamt 11.595 Backlinks.
Die Seite hat Backlinks von 452 verschiedenen IP Adressen.

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