PageRank,网页排名,又称网页级别、Google左侧排名或佩奇排名,是一种由根据
网页之间相互的
超链接计算的技术,而作为网页排名的要素之一,以
Google公司创办人
拉里·佩奇(Larry Page)之姓来命名。Google用它来体现网页的相关性和重要性,在
搜索引擎优化操作中是经常被用来评估网页优化的成效因素之一。Google的创始人拉里·佩奇和
谢尔盖·布林于1998年在
斯坦福大学发明了这项技术。
概念
PageRank是
Google专有的
算法,用于衡量特定网页相对于
搜索引擎索引中的其他网页而言的重要程度。它由Larry Page 和 Sergey Brin在20世纪90年代后期发明。PageRank实现了将链接价值概念作为排名因素。
PageRank将对页面的
链接看成投票,指示了重要性。
算法
一个页面的“得票数”由所有链向它的页面的重要性来决定,到一个页面的超链接相当于对该页投一票。一个页面的PageRank是由所有链向它的页面(“链入页面”)的重要性经过递归算法得到的。一个有较多链入的页面会有较高的等级,相反如果一个页面没有任何链入页面,那么它没有等级。
2005年初,Google为网页链接推出一项新属性
nofollownofollow的设置可以抵制评论垃圾。
假设一个由4个页面组成的小团体:A,B,C和D。如果所有页面都链向A,那么A的PR(PageRank)值将是B,C及D的Pagerank总和。
继续假设B也有链接到C,并且D也有链接到包括A的3个页面。一个页面不能投票2次。所以B给每个页面半票。以同样的逻辑,D投出的票只有三分之一算到了A的PageRank上。
换句话说,根据链出总数平分一个页面的PR值。
最后,所有这些被换算为一个百分比再乘上一个系数。由于“没有向外链接的页面”传递出去的PageRank会是0,所以,Google通过数学系统给了每个页面一个最小值:
说明:在Sergey Brin和Lawrence Page的1998年原文中给每一个页面设定的最小值是1-d,而不是这里的
(1-d)/N。 所以一个页面的PageRank是由其他页面的PageRank计算得到。Google不断的重复计算每个页面的PageRank。如果给每个页面一个随机PageRank值(非0),那么经过不断的重复计算,这些页面的PR值会趋向于稳定,也就是收敛的状态。这就是搜索引擎使用它的原因。
指标
Google工具条上的PageRank指标从0到10。它似乎是一个对数标度算法,细节未知。PageRank是Google的商标,其技术亦已经申请专利。
PageRank近似于一个用户,是指在
Internet上随机地单击链接将会到达特定网页的可能性。通常,能够从更多地方到达的网页更为重要,因此具有更高的PageRank。每个到其他网页的链接,都增加了该网页的PageRank。具有较高PageRank的网页一般都是通过更多其他网页的链接而提高的。
为了查看站点PageRank,请安装GOOGLE工具条并启用PageRank特性,或者在firefox安装SearchStatus插件。但是请注意,GOOGLE所指示的PageRank是个
缓冲值,通常是过时的。
更新频率
PageRank值每年只发布几次,有时就得使用过时信息,因此,PageRank并不是一个非常精确的度量。GOOGLE自己也似乎在使用更精确的值来进行排名。
在GOOGLE使用来构造搜索结果页面的采集算法中,PageRank只是其中的一个因素。有可能在特定查询下,具有较低PageRank的页面仍然能够排在具有较高PageRank的页面前面。PageRank也不一定是相关的,它使用链接来衡量整体受欢迎程度,而不是使用相关主题。GOOGLE在计算搜索排名时也考虑链接的相关程度,因此PageRank不应该成为
搜索引擎营销的唯一重点。构建相关链接,通常也自然会带来较高的PageRank。此外,为了提高PageRank而特意构建太多的不相关链接也有可能损害站点的排名,因为GOOGLE试图检测并对不相关链接降分,认为这种链接是用于提高排名得分的。
PageRank还被用户广泛认为是
站点可靠的因素,因为用户倾向于相信带有较高值的站点更为著名或权威。当然,这就是PageRank所设计的目标。这个概念是GOOGLE所认可的,因此GOOGLE通过减少或清零PageRank来惩罚那些垃圾或不相关站点。
其它算法
GOOGLE PageRank并不是唯一的链接相关的排名算法,而是最为广泛使用的一种。其他算法还有:
二、ExpertRank