7月份PageRank快要更新, 雖說PR值現(xiàn)在Google算法中占的比例越來越小，但是當(dāng)PR值更新時(shí)，看到自己的網(wǎng)站PR又升了，對于站長來說，還是有那種滿足感,自豪感的。

以下內(nèi)容可能是比較舊點(diǎn)，就算是重新溫故一下，風(fēng)采依揚(yáng)也會(huì)把自己的一些經(jīng)驗(yàn)及看法寫進(jìn)里面。

PageRank，網(wǎng)頁排名，又稱網(wǎng)頁級別、Google左側(cè)排名或佩奇排名。PageRank™是以公司創(chuàng)辦人拉里·佩奇（Larry Page）命名。是一種由搜索引擎根據(jù)網(wǎng)頁之間相互的超鏈接計(jì)算的網(wǎng)頁排名。它經(jīng)常和搜索引擎優(yōu)化有關(guān)。 PageRank系統(tǒng)被Google用來體現(xiàn)網(wǎng)頁的相關(guān)性和重要性。Google的創(chuàng)始人拉里·佩奇和謝爾蓋·布林1998年在斯坦福大學(xué)發(fā)明了這項(xiàng)技術(shù)。

首先讓我們看看Google官方網(wǎng)站是怎么介紹它們自己的技術(shù)的：

PageRank 技術(shù)：通過對由超過 50,000 萬個(gè)變量和 20 億個(gè)詞匯組成的方程進(jìn)行計(jì)算，PageRank 能夠?qū)�網(wǎng)頁的重要性做出客觀的評價(jià)。PageRank 并不計(jì)算直接鏈接的數(shù)量，而是將從網(wǎng)頁 A 指向網(wǎng)頁 B 的鏈接解釋為由網(wǎng)頁 A 對網(wǎng)頁 B 所投的一票。這樣，PageRank 會(huì)根據(jù)網(wǎng)頁 B 所收到的投票數(shù)量來評估該頁的重要性。

此外，PageRank 還會(huì)評估每個(gè)投票網(wǎng)頁的重要性，因?yàn)槟承┚W(wǎng)頁的投票被認(rèn)為具有較高的價(jià)值，這樣，它所鏈接的網(wǎng)頁就能獲得較高的價(jià)值。重要網(wǎng)頁獲得的 PageRank（網(wǎng)頁排名）較高，從而顯示在搜索結(jié)果的頂部。Google 技術(shù)使用網(wǎng)上反饋的綜合信息來確定某個(gè)網(wǎng)頁的重要性。搜索結(jié)果沒有人工干預(yù)或操縱，這也是為什么 Google 會(huì)成為一個(gè)廣受用戶信賴、不受付費(fèi)排名影響且公正客觀的信息來源。

2005年初，Google 為網(wǎng)頁鏈接推出一項(xiàng)新屬性 nofollow，令網(wǎng)站管理員和SEOer可以做出一些 Google 不會(huì)計(jì)算為投票的鏈接；這些鏈接不算作”投票”。nofollow 的設(shè)置可以抵制評論垃圾。

風(fēng)采依揚(yáng)在網(wǎng)上收集了一些關(guān)于PageRanK的算法，整理了一下，PageRank大體可以分為二種：

一、簡單算法：
例如一個(gè)由4個(gè)頁面組成的小團(tuán)體：A，B， C 和 D。如果所有頁面都鏈向A，那么A的PR（PageRank）值將是B，C 及 D的和。

PR(A) = PR(B) + PR(C) + PR(D)

繼續(xù)假設(shè)B也有鏈接到C，并且D也有鏈接到包括A的3個(gè)頁面。一個(gè)頁面不能投票2次。所以B給每個(gè)頁面半票。以同樣的邏輯，D投出的票只有三分之一算到了A的 PageRank 上。

風(fēng)采依揚(yáng)覺得，根據(jù)鏈處總數(shù)平分一個(gè)頁面的PR值。

最后，所有這些被換算為一個(gè)百分比再乘上一個(gè)系數(shù)q。由于下面的算法，沒有頁面的PageRank會(huì)是0。所以，Google通過數(shù)學(xué)系統(tǒng)給了每個(gè)頁面一個(gè)最小值1 − q。

所以一個(gè)頁面的 PageRank 是由其他頁面的PageRank計(jì)算得到。Google 不斷的重復(fù)計(jì)算每個(gè)頁面的 PageRank。如果您給每個(gè)頁面一個(gè)隨機(jī) PageRank 值（非0），那么經(jīng)過不斷的重復(fù)計(jì)算，這些頁面的 PR 值會(huì)趨向于正常和穩(wěn)定。這就是搜索引擎使用它的原因。

二、完整的算法：

這個(gè)方程式引入了隨機(jī)瀏覽的概念，即有人上網(wǎng)無聊隨機(jī)打開一些頁面，點(diǎn)一些鏈接。一個(gè)頁面的PageRank值也影響了它被隨機(jī)瀏覽的概率。為了便于理解，這里假設(shè)上網(wǎng)者不斷點(diǎn)網(wǎng)頁上的鏈接，最終到了一個(gè)沒有任何鏈出頁面的網(wǎng)頁，這時(shí)候上網(wǎng)者會(huì)隨機(jī)到另外的網(wǎng)頁開始瀏覽。

為了對那些有鏈出的頁面公平，q = 0.15(q的意義見上文)的算法被用到了所有頁面上, 估算頁面可能被上網(wǎng)者放入書簽的概率。

所以，這個(gè)等式如下:

p1,p2,…,pN是被研究的頁面，M(pi)是鏈入pi頁面的數(shù)量，L(pj)是pj鏈出頁面的數(shù)量，而N是所有頁面的數(shù)量

PageRank值是一個(gè)特殊矩陣中的特征向量。這個(gè)特征向量為

R是等式的答案

如果pj不鏈向pi, 而且對每個(gè)j都成立時(shí)，等于 0

這項(xiàng)技術(shù)主要的弊端是，舊的頁面等級會(huì)比新頁面高，因?yàn)樾马撁�，即使是非常好的頁面，也不�?huì)有很多鏈接，除非他是一個(gè)站點(diǎn)的子站點(diǎn)。

這就是 PageRank 需要多項(xiàng)算法結(jié)合的原因。之前石頭也說了wikipedia.com在google的一些關(guān)鍵詞內(nèi)表現(xiàn)很好整體的訪問量超過一些門戶網(wǎng)站，另一方面也是數(shù)萬網(wǎng)民的共同努力。

Google對維基百科情有獨(dú)鐘之一，風(fēng)采依揚(yáng)想應(yīng)該是：PageRank 似乎傾向于維基百科頁面，在條目名稱的搜索結(jié)果中總在大多數(shù)或者其他所有頁面之前。原因主要是維基百科內(nèi)相互的鏈接很多，并且有很多站點(diǎn)鏈入。

Google 經(jīng)常處罰惡意提高 PageRank 的行為。Google 究竟怎樣區(qū)分正常的鏈接交換和不正常的鏈接堆積仍然是商業(yè)機(jī)密。

相信看完以上內(nèi)容后對PageRank了解更深入。

我們可以知道搜索引擎用來評估網(wǎng)頁質(zhì)量的一種方法，就是PageRank，它經(jīng)常被用來當(dāng)作對Google搜索引擎網(wǎng)頁要素評分之一。

你可以找到任何網(wǎng)頁的PageRank分?jǐn)?shù)，通過使用你的瀏覽器去瀏覽網(wǎng)頁，并下載GOOGLE工具欄。將你的鼠標(biāo)放在綠色的PageRank欄上，馬上就會(huì)顯示出一個(gè)從0到10之間的數(shù)字，這就是PageRank值，是google對該頁面的重要性的分配。工具欄按照PageRank比例范圍顯示出網(wǎng)頁的PageRank，但是在現(xiàn)在的PageRank算法中就是不單單是0到10的數(shù)據(jù)了，在google的服務(wù)器中，PageRank的分配數(shù)有可能是0精確到100，甚至是到1000的數(shù)值。

PageRank是平均每三個(gè)月更新一次的，它不是按照一般的線性刻度計(jì)算，而是按照一種指數(shù)刻度。這是一種非常繁雜的數(shù)學(xué)術(shù)語（之前文章也有提到），意思是PageRank4不是比PageRank3好一級—而是會(huì)好6到7倍。因此一個(gè)PageRank5的網(wǎng)頁和PageRank8的網(wǎng)頁之間的差距會(huì)比你可能認(rèn)為的要大很多。

PageRank值在這幾天要更新了，我們談?wù)劕F(xiàn)在PR的算法吧！當(dāng)一個(gè)網(wǎng)頁鏈接到你的網(wǎng)頁時(shí)，搜索引擎是怎樣轉(zhuǎn)移這個(gè)網(wǎng)頁的權(quán)威性到你的網(wǎng)站的（也就是PageRank的轉(zhuǎn)移）。因此你希望從有最高PageRank得分的網(wǎng)頁上獲得鏈接，去不斷的尋找高PR的站點(diǎn)，是不是呢？

這種方式在以前還管用，但是現(xiàn)在實(shí)際情況比這復(fù)雜了很多，一個(gè)權(quán)威性的轉(zhuǎn)移與網(wǎng)頁上存在的鏈接數(shù)量有關(guān)—鏈接越少，每個(gè)鏈接所轉(zhuǎn)移的權(quán)威性就越高，因些，通常PageRank5網(wǎng)頁上唯一的鏈接要比PageRank7上一百個(gè)鏈接中的一個(gè)要有價(jià)值。當(dāng)然這也是有前提的，就是站于站之間的鏈接內(nèi)容相似度要高一些。

如：A（SEO資料站）站同時(shí)鏈向B（SEO服務(wù)網(wǎng)站）、C（企業(yè)服裝網(wǎng)站）
那么A站的PageRank轉(zhuǎn)移到B、C那個(gè)站所得的分高呢，在眾多的實(shí)驗(yàn)證明B站獲得A站的PR轉(zhuǎn)移得分比C站高，原因很簡單：A、B二站的相似度很高，所得的得分也自然高。

之前所講的大家都知道PR值的重要性，但是真的一提的是，不要落入PageRank的誘惑陷阱中。對于你的網(wǎng)頁來說，最重要的是被鏈接到那些能為你的站點(diǎn)帶來流量的站點(diǎn)，而不是見到PageRank就鏈。要將PageRank作為工具來驗(yàn)證你自己對一個(gè)潛在鏈接來源質(zhì)量判斷，而不要在做你的鏈接來源列表時(shí)盲目跟從PageRank。

PR值在這幾天更新，祝SEOer好運(yùn)！

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