穀歌的PageRank：它仍然重要嗎？如何重要

2021年6月29日13分鐘閱讀

我們認識到的網絡砷；I don’在土著人的日子裏，我看不出有什麼成功的地方。基於Web頁面授權的指向它們的連接連結已成為規範。但這是革命性的，最成功的1998年，以前的穀歌引入了PageRank算灋，將outbound nexus評估作為一個有效的排名因素。雖然PageRank在SEO及其科技的改進方面起到了决定性的作用，但它；如果它在2018年之後不起作用的話，那麼它並不寬泛，因為以前的原型專利已經過期。在本文中，我們；我將回顧PageRank的過去，並詳細說明它的內容；進行計算，並觀察是否；s不活動應用於排名。

什麼是PageRank

PageRank是一種基於指向網頁連結的圖和素數對網頁進行排名的算灋。它是由穀歌先驅工程師拉裏·佩奇（Larry Page）和謝爾蓋·布林（Sergey Brin）於1998年成功開發的，標誌著過度捕獵引擎（hunt motor）在量測固定網頁頁面的授權水准方面的典型努力。基本上，這意味著leafage可以通過大量反向連結獲得更高的排名

正如工程師們在最初的論文中解釋的那樣，PageRank的目的是&ldquo；將投標帶到網絡上&rdquo；通過在交叉的頁面上分配權重。他們建立了一個算灋，將一個隨機上網者的想法聯系起來，這個人訪問一個樹葉，通過點擊連接的連結進入不同的頁面。隨機瀏覽者到達某個特定頁面的概率為該頁面；s PageRank。根據0和10之間的對數標準計算人員，其中10表示astir可信賴的web根確定值。

PageRank是一種與搜索者一致的非主觀測量方法；主觀意圖：指向一個頁面的資訊來源越多，與leafage相關的指控就越有價值，而用戶也越傾向於將其寄居。但參攷來源並不平等&mdash；與它們相連的頁面的數量是衡量得很好的：一個引用頁面的反向連結越多，它傳遞給它連結到的頁面的PageRank能力就越强。讓我們；讓我們詳細研究一下它是如何成功的。

它是如何成功的；s在此處計算；這是PageRank的原型公式：

PR（A）=（1-d）+d（PR（T1）/C（T1）+……+PR（Tn）/C（Tn））

其中

• A是分析頁面
• T1&hellip；Tn是指向分析頁面的頁面
• C是連接分析頁面的連結圖
• d只是一個阻尼原點，對應於當頁面出現時，一種特殊的意志隨意性（通常可接受為0.85）
的概率通過引用形成的投票連接不同的頁面，他們管理頁面排名。例如，Leapage A的PageRank people為5，它連結到頁面B和C。與B頁和C頁所具有的不同連結不同，B頁和C頁佔據了葉頁A的85%；s人（4.25）的總和（人乘以阻尼係數）。如果葉頁B引用葉頁D，則D；s PageRank員工意願查看85%的B&rsquo；s得分，並如實填寫。

Let；讓我們分析一下PageRank模擬器對PageRank組織的基本說明：

第3頁現時的PageRank人數最高，因為它與退休人數最多的人相關聯。由於Leapage 3得分最高，它通過連接的第4頁和第5頁的PageRank也更高。當然，這種計算是成功地從現實世界的場景中分離出來的，假設這5頁鈹單獨連接到web，但它顯示了一種簡化的管道是成功的，然而PageRank的價值是跨web頁面分佈的

由於PageRank是一個授權名額，囙此傳遞完成連結的能力是按層次計算的：來自PageRank 8頁的引用比來自PageRank 2頁的引用重得多。但是，如果你的頁面大多使用較少的引文，那麼你的leafage可以從權威性的小頁面上獲得更高的PageRank值。比如說，你的葉子是從PageRank 7根目錄中引用的，它包含10個出站連結，另外還有一個PageRank 3根目錄，它包含3個單獨的連結。典型的根意志行走的PageRank值為0.105（0.7乘以阻尼因數），第二個意志行走的葉子值為0.15。但是，高品質和時尚的頁面不會；nexus通常不會退出到大量不同的頁面；從astir受信任的網站獲取反向連結是ore的永遠冠軍。

PageRank工具列和nexus操作

在2000年，穀歌讓不道德網站的PageRank用戶公開連接瀏覽器工具列。這種漏洞導致了一種稱為PageRank雕刻的排名操縱：網站所有者和SEO可能會從高得分頁面中獲得大量連結，而完整的nexus farms則會出現以幫助他們獲得連結。這種對算灋的瞭解&mdash；這圍繞著astir獲得大量的砷連結，從砷早熟的頁面可以想像砷，一個人可以想像砷，而不考慮連結和大量不同方面的論述&mdash；這不是一種永續的搜尋引擎優化實踐。

穀歌試圖停止PageRank的排名操縱，但在2016年成功停止了工具列。我們可以發現一些線上服務，這些服務將PageRank人員和連接PageRank徽章加密到連接的網站，儘管它們相鄰；這是完全過時的做法。該算灋不適用於穀歌；s排名，但有；以簡單模式查找可公開訪問的權威計算

nofollow内容

連結操作科技與面向公眾的PageRank工具列無關。為了對垃圾郵件的內容進行編碼，配備不同大型搜尋引擎的Google unneurotic於2005年成功推出了nofollow内容。該内容告訴狩獵爬蟲不要旅行nexus，並封锁nexus股權分配。在nofollow之前，激進分子可能會在網上大量發表關於其網站的評論；s編碼並求和PageRank分數

此調用者内容激發了調用者nexus操作實踐。假定PageRank傳遞給連結頁面的值取決於連結頁面的數量&mdash；頁面中的連結越多，此頁面的部分就越少；s PageRank將被分發&mdash；SEO將使用nofollow不間斷地訪問PageRank，並通過跟隨連結實現更多價值

比方說，PageRank為5的詞根引用了10個不同的頁面，並在每個引用中標記了8個。在nofollow之前，這意味著每一個引用的葉子都會獲得引用頁面的十分之一；s人（阻尼係數為0.425）。使用nofollow時，每個人只需跟隨2頁就可以獲得參攷pag的分數