什么是 PageRank？
PageRank 是 Google 使用的一种算法。该算法用于评估链接的质量。该算法最初由拉里·佩奇和谢尔盖·布林于 1997 年开发，目的在于更好地结构化当时互联网上的信息量，从而改进 Google 的排名算法。 PageRank 算法最初的想法是，可以根据传入链接网站的数量来确定网站的相关性和权威性。
然而，随着时间的推移，谷歌不断发展该算法，PageRank——Google 的评估算法 以防止操纵并提高有机搜索结果的质量。即使在今天，该算法也是 Google 排名因素的一部分，这就是为什么链接建设仍然被视为一项重要的 SEO 措施。
Google PageRank 算法的工作原理
Google 的 PageRank 算法首先对每个链接页面进行加权。链接到该网站的 多米尼加共和国电话号码表 最高权重页面越多，PageRank 就越高。除了原来只考虑链接数量的想法之外，Google 当前的 PageRank 算法还考虑了各个链接页面的权重。权重基于多种因素，例如内容的质量或可信度以及许多其他因素。这些因素确保 Google 能够区分符合EEAT 标准的特别高质量的网站（例如）和质量较低的网站。
PageRank公式及计算
计算 PageRank 公式时会考虑不同的因素。除了权重之外，阻尼系数和链接数量也起着重要作用。例如，每个页面的权重值在 0 到 10 之间。该值越接近10，表示该页面的内容和总体质量及权威性越好。由此可得出以下公式：
PR(A) = (1-d) + d (PR(T1) / C(T1) + … + PR(Tn) / C(Tn))
- PR(A) = 页面 A 的 PageRank。
- PR(T) = 链接到页面 A 的每个页面的 PageRank。
- C(T) = 相应页面上的链接数。
- d = 阻尼系数，随机冲浪模型考虑该系数，介于 0 和 1 之间。
随机冲浪者模型
直到 2010 年，人们仍在使用随机冲浪者模型。这是对 Google 的 PageRank 算法的一种解释。随机浏 卡伦·纳扎雷维奇 临床支持/呼叫中心经理 览者在互联网上从一个页面移动到下一个页面。顾名思义，在随机冲浪模型中， 在页面上以概率d随机选择一个传出链接。以 1-d 的概率，该过程在一个新的随机页面上开始。这意味着每个页面的链接总是随机选择的，无论其内容如何。但实际上，选择并不是随机的，因为如果内容与浏览者相关，他们会更喜欢不同的内容。为此，2010 年开发了 Rational Surfer 模型，该模型可以通过直接比较更真实地描绘用户行为。
理性冲浪者模型
理性冲浪者模型是随机冲浪者模型的进一步发展，旨在通过赋予链接更大的权重来更真实地描述用户行为。不同的因素决定用户下一步会点击哪个链接。没有什么是偶然的。链接的位置、锚文本和可识别性只是 Rational Surfer 模型中考虑的一些因素。这也使得操纵 PageRank 变得更加困难。
外部链接的 PageRank 内部转移
可以将 PageRank 传递或继承到其他子页面。PageRank——Google 的评估算法 指向更多子页面的链接越多，传递的价值 学生手机清单 就越低。因此，应谨慎选择内部链接并策略性地放置，以加强特别相关的子页面。这种战术分布也称为PageRank雕刻。这种方法是SEO 机构或专家常用的方法，可以帮助有针对性地控制流量和与 PageRank 相关的积极影响。NoFollow 或 DoFollow 等链接属性也会影响转发。 NoFollow 属性可以阻止转发，而 DoFollow 属性则可以允许转发到链接的子页面。
下图说明了 PageRank 的传递以及内部传递或继承。