让我们看看PageRank 背后的计算

[jsarmin]

最终，SEO 专业人员滥用 PageRank 并使用它来操纵页面排名。这或许是谷歌在 2016 年删除工具栏的一个重要原因。

PageRank 的工作原理
当该专利首次提交并且 Google 的早期算法开发出来时，PageRank 基于这样的理论：从一个网站到另一个网站的链接代表着信任和权威的投票。

因此，指向某个页面的链接（投票）越多，该页面就越值得信赖。而且排名也应该越高。

但是，正如原文所述，“PageRank 扩展了这一思想，它不是平等地计算所有页面的链接，而是根据页面上的链接数量进行规范化。”

链接不是简单的投票。页面的权威性被考虑在内。来自 PR6 页面的链 购买批量短信服务 接最终比来自 PR2 页面的链接具有更权威的投票。

SEO 专家有时将页面之间的 PageRank 流动称为“链接汁”。


我们假设页面 A 有指向它的页面 T1...Tn（即引用）。参数d是阻尼因子，可以设置在0到1之间。我们通常将d设置为0.85。有关 d 的更多详细信息，请参阅下一节。此外，C(A) 定义为来自页面 A 的出站链接数。页面 A 的 PageRank 如下所示：
PR(A) = (1-d) + d (PR(T1)/C(T1) + ... + PR(Tn)/C(Tn))
请注意，PageRank 在网页上形成概率分布，因此所有网页的 PageRank 之和将等于一。

— 《大型超文本网络搜索引擎的剖析》，谢尔盖·布林和拉里·佩奇

简单来说，页面 B 的 PageRank 是通过将页面 A 的 PageRank 乘以 0.85 计算得出的。这被称为阻尼系数。

如果页面 B 链接到页面 C，则页面 C 将获得页面 B 的 85% 的 PageRank（相当于页面 A 的 PageRank 的 72.25%）。