PageRank 是 Google 根据页面获得链接的数量和质量来评分的算法。工作原理、现状以及应对方法。

摘要
PageRank 是拉里·佩奇和谢尔盖·布林提出的链接分析算法,根据指向某个页面的页面数量及其重要性来估算该页面的重要性。它在 1998 年奠定了 Google 的基础,如今仍以演进后的形式存在于 Google 的排名系统中。
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PageRank 是一种通过分析网页之间的链接来衡量网页相对重要性的算法。其思想很简单:从页面 A 到页面 B 的链接是一张信任票,而重要页面投出的票比无名页面更有分量。1998 年,还在斯坦福读书的拉里·佩奇和谢尔盖·布林在介绍 Google 的论文中描述了这一算法。
多年来,PageRank 一直是 SEO 最直观的体现:Google 在工具栏中显示 0 到 10 的分数,围绕它还形成了买卖链接的市场。这个公开分数在 2016 年消失,但原理依然存在,Google 的文档至今仍将 PageRank 列为核心排名系统之一,并说明它已经有了很大演进。
PageRank 模拟一个“随机冲浪者”,他随机点击链接,偶尔跳转到任意页面。一个页面的 PageRank 就是该冲浪者在某一时刻位于该页面的概率。每个页面把自己的价值分配给所有出站链接;原论文中设为 0.85 的阻尼系数代表继续点击的概率;计算不断迭代,直到分数稳定。
是的,但不再是可见的单一分数。Google 的排名系统指南把 PageRank 列为链接分析系统之一。随着时间推移,Google 增加了针对操纵性链接的过滤、nofollow 属性及其变体 sponsored 和 ugc,并会评估链接的上下文:位置、锚文本以及链接网站的主题。Moz 的 Domain Authority、Ahrefs 的 Domain Rating 和 Majestic 的 Citation Flow 都是基于各自链接索引的估算值。
PageRank 也会在网站内部流动。良好的内部链接结构能把权重引向重要页面:分类页、服务页和核心指南。孤立页面得不到 PageRank,而获得大量外链的页面应该链接到您希望获得排名的页面。
从相关且可信的网站获取链接;创作会被自然引用的内容(原创数据、工具、完整指南);用描述性锚文本串联页面,并修复失效链接和重定向链。避免没有 sponsored 属性的付费链接、大规模链接交换和私人博客网络,Google 的垃圾内容政策明确针对这些链接计划。
在 SEO 中,PageRank 解释了为什么外链仍是最强的排名信号之一。在 GEO 中,这一逻辑延伸到引用:联网搜索的 AI 会从搜索结果出发,并偏好已被其他网站引用的来源。Sorank 帮助您自动获得自然外链:其外链获取功能会在其拥有 5000 多名用户的网络中,在与您主题相关的文章里放置单向链接。
PageRank 把链接变成了投票,也成就了 Google。公开分数已经消失,但原理仍在影响排名:来自重要且相关页面的链接更有分量,而这份权重会通过内部链接继续流动。
延伸阅读:外链建设和 Domain Authority。参考来源:布林和佩奇 1998 年的原始论文和Google 排名系统指南。
来源
不能。Google 自 2016 年起不再公开显示 PageRank。Moz、Ahrefs 和 Majestic 提供各自的权威度指标,可用于比较网站,但与 Google 的内部计算不同。
自 2019 年起,Google 将 nofollow、sponsored 和 ugc 视为提示,自行决定是否采用。大多数情况下这类链接传递的排名价值很少甚至没有,但仍可能带来流量和曝光。
会。PageRank 通过内部链接在网站页面之间流动。从首页和外链较多的页面链接到重要页面,可以把价值集中到关键位置;孤立页面则得不到任何价值。
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