SEO算法如何通過PageRank算法判定SEO排序結果

想必在做SEO的時候有同學發現相同的網站有兩個頁面但是排名的名次不同，既然是同一個網站那么應該權重都一樣怎么會一個排名前面一個后面呢？在搜索引擎當中每個網頁都有對應的頁面得分在決定這兩個頁面排名順序是運用到了TF-IDF算法跟PageRank鏈接算法，今天給大家分享關于SEO算法的文章。

鏈接分析排序的思想起源于文獻引文索引機制,即誰的論文被引用次數多、引用它的論文的質量高，誰就被認為是權威,論文就是好論文。這個思路移植到網上就是誰的網頁被鏈接次數多、鏈接它的網頁質量高,那個網頁就被認為是質量高、人氣旺,是用戶所需要的。鏈接分析算法大體可以分為3類,基于隨機漫游模型的,比如pagerank,Repution算法；基于Hub和Authority相互增強模型的，如HITS及其變種；基于概率模型的，如SALSA；百度的超鏈分析和谷歌的PageRank都屬于鏈接分析排序技術。在兩者搜索引擎之間，算法都是有異曲同工之妙之處，本文重點講解分析PageRank算法。

什么是PageRank算法

PageRank，網頁排名，又稱網頁級別、Google左側排名或佩奇排名，是一種由[1]根據網頁之間相互的超鏈接計算的技術，而作為網頁排名的要素之一，以Google公司創辦人拉里·佩奇（LarryPage）之姓來命名。Google用它來體現網頁的相關性和重要性，在搜索引擎優化操作中是經常被用來評估網頁優化的成效因素之一。Google的創始人拉里·佩奇和謝爾蓋·布林于1998年在斯坦福大學發明了這項技術。

PageRank通過網絡浩瀚的超鏈接關系來確定一個頁面的等級。Google把從A頁面到B頁面的鏈接解釋為A頁面給B頁面投票，Google根據投票來源（甚至來源的來源，即鏈接到A頁面的頁面）和投票目標的等級來決定新的等級。簡單的說，一個高等級的頁面可以使其他低等級頁面的等級提升。

PageRank算法原理公式

PageRank利用了互聯網獨特的民主特性及其巨大的鏈接結構。實質上,當從網頁A鏈接到網頁B時,PageRank就認為“網頁A投了網頁B一票”。可根據網頁的得票數評定其重要性。然而,除了考慮網頁得票數(即鏈接)的純數量之外,還要分析為其投票的網頁。“重要”網頁所投之票自然份量較重,有助于增強其他網頁的“重要性”。這樣,重要的、高質量的網頁可獲得較高的網頁級別,從而在搜索結果中可獲較高的排位，假設一個由4個頁面組成的小團體：A，B，C和D。假如所有頁面都鏈向A，那么A的PR（PageRank）值將是B，C及D的Pagerank總和。

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

換句話說，根據鏈出總數平分一個頁面的PR值。

很后，所有這些被換算為一個百分比再乘上一個系數。由于“沒有向外鏈接的頁面”傳遞出去的PageRank會是0，所以，Google通過數學系統給了每個頁面一個很小值：

說明：在SergeyBrin和LawrencePage的1998年原文中給每一個頁面設定的很小值是1-d，而不是這里的（1-d）/N。所以一個頁面的PageRank是由其他頁面的PageRank計算得到。Google不斷的重復計算每個頁面的PageRank。假如給每個頁面一個隨機PageRank值（非0），那么經過不斷的重復計算，這些頁面的PR值會趨向于穩定，也就是收斂的狀態。這就是搜索引擎使用它的原因。

簡單說來，搜索引擎通過下述幾個步驟來實現網頁在其搜索結果頁中的排名：

1、找到所有與搜索關鍵詞匹配的網頁。

2、根據頁面因素如標題，關鍵詞密度等排列等級。

3、計算導人鏈接的錨文本中的關鍵詞。

4、通過PageRank得分調整網站排名結果。

事實上，真正的網站排名過程并不是這么簡單，據百度等搜索引擎介紹，搜索引擎除了用PageRank算法衡量網頁的重要程度以外，還有其它上百種因素來參與排序。其它搜索引擎也是如此，不可能只按照某一種規則來進行搜索結果的排序。要想做好SEO排名，了解算法原理本身，通過從本質出發，搜索引擎結果排序其實會越做越簡單。

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