PageRank

Показател, който влияе на резултатите от търсенето в Google. Алгоритъмът изчислява авторитета на страница в зависимост от качеството и броя на връзките към нея. Алгоритъмът е подобен на Yandex TIC.

PageRank е кръстен на Лари Пейдж, един от основателите на Google. PageRank е начин за измерване на важността на страниците на уебсайта. Според Google:

PageRank работи, като брои броя и качеството на връзките към страница, за да определи груба оценка за това колко важен е уебсайтът. Основното предположение е, че по-важните уебсайтове вероятно ще получат повече връзки от други уебсайтове.

Това не е единственият алгоритъм, използван от Google за поръчване на резултати от търсачките, но е първият алгоритъм, използван от компанията и е най-известният.
Алгоритъм

Алгоритъмът на PageRank извежда разпределение на вероятностите, използвано за представяне на вероятността човек, който щракне на случаен принцип върху връзки, да стигне до всяка конкретна страница. PageRank може да се изчисли за колекции от документи от всякакъв размер. В няколко научни статии се приема, че разпределението е равномерно разделено между всички документи в колекцията в началото на изчислителния процес. Изчисленията на PageRank изискват няколко преминавания, наречени „итерации“, през колекцията, за да коригират приблизителните стойности на PageRank, за да отразяват по-точно теоретичната истинска стойност.

Опростен алгоритъм

Да приемем малка вселена от четири уеб страници: A, B, C и D. Връзките от една страница към самата себе си или множество изходящи връзки от една отделна страница към друга отделна страница се игнорират. PageRank се инициализира на една и съща стойност за всички страници. В оригиналната форма на PageRank, сумата на PageRank върху всички страници е общият брой страници в мрежата по това време, така че всяка страница в този пример ще има първоначална стойност 1. Въпреки това, по-късни версии на PageRank и В останалата част от този раздел приемете разпределение на вероятностите между 0 и 1. Следователно първоначалната стойност за всяка страница в този пример е 0,25.
PageRank, прехвърлен от дадена страница към целите на нейните изходящи връзки при следващата итерация, се разделя поравно между всички изходящи връзки.
Ако единствените връзки в системата са от страници B, C и D към A, всяка връзка ще прехвърли 0,25 PageRank към A при следващото повторение, за общо 0,75.

$PR(A) = PR(B) + PR(C) + PR(D).\,$

Да предположим, че вместо това страница B има връзка към страници C и A, страница C има връзка към страница A, а страница D има връзки към трите страници. По този начин, при първата итерация, страница B ще прехвърли половината от съществуващата си стойност, или 0,125, на страница A, а другата половина, или 0,125, на страница C. Страница C ще прехвърли цялата си съществуваща стойност, 0,25, на единствената страница, към която се свързва, A. Тъй като D има три изходящи връзки, той ще прехвърли една трета от съществуващата си стойност, или приблизително 0,083, към A. При завършване на тази итерация страница A ще има PageRank от приблизително 0,458.

$PR(A)={\frac {PR(B)}{2}}+{\frac {PR(C)}{1}}+{\frac {PR(D)}{3}}.\,$
С други думи, PageRank, предоставен от изходяща връзка, е равен на собствения рейтинг на PageRank на документа, разделен на броя на изходящите връзки L( ).

$PR(A)={\frac {PR(B)}{L(B)}}+{\frac {PR(C)}{L(C)}}+{\frac {PR(D)}{L (Д)}}.\,$

В общия случай стойността на PageRank за всяка страница u може да бъде изразена като:

$PR(u) = \sum_{v \in B_u} \frac{PR(v)}{L(v)}$ ,

т.е. стойността на PageRank за страница u зависи от стойностите на PageRank за всяка страница v, съдържаща се в набора Bu (наборът, съдържащ всички страници, свързващи към страница u), разделено на броя L(v) на връзките от страница v. Алгоритъмът включва затихващ фактор за изчисляване на PageRank. Това е като данъка върху доходите, който правителството извлича от човек, въпреки че го плаща.

Алгоритмите на Google за класиране от онези времена бяха наистина прости – високият PR и плътността на ключовите думи бяха единствените две неща, необходими на една страница, за да се класира високо в SERP. В резултат на това уеб страниците бяха пълни с ключови думи и собствениците на уебсайтове започнаха да манипулират PageRank чрез изкуствено нарастване на спам обратни връзки. Това беше лесно да се направи – фермите с връзки и продажбата на връзки бяха там, за да дадат на собствениците на уебсайтове „ръка за помощ“.

Google реши да се бори със спама от връзки. През 2003 г. Google наказа уебсайта на компанията за рекламна мрежа SearchKing за манипулации с връзки. SearchKing съди Google, но Google спечели. Това беше начин, по който Google се опита да ограничи всички от манипулации с връзки, но това не доведе до нищо. Фермите за връзки просто преминаха под земята и тяхното количество се умножи значително.

Освен това спам коментарите в блоговете също се умножиха. Ботовете атакуваха коментарите на всеки, да речем, блог на WordPress и оставиха огромен брой коментари „щракнете тук, за да купите магически хапчета“ . За да предотврати спам и PR манипулация в коментарите, Google въведе маркера nofollow през 2005 г. И отново това, което Google имаше за цел да се превърне в успешна стъпка във войната за манипулиране на връзките, беше приложено по изкривен начин. Хората започнаха да използват маркери nofollow , за да насочват изкуствено PageRank към страниците, от които се нуждаят. Тази тактика стана известна като извайване на PageRank.

Прилага ли се алгоритъмът на PageRank днес?

Да, така е. Това не е същият PageRank, както беше в началото на 2000-те, но Google продължава да разчита в голяма степен на авторитета на връзките. Например, бивш служител на Google Андрей Липацев спомена това през 2016 г. В среща с въпроси и отговори на Google потребител го попита кои са основните сигнали за класиране, които Google използва. Отговорът на Андрей беше доста ясен.

Както можете да видите, PageRank все още е жив и активно се използва от Google при класиране на страници в мрежата.

Интересното е, че служителите на Google непрекъснато ни напомнят, че има много, много, МНОГО други сигнали за класиране. Но ние гледаме на това с недоверие. Като се има предвид колко усилия Google е посветил на борбата със спама от връзки, може да е от интерес за Google да изключи вниманието на SEO-специалистите от уязвимите към манипулиране фактори (както и обратните връзки) и да насочи това внимание към нещо невинно и хубаво. Но тъй като оптимизаторите са добри в четенето между редовете, те продължават да смятат PageRank за силен сигнал за класиране и увеличават обратните връзки по всички начини, по които могат. Те все още използват PBN, практикуват някаква многоетажна изграждане на връзки, купуват връзки и така нататък, точно както беше преди много време. Докато PageRank е жив, спамът с връзки също ще живее. Ние не препоръчваме нищо от това, но това е реалността на SEO и трябва да разберем това.