Расчет pagerank. Как вычисляется Google PageRank - реальная формула. Недостатки численных и итерационных методов

Оставьте комментарий 6,950

Все его используют, но мало кто знает, как он работает. Google PageRank, это один из важнейших для веб-разработчиков параметров.

Поиск среди миллиардов существующих и миллионов создаваемых каждый день страниц, задача более сложная, чем вы можете сразу представить. PageRank, только один из сотен факторов, используемых Google для улучшения качества поиска. Но как он работает, и какие факторы на него влияют, а какие нет, и, что мы знаем о PageRank?

В этой статье мы излагаем только факты.

Последнюю неделю мы рассмотрели множество фактов и предположений, которые показались нам реалистичными. Кроме того, мы собрали некоторые академические материалы по поиску и 16 полезных инструментов для работы с PageRank.

Наиболее важные факты кратко описаны в начале статьи.

Как работает PageRank?

  1. PageRank один из многочисленных методов используемых Google для определения релевантности и важности страницы.
  2. Google интерпретирует ссылку со страницы A на страницу B как голос A в пользу B, конечно учитывается не только количество голосов, но и качество голосующих страниц.
  3. PageRank основан на количестве входящих ссылок , но не только на нем, релевантность и качество тоже важны.
  4. Не все ссылки одинаково влияют на PageRank.
  5. Если на странице с PR8 есть только одна ссылка, то сайт, на который она ссылается, получит весь PR который она может передать, если же ссылок 100 то каждая ссылка будет передавать только часть этого PR.
  6. Плохие входящие ссылки не влияют на PR.
  7. В PR учитывается время существования сайта, релевантность входящих ссылок и время их существования.
  8. При расчете PR контент не учитывается.
  9. PR рассчитывается не для сайта в целом, а для каждой страницы в отдельности.
  10. Важна каждая входящая ссылка, за исключением ссылок с забаненых сайтов.
  11. PR это не только целые значения от 0 до 10, это вещественное число.
  12. Достичь каждого следующего уровня PR все сложнее, предположительно используется логарифмическая шкала.
  13. PR пересчитывается постоянно, но данные для тулбара обновляются раз в несколько месяцев.
  14. Google старается найти страницы солидные и релевантные одновременно.

Факторы, влияющие на PageRank

  1. Частые обновления сайта не увеличивают PR автоматически.
  2. Высокий PR не гарантирует высокие позиции в результатах поиска.
  3. Каталоги DMOZ и Yahoo! не увеличивают PR автоматически.
  4. .edu и.gov сайты не увеличивают PR автоматически.
  5. Внутренние страницы не обязательно имеют меньший PR чем главная.
  6. Ссылки с сайта Wikipedia не увеличивают PR автоматически.
  7. Ссылки с атрибутом nofollow не влияют на PR.
  8. Эффективные внутренние ссылки влияют на PR.
  9. Ссылки с тематических сайтов влияют сильнее.
  10. Текст, используемый в ссылке, часто может быть важнее, чем PR ссылающейся страницы.
  11. Исходящие и входящие ссылки на качественные тематические сайты положительно влияют на PR.
  12. Несколько одинаковых ссылок с одной страницы считаются за одну.
  13. Сайт может быть забанен за ссылки на забаненные сайты.

1.1 Что такое PageRank?

  • PR это только один из методов используемых Google для определения релевантности и важности страницы. [PageRank Explained Correctly 6 ]
  • Google использует множество факторов для ранжирования страниц, PageRank один из лучших . PR отражает два важных момента, как много страниц ссылаются на данную и какого уровня страницы на нее ссылаются. Пять шесть ссылок с таких сайтов как www.cnn.com 7 или www.nytimes.com 8 , могут быть более полезны, чем гораздо большее количество ссылок с менее солидных сайтов. [Google Librarian Central 9 ]
  • PR может отражать только приблизительное качество страницы , но никак не связан с ее тематической релевантностью, которую можно определить только учитывая контекст ссылок, и такие факторы как плотность ключевых слов, заголовок страницы и т.п. [PageRank: An Essay 10 ]

1.2 Как работает PageRank?

  • Никто точно не знает, как Google рассчитывает PR. [Google PageRank Explained 11 ]
  • PR(A) = (1-d) + d(PR(t1)/C(t1) + … + PR(tn)/C(tn)). Так выглядит примерная формула расчета PR, где t1-tn страницы, ссылающиеся на A, С(tn) количество исходящих ссылок на соответствующий странице, d коэффициент обычно равный 0.85.
  • Можно предположить, что PR вычисляется по формуле PR = 0.15 + 0.85 * (часть PR каждой ссылающейся страницы передаваемая нашей). Количество PR, которое страница может использовать, чтобы голосовать за другие, чуть меньше чем ее собственный PR, а точнее 0.85 * PR, это количество и делиться между страницами, на которые она ссылается. [Google’s Page Rank 12 ]
  • Алгоритм вычисления PR, основан на распределении собственного PR страницы, между страницами на которые она ссылается. К примеру, если на странице с PR8 есть только одна ссылка, то страница, на которую она ссылается, получит весь доступный PR, но если на этой странице 100 ссылок, то каждая из них получит только сотую часть доступного PR. [The Importance of PageRank 13 ]
  • Вследствие, такого алгоритма вычисления PR, ссылка со страницы с PR4 и 5 внешними ссылками, эффективнее ссылки со страницы с PR8 и 100 внешних ссылок. PR ссылающихся страниц важен, но не менее важно и количество исходящих ссылок, которое они содержат, чем больше исходящих ссылок тем меньше PR перейдет каждой. [Google’s Page Rank 12 ]
  • PR использует входящие ссылки как индикатор важности страницы. Google интерпретирует ссылку со страницы A на страницу B как голос страницы A в пользу страницы B. Учитывается не только количество голосов, но и качество голосующих страниц. Чем выше PR страницы, тем большее значение имеет ее голос. [Google: Technology 14 ]
  • Не все ссылки одинаково полезны. Чем выше PR ссылающейся страницы, тем больший PR она передает, но нужно учитывать и то, что этот PR делиться в равной степени между всеми страницами на которые она ссылается. Поэтому ссылка со страницы с PR4 и единственной исходящей ссылкой, может дать больше чем ссылка со страницы с PR5 и 100 исходящих ссылок. Типичный пример всем известные миллионодоларовые главные страницы, такая страница с PR7 и сотнями исходящих ссылок, несмотря на свою важность, передает другим страницам незначительный PR. [Google PageRank Explained 11 ]
  • Каждый следующий уровень PR достигается значительно сложнее предыдущего. При вычислении PR используется логарифмическая шкала, это значит, что для перехода с PR0 к PR1 требуется один шаг, несколько труднее набрать PR3, еще труднее PR4, и значительно труднее PR5. [Google Page Rank FAQ 15 ]
  • PR вычисляется не для сайта в целом, а для каждой отдельной страницы и рекурсивно связан с PR страниц которые на нее ссылаются. [The Page Rank algorithm 17 ]
  • Google комбинирует PR со сложными техниками текстового поиска , анализируются многие аспекты содержимого страницы и ссылающихся на нее страниц, чтобы найти страницы лучше других, соответствующие запросу пользователя. [What Is Google PageRank? 18 ]
  • PR пересчитывается постоянно, но данные для тулбара обновляются раз в несколько месяцев , новым сайтам присваивается PR0. [Google PageRank Explained 11 ]
  • PR это не только целые значения от 0 до 10, PR вещественное число. Правильно думать о PR как о вещественном числе, потому что при внутренних вычислениях мы используем множество градаций, а не только значения от 0 до 10 отображаемые в тулбаре. [Matt Cutts 19 ]
  • Робот не анализирует сайты мгновенно. Часто необходимо два полных апдейта чтобы все входящие ссылки были обнаружены, засчитаны и отображены как входящие ссылки. [Google FAQ 20 ]

1.3 Факторы, влияющие на PageRank

  • Важна каждая входящая ссылка, за исключение ссылок с забаненных сайтов. PR это своеобразная система голосования, каждая ссылка на страницу это голос в ее пользу. Страницы с высоким PR считаются более важными, и их голоса в некоторых случаях имеют большее значение, но в основном, чем больше входящих ссылок, тем лучше. [Google PageRank FAQ 21 ]
  • Добавление новых страниц может уменьшить PR. Этот эффект заключается в том, что суммарный PR сайта возрастает, но одна или нескольких старых страниц теряют часть PR, за счет чего новые его получают, чем больше добавлено страниц тем больше PR теряют существующие. На крупных сайтах этот эффект незаметен, но на малых его иногда можно наблюдать. [PageRank Explained 12 ]
  • Уменьшение PR. PR страницы может уменьшиться из-за исчезновения некоторых важных ссылок, которые передавали ей PR, или падения PR ссылающихся на нее страниц. [Google PageRank FAQ 22 ]
  • Заголовки (h1, … , h6) и теги strong важны, но не влияют на PR. Используйте мета-теги, заголовки и теги b, strong, но так чтобы контент оставался читабельным и полезным. Обращайте внимание на текст окружающий ключевые слова, поисковики все лучше работают с семантикой, поэтому контекст ключевых слов очень важен.
  • Большое значение имеет эффективность внутренней структуры сайта. Страницы на сайте должны быть связаны как можно более простым способом, в идеале не должно быть страниц в более чем трех кликах от главной. [ 23 ]
  • Ссылки с и на тематические сайты с высоким PR очень важны. Чем ближе тематика страниц, тем больше PR передает ссылка. Ссылки на уважаемые сайты с близкой тематикой показывают поисковым машинам, что сайт полезен для посетителей, это не всегда верно для сайтов, которые существуют уже несколько лет и имеют высокий рейтинг в Google. Ссылаясь только на качественные сайты, можно получить некоторое преимущество перед конкурентами. [Let Google’s Algorithm Show You The Traffic 23 , FAQ 15 ]
  • Важен текст ссылки. Чем более специфичен текст ссылки тем лучше Google может связать ее с запросами пользователей.
  • Ссылочные фермы (линкопомойки) пенализируются. Google заинтересован в страницах содержащий менее 100 исходящих ссылок, страницы с большим количеством ссылок считаются ссылочными фермами и пенализируются. [Google FAQ 24 ]
  • Очень важны входящие ссылки с популярных сайтов. Если на страницу ссылаются страницы с высоким PR она получает часть их репутации.
  • Сайт может быть забанен, если ссылается на забаненные сайты. Будьте очень осторожны с исходящими ссылками, не ссылайтесь на подозрительные сайты (линкопомойки, забаненные сайты и т.д.), Google может пенализировать ваш сайт за такие ссылки, всегда проверяйте PR сайтов на которые ссылаетесь. [SiteProNews 25 ]
  • Мошенничество наказывается пенализацией PR и может привести к бану. Скрытый текст, редиректы, клоакинг, автоматизированный обмен ссылками и другие действия, противоречащие Google’s quality guidelines 26 , могут привести к бану сайта в Google.
  • Google учитывает время существования сайта, релевантность входящих ссылок, и время их существования , если входящая ссылка не релевантна она не будет давать много PR.
  • Миф: чем выше PR тем выше позиция в результатах поиска. Конечно, страницы с высоким PR в результатах поиска расположены выше, чем конкуренты с меньшим PR, но нельзя забывать, что Google учитывает контекст входящих ссылок, и только те ссылки, которые связаны со словами в запросе позволяют занять высокое место в результатах поиска по этому запросу. [

Рассчитываемая от количества и качества ссылок на эту страницу - как внешних, так и внутренних.

Расчет PageRank

С достаточно большой точностью PageRank страницы можно рассчитать по формуле, обобщенной из алгоритмов и формул, представленных в основополагающей статье основателей Google, Сергея Брина и Ларри Пейджа:

PR(A) = (1 – d) + {PR(T1)/C(T1) + + PR(Tn)/C(Tn)}d (Назовем ее "формула №1")

Чтобы дать необходимые пояснения по приведенным в формуле символам, следует принять, что многие величины и обозначения, которые использует Google для расчета PR, являются его коммерческим, запатентованным секретом. Поэтому ниже будут даны предположительные пояснения, выведенные сообществом оптимизаторов экспериментальным путем.

  • d - так называемый демпфирующий коэффициент, отображающий «количество авторитетности», передаваемое страницей-донором (источником ссылки) странице-акцептору (для которой рассчитывается PR). Величина коэффициента засекречена поисковиком, но наблюдения показывают, что с определенной точностью ее можно принять равной 0,85 (то есть 85% передаваемой авторитетности). По другим сведениям, демпфирующий коэффициент показывает вероятность перехода с донорской страницы на акцептор по установленной ссылке. Несмотря на отличие определений, d в этом случае также считают равным 0,85.
  • n - количество страниц, на которых установлены ссылки на ту, для которой рассчитывается PR.
  • С - общее количество внешних ссылок, установленных на донорской странице.
  • Т (от 1 до n) - номера ссылающихся страниц.

ToolBar PageRank

В силу огромного количества страниц, размещенных в сети интернет, числовые значения PR, выраженные в абсолютных величинах, не являются удобным инструментом для быстрой оценки важности (такая оценка необходима, к примеру, при принятии решения об установке гиперссылки на определенной площадке). Гораздо удобнее в этом случае использовать предлагаемый Google ToolBar PageRank . Это специальная надстройка для браузеров , показывающая важность сайта в виде числа из интервала от 1 до 10. Рассчитывается TLPR по формуле:

TLPR = log base (PR) a

Точного значения основания логарифма base , зависящего от количества страниц в интернете, не существует, а формула его вычисления также является секретом поисковика. Однако, благодаря наблюдениям, его можно считать близким к числу 7. Точно так же значение коэффициента a из промежутка (0;1] берут 1. Таким образом, с достаточно большой точностью, «тулбарную» важность страницы, которая будет отображаться в браузерах пользователей, можно рассчитать как:

TLPRlog 7 (PR)

Важно заметить, что сам поисковый алгоритм Google при ранжировании страниц, использует реальный PageRank. TLPR предназначен исключительно для удобства оптимизаторов.

Наращивание PageRank посредством внутренней перелинковки

Формула расчета PageRank

Исходя из формулы ранжирования (формула №1) , можно утверждать, что минимальный PR любой страницы не может быть равным нулю, или же отрицательным. Если принять, что d = 0,85 , то 1 – d = 0,15 . Отсюда вывод: PR min = 0,15 (сумма в фигурных скобках в формуле №1 = 0).

Таким образом, даже для совершенно нового сайта со значительным количеством страниц и без внешних ссылок, благодаря грамотной

Продолжаем описание популярных алгоритмов из серии и сегодня весьма интересный случай — алгоритм PageRank.

PageRank – это алгоритм ссылочного ранжирования, разработанный для определения относительной важности объекта, связанного с сетью объектов.

Ссылочное ранжирование? Это тип сетевого анализа, определяющий ассоциации (читай, связи) между объектами.

Вот пример: Наиболее известный пример PageRank – это поисковая система Google. Хотя их поисковик не полностью полагается на PageRank, все же это один из методов, который использует Google, чтобы определить важность веб-страницы.

Объяснение:

Веб-страницы в интернете связаны друг с другом. Если datascientist..

Но это еще не всё…

Вес балла от сайт оценивается важностью и релевантностью самого сайта.
.

Что означают PageRank равные 0,1,2,3 и так далее? Хотя точное значение числа PageRank компания Google не раскрывает, мы можем получить об этом представление.

И вот как:

Все это выглядит как соревнование по популярности. Мы все имеем представление о том, какие сайты релевантные и популярные. PageRank просто переводит наше представление в цифры.

Как еще применяется PageRank? PageRank был специально разработан для всемирной сети.

Вот 3 инновационных применения PageRank:

  1. Доктор Стефано Аллесина (Stefano Allesina) из Чикагского университета применил PageRank в сфере экологии, чтобы определить, какие из особей являются жизненно важными для поддержания экосистемы.
  2. Twitter разработал WTF (Who-to-Follow) – персонализированный вариант рекомендательного движка, основанного на PageRank, показывающий список людей, на которых стоит подписаться.
  3. Бин Жэнь (Bin Jiang) из Гонконгского политехнического университета использовал вариант PageRank для предсказания перемещения людей на основании топологических метрик в Лондоне.

Требует ли этот метод обучения или он самообучающийся? PageRank обычно расценивают как самообучающийся метод, поскольку он часто используется для определения релевантности веб-страницы.

Почему именно PageRank? Главным достоинством PageRank является надежность, несмотря на сложность получения релевантной входящей ссылки.

Где он используется? Торговая марка PageRank принадлежит компании Google. Однако алгоритм PageRank запатентован Стэндфордским университетом.

Если у вас возник вопрос по поводу того, можете ли вы использовать PageRank: лучше посоветоваться со знающими людьми, но, вероятно, вы можете использовать алгоритм сколько вам угодно, пока он не начнет приносить вам финансовую выгоду.

Вот 3 примера реализации PageRank:

  • Реализация .
  • Реализация Python PageRank .
  • Пакет сетевого анализа igraph в R.

Пример вычисления pagerank (видео)

Алгоритм PageRank на Python

Вот как выглядит алгоритм ранжирования страниц на Питоне (полные инструкции можно найти по ссылке выше):

Python

import operator import math, random, sys, csv from utils import parse, print_results class PageRank: def __init__(self, graph, directed): self.graph = graph self.V = len(self.graph) self.d = 0.85 self.directed = directed self.ranks = dict() def rank(self): for key, node in self.graph.nodes(data=True): if self.directed: self.ranks = 1/float(self.V) else: self.ranks = node.get("rank") for _ in range(10): for key, node in self.graph.nodes(data=True): rank_sum = 0 curr_rank = node.get("rank") if self.directed: neighbors = self.graph.out_edges(key) for n in neighbors: outlinks = len(self.graph.out_edges(n)) if outlinks > 0: rank_sum += (1 / float(outlinks)) * self.ranks[n] else: neighbors = self.graph for n in neighbors: if self.ranks[n] is not None: outlinks = len(self.graph.neighbors(n)) rank_sum += (1 / float(outlinks)) * self.ranks[n] # actual page rank compution self.ranks = ((1 - float(self.d)) * (1/float(self.V))) + self.d*rank_sum return p if __name__ == "__main__": if len(sys.argv) == 1: print "Expected input format: python pageRank.py " else: filename = sys.argv isDirected = False if sys.argv == "directed": isDirected = True graph = parse(filename, isDirected) p = PageRank(graph, isDirected) p.rank() sorted_r = sorted(p.ranks.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True) for tup in sorted_r: print "{0:30} :{1:10}".format(str(tup), tup) # for node in graph.nodes(): # print node + rank(graph, node) #neighbs = graph.neighbors(node) #print node + " " + str(neighbs) #print random.uniform(0,1) def rank(graph, node): #V nodes = graph.nodes() #|V| nodes_sz = len(nodes) #I neighbs = graph.neighbors(node) #d rand_jmp = random.uniform(0, 1) ranks = ranks.append((1/nodes_sz)) for n in nodes: rank = (1-rand_jmp) * (1/nodes_sz) trank = 0 for nei in neighbs: trank += (1/len(neighbs)) * ranks rank = rank + (d * trank) ranks.append(rank)

import operator

import math , random , sys , csv

from utils import parse , print_results

class PageRank :

def __init__ (self , graph , directed ) :

self . graph = graph

self . V = len (self . graph )

self . d = 0.85

self . directed = directed

self . ranks = dict ()

def rank (self ) :

if self . directed :

self . ranks [ key ] = 1 / float (self . V )

else :

self . ranks [ key ] = node . get ("rank" )

for _ in range (10 ) :

for key , node in self . graph . nodes (data = True ) :

rank_sum = 0

curr_rank = node . get ("rank" )

if self . directed :

neighbors = self . graph . out_edges (key )

for n in neighbors :

outlinks = len (self . graph . out_edges (n [ 1 ] ) )

if outlinks > 0 :

rank_sum += (1 / float (outlinks ) ) * self . ranks [ n [ 1 ] ]

else :

neighbors = self . graph [ key ]

for n in neighbors :

if self . ranks [ n ] is not None :

outlinks = len (self . graph . neighbors (n ) )

rank_sum += (1 / float (outlinks ) ) * self . ranks [ n ]

# actual page rank compution

self . ranks [ key ] = ((1 - float (self . d ) ) * (1 / float (self . V ) ) ) + self . d * rank_sum

return p

if __name__ == "__main__" :

if len (sys . argv ) == 1 :

print "Expected input format: python pageRank.py "

else :

filename = sys . argv [ 1 ]

isDirected = False

if sys . argv [ 2 ] == "directed" :

isDirected = True

graph = parse (filename , isDirected )

p = PageRank (graph , isDirected )

p . rank ()

sorted_r = sorted (p . ranks . iteritems () , key = operator . itemgetter (1 ) , reverse = True )

for tup in sorted_r :

print "{0:30} :{1:10}" . format (str (tup [ 0 ] ) , tup [ 1 ] )

# for node in graph.nodes():

# print node + rank(graph, node)

#neighbs = graph.neighbors(node)

#print node + " " + str(neighbs)

#print random.uniform(0,1)

def rank (graph , node ) :

nodes = graph . nodes ()

#|V|

nodes_sz = len (nodes )

neighbs = graph . neighbors (node )

rand_jmp = random . uniform (0 , 1 )

ranks =

ranks . append ((1 / nodes_sz ) )

for n in nodes :

rank = (1 - rand_jmp ) * (1 / nodes_sz )

trank = 0

for nei in neighbs :

trank += (1 / len (neighbs ) ) * ranks [ len (ranks ) - 1 ]

rank = rank + (d * trank )

ranks . append (rank )

Алгоритм PageRank в R

Вот как выглядит алгоритм ранжирования страниц на R (более подробную инструкцию можно найти по ссылке):

## Download and install the package install.packages("igraph") ## Load package library(igraph) ## Usage page.rank (graph, algo = c("prpack", "arpack", "power"), vids = V(graph), directed = TRUE, damping = 0.85, personalized = NULL, weights = NULL, options = NULL) page.rank.old (graph, vids = V(graph), directed = TRUE, niter = 1000, eps = 0.001, damping = 0.85, old = FALSE)

## Download and install the package

install . packages ("igraph" )

## Load package

library (igraph )

## Usage

page . rank (graph , algo = c ("prpack" , "arpack" , "power" ) ,

= 0.85 , old = FALSE )

Аргументы

graph
The graph object.

algo
Character scalar, which implementation to use to carry out the calculation. The default is «prpack», which uses the PRPACK library (https://github.com/dgleich/prpack). This is a new implementation in igraph version 0.7, and the suggested one, as it is the most stable and the fastest for all but small graphs. «arpack» uses the ARPACK library, the default implementation from igraph version 0.5 until version 0.7. power uses a simple implementation of the power method, this was the default in igraph before version 0.5 and is the same as calling page.rank.old.

vids
The vertices of interest.

directed
Logical, if true directed paths will be considered for directed graphs. It is ignored for undirected graphs.

damping
The damping factor (‘d’ in the original paper).

personalized
Optional vector giving a probability distribution to calculate personalized PageRank. For personalized PageRank, the probability of jumping to a node when abandoning the random walk is not uniform, but it is given by this vector. The vector should contains an entry for each vertex and it will be rescaled to sum up to one.

weights
A numerical vector or NULL. This argument can be used to give edge weights for calculating the weighted PageRank of vertices. If this is NULL and the graph has a weight edge attribute then that is used. If weights is a numerical vector then it used, even if the graph has a weights edge attribute. If this is NA, then no edge weights are used (even if the graph has a weight edge attribute.

options
Either a named list, to override some ARPACK options. See arpack for details; or a named list to override the default options for the power method (if algo=»power»). The default options for the power method are niter=1000 and eps=0.001. This argument is ignored if the PRPACK implementation is used.

niter
The maximum number of iterations to perform.

eps
The algorithm will consider the calculation as complete if the difference of PageRank values between iterations change less than this value for every node.

old
A logical scalar, whether the old style (pre igraph 0.5) normalization to use.

Пример

G3 , personalized = reset ) $ vector

Итак, немного фактов о самом pagerank:

  • PageRank - это число, характеризующее исключительно голосующую способность всех входящих ссылок на страницу и то, как сильно они рекомендуют эту страницу.
  • Каждая уникальная страница сайта, проиндексированная Google, имеет вес PageRank. Люди часто ошибаются, думая о весе сайта, который на самом деле является весом главной страницы этого сайта.
  • Внутренние ссылки сайта учитываются при расчете веса PageRank для других страниц сайта.

    • PageRank независим, он не принимает во внимание текст ссылок и т.д. Конечно, они связаны, но говорить, что это одно и то же, это все равно что говорить, будто тэг Title то же самое, что ключевые слова в тексте.

    Дополнительные файлы: и презентация с примерами (англ.).

    SEO: Поисковая Оптимизация от А до Я =>

    Растолкованный PageRank

    Написано и придумано Крисом Райдингсом (Chris Ridings), владельцем .

    Отредактировано Джилл Вэйлен (Jill Whalen), владельцем HighRankings.com и комодератором рассылки Rank Write Roundtable (http://www.rankwrite.com/ ). Переведено на русский язык и прокомментировано

    Александром Садовским, http://digits.ru/

    Версия 1.1. Последняя коррекция – 9 ноября 2001. Переведено и прокомментировано 4 января 2002.

    Введение

    Этот документ раскрывает мое понимание и точку зрения на алгоритм PageRank в Google . Для тех, кто не знает меня: я разрабатываю поисковые системы на заказ. Поэтому мне присуще программистское понимание алгоритмов поисковых систем, как они работают, что они могут делать, а что нет. Из-за этого я способен сделать немало выводов о том, как работает PageRank. Я верю, что информация в данном документе настолько точна, насколько возможно. Никто не знает наверняка детали PageRank, исключая саму Google 1 . Не стесняйтесь спрашивать о выводах, которые вы не можете понять; с помощью общения мои предположения могут стать более корректными. Пишите, пожалуйста, мне на [email protected] свои вопросы и комментарии.

    Достаточно предисловий, приступим к тому, чему посвящен этот документ - к PageRank!

    Что такое PageRank?

    PageRank - это метод Google для измерения «важности» страницы. Когда все другие факторы, такие как тэг Title и ключевые слова учтены, Google использует PageRank, чтобы откорректировать результаты так, что более «важные» сайты поднимутся соответственно вверх на странице результатов поиска пользователя.

    То есть, порядок ранжирования в Google работает следующим образом:

    1. Найти все страницы, соответствующие ключевым словам поиска.

    2. Отранжировать соответственно «страничным факторам», таким, как ключевые слова.

    3. Учесть текст ссылок на страницы.

    4. Откорректировать результаты данными PageRank.

    Как определяется PageRank?

    Теория Google гласит, что если Страница A ссылается на страницу B, то Страница А считает, что Страница B - важная страница. Текст ссылки не используется в PageRank. PageRank также влияет на важность ссылок на страницу. Если на страницу указывают много важных ссылок, то ее ссылки на другие страницы также становятся более важными.

    Насколько важен PageRank?

    Значимость каждого отдельного фактора в алгоритмах поисковой системы зависит от качества информации, которое он обеспечивает. Поэтому имеет смысл вначале взглянуть на это качество.

    стр. 386 из 536 30.11.2010 http://www.seobuilding.ru/

    SEO: Поисковая Оптимизация от А до Я => Пузомерки, ТИЦ, PageRank и т.д.

    Когда Гугл был лишь крохотным Гугленком в подгузниках, можно было с уверенностью сказать, что ссылка была точным признаком рекомендации. Однако, в настоящее время это больше не так по двум очень важным причинам:

    1. Интернет существенно изменился. Ссылка сегодня это, скорее, лишь связанный сайт, лицензионное требование или ответная услуга (как перекрестные ссылки), чем истинная рекомендация 2 .

    2. Как только вы создадите поисковую машину, которая рассматривает ссылки как рекомендации, люди начнут пытаться воздействовать на ссылки. Как только они станут воздействовать на них, ссылки перестанут быть рекомендациями.

    Поэтому надежность информации, обеспечиваемой ссылками, не обязательно хороша, и она постоянно уменьшается. Это является причиной низкой и все время уменьшающейся важности PageRank в алгоритме ранжирования Google.

    Тем не менее, у PageRank есть одно реабилитирующие его свойство. На него трудней влиять, чем на любой другой фактор ранжирования. Это означает, что у PageRank есть возможность дать вам преимущество перед конкурентами, когда он использован в комбинации с другими приемами оптимизации для поисковых машин . Однако, я предупреждаю вас: тут нет коротких путей. Для эффективного использования PageRank вам нужно будет понять его полностью, иначе есть шансы, что вы будете тратить ваше время зря.

    Основные факты о PageRank

    Для понимания оставшейся части этого документа, вам нужно знать несколько фактов о PageRank.

    1. PageRank - это число 3 , характеризующее исключительно голосующую способность4 всех входящих ссылок на страницу и то, как сильно они рекомендуют эту страницу.

    2. Каждая уникальная страница сайта, проиндексированная Google, имеет вес PageRank. Люди часто ошибаются, думая о весе сайта, который на самом деле является весом главной страницы этого сайта 5 .

    4. PageRank независим, он не принимает во внимание текст ссылок и т. д. Конечно, они связаны, но говорить, что это одно и то же, это все равно что говорить, будто тэг Title то же самое, что ключевые слова в тексте.

    Как вы можете обнаружить, какой у страницы вес?

    Вы можете скачать тулбар для Internet Explorer со страницы http://toolbar.google.com/ 6 . После инсталляции в верхней части Internet Explorer появится столбцовая диаграмма, дающая интерпретацию веса PageRank для страницы, которую вы в данный момент смотрите. Если вы задержите курсор мыши над диаграммой, то увидите число от нуля до десяти. (Если вы не видите числа, возможно, у вас установлена старая версия тулбара. Как только вы полностью его деинсталлируете, перезагрузите компьютер и установите последнюю версию, вы сможете видеть число.)

    Насколько точен тулбар Google?

    Тулбар Google показывает вес сайта не очень точно, но это единственный инструмент, который может дать вам прямо сейчас хоть какое-то представление. Поскольку вы знаете ограничения тулбара, вы, по меньшей мере, знаете, что вы видите. Есть два ограничения у тулбара Google:

    1. Временами тулбар определяет вес приблизительно. Если вы откроете страницу, которой нет в индексе Google, но есть страница, очень близкая к ней в индексе, то тулбар отобразит свое предположение о весе PageRank. Эта догадка бесполезна для наших целей, потому что она не

    http://www.seobuilding.ru/seo-forum/index.php стр. 387 из 536 30.11.2010 http://www.seobuilding.ru/

    SEO: Поисковая Оптимизация от А до Я => Пузомерки, ТИЦ, PageRank и т.д.

    представлена ни в каких вычислениях PageRank. Единственный способ выяснить, использует ли тулбар догадку, это ввести URL в поисковую форму Google и увидеть, появится ли страница. Если нет, значит, он предполагает!

    2. Тулбар дает только представление реального веса PageRank! В то время как вес PageRank

    линеен, они решили показывать его на нелинейной диаграмме. Так, для тулбара, изменение веса PageRank от 2 до 3 занимает меньше увеличения веса PageRank от 3 до 4. Это лучше всего иллюстрируется сравнительной таблицей; настоящие числа хранятся в тайне, поэтому мы будем использовать просто любые числа для иллюстрации 7 :

    Если действительный вес PageRank между То тулбар показывает

    390626 и 1953125

    1953126 и бесконечностью

    Надо надеяться, что вы можете увидеть из этой иллюстрации, сколь ограничена информация, которую вы получаете из тулбара.

    С этого момента я собираюсь использовать термин Настоящий PR для обозначения подлинного веса PageRank, хранимого Google, и Тулбаровский PR для обозначения довольно скупого представления того, что тулбар Google позволяет нам видеть.

    Расчет PageRank

    Объяснив, что такое вес PageRank, т. е., что вы узнаете, когда получаете информацию о нем, и насколько он важен... в этом разделе я расскажу вам примерно как он вычисляется. Знать это не обязательно, однако, если вы поймете это, вы будете лучше понимать, как следует его применять.

    Когда Google был только исследовательским проектом, они [Брин и Пэйдж - прим. А. С. ] написали статью, подробно описывающую формулу, которая определяет вес PageRank для страницы. Хотя они, возможно, уже не используют в точности эту формулу, она представляется достаточно корректной для сегодняшних целей. Вот она:

    PR(A) = (1-d) + d (PR(T1 )/C(T1 ) + ... + PR(Tn )/C(Tn )),

    где PR(A) - это вес PageRank страницы A (тот вес, который мы хотим вычислить),

    D - это коэффициент затухания, который обычно устанавливают равным 0,85,

    PR(T1 ) - вес PageRank страницы, указывающей на страницу A,

    C(T1 ) - число ссылок с этой страницы,

    http://www.seobuilding.ru/seo-forum/index.php стр. 388 из 536 30.11.2010 http://www.seobuilding.ru/

    SEO: Поисковая Оптимизация от А до Я => Пузомерки, ТИЦ, PageRank и т.д.

    PR(Tn )/C(Tn ) означает, что мы делаем это для каждой страницы, указывающей на страницу A

    Жуть! Для тех из вас, кто не является математиком, здесь есть полная информация по этой формуле - вы не можете просто вычислить вес PageRank за один прием, как показано тут. Чтобы вычислить вес PageRank страницы A вам понадобится знать веса PageRank всех страниц, указывающих на страницу A. Их веса PageRank будут частично зависеть от страницы A, указывающей на них, либо каких-то других страниц, ссылающихся на них. Какая глупая формула. Что она нам говорит, так это одну очень важную вещь о весе PageRank любой страницы.

    Вес PageRank, передаваемый на страницу A со страницы B, которая указывает на нее, уменьшается с каждой ссылкой куда-нибудь, которая находится на странице B. Это означает, что вес страницы, по существу, это мера ее голоса; страница может разделить этот голос между одной, двумя или многими ссылками, но общая голосующая сила будет всегда той же самой.

    Сейчас забудьте формулу на некоторое время, потому что легче рассмотреть пример реализации, который очень похож на PageRank. Он должен помочь нам лучше понять PageRank. Назовем его MiniRank.

    Вначале мы не знаем, какие веса MiniRank у этих страниц, поэтому мы их просто присвоим. Для

    простоты, мы выберем число один. В результате диаграмма становится...

    http://www.seobuilding.ru/seo-forum/index.php стр. 389 из 536 30.11.2010 http://www.seobuilding.ru/

    SEO: Поисковая Оптимизация от А до Я => Пузомерки, ТИЦ, PageRank и т.д.

    Все еще легко! Сейчас вспомните правила передачи веса. Вначале мы применяем коэффициент затухания. (Коэффициент затухания, в основном, говорит о том, что страница не может голосовать так, чтобы другая страница была столь же важна, как она сама. Это означает, что страницы, к которым труднее добраться в Web, менее важны.) Затем мы делим сохранившийся вес на число ссылок. Мы подсчитываем итоговый вес, который должен быть добавлен ко всем до единой страницам, перед тем как мы окончательно его прибавим8 .

    Итак, глядя вначале на страницу A, видим, что значение веса MiniRank, доступное для передачи, после затухания равно 1 * 0,85 = 0,85. Со страницы ведут две ссылки, поэтому, по окончании итерации, мы добавим 0,425 к весу MiniRank страницы B и 0,425 к весу MiniRank страницы C. Мы не можем сделать это до тех пор, пока мы не рассчитали все ссылки страницы, потому что это повлияет на результаты.

    Перейдем к странице B. Она содержит только одну ссылку. Поэтому, она передаст 1 * 0,85 = 0,85 странице C, когда мы сделаем все вычисления для ссылок.

    Сейчас мы можем добавить все суммы ко всем весам страниц.

    Новые значения весов MiniRank показывают, сколь важна страница C. Но мы еще не завершили. Поскольку все страницы начали с одного значения, по правде говоря, мы вычислили только популярность в ссылках (link popularity). Суть PageRank и MiniRank такова, что страницам, на которые чаще ссылаются, следует получить больше голосов; поэтому мы должны проделать то же самое еще раз! На этот раз страница C имеет большее влияние, потому что ее текущий вес MiniRank выше.

    Так, посмотрим на страницу A вначале. Ее текущий вес MiniRank равен 1,85. Величина MiniRank, доступная для передачи, после применения затухания составляет 1,85 * 0,85 = 1,5725. Есть две ссылки со страницы, поэтому по завершению итерации мы добавим 0,78625 к весу MiniRank страницы B и весу

    MiniRank страницы C.

    Перейдем к странице B. У нее есть только одна ссылка. Следовательно, она передаст 1,425 * 0,85 = 1,21125 странице C, когда мы завершим все вычисления со ссылками.

    http://www.seobuilding.ru/seo-forum/index.php стр. 390 из 536 30.11.2010 http://www.seobuilding.ru/

    SEO: Поисковая Оптимизация от А до Я => Пузомерки, ТИЦ, PageRank и т.д.

    Мы получаем....

    Мы уже можем видеть то, что следовало ожидать: страница C имеет наибольший вес MiniRank, страница A - следующий по величине. На практике нам нужно было бы повторить эти действия от 50 до 100 раз, чтобы гарантировать, что низкая точность предыдущих итераций сведена на нет. Просто!

    Обратная связь PageRank

    Но подождите минутку! Что-то происходит между страницами A и C, поэтому взглянем еще раз.

    Во время одной итерации вычислений страница C дает странице A повышение в весе MiniRank (PageRank). Во время следующей итерации она сама получает увеличение веса, пропорциональное новому улучшившемуся весу MiniRank страницы A (она получает назад часть своего веса MiniRank!).

    Это обратная связь PageRank. Можно подумать, что Google обязан игнорировать ссылки такого рода, особенно, если страница A и страница C расположены на одном сайте. Действительно, я слышал мнение нескольких человек, которые считают, что Google обязан. Истина в том, что Google не может сделать это. Представьте проделывание вычислений над миллионами страниц вместо четырех... представьте только как вам определять, когда встречается обратная связь, и как избавляться от нее. И даже если вы справитесь, как вы сведете на нет влияние, которое это окажет на оставшуюся часть системы? Обратная связь PageRank - неотъемлемая часть системы! Фактически, она нужна для правильного функционирования PageRank и является частью алгоритма.

    http://www.seobuilding.ru/seo-forum/index.php стр. 391 из 536 30.11.2010 http://www.seobuilding.ru/

    SEO: Поисковая Оптимизация от А до Я => Пузомерки, ТИЦ, PageRank и т.д.

    Воздействие на результаты

    Зная, как это работает, и что Google в некоторых случаях воздействует на результаты PageRank, мы в состоянии решить, что именно Google может делать.

    Перед тем как начинаем вычислять PageRank, предположим, что ссылки некоторого сайта особенно хорошие. Скажем, страница B - это страница на Yahoo или DMOZ (каждый из которых демонстрирует этот вид воздействия); вместо установки их начальных значений в 1 мы можем установить их в 100 или большее число. 9 Делая это, мы предполагаем, что Google незначительно изменяет веса PageRank, зависящие от этой страницы.

    Мы можем проделать обратное, только в меньшей степени. Предположим, что страница B признана спамом. Если мы установим начальное значение веса PageRank в ноль, то ее вес вначале не будет иметь никакого влияния, но станет вскоре получать влияние, пока будут существовать сайты, ссылающиеся на нее.

    Имейте это в виду: в PageRank мы можем легко увеличить важность ссылок страницы, сделав их

    настолько важнее, насколько мы хотим, однако, обратное не верно - PageRank значительно препятствует возможности уменьшить важность ссылок страницы. 10

    Это, как раз то, что происходит с сайтами, зарегистрированными в Yahoo и DMOZ. Каждая страница Yahoo и DMOZ, кажется, имеет увеличенный вес, поэтому сайты, зарегистрированные в этих двух каталогах получают славное небольшое увеличение веса PageRank.

    Так вот, разве не могли они корректировать вес PageRank страницы B после каждой итерации вычислений? Да, они могли, но Google работает с миллионами страниц [уже с миллиардами - прим. А. С. ], и должен был бы корректировать вес всех подобных страниц каждый раз. Это сделало бы алгоритм оччеееенннннь оччеееенннннь медленным.

    А как насчет установки веса PageRank после всех вычисления и получения конечных весов страниц? Да, они могут и, несомненно, делают это. Однако, это имеет большее отношение не к обработке ссылок, а к изменению индивидуальных результатов. Предположим, что главная страница Google недостаточно высока для Google. Они могут просто изменить это. Или если страницы результатов поиска Google имеют PageRank, они могут просто это убрать. Это шаг после обработки данных.

    Заметьте, однако, что есть небольшая особенность в применении Гуглом этого метода для исключения спамеров из индекса. Не полагайте, что если ваш вес PageRank внезапно стал равен нулю, то Google использовал данный метод для обнуления веса. Намного легче всего лишь запретить страницу целиком. Запрещение также более логично, потому что оно убирает влияние, которое, в противном случае, ваша страница получит в процессе вычисления PageRank. Нулевой вес PageRank, в большинстве случаев, появляется из-за других факторов, таких как проблема временных вычислений.

    Что это все означает?

    Вес PageRank - самый трудный для манипулирования фактор при оптимизации страниц. Хотя его влияние не так велико, как верят некоторые, если вы можете понять его правильно, то вы имеете достаточно хорошее преимущество перед вашими конкурентами. Вес PageRank трудно как получить, так и удержать. Нижеприведенная информация действительно доводит это до крайней степени. На практике вы могли использовать все или часть, в зависимости от того, насколько конкурентоспособным вы себя чувствуете, и того, насколько сильна конкуренция.

    Есть три основных области, которые стоит осмотреть и, возможно, изменить, когда вы пытаетесь оптимизировать ваш вес PageRank:

    http://www.seobuilding.ru/seo-forum/index.php стр. 392 из 536 30.11.2010 http://www.seobuilding.ru/

    SEO: Поисковая Оптимизация от А до Я => Пузомерки, ТИЦ, PageRank и т.д.

    1. Страницы, которые вы выбираете для получения ссылок на вас, т. е. какие из них вы отбираете и как много усилий тратите на получение ссылок.

    2. Те, кого вы выбираете, чтобы сослаться на них со своего сайта, и на какой странице вашего сайта вы помещаете их ссылку.

    3. Внутренняя навигационная структура и связи ваших страниц - с целью создания максимальной обратной связи PageRank.

    Когда вы ищете ссылки на ваш сайт, с точки зрения исключительно PageRank можно подумать , что следует просто искать страницы с самым высоким Тулбаровским весом PageRank. (В то же время держа в уме, что каждая страница сайта имеет свой собственный вес PageRank, поэтому вы должны рассмотреть вес «страницы ссылок», или какой бы то ни было страницы, где будет расположена фактическая ссылка.) Однако, эта точка зрения некорректна. Если вы не перепрыгнули прямо в этот раздел, то вы, вероятно, определите, почему это так. Вес PageRank, получаемый с ссылкой, намного сложнее, чем это упрощение. Мог быть случай, когда это было приемлемым приближением... но не больше. По мере того как все больше и больше людей пытаются и получают ссылки только с сайтов с высоким значением веса, это становится все менее и менее выигрышным предложением.

    Настоящий вес PageRank отдельной страницы делится среди ссылок на этой странице (помните расчеты MiniRank?) Поэтому, ссылки со страниц, которые имеют одинаковый вес PageRank, не всегда созданы равными. Это зависит от того, со сколькими ссылками делит ссылающуюся страницу ваша ссылка.

    Например, ссылка со страницы с весом PageRank 4 может быть лучше, чем ссылка со страницы с весом PageRank 6, если на странице с PR 4 меньше общее число ссылок. Возможно, что страница с PR 2 может даже быть лучше для просьбы о ссылке, чем страница с PR 7. В данный момент недостаточно доступной информации, чтобы узнать, до какой степени это простирается. Однако, это достаточно значимо, чтобы было бессмысленно просто выбирать сайты с большим весом в качестве основной стратегии получения ссылок. Есть также другая, более прозаичная причина, почему эта стратегия получения ссылок может быть не лучшей; сайты с высоким весом PageRank часто разборчивы в том, на какие сайты ставить ссылку, что делает получение ссылки с них более трудным, чем с сайтов с низким весом. Однако, сайтам, сражающимся со своими числами весов PageRank, следует быть более восприимчивыми к обмену взаимными ссылками с другими сайтами.

    Сейчас давайте рассмотрим обратную связь. Предположим, например, что есть две самостоятельных страницы на сайтах других людей, каждая из которых имеет вес PageRank 4. Обе страницы имеют по 10 ссылок на другие страницы. Но ваша страница, на которую вы хотите получить с них ссылки, уже имеет ссылку на страницу на втором сайте. Получая ссылку со второго сайта, вы порождаете обратную связь, и получаете больший вес PageRank, чем если бы получили ссылку с первого сайта! Это чрезмерное упрощение; фактически, циклы обратной связи могут стать даже более сложными. Помните, что число ссылок на странице, ссылающейся на вас, будет менять величину обратной связи, и т. д.

    Можете ли вы вычислить все это для заданной страницы? Нет - и я не могу. Мой совет, поэтому, таков - получайте ссылки с сайтов, которые кажутся подходящими и имеют хорошее качество, независимо от их текущего веса PageRank. Если они релевантны вашему сайту, и сами высококачественные сайты, они либо помогут вашему весу PageRank сейчас, либо сделают это в будущем. Чтобы на самом деле сделать ваш вес PageRank классным, зарегистрируйтесь в DMOZ и Yahoo с целью воспользоваться искусственно увеличенным весом, который они обеспечивают.

    Чтобы рассмотреть наилучшую стратегию простановки ссылок с сайта, вначале нам нужно рассмотреть ссылки, указывающие на ваш сайт. Под этим я подразумеваю, что нам надо предположить, что у вас есть ссылки, указывающие на ваш сайт из каталогов, подобных DMOZ и Yahoo, которые дают ему небольшое славное приращение веса PageRank. Используя внутренние страницы сайта, вы можете управлять

    http://www.seobuilding.ru/seo-forum/index.php стр. 393 из 536 30.11.2010 http://www.seobuilding.ru/

    SEO: Поисковая Оптимизация от А до Я => Пузомерки, ТИЦ, PageRank и т.д.

    обратной связью значительно лучше, чем используя ссылки на внешние страницы. Это приводит к

    правилу...

    Это означает, что вам нужно будет ссылаться наружу только со страницы вашего сайта, которая имеет низкий вес PageRank, и которая также содержит значительное число внутренних ссылок (т. е. ссылок, указывающих на другие страницы вашего сайта).

    Итак, когда вы ставите ссылку наружу, вы отдаете предпочтение тем страницам, которые либо ссылаются на ту страницу вашего сайта, которая находится страницей выше ссылочной страницы [например, если внешняя страница A ссылается на вашу страницу B1, которая, в свою очередь, ссылается на вашу страницу B2, на которой и расположена ссылка на внешнюю A - прим. А. С. ], либо которые ссылаются на ту страницу, которая ссылается на страницу, ссылающуюся на вашу ссылочную страницу (т. е. вы получите большее увеличение веса PageRank, если ссылки со внешних сайтов не указывают на вашу ссылочную страницу).

    Как мы можем осуществить это? Одним способом будет написание обзоров сайтов, на которые мы ссылаемся, на отдельной странице нашего сайта, и обеспечение ссылки на эти обзоры вместе с каждой гиперссылкой на внешний сайт. Необязательно, но будет неплохо, если эти страницы будут открываться в другом окне но НЕ ДЕЛАЙТЕ это на JavaScript, потому что роботы поисковых систем не могут следовать по ссылкам на JavaScript.

    Например, мы можем сделать что-то подобное с каждой ссылкой на внешний сайт:

    http://www.searchenginesystems.net/ >Search Engine Systems - это лучшие в мире поисковомашинные существа Читайте мой хвалебный обзор здесь.

    Проверьте, что страница обзоров ссылается назад на страницу, которая находится выше в структуре вашего сайта. (Лучше всего, если это будет ваша главная страница, но любая важная страница также подойдет.) Сделав это, мы значительно сократили количество веса PageRank, которому вы позволяете покинуть сайт, и обеспечили, что большая часть веса PageRank, которая остается, также увеличивается эффектом обратной связи! Мы нацелили эту обратную связь на главную страницу, чтобы гарантировать, что меньше веса передается назад вашей ссылочной странице (что было бы упущенной возможностью), и больше остается где-либо на вашем сайте. На вашей ссылочной странице также нужно поставить ссылки на главную страницу и другие значимые страницы сайта. Однако, не ставьте других ссылок на странице с обзором (кроме ссылки на главную страницу). Очень хорошо, если кто-то ставит ссылку на вашу страницу с обзором, поэтому, вдобавок, вы можете дать знать сайту, что вы рецензировали его - вполне возможно, что вы получите две ссылки с этого сайта (одну на ваш сайт и одну на обзор чужого сайта). Все очень трудно для понимания в текстовой форме, поэтому давайте займемся упрощенным примером, чтобы показать принцип и продемонстрировать его действие.

    Наша простая структура с начальными значениями весов MiniRank:

    http://www.seobuilding.ru/seo-forum/index.php стр. 394 из 536 30.11.2010 http://www.seobuilding.ru/

    SEO: Поисковая Оптимизация от А до Я => Пузомерки, ТИЦ, PageRank и т.д.

    После первой итерации вычислений мы получаем...

    В конце второй итерации мы имеем...

    http://www.seobuilding.ru/seo-forum/index.php стр. 395 из 536 30.11.2010 http://www.seobuilding.ru/

    SEO: Поисковая Оптимизация от А до Я => Пузомерки, ТИЦ, PageRank и т.д.

    И в конце третьей итерации мы имеем...

    Суммарный вес MiniRank внутри сайта равен 19,959.

    получаем...

    http://www.seobuilding.ru/seo-forum/index.php стр. 396 из 536 30.11.2010 http://www.seobuilding.ru/

    SEO: Поисковая Оптимизация от А до Я => Пузомерки, ТИЦ, PageRank и т.д.

    После первого этапа вычислений мы получаем...

    После второго этапа вычислений мы получаем...

    http://www.seobuilding.ru/seo-forum/index.php стр. 397 из 536 30.11.2010 http://www.seobuilding.ru/

    SEO: Поисковая Оптимизация от А до Я => Пузомерки, ТИЦ, PageRank и т.д.

    После третьего этапа вычислений мы получаем...

    Суммарный MiniRank сайта равен 47,31 (а мы начали с весом, большим на четыре!). Немного в этом

    проявляется сила дополнительных страниц и немного - сила обратной связи. Но в целом...

    http://www.seobuilding.ru/seo-forum/index.php стр. 398 из 536 30.11.2010 http://www.seobuilding.ru/

    SEO: Поисковая Оптимизация от А до Я => Пузомерки, ТИЦ, PageRank и т.д.

    Главная страница в 2,37 раза важнее при использовании второго метода

    Основные страницы «О нас», «Продукция» и «Ссылки» в 1,8 раз важнее при использовании второго метода

    Это отлично демонстрирует силу обратной связи. 11 Мы отдаем часть голосов наших ссылочных страниц назад в систему наших сайтов, не позволяя им уйти по внешним ссылкам. Вот почему большие сайты в общем случае имеют лучший вес PageRank, чем меньшие сайты. В самом деле, почему вы это еще не делаете?!! Начинайте сейчас же написание обзоров сайтов, перечисленных на ваших ссылочных страницах! (Заметьте, числа приведены только для демонстрационных целей в качестве общего показателя силы этого метода, действительные числа будут отличаться.)

    Внутренняя структура и связи

    Чем больше страниц конкретный сайт имеет в индексе Google, тем выше у него начальный суммарный вес PageRank, и тем больше вес PageRank, с которым он должен работать. Так как каждой странице задано одно и то же начальное значение до того, как начинает вычисляться PageRank, большее число страниц может быть только лучше. Будет логично заключить, что если у нас есть больше для начала, то эффект обратной связи будет также более значительным. Когда-нибудь обратите внимание, как же большим сайтам удается иметь более хороший вес PageRank? Эффект обратной связи объясняет, почему. Конечно, ваши страницы должны иметь смысл и хорошее содержание, чтобы для начала попасть в индекс. (Обзоры в последнем разделе могут быть хорошим примером.)

    Обратная связь - это естественный процесс для PageRank. Он имеет место среди внутренних ссылок сайта и является критическим для оценок Google о том, какие страницы сайта важны. Если у сайта не будет входящих или исходящих ссылок [ссылок со внешних сайтов и на внешние сайты, соответственно - прим. А. С. ], структура сайта обеспечит то же самое количество обратной связи. Однако, когда мы учитываем входящие и исходящие ссылки, внутренняя структура сайта важна. Например, если сайт имеет исходящие ссылки на страницу, то мы захотим оставить вес PageRank этой страницы минимальным.

    Есть разные способы, которыми можно связать страницы внутри сайта. На практике, веб-сайты могут использовать их комбинацию. Использование комбинации это нормально и прекрасно до тех пор, пока вы понимаете различные части структуры сайта и то, как они влияют на ваш вес PageRank. Для целей данной статьи мы рассмотрим различные структуры связей как отдельные объекты. У нас есть:

    http://www.seobuilding.ru/seo-forum/index.php стр. 399 из 536 30.11.2010 http://www.seobuilding.ru/

    SEO: Поисковая Оптимизация от А до Я => Пузомерки, ТИЦ, PageRank и т.д.

    Иерархическая

    Циклическая

    Обширное связывание

    Помните, что мы не обязательно хотим, чтобы вес PageRank был равномерно распределен по всему сайту. Мы хотим добиться максимальной обратной связи в системе и мы хотим, чтобы ее можно было ее фокусировать на особых страницах (т. е. тех, в которых мы оптимизировали текст с ключевыми словами и т. д.). Так как я уже довольно много демонстрировал вам вычисления MiniRank, я просто покажу результаты каждого вида ссылочной структуры после 10 проходов вычислений:

    http://www.seobuilding.ru/seo-forum/index.php стр. 400 из 536 30.11.2010 http://www.seobuilding.ru/

    SEO: Поисковая Оптимизация от А до Я => Пузомерки, ТИЦ, PageRank и т.д.

    Иерархическая

    Циклическая

    Обширное связывание

    Обратите внимание, как суммарный вес MiniRank внутри сайта оказывается одним и тем же (1878,353). Это потому что тут еще нет никаких входящих или исходящих ссылок. Что важно, так это распределение веса. Иерархическая структура проталкивает больший вес MiniRank на главную страницу (другие сайты, наиболее вероятно, будут ссылаться на главную страницу и эта страница, менее вероятно, будет иметь исходящие ссылки). Нет видимого различия между циклической структурой и структурой с обширными связями. Давайте посмотрим, что случится, когда мы усложним структуру добавлением внешних исходящих и входящих ссылок...

    http://www.seobuilding.ru/seo-forum/index.php стр. 401 из 536 30.11.2010 http://www.seobuilding.ru/

    SEO: Поисковая Оптимизация от А до Я => Пузомерки, ТИЦ, PageRank и т.д.

    Иерархическая

    Циклическая

    Обширное связывание

    Хотя в этих примерах сделано всего несколько итераций для вычисляемой формулы, они уже начинают показывать правила связывания внутри сайта:

    Обширное связывание обеспечивает незначительно лучшую обратную связь PageRank, чем иерархическая структура, и обе структуры обеспечивают немного лучшую обратную связь PageRank, чем циклическая.

    При множестве иерархических связей страницы, стоящие выше в структуре, получают намного больший

    http://www.seobuilding.ru/seo-forum/index.php стр. 402 из 536 30.11.2010 http://www.seobuilding.ru/

    SEO: Поисковая Оптимизация от А до Я => Пузомерки, ТИЦ, PageRank и т.д.

    вес PageRank. Это означает, что мы отдаем меньше веса PageRank нашим исходящим ссылкам.

    На практике это означает, что вам следует сочетать данные методы связывания страниц. Правила таковы:

    1. Там, где группа страниц может содержать внешние ссылки, используйте иерархическую структуру.

    2. Там, где группа страниц не содержит внешних ссылок, используйте структуру с обширными связями, расширив ее добавлением ссылки на главную страницу.

    3. Если конкретная страница особенно важна, помещайте ее выше в иерархической структуре.

    Как использовать вашу карту сайта для целей PageRank

    Многие люди верят, что карта сайта [страница, на которой отражена структура сайта и перечислены все его страницы - прим. А. С. ] помогает роботам поисковых машин обходить страницы. Я не уверен в этом, но из-за их популярности и факта, что они включают некоторые хорошие ссылки с нужным текстом, давайте посмотрим, как лучше всего их реализовать с точки зрения PageRank.

    Вначале, ссылайтесь на вашу карту сайта с главной страницы, как вы обычно это делали.

    Помните, что наличие карты сайта эффективно понижает вес PageRank других ваших страниц (особенно если на нее ссылается страница вашего сайта с самым высоким весом PageRank). Поэтому мы хотим проверить, что карта сайта делает две вещи:

    1. Максимизирует ваш начальный суммарный вес (добавляя новые страницы).

    2. Возвращает обратными связями так много веса PageRank, насколько это возможно.

    Первое немного противоречиво. Чтобы заставить карту сайта максимизировать ваш начальный суммарный вес, мы должны разбить ее на несколько страниц. Вы можете подумать: «Итак, это делает ее обход сложнее для робота, верно?» Ответ и «да», и «нет». Иногда действительно индексирующему роботу сложнее извлечь сотни ссылок из одной страницы. Однако, в настоящее время любой хорошо работающий робот индексирует достаточно глубоко, чтобы справиться с картой сайта, разнесенной на несколько страниц.

    Сейчас давайте займемся максимизацией вашей обратной связи PageRank. Каждой карте сайта следует иметь ссылку на главную страницу и другие значимые страницы вашего сайта. Если ваша карта сайта содержит ссылки на страницы, которые включают ссылки на внешние сайты, то вам обязательно следует минимизировать количество веса PageRank, которому эти страницы позволят исчезнуть из вашего сайта.

    Поэтому, вот что вы можете сделать...

    Разбейте вашу карту сайта на категории и выделите каждой категории отдельную страницу. Ваша карта сайта сейчас становится списком этих страниц категорий (вместо карты всего сайта). В каждую категорию вы можете поместить примерно до 30 ссылок. Вам следует также давать рядом со ссылкой описание содержания каждой страницы. Когда вы размещаете среди ваших категорий страницу, на которой есть ссылки на внешние сайты, выбирайте категорию, в которую входит большое число ссылок.

    Далее, вы должны связать каждую из страниц категорий вместе, а также со списком категорий (бывшая страница с картой сайта). Чтобы сделать это, просто поместите навигационное меню, которое ссылается прямо на страницу со списком категорий или любую другую страницу категорий, на каждую из них.

    http://www.seobuilding.ru/seo-forum/index.php стр. 403 из 536 30.11.2010 http://www.seobuilding.ru/

    SEO: Поисковая Оптимизация от А до Я => Пузомерки, ТИЦ, PageRank и т.д.

    Это максимизирует обратную связь и сохраняет низким вес PageRank страниц карты сайта. Идея в том, чтобы уменьшить вес PageRank всей карты сайта, отдав его сайту в целом.

    Заключительное слово

    PageRank - это очень трудная тема, которая часто неправильно понимается. Думаю, стоит повторить некоторые моменты, касающиеся данной статьи и PageRank. Этот документ - еще незавершенная работа и, вероятно, будет оставаться таковой еще долгое время. В данный момент здесь недостаточно информации для нас, чтобы быть на 100% уверенным в чем-либо. Я просто показываю предположения, основанные на лучшей из доступной информации, которая кажется в значительной степени верной. Когда Google решает позволить нам увидеть информацию о весе PageRank, он делает это через тулбар Google. Когда вы будете смотреть на тулбар Google, я надеюсь, что вы вспомните как минимум одну строчку из предыдущего обсуждения: «Тулбар Google показывает вес сайта не очень точно, но это единственный инструмент, который может дать вам прямо сейчас хоть какое-то представление.»

    У PageRank есть свое место в процессе ранжирования. Это место не столь заметное, как многие могут полагать. Его значимость в алгоритме ранжирования меньше, чем у многих других факторов, таких как тэг Title или текст ссылок. Оптимизация сайта только для PageRank не даст вам хороших мест. Сущность PageRank такова, что им трудно манипулировать. Поэтому, если вы получите хороший вес PageRank, вашим конкурентам будет трудно сравняться с вами. Стоит ли ваше время того, чтобы серьезно сосредотачиваться на PageRank, это личное решение, которое зависит от уровня вашей конкуренции. Я безусловно верю, что как минимум всегда стоит понять, как PageRank работает, и помнить это всякий раз, когда вносятся изменения или создаются новые сайты - помнить всего лишь как другие факторы, такие как текст ссылок и ключевые слова, которые всегда у нас в мыслях.

    Этот документ вызвал справедливую череду вопросов и обсуждений среди тех, кто его уже прочел. Возможно, что в какой-то момент в будущем я создам список часто задаваемых вопросов. До этой поры, однако, те, кто ищут дальнейшую информацию могут писать мне на [email protected] [соответственно, задавать вопросы мне, Александру Садовскому, можно по адресу [email protected] - прим. А. С. ], или вы можете захотеть взглянуть на дискуссию, произошедшую из-за первой версии этого документа, на http://www.ihelpyouservices.com/forums/t916/s.html .

    Послесловие от Александра Садовского

    Несмотря на многие замечания, высказанные в сторону Криса, я благодарен ему за столь большой труд, который заставил задуматься и лучше понять этот интересный алгоритм PageRank. Тем не менее, ряд вопросов остался еще за рамками обсуждений.

    Как лучше понять PageRank?

    Народная мудрость гласит, что лучше сто раз пощупать, чем один раз увидеть. Поэтому только работа с моделями PageRank позволяет прочувствовать этот алгоритм до конца. «А если тут добавить ссылку? Или поставить ссылку на внешний сайт? Может, лучше сделать кольцо из ссылок?..» Все это реально опробовать на модели. Я предлагаю вам для изучения две модели.

    Первая модель сделана мной в Excel 2000 (скачать модель ) и дает возможность работать с 12 страницами (этого достаточно для всех примеров из данной статьи). Формулы не скрываются, поэтому, при необходимости, число страниц довольно легко расширить до необходимого количества. Если у вас есть Excel, это, пожалуй, лучший вариант, так как вы можете полностью контролировать вычисления и изменять структуру моделируемого сайта так, как вам угодно.

    http://www.seobuilding.ru/seo-forum/index.php стр. 404 из 536 30.11.2010 http://www.seobuilding.ru/

    SEO: Поисковая Оптимизация от А до Я => Пузомерки, ТИЦ, PageRank и т.д.

    Вторая модель написана Марком Хоррэлом и работает только в онлайне, но она также стоит внимания. Модель позволяет задать связи до 50 страниц, выбрать для них имена, начальный вес PageRank и просчитать веса PageRank с количеством итераций вплоть до 100.

    Как удержать вес PageRank внутри сайта?

    Рассказывая о сложных структурах, помогающих сохранить вес PageRank внутри сайта, Крис не упоминает о двух простых методах.

    Первый предложен мной - использование JavaScript. Поисковики не индексируют его (причина довольно очевидна - интерпретация JS для каждой страницы потребует гигантские вычислительные ресурсы). Следовательно, любая внешняя ссылка, оформленная на JS будет нормально восприниматься пользователями (99% работают со включенным JS), но при этом не учитываться поисковиками, а, значит, и не принимать участие в расчетах PageRank. Таким образом, для поисковой машины ваш сайт будет без единой внешней ссылки, и проблема удержания веса исчезает полностью.

    Второй метод не менее изящен и предложен самим Крисом. Если все внешние ссылки сосредоточены на нескольких страницах, то достаточно всего лишь запретить их индексацию с помощью файла robots.txt, и поисковая машина не будет знать, что у вас на сайте есть внешние ссылки.

    Безусловно, такое поведение будет нечестным, если вы договариваетесь об обмене ссылками с какимлибо сайтом. Однако, во всех остальных случаях, когда вы ставите ссылки добровольно, чтобы сделать работу пользователей удобней, никто не мешает вам сохранить вес PageRank внутри сайта.

    Как выбирать сайты для получения ссылок?

    Рекомендация Криса была такой: «...получайте ссылки с сайтов, которые кажутся подходящими и имеют хорошее качество, независимо от их текущего веса PageRank». Это верно, но как оптимизировать соотношение качества ссылок и затрат времени на их получение? Решение есть. Качеством ссылок, как показал Крис, управлять практически невозможно, значит, необходимо сократить затраты времени на их добывание. Вспомните для начала, что временные потери складываются из двух факторов: во-первых, времени на написание просьбы о ссылке, и, во-вторых, числа положительных результатов (какой процент ссылок реально добавлен). Написание просьбы о ссылке существенно оптимизировать нельзя, так как рисковать сайтом, рассылая спам, зачастую неоправданно. Следовательно, ускорить добывание ссылки можно только в том случае, когда процент положительных результатов будет максимальным.

    И для этого я пользуюсь своим методом, который называю «делай, как все». Суть его проста: вначале нужно получить относительно большой список конкурирующих сайтов - хотя бы 50-100 конкурентов - это можно сделать, например, задав целевой запрос в поисковике или заглянув в соответствующий раздел каталога. На основе этих данных легко получить через поисковик список страниц, ссылающихся на каждого из конкурентов. Отсортировав его в порядке убывания числа упоминаний и исключив страницы, которые уже ссылаются на ваш сайт, получаем перечень страниц, которые согласились дать ссылку большому числу конкурентов. Так почему же они откажутся дать ссылку вам? Скорее всего, это будут тематические каталоги, обзоры, сайты ассоциаций и объединений, где вы быстро и без труда получите ссылку. Если при этом учесть, что через Google вы можете узнать только ссылки, у которых Тулбаровский PageRank больше или равен 3, то в вашу выборку автоматически попадают страницы только с высоким весом. Неплохо, правда?!

    Не забывайте о цели!

    После того как ссылки получены, не забывайте о цели своей работы - получить высокий вес PageRank для сайта. Следовательно, поисковик должен знать про страницу, которая добавила вашу ссылку. Конечно, можно надеяться, что рано или поздно он ее сам найдет, но не лучше ли добавить эту страницу в базу сразу же? Если ссылок получается очень много, имеет смысл создать страницу, на которой перечислить все ссылающиеся на ваш сайт страницы, и вносить в поисковик именно страницу-список.

    В поисковой системе.

    Одним из первых показателей , основанным на передаче так называемого веса ссылки, стал алгоритм PageRank. Со временем этот алгоритм совершенствовался создателями каждой из , усложнялся и все меньше влиял на общую документа. Однако во все ссылочные алгоритмы поисковиков заложена идея PageRank, созданная в 1996 году Сергеем Брином и Ларри Пейджем, усовершенствованная и усложненная.

    PageRank (PR) — это вероятность перехода пользователя на страницу, которая рассчитывается из анализа ссылочного графа. Она складывается из вероятностей перехода по всем ссылкам, ведущим на указанную страницу. В свою очередь, каждая такая вероятность рассчитывается исходя из вероятности получения посетителей на страницу-донор и т.д. Таким образом, чем выше вероятность перехода на страницу, тем выше авторитет данной страницы.

    Ранее можно было утверждать, что PageRank может «перетекать» с одной страницы на другую по четко установленным формулам, сейчас же вес ссылки зависит от кликабельности, ее характеристик, качества донора.

    Классическая формула расчета PageRank:

    , где

    PR - PageRank рассматриваемой страницы,

    d - коэффициент затухания (означает вероятность того, что пользователь, зашедший на страницу, перейдет по одной из ссылок, содержащейся на этой странице, а не прекратит путешествие по сети), в классической формуле обычно он равен 0,85.

    PRi - PageRank i-й страницы, ссылающейся на рассматриваемую страницу,

    Ci - общее число ссылок на i-й странице.

    Основная идея работы с PR заключается в том, что страница передает свой вес, распределяя его на все исходящие ссылки. Чем больше ссылок на странице-доноре, тем меньший вес достанется каждой странице-акцептору.

    Сложность прогнозирования PR состоит в том, что в реальности, как правило, нельзя рассматривать определенную страницу и определенный сайт отдельно от других ресурсов. Тем не менее, моделирование может быть полезно для понимания примерной картины. Неплохой сервис для этого - PageRank Decoder .

    PageRank также связан с оценкой цитируемости, т.е. с оценкой вероятности перехода посетителя по одной из ссылок. Чем выше цитируемость, тем более популярна страница сайта, на которую ставятся ссылки, и, соответственно, чем больше качественных ссылок, тем вероятность авторитетности ресурса выше.

    © Copyright 2017, https://montazhtv.ru