您現(xiàn)在的位置:首頁 >關(guān)于我們 >行業(yè)新聞 >Google--PageRank(網(wǎng)頁級別)技術(shù)解密
1. 什么是PageRank
2. PageRank的決定因素 3. 如何查知PageRank 4. PageRank的重要性 5. Google的前1,000項(xiàng)搜索結(jié)果 6. PageRank與其它影響網(wǎng)站排名因素間的區(qū)別 一:什么是PageRank(網(wǎng)頁級別) PageRank(網(wǎng)頁級別)是Google用于評測一個(gè)網(wǎng)頁“重要性”的一種方法。在揉合了諸如Title標(biāo)識和Keywords標(biāo)識等所有其它因素之后,Google通過PageRank來調(diào)整結(jié)果,使那些更具“重要性”的網(wǎng)頁在搜索結(jié)果中另網(wǎng)站排名獲得提升,從而提高搜索結(jié)果的相關(guān)性和質(zhì)量。cryokeys.com 簡單說來,Google通過下述幾個(gè)步驟來實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁在其搜索結(jié)果頁(SERPS)中的排名:
1) 找到所有與搜索關(guān)鍵詞匹配的網(wǎng)頁 2) 根據(jù)頁面因素如標(biāo)題\關(guān)鍵詞密度等排列等級 3) 計(jì)算導(dǎo)入鏈接的錨文本中的關(guān)鍵詞 4) 通過PageRank得分調(diào)整網(wǎng)站排名結(jié)果 事實(shí)上,真正的網(wǎng)站排名過程并不是這么簡單,我們會在后面進(jìn)行詳細(xì)深入的闡述。 二:PageRank的決定因素 導(dǎo)入鏈接(也叫逆向鏈接)指鏈至你網(wǎng)站的站點(diǎn),也就是我們一般所說的“外部鏈接”。而當(dāng)你鏈至另外一個(gè)站點(diǎn),那么這個(gè)站點(diǎn)就是你的“導(dǎo)出鏈接”,即你向其它網(wǎng)站提供的本站鏈接。 PageRank反映了一個(gè)網(wǎng)頁的導(dǎo)入鏈接的級別(重要性)。所以一般說來,PageRank是由一個(gè)網(wǎng)站的導(dǎo)入鏈接的數(shù)量和這些鏈接的級別(重要性)所決定的。 三:如何知道一個(gè)網(wǎng)頁的PageRank得分 四:PageRank的重要性 PageRank無疑是頗難被操縱的一個(gè)排名因子了。但在它最初推出時(shí)針對的只是鏈接的數(shù)量,所以被一些網(wǎng)站管理員鉆了空子,利用鏈接工廠和訪客簿等大量低劣外部鏈接輕而易舉地達(dá)到了自己的目的。Google意識到這個(gè)問題后,便在系統(tǒng)中整合了對鏈接的質(zhì)量分析,并對發(fā)現(xiàn)的作弊網(wǎng)站進(jìn)行封殺,從而不但有效地打擊了這種做法,而且保證了結(jié)果的相關(guān)性和精準(zhǔn)度。 五:Google的前1,000項(xiàng)搜索結(jié)果 請記住:單靠PageRank是無法使你獲得比較理想的網(wǎng)站排名的。PageRank只是網(wǎng)站排名算法中的一個(gè)乘積因子,若你網(wǎng)站的其它排名因子的得分是零,就算你的PageRank是兩百億,最后的得分還是零。但這并不是說PageRank就毫無價(jià)值,而是在什么情況下PageRank才能完全發(fā)揮其功力。 如果在Google上進(jìn)行廣泛搜索,看起來好象有幾千個(gè)結(jié)果,但實(shí)際顯示最多前1,000項(xiàng)結(jié)果。例如對“car rental”,顯示搜索結(jié)果為5,110,000,但實(shí)際顯示結(jié)果只有826個(gè)。而且用時(shí)只有0.81秒。試想一下,0.84秒的時(shí)間就可以計(jì)算這五百萬搜索結(jié)果的每個(gè)排名因子得分,然后給出最終我們所看到的網(wǎng)站排名結(jié)果嗎? 答案就在于:搜索引擎選取與查詢條件最相關(guān)的那些網(wǎng)頁形成一個(gè)子集來加速搜索的速度。例如:假設(shè)子集中包含2,000個(gè)元素,搜索引擎所做的就是使用排名因子中的兩到三個(gè)因素對整個(gè)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行查詢,找到針對這兩三個(gè)排名因子得分較高的前2,000個(gè)網(wǎng)頁。(請記住,雖然可能有五百多萬搜索結(jié)果,但最終實(shí)際顯示的1,000項(xiàng)搜索結(jié)果卻是從這個(gè)2,000頁的子集中提煉出來的。) 然后搜索引擎再把所有排名因子整合進(jìn)這2,000項(xiàng)搜索結(jié)果組成的子集中并進(jìn)行相應(yīng)的網(wǎng)站排名。由于按相性進(jìn)行排序,子集中越靠后的搜索結(jié)果(不是指網(wǎng)頁)相關(guān)性(質(zhì)量)也就越低,所以搜索引擎只向用戶顯示與查詢條件最相關(guān)的前1,000項(xiàng)搜索結(jié)果。 請注意,在搜索引擎生成這2,000項(xiàng)網(wǎng)頁的子集中我們強(qiáng)調(diào)了“相關(guān)性”這個(gè)詞。即搜索引擎找尋的是與查詢條件有共同主題的網(wǎng)頁。如果這時(shí)候我們把PageRank考慮進(jìn)去,就很可能得到一些PageRank很高但主題只是略微相關(guān)的一些搜索結(jié)果。顯然這有違搜索引擎為用戶提供最為相關(guān)和精準(zhǔn)的搜索結(jié)果的原則。 一旦理解了為什么會如此,就說明了為什么你應(yīng)當(dāng)首先努力在“頁面”因子和錨文本上下足工夫,最后才是PageRank。所以關(guān)鍵在于: 你必須首先在頁面因素和/或錨文本上下足工夫,使這些排名因子能夠獲得足夠的得分,從而使你的網(wǎng)站能夠按目標(biāo)關(guān)鍵詞躋身于這2,000項(xiàng)搜索結(jié)果的子集中,否則PageRank再高也與事無補(bǔ)。 六:PageRank和其它排名因子之間的不同 Google--PageRank(網(wǎng)頁級別)技術(shù)解密(二) 七:非PageRank因子的上限闕值(Non-PageRank Factor Threshold) 設(shè)闕值為1,000,如果網(wǎng)頁A和B是我們對某一查詢條件的其中兩個(gè)查詢結(jié)果,且A的總分?jǐn)?shù)(包括頁面因子得分和PageRank得分)是900,B是500,則顯然A會排在B的前面。但由于A和B的分?jǐn)?shù)均低于我們上面假設(shè)的非PageRank因子闕值,因而在不改變PageRank的情況下,我們可以通過對B頁進(jìn)行精心的頁面優(yōu)化使頁面因子分?jǐn)?shù)得到提高來使其排名超過A。但如果A的總得分升至1,100分,則B若還只是一味優(yōu)化頁面因子是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。在這種情況下,提升PageRank就成為首要任務(wù)了。 一般說來,Google的查詢結(jié)果頁中既可能包含一些分?jǐn)?shù)超過闕值的網(wǎng)頁,也可能包含一些分?jǐn)?shù)低于闕值的網(wǎng)頁。所以: 為了提高競爭能力,必須在闕值范圍內(nèi)盡可能提高頁面的搜索引擎排名得分,否則會降低頁面的競爭力!绊撁嬉蜃印笔墙咏瓦_(dá)到闕值最迅捷的方式,它與PageRank的結(jié)合使用才是提升網(wǎng)站排名得分的最佳優(yōu)化策略。 八:使用闕值推知兩種排名策略的價(jià)值 A認(rèn)為“PageRank”并不重要。他們已有數(shù)年網(wǎng)頁優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)并知道如何完美地利用“頁面因素”來達(dá)到優(yōu)化的目的。他們亦理解基本的錨文本,但對PageRank得分毫不在意。結(jié)果如何呢?由于最大化地使用了“頁面因子”,從而使A迅速達(dá)到“非PageRank因子的闕值”。所以通過精心選擇關(guān)鍵詞可使他們獲得較好的網(wǎng)站排名。而且只要網(wǎng)站內(nèi)容比較好,隨著時(shí)間推移總會有排名高的站點(diǎn)鏈接,涓涓細(xì)流匯成河。A最后亦得到了PageRank得分,并籍此鞏固了排名。 B認(rèn)為“PageRank”十分重要。他掌握了很多關(guān)于提升PageRank得分的信息,并為提高該得分下足了工夫。結(jié)果又如何呢?B的做法和A相反,但A在非PageRank因子上下工夫,結(jié)果卻得到了PageRank得分。而B在PageRank因子上下工夫,結(jié)果卻得到非PageRank因子得分。究其原因,就是由于提高PageRank得分需要外部鏈接,鏈接又具有錨文本,從而通過精心挑選外部鏈接的錨文本,B自發(fā)提高了其非PageRank因子的得分,從而贏得了較高的PageRank得分。 雖然這只是兩個(gè)極端,但我們可以利用它們來推知這兩種途徑各自的優(yōu)缺點(diǎn):
自我生成鏈接節(jié)省了工作量 對新競爭者的應(yīng)變速度較慢 極可能從非搜索類引擎來源上獲得更高訪問量 操作難度較大 容易為SPAM過濾程序所制 事實(shí)上,我們前面說過,最終排名得分=所有非PageRank因子實(shí)際得分x實(shí)際PageRank得分。亦即二者相輔相成,再加上隨著網(wǎng)上營銷方式的發(fā)展壯大,關(guān)鍵詞的競爭也變的愈來愈激烈,這種情況下只靠非PageRank因子得到好排名顯然是不可能的。而且非PageRank因子存在著闕值的局限性。同時(shí),對于競爭性極高的關(guān)鍵詞,還存在著PageRank下限的問題。也就是說,除非網(wǎng)站的PageRank得分超過這個(gè)下限標(biāo)準(zhǔn),否則網(wǎng)站排名很難上去。PageRank的下限由關(guān)鍵詞的競爭度所決定。競爭性一般的關(guān)鍵詞PageRank下限也不高,而對競爭較為激烈的關(guān)鍵詞來說,它所要求的PageRank下限相應(yīng)就要高。而PageRank得分的提升又非常有難,這時(shí)候非PageRank因子就變的非常重要了。 事實(shí)上,計(jì)算某個(gè)頁面的PageRank得分需要大量繁復(fù)計(jì)算。例如若計(jì)算A頁的PageRank得分則首先要知道所有鏈至A頁的網(wǎng)頁(導(dǎo)入鏈接)的PageRank得分。要想知道這些外部鏈接頁的PageRank得分,又需要先知道這些頁面的外部鏈接的PageRank得分,等等。我們只需要知道: A頁的外部鏈接B能夠帶給A的PageRank得分與B的導(dǎo)出鏈接數(shù)量成反比,即隨著B上導(dǎo)出鏈接數(shù)的增加,帶給A的PageRank得分亦隨之降低。這同樣表明了一個(gè)網(wǎng)頁的PageRank得分是該網(wǎng)頁對其它頁面投票的一個(gè)基本的度量形式。一個(gè)網(wǎng)頁可以投票給一個(gè)或多個(gè)導(dǎo)出鏈接,但其總投票權(quán)一定,并被平均分配給所有的導(dǎo)出鏈接。假設(shè)B的PageRank得分是5,且B上只有一條指向A的鏈接,那么A將獲得B全部的PageRank得分(B沒有損失任何東西,而A贏得了B的PageRank得分)。但如果B上有N個(gè)鏈接,則A只能得到B的PageRank得分的N分之一。 我們可以用圖表來闡述其工作原理。假設(shè)有四個(gè)網(wǎng)頁A,B,C和D,它們相互鏈接,如表-1所示: 表-1:鏈接前的PageRank得分 表-2:鏈接后的PageRank得分 假設(shè)這四個(gè)網(wǎng)頁初始PageRank得分均為0。則根據(jù)上面的公式它們的PageRank得分都是0.15。我們計(jì)算一下鏈接后各自的PageRank得分情況。 表-3:最后的PageRank得分結(jié)果 表-4:外部鏈接與PageRank得分對照表:
一:網(wǎng)站的內(nèi)部頁面 網(wǎng)站上每個(gè)已被Google收錄的內(nèi)部網(wǎng)頁(內(nèi)鏈)都是對該網(wǎng)站的一記投票,不過投票份量很小。因而,一個(gè)網(wǎng)站若能擁有更多已被Google收錄的內(nèi)部網(wǎng)頁,就有可能獲得更多的總投票。 這樣一來,我們可以通過創(chuàng)建大量內(nèi)部網(wǎng)頁來提高網(wǎng)站整體的PageRank。但這還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。因?yàn)槲覀兇颂幩傅膬?nèi)部網(wǎng)頁是指已被Google收錄,即擁有自己的PageRank的那些內(nèi)鏈頁面。這些網(wǎng)頁之所以被Google檢索是由于它們具備豐富充實(shí)的內(nèi)容。所以應(yīng)盡力充實(shí)和豐富你的網(wǎng)站,一旦網(wǎng)站內(nèi)容得到充實(shí)和豐富,會有更多的內(nèi)頁得到檢索,從而帶來更多的PageRank。同時(shí)“升值”的網(wǎng)站也會獲得更多站點(diǎn)的青睞,從而會有更多的站點(diǎn)主動鏈接你。 簡言之,就提升PageRank而言,對“內(nèi)”最需要做的就是為網(wǎng)站填充更加豐富和有價(jià)值的內(nèi)容。應(yīng)確保網(wǎng)頁內(nèi)容不會過長或過短,如有必要可將網(wǎng)頁內(nèi)容分割成若干網(wǎng)頁。 二:網(wǎng)站的內(nèi)部結(jié)構(gòu)&聯(lián)接 表-11:層級結(jié)構(gòu)(Hierarchical) 表-12:環(huán)路網(wǎng)站結(jié)構(gòu)(Looping) 表-13:內(nèi)頁廣泛互聯(lián)的網(wǎng)站結(jié)構(gòu)(Extensive Interlinking) 表14-16是內(nèi)部頁面在不同結(jié)構(gòu)網(wǎng)站上的PageRank分布情況。了解了這一點(diǎn)我們就可以從“內(nèi)部鏈接”著手來獲得最大的PageRank反饋。 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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