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通过谷歌PR分析如何更好地利用PR建设外链

栏目:搜索引擎算法   日期:2018-04-09   浏览量:867
摘要:

一直到Google提出了PageRank模型,网页间彼此链接关系的价值才被挖掘出来,这种挖掘过程也称为“链接分析”(link analyze)。

谷歌PR

网页搜索的本质是网页信息的聚合,把本来很难聚合在一起的网页通过共同包含的关键词聚合起来,网页被聚合后就自然会产生排序问题。归纳起来就是既不能不排,也不能乱排,需要通过科学有效的方法将“好”的搜索结果按照“好”的程度依次排列。

当然“好”是一个相当主观的且难以量化的概念,因此如何评价这个“好”成为搜索质量的关键。在搜索引擎的发展史中,Google发明的PageRank无疑是浓墨重彩的一笔。

PageRank算法是Google创始人于1997年构建早期的搜索系统原型时提出的链接分析算法,目前很多重要的链接分析算法都是在PageRank算法基础上衍生出来的。

一直到Google提出了PageRank模型,网页间彼此链接关系的价值才被挖掘出来,这种挖掘过程也称为“链接分析”(link analyze)。简单地说,如果网页A链接到B,那么表示网页A的编写者(网页工程师或者其他网页创造者)对网页B的一种认可。或者说网页A为网页B投了一票,网页B的重要性被网页A认可。

如何评价网页重要性?

直觉上说,如下3点可以认为是网页重要性的一种评价。
(1)认可度越高的网页越重要,即反向链接(backlink)越多的网页越重要。
(2)反向链接的源网页质量越高,被这些高质量网页的链接指向的网页越重要。
(3)链接数越少的网页越重要。

PageRank的两个基本假设

PageRank除了考虑到入链数量的影响,还参考了网页质量因素,两者相结合获得了更好的网页重要性评价标准。对于某个互联网网页A来说,该网页PageRank的计算基于以下两个基本假设:

数量假设:在Web图模型中,如果一个页面节点接收到的其他网页指向的入链数量越多,那么这个页面越重要。
质量假设:指向页面A的入链质量不同,质量高的页面会通过链接向其他页面传递更多的权重。所以越是质量高的页面指向页面A,则页面A越重要。

通过比赛排名来理解PageRank

Google-PageRank-Check

举个例子,假定在一次比赛中一个网球选手A被另一个网球选手B击败。定义一个A指向B的链接表示这种胜负关系。即A→B,表示A输给B,或者说A认可了B的厉害。那么很显然,对照上面得出下面结论。
(1)如果B的反向链接越多,即认可B厉害的人越多,因此B的排名越高。
(2)如果输给B的选手的排名越高,即认可B厉害的人也是厉害的人,那么B的排名越高。
(3)如果B输给的选手越少,即B认可的厉害的人越少,那么B的排名越高。

综上所述,赢的次数多、赢得对手质量高且输的少的选手的排名高是很自然的,PageRank的算法的基本思想也来自于此。

PageRank算法的改进版本

主题敏感PageRank(Topic Sensitive PageRank)是PageRank算法的改进版本,该算法已被Google使用在个性化搜索服务中。

主题敏感PageRank算法引入了16种主题类型,对于某个网页来说,对应某个主题类型都有相应的PageRank分值,即每个网页会被赋予16个主题相关PageRank分值。

利用主题敏感PageRank算法寻找相关外链

在交换或购买友情链接的时候,最好能找那些与自己网站主题相关的站点,相关网站的外链对我们所优化的关键词排名提升效果更明显。

进一步了解谷歌PR算法原理

如需要进一下了解谷歌PR算法,可参考纵横SEO之前另外一篇文章《解析谷歌PageRank网页排名算法原理》,其它从PageRank算法产生的背景、到PageRank的核心思想、以及到现在为止PageRank在Google所有算法中地位等。

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