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一：什么是PageRank(網(wǎng)頁(yè)級別)
PageRank(網(wǎng)頁(yè)級別)是Google用于評測一個(gè)網(wǎng)頁(yè)“重要性”的一種方法。在揉合了諸如Title標識和Keywords標識等所有其它因素之后，Google通過(guò)PageRank來(lái)調整結果，使那些更具“重要性”的網(wǎng)頁(yè)在搜索結果中另網(wǎng)站排名獲得提升，從而提高搜索結果的相關(guān)性和質(zhì)量。
簡(jiǎn)單說(shuō)來(lái)，Google通過(guò)下述幾個(gè)步驟來(lái)實(shí)現網(wǎng)頁(yè)在其搜索結果頁(yè)(SERPS)中的排名：
1) 找到所有與搜索關(guān)鍵詞匹配的網(wǎng)頁(yè)
2) 根據頁(yè)面因素如標題\關(guān)鍵詞密度等排列等級
3) 計算導入鏈接的錨文本中的關(guān)鍵詞
4) 通過(guò)PageRank得分調整網(wǎng)站排名結果
事實(shí)上，真正的網(wǎng)站排名過(guò)程并不是這么簡(jiǎn)單，我們會(huì )在后面進(jìn)行詳細深入的闡述。
二：PageRank的決定因素
Google的PageRank是基于這樣一個(gè)理論：若B網(wǎng)頁(yè)設置有連接A網(wǎng)頁(yè)的鏈接(B為A的導入鏈接時(shí))，說(shuō)明B認為A有鏈接價(jià)值，是一個(gè)“重要”的網(wǎng)頁(yè)。當B網(wǎng)頁(yè)級別(重要性)比較高時(shí)，則A網(wǎng)頁(yè)可從B網(wǎng)頁(yè)這個(gè)導入鏈接分得一定的級別(重要性)，并平均分配給A網(wǎng)頁(yè)上的導出鏈接。
導入鏈接(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(shuō)的“外部鏈接”。而當你鏈至另外一個(gè)站點(diǎn)，那么這個(gè)站點(diǎn)就是你的“導出鏈接”，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(yè)的導入鏈接的級別(重要性)。所以一般說(shuō)來(lái)，PageRank是由一個(gè)網(wǎng)站的導入鏈接的數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(yè)的PageRank得分
可從http://toolbar.google.com上下載并安裝Google的工具欄，這樣就能顯示所瀏覽網(wǎng)頁(yè)的PageRank得分了。PageRank得分從0到10，若不能顯示PageRank得分，可檢查所安裝版本號，需將老版本完全卸載，重啟機器后安裝最新版本即可。
四：PageRank的重要性
搜索引擎網(wǎng)站排名算法中的各排名因子的重要性均取決于它們所提供信息的質(zhì)量。但如果排名因子具有易操縱性，則往往會(huì )被一些網(wǎng)站管理員利用來(lái)實(shí)現不良競爭。例如初引入的排名因子之一--關(guān)鍵詞元標識(Meta Keywords)，是由于理論上它可以很好地概括反映一個(gè)頁(yè)面的內容，但后來(lái)卻由于一些網(wǎng)站管理員的惡意操縱而不得不黯然退出。所以“加權值”--即我們對該因子提供信息的信任程度是由排名因子的易操縱程度和操縱程度共同決定的。
PageRank無(wú)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量，所以被一些網(wǎng)站管理員鉆了空子，利用鏈接工廠(chǎng)和訪(fǎng)客簿等大量低劣外部鏈接輕而易舉地達到了自己的目的。Google意識到這個(gè)問(wèn)題后，便在系統中整合了對鏈接的質(zhì)量分析，并對發(fā)現的作弊網(wǎng)站進(jìn)行封殺，從而不但有效地打擊了這種做法，而且保證了結果的相關(guān)性和精準度。
五：Google的前1,000項搜索結果
一般說(shuō)來(lái)，網(wǎng)站排名因素包括網(wǎng)頁(yè)標題(META TITLE)，網(wǎng)頁(yè)正文中的關(guān)鍵詞密度，錨文本(也叫鏈接文本，指鏈接或超鏈的文本內容)和PageRank所決定的。
請記?。?jiǎn)慰縋ageRank是無(wú)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(shuō)PageRank就毫無(wú)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(lái)好象有幾千個(gè)結果，但實(shí)際顯示最多前1,000項結果。例如對“car rental”，顯示搜索結果為5,110,000，但實(shí)際顯示結果只有826個(gè)。而且用時(shí)只有0.81秒。試想一下，0.84秒的時(shí)間就可以計算這五百萬(wàn)搜索結果的每個(gè)排名因子得分，然后給出最終我們所看到的網(wǎng)站排名結果嗎？
答案就在于：搜索引擎選取與查詢(xún)條件最相關(guān)的那些網(wǎng)頁(yè)形成一個(gè)子集來(lái)加速搜索的速度。例如：假設子集中包含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)數據庫進(jìn)行查詢(xún)，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(yè)。(請記住，雖然可能有五百多萬(wàn)搜索結果，但最終實(shí)際顯示的1,000項搜索結果卻是從這個(gè)2,000頁(yè)的子集中提煉出來(lái)的。) 然后搜索引擎再把所有排名因子整合進(jìn)這2,000項搜索結果組成的子集中并進(jìn)行相應的網(wǎng)站排名。由于按相性進(jìn)行排序，子集中越靠后的搜索結果(不是指網(wǎng)頁(yè))相關(guān)性(質(zhì)量)也就越低，所以搜索引擎只向用戶(hù)顯示與查詢(xún)條件最相關(guān)的前1,000項搜索結果。
請注意，在搜索引擎生成這2,000項網(wǎng)頁(yè)的子集中我們強調了“相關(guān)性”這個(gè)詞。即搜索引擎找尋的是與查詢(xún)條件有共同主題的網(wǎng)頁(yè)。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)的一些搜索結果。顯然這有違搜索引擎為用戶(hù)提供最為相關(guān)和精準的搜索結果的原則。
一旦理解了為什么會(huì )如此，就說(shuō)明了為什么你應當首先努力在“頁(yè)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(yè)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)站能夠按目標關(guān)鍵詞躋身于這2,000項搜索結果的子集中，否則PageRank再高也與事無(wú)補。
六：PageRank和其它排名因子之間的不同
網(wǎng)頁(yè)Title標識 僅能被列出一次。
正文中的關(guān)鍵詞 連續的重復只會(huì )降低關(guān)鍵詞的重要性，重要的是接近度。
錨文本 加權值極高，但存在上限，超過(guò)上限的錨文本信息將被忽略或降低權值。
PageRank 潛質(zhì)無(wú)窮，沒(méi)有上限的限制，但需要大量工作。
備注 其它排名因子都存在一個(gè)上限(闕值)，超過(guò)上限部分其權值將降低或不再計分。PageRank則不存在此問(wèn)題。
七：非PageRank因子的上限闕值(Non-PageRank Factor Threshold)
除了PageRank外，其它排名因子都存在一個(gè)闕值，也叫臨界值或差值。即當增長(cháng)到一定值時(shí)，因子的重要性反而開(kāi)始慢慢降低，則該值就是非PageRank因子的闕值。
設闕值為1,000，如果網(wǎng)頁(yè)A和B是我們對某一查詢(xún)條件的其中兩個(gè)查詢(xún)結果，且A的總分數(包括頁(yè)面因子得分和PageRank得分)是900，B是500，則顯然A會(huì )排在B的前面。但由于A(yíng)和B的分數均低于我們上面假設的非PageRank因子闕值，因而在不改變PageRank的情況下，我們可以通過(guò)對B頁(yè)進(jìn)行精心的頁(yè)面優(yōu)化使頁(yè)面因子分數得到提高來(lái)使其排名超過(guò)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(yè)面因子是遠遠不夠的。在這種情況下，提升PageRank就成為首要任務(wù)了。
一般說(shuō)來(lái)，Google的查詢(xún)結果頁(yè)中既可能包含一些分數超過(guò)闕值的網(wǎng)頁(yè)，也可能包含一些分數低于闕值的網(wǎng)頁(yè)。所以：
為了提高競爭能力，必須在闕值范圍內盡可能提高頁(yè)面的搜索引擎排名得分，否則會(huì )降低頁(yè)面的競爭力?！绊?yè)面因子”是接近和達到闕值最迅捷的方式，它與PageRank的結合使用才是提升網(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
闕值解釋了搜索引擎商所遵循的原則和不同的實(shí)施途徑，同時(shí)亦闡述了為什么會(huì )產(chǎn)生關(guān)于PageRank的一些誤解。我們可以把這兩種策略當成兩個(gè)人A和B。
A認為“PageRank”并不重要。他們已有數年網(wǎng)頁(yè)優(yōu)化經(jīng)驗并知道如何完美地利用“頁(yè)面因素”來(lái)達到優(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。結果如何呢？由于最大化地使用了“頁(yè)面因子”，從而使A迅速達到“非PageRank因子的闕值”。所以通過(guò)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)站內容比較好，隨著(zhù)時(shí)間推移總會(huì )有排名高的站點(diǎn)鏈接，涓涓細流匯成河。A最后亦得到了PageRank得分，并籍此鞏固了排名。
B認為“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，結果卻得到了PageRank得分。而B(niǎo)在PageRank因子上下工夫，結果卻得到非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(guò)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(yíng)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(lái)推知這兩種途徑各自的優(yōu)缺點(diǎn)：
對象 優(yōu)點(diǎn) 缺點(diǎn)
A：忽略PageRank 網(wǎng)站排名在短期內就可得到提升
自我生成鏈接節省了工作量
需投入大量工作維持網(wǎng)站排名
對新競爭者的應變速度較慢
B：忽略頁(yè)面排名因子 可獲得可靠網(wǎng)站排名，并可在需要時(shí)輕松修改頁(yè)面因素使排名迅速提升
極可能從非搜索類(lèi)引擎來(lái)源上獲得更高訪(fǎng)問(wèn)量
網(wǎng)站排名提升較慢
操作難度較大
容易為SPAM過(guò)濾程序所制
事實(shí)上，我們前面說(shuō)過(guò)，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(zhù)網(wǎng)上營(yíng)銷(xiāo)方式的發(fā)展壯大，關(guān)鍵詞的競爭也變的愈來(lái)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(zhù)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(zhù)PageRank下限的問(wèn)題。也就是說(shuō)，除非網(wǎng)站的PageRank得分超過(guò)這個(gè)下限標準，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(lái)說(shuō)，它所要求的PageRank下限相應就要高。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。
綜上所述：我們需要充分發(fā)揮各排名因子的優(yōu)勢來(lái)贏(yíng)取理想的綜合排名得分。同時(shí)關(guān)鍵詞(競爭度適宜)的精心選擇亦變的非常重要，它可以節省大量的支出。
九：PageRank的計算方法
PageRank (A) = (1-d) + d(PageRank (T1)/C(T1) + ... + PageRank (Tn)/C(Tn))
其中PageRank (A)表示給定頁(yè)面A的PageRank得分；
D為阻尼因子，一般設為0.85；
PageRank (T1)表示一個(gè)指向A頁(yè)的網(wǎng)站其本身的PageRank得分；
C(T1)表示該頁(yè)面所擁有的導出鏈接數量；
PageRank (Tn)/C(Tn)表示為每一個(gè)指向A頁(yè)的頁(yè)面重復相同的操作步驟。
事實(shí)上，計算某個(gè)頁(yè)面的PageRank得分需要大量繁復計算。例如若計算A頁(yè)的PageRank得分則首先要知道所有鏈至A頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)(導入鏈接)的PageRank得分。要想知道這些外部鏈接頁(yè)的PageRank得分，又需要先知道這些頁(yè)面的外部鏈接的PageRank得分，等等。我們只需要知道：
A頁(yè)的外部鏈接B能夠帶給A的PageRank得分與B的導出鏈接數量成反比，即隨著(zhù)B上導出鏈接數的增加，帶給A的PageRank得分亦隨之降低。這同樣表明了一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的PageRank得分是該網(wǎng)頁(yè)對其它頁(yè)面投票的一個(gè)基本的度量形式。一個(gè)網(wǎng)頁(yè)可以投票給一個(gè)或多個(gè)導出鏈接，但其總投票權一定，并被平均分配給所有的導出鏈接。假設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(méi)有損失任何東西，而A贏(yíng)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(lái)闡述其工作原理。假設有四個(gè)網(wǎng)頁(yè)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
假設這四個(gè)網(wǎng)頁(yè)初始PageRank得分均為0。則根據上面的公式它們的PageRank得分都是0.15。我們計算一下鏈接后各自的PageRank得分情況。
1.A鏈向B、C和D。A的初始PageRank得分是0.15，所以A的導出鏈接獲得PageRank得分總數為 0.85 * 0.15 = 0.1275。B，C和D三個(gè)網(wǎng)頁(yè)各得0.0425分。
2.B鏈向C、B的初始PageRank得分也是0.15，所以其唯一鏈接頁(yè)面C所能夠獲得的PageRank得分是0.85 * 0.15 = 0.1275分。
C鏈向A，其0.1275的PageRank得分傳遞給唯一鏈接對象A。
D鏈向C，其0.1275的PageRank得分傳遞給了C。
現在各網(wǎng)頁(yè)的PageRank得分結果如下：
A：0.15 + 0.1275 (得自C) = 0.2775
B：0.15 + 0.0425 (得自A) = 0.1925
C：0.15 + 0.0425 (得自A) + 0.1275 (得自B) + 0.1275 (得自D) = 0.4475
D：0.15 + 0.0425 (得自A) = 0.1925(如表-2所示)
繼續這樣的計算，直到每個(gè)頁(yè)面的數值逼近一個(gè)定值(PageRank屬收斂函數)。最后可以發(fā)現，C的PageRank最高。而且外部鏈接的數量顯著(zhù)地改變了PageRank得的分布。
表-3：最后的PageRank得分結果
表-4：外部鏈接與PageRank得分對照表：
導入鏈接 數量 導出鏈接 數量 最終PageRank得分
C A/B/D 3 A 1 1.4860614724
A C 1 B/C/D 3 1.4131522515
B A 1 C 1 0.5503931379
D A 1 C 1 0.5503931379
十：PageRank的反饋性
PageRank的反饋機制說(shuō)明了為什么一個(gè)網(wǎng)站的導出鏈接能夠使網(wǎng)站自身受益。
假設A頁(yè)鏈向B，根據PageRank計算公式，其初始PageRank為0.15，鏈接后的PageRank變?yōu)?。如果A鏈向C，而C又鏈回A，則A此時(shí)的PageRank變成了1.4594594595。也就是說(shuō)若A鏈向一個(gè)外部網(wǎng)頁(yè)，而那個(gè)網(wǎng)頁(yè)又回鏈向A的話(huà)，則使A的PageRank會(huì )增加。(如果A鏈向一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，而該網(wǎng)頁(yè)又鏈向C，C再鏈向A的話(huà)，也會(huì )發(fā)生同樣的情形)。如果把所有相互鏈接的頁(yè)面看做是一個(gè)系統整體的話(huà)，其實(shí)鏈接前后系統總的PageRank并沒(méi)有發(fā)生改變，只是由于不同鏈接關(guān)系的發(fā)生導致了PageRank對系統內每個(gè)鏈接頁(yè)面的重新分布。
表-6-1：無(wú)鏈接交換時(shí)：A到E頁(yè)都是已被Google收錄的頁(yè)面。其中A和B是我們網(wǎng)站的內頁(yè)
表-6-2：外部鏈接交換后的PageRank分布情況
表-7 未提供導出鏈接前 提供導出鏈接后
A的PageRank得分： 1 1.3599321536
B的PageRank得分： 1 0.7279711653
網(wǎng)站的PageRank總分： 2 2.0879033189
其增量比較小，整體則視情況而定。但有一點(diǎn)是顯而易見(jiàn)的 – 提供導出鏈接的網(wǎng)頁(yè)往往會(huì )通過(guò)一種叫做PageRank反饋的機制提升了自身的PageRank。
結論：
這表明和一些大型站點(diǎn)進(jìn)行互惠鏈接交換是比較明智的。這些大網(wǎng)站均采用鏈接結構，并對鏈接頁(yè)給予高度關(guān)注。你所鏈接的對象站點(diǎn)所包含的網(wǎng)頁(yè)數量及其設計結構對于你網(wǎng)站的PageRank反饋總數有著(zhù)顯著(zhù)的影響。
十一：如何控制PageRank
雖然PageRank因子很難控制，但我們可以通過(guò)其它技術(shù)來(lái)得到理想的結果。而且，良好優(yōu)化過(guò)的頁(yè)面因子整合較高的PageRank得分無(wú)疑會(huì )使網(wǎng)站更具競爭力。
PageRank因子的優(yōu)化可從下面三個(gè)方面著(zhù)手：
1. 導入鏈接。包括如何選取導入鏈接，獲得導入鏈接所付出的努力是與收獲呈正比的。
2. 導出鏈接。包括導出鏈接的選取及它們在你網(wǎng)站上的合適位置，應使PageRank得到最大回饋(Feedback) 和最小損耗(Leakage)。
3. 網(wǎng)站內部導航結構和內部頁(yè)面的聯(lián)接。實(shí)現PageRank在網(wǎng)站內部的良好分布。
十二：導入鏈接(Links to Your Site)
尋找導入鏈接時(shí)，一般總是容易陷入這樣的誤區：只看鏈接頁(yè)的PageRank得分，得分越高就越好。而事實(shí)上，一個(gè)鏈接頁(yè)的PageRank得分遵循平均分配原則被平均分配給該頁(yè)面上的所有鏈接。所以，只注重外部鏈接的PageRank得分的鏈接策略無(wú)疑是片面的。正確的做法應該是既要考慮鏈接頁(yè)的PageRank，又要考慮該頁(yè)的鏈接數量(應注意：PageRank的單位是網(wǎng)頁(yè)而不是網(wǎng)站，即每個(gè)頁(yè)面都有其特定的PageRank。所以在尋找鏈接時(shí)應查看“鏈接”頁(yè)面的PageRank，也就是說(shuō)，需要考慮的是放置你網(wǎng)站鏈接的那個(gè)頁(yè)面的PageRank得分情況。) 而且PageRank較高的站點(diǎn)對鏈接請求一般總是比較挑剔的。
結論：
那些看起來(lái)較為適宜，具有良好質(zhì)量的網(wǎng)站都是理想的鏈接對象。先別去管它們的PageRank到底是多少，倘若它們既與你的網(wǎng)站相關(guān)，又具有較高的質(zhì)量，那么總是會(huì )有益你的PageRank，只是個(gè)時(shí)間問(wèn)題罷了。另外，網(wǎng)站被DMOZ和Yahoo收錄亦能相當有效地提升PageRank。
十三：導出鏈接(Links out of your site)
導出鏈接并不會(huì )損失PageRank，但網(wǎng)站整體的PageRank將會(huì )降低。所以，選擇導出鏈接時(shí)宜遵循這樣的定律：
1. 盡量保持自己網(wǎng)站的PageRank
2. 盡量使內部頁(yè)面分得盡可能多的PageRank
向大家推薦一種方法：可以在網(wǎng)站上設立一個(gè)對導出鏈接的“評審”頁(yè)。用于放置對外部鏈接站點(diǎn)的評審內容。每條評審內容應包括指向其相應外部站點(diǎn)的超鏈。(注意：由于搜索引擎的SPIDERS無(wú)法支持javascript，所以不宜用JAVA程序打開(kāi)這些頁(yè)面。)
“評審”頁(yè)應鏈回網(wǎng)站內部等級較高的一個(gè)頁(yè)面 (最好是主頁(yè)，其它重量級頁(yè)也可)。這樣做可顯著(zhù)降低網(wǎng)站PageRank的流失。放置外部鏈接的頁(yè)面亦需鏈回主頁(yè)及其它重要內部頁(yè)面。但“評審”頁(yè)上只要放置一個(gè)重量級內部頁(yè)面即可(最好是主頁(yè))。此外，可以告訴你的”評審“鏈接對象你已經(jīng)”評審“過(guò)他們的網(wǎng)站，這樣一來(lái)他們很有可能會(huì )把你的這個(gè)”評審“頁(yè)鏈接到他們自己的網(wǎng)站上，這樣就可以從他們那里得到兩個(gè)導入鏈接。自然效果就更好了。用文字描述太麻煩了，我們還是用圖表來(lái)說(shuō)明吧。(下表包括主頁(yè)A，外部鏈接頁(yè)頁(yè)D和其它兩個(gè)內頁(yè)B和C)
表-8：無(wú)“評審”頁(yè)時(shí)的各網(wǎng)頁(yè)PageRank得分情況
如果進(jìn)行相同的計算，但包括review pages，則結果如下：
表-9：加“評審”頁(yè)后的各網(wǎng)頁(yè)PageRank得分情況
如果只看A，B，C和D頁(yè)，則結果如下：
無(wú)評審(Review)頁(yè) 有評審(Review)頁(yè)
主頁(yè)的PageRank： 0.9536152797 2.439718935
B/C/D頁(yè)的PageRank： 0.4201909959
0.4201909959
0.4201909959 0.8412536982
0.8412536982
0.8412536982
PageRank總計： 2.2141882674 4.9634800296
在放置導出鏈接的頁(yè)面上同時(shí)放一些網(wǎng)站的內部鏈接是提高PageRank的相當重要的內部因素之一。這種收益雖然無(wú)法和網(wǎng)站所從導入鏈接上獲得的收益相提并論，但卻極易操作，并可有益于網(wǎng)站讀者。
十四：網(wǎng)站的內部結構和聯(lián)接
一：網(wǎng)站的內部頁(yè)面
說(shuō)完了“外部鏈接”，現在讓我們來(lái)看看“內部鏈接”。如果PageRank確由頁(yè)面投票的質(zhì)量和數量所決定，那么我們立即就可以得出網(wǎng)站內鏈與PageRank的關(guān)系的一個(gè)重要結論：
網(wǎng)站上每個(gè)已被Google收錄的內部網(wǎng)頁(yè)(內鏈)都是對該網(wǎng)站的一記投票，不過(guò)投票份量很小。因而，一個(gè)網(wǎng)站若能擁有更多已被Google收錄的內部網(wǎng)頁(yè)，就有可能獲得更多的總投票。
這樣一來(lái)，我們可以通過(guò)創(chuàng )建大量?jì)炔烤W(wǎng)頁(yè)來(lái)提高網(wǎng)站整體的PageRank。但這還遠遠不夠。因為我們此處所指的內部網(wǎng)頁(yè)是指已被Google收錄，即擁有自己的PageRank的那些內鏈頁(yè)面。這些網(wǎng)頁(yè)之所以被Google檢索是由于它們具備豐富充實(shí)的內容。所以應盡力充實(shí)和豐富你的網(wǎng)站，一旦網(wǎng)站內容得到充實(shí)和豐富，會(huì )有更多的內頁(yè)得到檢索，從而帶來(lái)更多的PageRank。同時(shí)“升值”的網(wǎng)站也會(huì )獲得更多站點(diǎn)的青睞，從而會(huì )有更多的站點(diǎn)主動(dòng)鏈接你。
簡(jiǎn)言之，就提升PageRank而言，對“內”最需要做的就是為網(wǎng)站填充更加豐富和有價(jià)值的內容。應確保網(wǎng)頁(yè)內容不會(huì )過(guò)長(cháng)或過(guò)短，如有必要可將網(wǎng)頁(yè)內容分割成若干網(wǎng)頁(yè)。
二：網(wǎng)站的內部結構&聯(lián)接
網(wǎng)站有三種內部聯(lián)方式，宜結合使用這三種聯(lián)接方式進(jìn)行網(wǎng)站的建設。假設一個(gè)網(wǎng)站由“主頁(yè)”，“關(guān)于我們”頁(yè)，“產(chǎn)品介紹”頁(yè)和“更多信息”頁(yè)這四個(gè)頁(yè)面組成，通過(guò)下表我們可以看出每種結構對網(wǎng)站PageRank的影響度。
表-11：層級結構(Hierarchical)
表-12：環(huán)路網(wǎng)站結構(Looping)
表-13：內頁(yè)廣泛互聯(lián)的網(wǎng)站結構(Extensive Interlinking)
表14-16是內部頁(yè)面在不同結構網(wǎng)站上的PageRank分布情況。了解了這一點(diǎn)我們就可以從“內部鏈接”著(zhù)手來(lái)獲得最大的PageRank反饋。
表-14：層級結構的PageRank分布(總PageRank=4)
表-15: 環(huán)路結構的PageRank分布(總PageRank=4)
表-16：內頁(yè)廣泛互聯(lián)結構的PageRank分布(總PageRank=4)
在未考慮外部鏈接因素的前提下，可以看出類(lèi)層級結構(Hierarchical-Like)能夠改變網(wǎng)站內部頁(yè)面的PageRank分布。(注意：我們所指的并不一定是嚴格意義上的層級結構，不過(guò)必須比環(huán)路結構(Looping)或廣泛互聯(lián)(Extensive Interlinking)結構包含更多層級結構的屬性。)
若PageRank均勻分布于網(wǎng)站內部頁(yè)中，那么網(wǎng)站管理員可以通過(guò)層級結構這種能夠使PageRank發(fā)生轉移的性能來(lái)有選擇地轉移內部網(wǎng)頁(yè)的PageRank：即把一些不太重要的頁(yè)面的PageRank適當地轉移到那些關(guān)鍵詞競爭性比較強的網(wǎng)頁(yè)上，或想提高特定關(guān)鍵詞排名的網(wǎng)頁(yè)上去，從而使網(wǎng)站獲得最大的收益。
上面只是封閉網(wǎng)站設計結構(即無(wú)導入也無(wú)導出鏈接的結構)下內部各網(wǎng)頁(yè)的分布情況，如果加入外部鏈接--即導入和導出鏈接后情況又會(huì )怎樣呢？如表17-19所示：
表-17：非封閉層級網(wǎng)站結構的PageRank分布
表-18：非封閉環(huán)路網(wǎng)站結構的PageRank分布
表-19：非封閉內頁(yè)廣泛互聯(lián)網(wǎng)站結構的PageRank分布
無(wú)導入/導出鏈接PageRank分布 有無(wú)導入/導出鏈接PageRank分布
網(wǎng)站結構 主頁(yè)的PageRank 其它各頁(yè)的PageRank PageRank總數 主頁(yè)PageRank 其它各頁(yè)PageRank PageRank總數
層級 1.9189189189 0.6936936937
0.6936936937
0.6936936937 4 1.4984293194 0.5745549738
0.5745549738
0.5745549738 3.2220942408
環(huán)路 1 1
1
1 4 0.6836928438 0.7311389172
0.4778739338
0.7714680796 2.6641737744
廣泛互聯(lián) 1 1
1
1 4 0.954115.523 0.8547644030
0.8547644030
0.9046990932 3.5683429515
結論： 內頁(yè)廣泛互聯(lián)(Extensive Interlinking)的網(wǎng)站結構(表13)可以最大程度地保留一個(gè)網(wǎng)站內部的PageRank，其次是層級(Hierarchical)結構(表11)，最后才是環(huán)路(Looping)的網(wǎng)站結構(表12)。
注意： 理論上是這樣，但實(shí)際上如果讓上萬(wàn)個(gè)內部網(wǎng)頁(yè)互聯(lián)起來(lái)又不太可能。所以還必須為網(wǎng)站各分枝選擇合適的結構。不過(guò)對層級結構來(lái)說(shuō)，越是增加子頁(yè)數量效果越好。這是由于在導出鏈接頁(yè)上增加了更多內部鏈接，按照PageRank平均分配給所有內/外鏈接的原則，受益最多的還是你。不過(guò)，如果增加太多內頁(yè)，也會(huì )明顯影響主頁(yè)的PageRank。
十五：Google如是說(shuō)
關(guān)于PageRank，最權威的發(fā)言人自然還是Google。雖然Google不會(huì )也不可能提供相關(guān)的技術(shù)信息，但我們亦可從中窺得一斑：
Chris：PageRank的命名是基于“Page”，還是和某個(gè)創(chuàng )始人有關(guān)？
Google：PageRank是以Google的聯(lián)合創(chuàng )始人兼總裁Larry Page的名字命名的。
Chris：Google是否把PageRank視做顯著(zhù)區別于其它搜索引擎的一個(gè)特性？
Google：PageRank是一種能夠使Google在搜索速度和搜索結果的相關(guān)性上區別于其它搜索引擎的技術(shù)。不唯如此，在排名公式中Google還使用了100種其它的算法。
Chris：Google是否認為引入PageRank可以顯著(zhù)提高搜索結果的質(zhì)量？以后是否仍將繼續使用PageRank？
Google：由于PageRank使用了量化方法來(lái)分析鏈接，所以它仍將是決定Google搜索結果頁(yè)排名的一個(gè)重要因素。
Chris：您認為Google工具欄上的PageRank的信息對普通用戶(hù)/網(wǎng)站管理員/搜索引擎優(yōu)化專(zhuān)家來(lái)說(shuō)各有什么意義？
Google：Google工具欄上所提供的PageRank信息僅作為一種網(wǎng)站評估信息使用。用戶(hù)們會(huì )覺(jué)得它很有趣，網(wǎng)站管理員一般用它來(lái)衡量網(wǎng)站性能。不過(guò)，由于PageRank只是一個(gè)大體評估，所以對搜索引擎專(zhuān)家的價(jià)值并不大。
Chris：常有網(wǎng)站試圖通過(guò)“鏈接工廠(chǎng)”和訪(fǎng)客簿的手段達到提升PageRank的目的。對這樣的網(wǎng)站Google有什么舉措？
Google：Google的工程師會(huì )經(jīng)常更新Google的排名算法以防止對Google排名的惡意操縱。
結束語(yǔ)：
選擇導入鏈接時(shí)應首先考慮對方網(wǎng)站的內容如何，然后再考察其導出鏈接的數量進(jìn)行決策。而在建立本站的導出鏈接時(shí)則應盡量使自己網(wǎng)站的PageRank維持在最大回饋和最小流失上。
應確保合理的網(wǎng)站設計結構和內部聯(lián)接方式。網(wǎng)站的結構和內部聯(lián)接方式也會(huì )對PageRank產(chǎn)生影響，可利用其特性有效進(jìn)行PagaRank在網(wǎng)站內部頁(yè)面的再分布及盡可能保持網(wǎng)站整體的PageRank。
網(wǎng)站的PageRank的提升應與該網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)者體驗息息相關(guān)。即使獲得再高的PageRank，如果沒(méi)有客戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)，一樣毫無(wú)價(jià)值。所以網(wǎng)站的內容始終是提升PageRank最關(guān)鍵的因素之一。
