在 Google 的成功之路上，PageRank 演算法絕對扮演了歷史性的角色。它改變了搜尋引擎排名的方式，並大大提高了搜尋結果的準確性和相關性。對於 SEO 從業人員來說，了解 PageRank 的原理，是提升搜尋引擎排名的關鍵策略之一。
本文將深入探討 PageRank 的專利，並提供實際可執行的 SEO 策略，幫助你利用 PageRank 提升網站排名。
- 專利名稱：METHOD FOR NODE RANKING INA LINKED DATABASE
- 專利代號：US6285999B1
- 專利申請者: Google Inc.
什麼是 PageRank？
PageRank 是 Google 創始人之一 Lawrence Page 發明的連結分析演算法，用於評估網站的重要性。這項專利的核心概念是：一個網頁的重要性不僅取決於有多少其他網頁連結到它，還取決於這些連結頁面的品質。
PageRank 基於網頁之間的連結結構，將網頁視為節點 (Node)，將超連結視為節點之間的方向性邊緣 (Edge)。每一個超連結代表對該頁面的「投票」，而來自高權重頁面的連結，則會帶來更高的權重。
PageRank 的運作原理
PageRank 的算法會根據每個網頁所獲得的連結來評估其重要性。每一個連結就像是在對該頁面進行投票，但並不是所有的票都有相同的權重。演算法會將這些重要性分配到網頁上，從而確定哪些頁面更為重要。
以下我們將會深入探討整個演算法的計算過程。
初始設置
首先，演算法會為每個頁面分配一個初始的排名，而這個排名是平均後的結果。比如說，如果網站上有 N 個頁面，那麼每個頁面的初始排名就是 1\。這一步是為了確保每個頁面在沒有進行連結分析前，至少都有一點基礎的排名。
接下來，建立網頁之間的連結關係，確定哪些頁面連結到其他頁面，這樣可以用來評估網頁之間的關聯性。
計算 PageRank 值
對於每個頁面，會使用以上公式來計算其新的 PageRank 值：
- r(A)：代表網頁 A 的 PageRank 值，即這個網頁的重要性。
- α：代表阻尼因子，它代表用戶在隨機跳轉到另一個網頁而不是繼續點擊連結的機率。這個部分確保即使沒有反向連結的網頁也能獲得一定的基礎排名。
- N：一個網站的網頁總數。 代表每個網頁獲得的基礎排名，這個排名不用依賴於網頁是否有接收到連結。
- 1−α：這個數值調整了指向網頁 A 的反向連結權重。阻尼因子 α 越高，用戶繼續通過連結訪問的可能性就越大，隨機跳轉到其他頁面的概率就越小。
- r(B1)…r(Bn)：這些是連結到網頁 A 的 PageRank 值。
- |B1|…|Bn|：這些是每個連結到網頁 A 的網頁外部連結數量。如果一個網頁有許多外部連結，那麼每個連結對目標網頁 的「投票權重」就會減少。
這個公式的作用是讓每個頁面的排名會根據連結到它的其他頁面排名進行調整。簡單來說，更重要的頁面傳遞過來的排名影響會更大。
迭代計算
隨著迭代過程的進行，每個頁面的 PageRank 值會根據其他頁面的連結進行更新。這個計算過程會持續多次，直到 PageRank 值收斂，即當每次計算之間的變化不再顯著時，最終的排名值就會確定下來。一般情況下，進行大約 100 次迭代後，PageRank 值會趨於穩定。
收斂
當 PageRank 值經過多次迭代達到穩定後，代表每個頁面的最終排名已經確定。這時，PageRank 值高的頁面通常來自於那些被高品質網站連結的頁面。值較高的頁面被視為更重要的頁面，在搜尋結果中也更容易出現靠前的位置。
SEO 關鍵發現
高品質反向連結
正如 PageRank 演算法所示，高品質的反向連結 (Backlinks) 對排名至關重要。如果一個重要的頁面連結到你的頁面，它會把一部分的價值傳給你。此外，連結頁面本身的反向連結越多、且它指向其他頁面的數量越少，傳給你的價值就越大。
因此，如果你能從高品質且連結不多的頁面獲得反向連結，對你提升搜尋排名會更有幫助。
錨點文字相關性
錨點文字 (Anchor Text) 是搜尋引擎理解連結上下文的重要線索。PageRank 算法中指出，錨點文字在處理反向連結時是非常重要的因素，演算法會根據查詢關鍵字與錨點文字的匹配程度來為網頁『打分數』。
因此在撰寫錨點文字時，應該確認文字與目標頁面內容高度相關，並且避免因為惡意撰寫與目標網頁完全無關的錨點文字，而遭受到演算法的懲罰。
內部連結的影響
文件中提到，為了避免內部連結(Local Links) 被用來操縱 PageRank 的計算，演算法會忽略內部連結數量，只考慮來自不同網域之間的連結。
專利中還提到另一種做法是，來自同一個伺服器的連結 (即內部連結) 會被賦予較低的權重，相較之下，來自不同伺服器或網域的外部連結則會有更大的影響力。
