Google--PageRank技術(shù)解密（二）
Google--PageRank技術(shù)解密（二）
7. 非PageRank因素闕值
8. 使用闕值推知兩種排名策略的價值
9. PageRank的計算
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闕值，也叫臨界值或差值。即當(dāng)增長到一定值時，因子的重要性反而開始慢慢降低，則該值就是非PageRank因子的闕值。
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值
闕值解釋了搜索引擎商所遵循的原則和不同的實施途徑，同時亦闡述了為什么會產(chǎn)生關(guān)于PageRank的一些誤解。我們可以把這兩種策略當(dāng)成兩個人A和B。
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，隨著時間推移總會有排名高的站點鏈接，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：
對象 優(yōu)點 缺點
A：忽略PageRank 網(wǎng)站排名在短期內(nèi)就可得到提升
自我生成鏈接節(jié)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(yīng)變速度較慢
B：忽略頁面排名因子 可獲得可靠網(wǎng)站排名，并可在需要時輕松修改頁面因素使排名迅速提升
極可能從非搜索類引擎來源上獲得更高訪問量
網(wǎng)站排名提升較慢
操作難度較大
容易為SPAM過濾程序所制
事實上，我們前面說過，最終排名得分=所有非PageRank因子實際得分x實際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，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)勢來贏取理想的綜合排名得分。同時關(guān)鍵詞(競爭度適宜)的精心選擇亦變的非常重要，它可以節(jié)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)表示給定頁面A的PageRank得分；
D為阻尼因子，一般設(shè)為0.85；
PageRank (T1)表示一個指向A頁的網(wǎng)站其本身的PageRank得分；
C(T1)表示該頁面所擁有的導(dǎo)出鏈接數(shù)量；
PageRank (Tn)/C(Tn)表示為每一個指向A頁的頁面重復(fù)相同的操作步驟。
事實上，計算某個頁面的PageRank得分需要大量繁復(fù)計算。例如若計算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。這同樣表明了一個網(wǎng)頁的PageRank得分是該網(wǎng)頁對其它頁面投票的一個基本的度量形式。一個網(wǎng)頁可以投票給一個或多個導(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個鏈接，則A只能得到B的PageRank得分的N分之一。
7. 非PageRank因素闕值
8. 使用闕值推知兩種排名策略的價值
9. PageRank的計算
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闕值，也叫臨界值或差值。即當(dāng)增長到一定值時，因子的重要性反而開始慢慢降低，則該值就是非PageRank因子的闕值。
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值
闕值解釋了搜索引擎商所遵循的原則和不同的實施途徑，同時亦闡述了為什么會產(chǎn)生關(guān)于PageRank的一些誤解。我們可以把這兩種策略當(dāng)成兩個人A和B。
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，隨著時間推移總會有排名高的站點鏈接，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：
對象 優(yōu)點 缺點
A：忽略PageRank 網(wǎng)站排名在短期內(nèi)就可得到提升
自我生成鏈接節(jié)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(yīng)變速度較慢
B：忽略頁面排名因子 可獲得可靠網(wǎng)站排名，并可在需要時輕松修改頁面因素使排名迅速提升
極可能從非搜索類引擎來源上獲得更高訪問量
網(wǎng)站排名提升較慢
操作難度較大
容易為SPAM過濾程序所制
事實上，我們前面說過，最終排名得分=所有非PageRank因子實際得分x實際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，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)勢來贏取理想的綜合排名得分。同時關(guān)鍵詞(競爭度適宜)的精心選擇亦變的非常重要，它可以節(jié)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)表示給定頁面A的PageRank得分；
D為阻尼因子，一般設(shè)為0.85；
PageRank (T1)表示一個指向A頁的網(wǎng)站其本身的PageRank得分；
C(T1)表示該頁面所擁有的導(dǎo)出鏈接數(shù)量；
PageRank (Tn)/C(Tn)表示為每一個指向A頁的頁面重復(fù)相同的操作步驟。
事實上，計算某個頁面的PageRank得分需要大量繁復(fù)計算。例如若計算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。這同樣表明了一個網(wǎng)頁的PageRank得分是該網(wǎng)頁對其它頁面投票的一個基本的度量形式。一個網(wǎng)頁可以投票給一個或多個導(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個鏈接，則A只能得到B的PageRank得分的N分之一。
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