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深度揭秘谷歌PR值的計算

發布日期:2014-01-09 閱讀次數:1783

前不久看到一個搞笑的說法,有人問谷歌PR的計算是PR值=0.15+0.85*(A網頁傳遞值+B網頁傳遞值……),那么我是不是可以這么想,假如我不要后面的部分,每個網頁只讓他傳遞0.15的值,那么如果合肥網站制作小編做100個外鏈,PR值不等于15了嗎,這個計算公式是不是很扯呢?

  很有意思吧,雖然他的想法很單純,但是這么一個問題卻其實是很多人沒有提出來過的,按照百度百科上的解釋,我們可以看到其計算方式肯定是不完善的。百科的PR計算公式:PR(A)=(1-d)+d(PR(t1)/C(t1)+…+PR(tn)/C(tn),對于這個公式,我們按照最簡單的思維思考的話,比如我們起源SEO論壇首頁作為計算的目標頁PR(A),外部鏈接都是原始的頁面且沒有導向其他的頁面鏈接的話,那么百科的計算公式可以簡化為PR(A)=0.15+0.85*(0.15+0.15+0.15…X…),其中假使外部鏈接的頁面個數是X的話,如果需要我們的目標頁面PR是1的話,我們大約需要做7個外鏈就可以了,如果需要目標頁面PR值是2個的話,只需要15個,需要PR值是3的話,只需要23個外鏈……我們可以很明顯地感覺到這里存在一些問題,因為他們呈現出等差數列,也就是假如做從PR2到PR1的外鏈個數就可以把目標頁從PR2到PR3,這個明顯是不可能的。那么到底哪里出錯了呢?

  或許你覺得可能是我們的計算省略問題,但是即使計算不省略,也就是每個網頁的導出鏈接個數可能是10或者更多,但是這個也只是比例問題,最終導致需要提升的個數增加,但是這個等差數列的關系是不變的,因為他改變的是一個常量而不是變量,所以這個百度百科的公式肯定存在一個知名的問題,而找到這個問題才有可能解決我們對PR的理解。

  其實,我們可以換一種思維,假如百度百科的的PR計算公式是正確的,如果我們有一個剛剛建立的新目標頁面,假如一種情況是PR1的首頁給我們做了一個友情鏈接,而且只有我們一個外鏈,那么我們的PR這時候就是1。而一種情況PR9的頁面有8個外部鏈接,再加上我們的是9個外鏈鏈接,按照其計算公式我們的PR值應該也是1。但是現實是什么,假如一個PR9的頁面只有9個外鏈而且給我們一個頁面的話,我們的PR值可能是非常高的,肯定會超過1。那么到底哪里出錯了呢?

  我們知道,PR的來源是隨機瀏覽模型,PR的高低代表著假如沒有搜索的流量還會有多少人會瀏覽來,假如一個評價是1的代表著10人,那么一個評價是9的絕對不可能是90人,肯定是千萬級甚至是億級的規模,因為假使我們給所有網站首頁按照瀏覽量評級,PR1的瀏覽是10的話,這類的站太多了,而PR9的瀏覽量的網站微乎其微,他的瀏覽級別絕對是非常大的一個規模,所以9和1之間的區別絕對是一個很大的數量級,不能按照同一級別的計算公式來計算PR值。這才是問題的核心所在,那個公式只能是同級別的計算公式,根本無法用在不同的級別計算上,換句話說,同PR級別的可以用百度百科的那個計算公式,而不同級別的PR網站不能采用這個這個公式。

  那么搜索到底是怎么運用這個公式的呢,第一個最簡單的就是區別計算,把PR低于1的按照這個公式計算,把PR高于1的按照其PR值區間進行計算,然后在不同區間乘以一個區間內的常數,這樣就可以計算出不同PR值的傳遞數值是多少;另外一個最可能是劃歸為統一原始值計算,也就是把高于PR1的都按照比例劃分為原始值,比如PR是9的話,那么可以劃分為多少個原始PR值的頁面才能達到,PR1的話多少原始值頁面才能達到,劃分一個最小的度量單位,把所有超過這個度量單位的都進行計算到里面,這樣就可以進行同級別進行計算了。

  跳出這個公式的束縛,我們知道PR的計算屬于迭代的運算,其最初的計算值都屬于或接近于原始初值的,因此從道理上來講百度那個PR計算公式屬于這個迭代公式的一部分而已,僅僅可以用來計算原始網頁的和最初PR值的計算,而不是最終的PR結果,如果想得出最終的PR值需要根據區間數值或比例系數才可以。

標簽:谷歌PR值
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