seo优化之GoogleRP值

PR是PageRank 的缩写。GooglePR理论是所有基于链接的搜索引擎理论中最著名的。SEO人可能不知道本节介绍的其他链接理论，但不可能不知道PR。

PR由谷歌创始人之一拉里佩奇发明，代表页面重要性的概念。简单来说，反向链接最多的页面是越重要的页面，因此PR值越高。

GooglePR有点类似于科技文献中的相互引用的概念。被其他文献引用较多的文献很可能是更重要的文献。

一、PR的概念和计算

我们可以将互联网理解为由节点和链接组成的有向图。页面是一个节点，页面之间的定向链接传达了页面的重要性。链接传递的PR值由传入链接所在页面的PR值、发送链接的页面本身的PR值和发送链接的页面上的出链数决定。

PR值的计算公式为：PR(A)=(1-d)+d(PR(t1)/C(t1)+.+PR(tn)/C(tn))

A代表页面A。

PR(A)表示页面A的PR值。

d是阻尼指数。一般认为d=0.85。

t1.tn表示链接到页面A的页面t1到tn。

C表示页面上的传出链接数。C(t1)是页面t1上的外向链接数。

从概念和计算公式可以看出，必须使用迭代计算来计算PR值。页面A的PR值取决于链接到A的页面t1到tn的PR值，页面t1到tn的PR值取决于其他页面的PR值，其中很可能也包括页面A。所以PR需要多次迭代得到。计算时，先给所有页面设置一个初始值。经过一定次数的迭代计算，每个页面的PR值都会趋于稳定。研究证明，无论初始值如何选取，都不会影响迭代计算后的最终PR值。

2.公关的两种隐喻模型

关于公关有两个著名的比喻。一个类比是投票。链接就像民主投票。当A页面链接到B页面时，就意味着A页面给B页面投票了，从而增加了B页面的重要性。同时，A页面本身的PR值决定了A可以投出的投票权。页面的PR值越高，投票越重要。从这个意义上讲，基于关键字匹配的传统算法是基于页面对页面内容的描述，而基于链接的PR是基于其他人如何评价页面。

第二个比喻是随机冲浪比喻。假设访问者从一个页面开始，随机点击链接，然后访问下一个页面。有时用户感到无聊，停止点击链接，随机跳转到另一个URL，然后再次开始向下点击。所谓PR值，就是在这次随机冲浪访问中，某个页面被访问的概率。一个页面的传入链接越多，被访问的概率就越高，因此PR值就越高。（北京网出品）

阻尼因子也与随机冲浪有关。(1-d)=0.15其实就是用户厌倦了，停止点击，随机跳转到新URL的概率。

3.工具栏公关

我们无从知晓用于排名计算的真实GooglePR值，我们只能看到GoogleToolbar的PR值。需要明确的是，工具栏PR并不是真实PR的准确反映。真正的PR值是一个大于0.15的准确数字，没有上限。工具栏上显示的PR值简化为0到10的11个数字，是一个整数。也就是说，最小的PR值近似为0，最大的近似为10。实际上，每个工具栏的PR值代表了一个很大的范围，工具栏PR5所代表的页面的真实PR值可能多次相关。

真正的PR值是不间断计算更新中的，工具条PR只是某一个时间点上真实PR值的快照输出。工具条PR几个月才更新一次。工具条PR与反向链接数目呈对数关系，而不是线性关系。也就是说如果从PR1到PR2需要外部链接是100个，从PR2到PR3则需要大致1000个，PR5到PR6需要的外部链接则更多。所以PR值越高的网站想提升一级所要付出的时间和努力比PR值比较低的网站提升一级要多得多。(高端网站建设)

4.关于PR的几个误解

PR的英文全称是PageRank。这个名称来源于发明人佩奇(Page)的名字，巧合的是Page在英文中也是页面的意思。所以准确地说PageRank这个名字应该翻译为佩奇级别，而不是页面级别。不过约定俗成，再加上巧妙的一语双关，大家都把PR称为页面级别。PR值只与链接有关。经常有站长询问，他的网站做了挺长时间，内容也全是原创的，怎么PR还是零呢？其实PR与站长是否认真、做站多少时间、内容是否原创都没有直接关系，有反向链接就有PR。

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