PageRank(Pr)大揭密 PR核心公式讲解

PageRank页面级别定义：PageRank又称PR，是google衡量一个网站是否重要的标志性理论。20世纪90年代，谷歌超越其他搜索引擎成为一个里程碑式的理论。为什么叫PageRank？这是因为提出这个理论的作者叫“佩奇”。

佩奇提出这个理论的出发点是相当完美主义的。他认为：好的网站不是自己吹的，也不是造假做出来的，而是整个互联网“选举”出来的(投票的表现就是外部链接)。然而，佩奇绝不等同于。很多SEO为了提高自己网站的PR而给自己“投票”。这个自己投票的过程我们就不赘述了，无非就是到处发外链。

虽然PageRank有5亿个变量，2000万个数学平衡公式，但PageRank的核心只有一个公式：

PR(A)=(一维)d(PR/C.公关/C)

注：PR(A)指网页A的PR值。

PR链接到A页的I页的PR值。

c .从网页I输出到其他页面的链接数量。

d一个常数，Google设置为0.85。D的出现很简单，因为会出现特殊的情况，比如：如果一个网页访问者没有点击任何链接，那么这个页面的PR至少应该是0.15；如果这个页面没有得到任何外部链接，那么这个页面的最低PR应该是0.15。

如果你不能理解上面的公式，maoseomao就用一句话给大家总结一下这个公式：

一个网页的PR值等于导入链接的PR值之和，但是每个导入链接的PR值是不一样的。每个导入链接的PR值就是这个页面相对于各地链接数的PR值。

根据这个公式，我们得出了这样一个结论：换友情链接，一定要找PR值高的网站，导出链接少的网站。

我们来做2到2道计算题：

假设www.xxxx.com PR=1是确定的，那么这个网站到处都有35个外部链接。这个网站导出的每个外链的PR值是多少？

以上很容易。我们知道xxxx.com PR=1，那么导出链接的PR值(/公式中的C)应该等于1/35*0.85 0.15=0.17。

现在我们真的在为www.xxxx.com解决公关问题。前提是我们知道这个站点导入的PR(我们暂时以PR检测工具为准，不一定准确，但准确性比你目测要高很多)。

我们用站长助理查友情链接来计算网站的PR。检测到的PR=0的最小权重应为0.15。请记住这一点。

比较上面的公式：

PR=(一维)d(PR/C PR/C.公关/C)

=0.15 0.85(0.15/26 0.15/2 .1/7)

1(这个运算太多了，我没时间计算。希望你能理解)

总结：PR值是一个不固定的数字，很多测试PR的工具都只是估计。判断友情链接PR值最简单的方法就是用交换站的PR除以自己的各处外链，然后你就可以大致判断出对方的权重了。希望能对新手朋友有所帮助。