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深度揭秘谷歌PR值的计算

发布日期:2014-01-09 阅读次数:1526

前不久看?#25581;?#20010;搞笑的说法,有人问谷歌PR的计算是PR值=0.15+0.85*(A网页传递值+B网页传递值……),那?#27425;?#26159;不是可以这么想,假如我不要后面的部分,每个网页只让他传递0.15的值,那么如果合肥网站制作小编做100个外链,PR值不等于15了吗,这个计算公式是不是很扯呢?

  很有意?#21450;桑?#34429;然他的想法很单纯,但是这么一个问题却其实是很多人没有提出来过的,按照百度百科上的解释,我们可以看到其计算方式肯定是不完善的。百科的PR计算公式:PR(A)=(1-d)+d(PR(t1)/C(t1)+…+PR(tn)/C(tn),对于这个公式,我们按照最简单的思维思考的话,?#28909;?#25105;们起源SEO论坛首页作为计算的目标页PR(A),外部链接都是原始的页面且没有导向其他的页面链接的话,那么百科的计算公式可以简化为PR(A)=0.15+0.85*(0.15+0.15+0.15…X…),其中假使外部链接的页面个数是X的话,如果需要我们的目标页面PR是1的话,我们大约需要做7个外链就可以了,如果需要目标页面PR值是2个的话,只需要15个,需要PR值是3的话,只需要23个外链……我们可以很明显地感觉到这里存在一些问题,因为他们呈现出等差数列,也就是假如做从PR2到PR1的外链个数就可以把目标页从PR2到PR3,这个明显是不可能的。那么到底哪里出错了呢?

  或许你觉得可能是我们的计算省略问题,但是即使计算不省略,也就是每个网页的导出链接个数可能是10或者更多,但是这个也只是比例问题,最终导致需要提升的个数增加,但是这个等差数列的关系是不变的,因为他改变的是一个常量而不是变量,所以这个百度百科的公式肯定存在一个知名的问题,而?#19994;?#36825;个问题才有可能解决我们对PR的理解。

  其实,我们可以换一种思维,假如百度百科的的PR计算公式是正确的,如果我们有一个刚刚建立的新目标页面,假如一种情况是PR1的首页给我们做了一个友情链接,而且只有我们一个外链,那?#27425;?#20204;的PR这时候就是1。而一种情况PR9的页面有8个外部链接,再加上我们的是9个外链链接,按照其计算公式我们的PR值应该也是1。但是现实是什么,假如一个PR9的页面只有9个外链而且给我们一个页面的话,我们的PR值可能是非常高的,肯定会超过1。那么到底哪里出错了呢?

  我们知道,PR的来源是随机浏览模型,PR的高低代表着假如没有搜索的流量还会有多少人会浏览来,假如一个评价是1的代表着10人,那么一个评价是9的绝对不可能是90人,肯定是千万级甚至是亿级的规模,因为假使我们给所有网站首页按照浏览?#31185;?#32423;,PR1的浏览是10的话,这类的站太多了,而PR9的浏览量的网站微乎其微,他的浏览级别绝对是非常大的一个规模,所以9和1之间的区别绝对是一个很大的数?#32771;叮?#19981;能按照同一级别的计算公式来计算PR值。这才是问题的核心所在,那个公式只能是同级别的计算公式,根本无法用在不同的级别计算上,换句话说,同PR级别的可以用百度百科的那个计算公式,而不同级别的PR网站不能采用这个这个公式。

  那么搜索到?#36164;?#24590;么运用这个公式的呢,第一个最简单的就是区别计算,把PR低于1的按照这个公式计算,把PR高于1的按照其PR值区间进行计算,?#32531;?#22312;不同区间乘以一个区间内的常数,这样就可以计算出不同PR值的传递数值是多少;另外一个最可能是划归为统一原始值计算,也就是把高于PR1的?#21450;?#29031;比例划分为原始值,?#28909;鏟R是9的话,那么可以划分为多少个原始PR值的页面才能达到,PR1的话多少原始值页面才能达到,划分一个最小的度量单位,把所有超过这个度量单位的都进行计算到里面,这样就可以进?#22411;?#32423;别进行计算了。

  跳出这个公式的束缚,我们知道PR的计算属于迭代的运算,其最初的计算值都属于或接近于原始初值的,因此从?#35272;?#19978;来讲百度那个PR计算公式属于这个迭代公式的一部分而已,仅仅可以用来计算原始网页的和最初PR值的计算,而不是最终的PR结果,如果想得出最终的PR值需要根据区间数值或比例系数才可以。

标签:谷歌PR值
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