PR(A) = (1-d) + d(PR(t1)/C(t1) + … + PR(tn)/C(tn))

That’s the equation that calculates a page’s PageRank. It’s the original one that was published when PageRank was being developed, and it is probable that Google uses a variation of it but they aren’t telling us what it is. It doesn’t matter though, as this equation is good enough.

In the equation ‘t1 – tn’ are pages linking to page A, ‘C’ is the number of outbound links that a page has and ‘d’ is a damping factor, usually set to 0.85.

We can think of it in a simpler way:-

a page’s PageRank = 0.15 + 0.85 * (a “share” of the PageRank of every page that links to it)

“share” = the linking page’s PageRank divided by the number of outbound links on the page.

A page “votes” an amount of PageRank onto each page that it links to. The amount of PageRank that it has to vote with is a little less than its own PageRank value (its own value * 0.85). This value is shared equally between all the pages that it links to.

From this, we could conclude that a link from a page with PR4 and 5 outbound links is worth more than a link from a page with PR8 and 100 outbound links. The PageRank of a page that links to yours is important but the number of links on that page is also important. The more links there are on a page, the less PageRank value your page will receive from it.

If the PageRank value differences between PR1, PR2,…..PR10 were equal then that conclusion would hold up, but many people believe that the values between PR1 and PR10 (the maximum) are set on a logarithmic scale, and there is very good reason for believing it. Nobody outside Google knows for sure one way or the other, but the chances are high that the scale is logarithmic, or similar. If so, it means that it takes a lot more additional PageRank for a page to move up to the next PageRank level that it did to move up from the previous PageRank level. The result is that it reverses the previous conclusion, so that a link from a PR8 page that has lots of outbound links is worth more than a link from a PR4 page that has only a few outbound links.

Whichever scale Google uses, we can be sure of one thing. A link from another site increases our site’s PageRank. Just remember to avoid links from link farms.

Note that when a page votes its PageRank value to other pages, its own PageRank is not reduced by the value that it is voting. The page doing the voting doesn’t give away its PageRank and end up with nothing. It isn’t a transfer of PageRank. It is simply a vote according to the page’s PageRank value. It’s like a shareholders meeting where each shareholder votes according to the number of shares held, but the shares themselves aren’t given away. Even so, pages do lose some PageRank indirectly, as we’ll see later.

Ok so far? Good. Now we’ll look at how the calculations are actually done.

For a page’s calculation, its existing PageRank (if it has any) is abandoned completely and a fresh calculation is done where the page relies solely on the PageRank “voted” for it by its current inbound links, which may have changed since the last time the page’s PageRank was calculated.

The equation shows clearly how a page’s PageRank is arrived at. But what isn’t immediately obvious is that it can’t work if the calculation is done just once. Suppose we have 2 pages, A and B, which link to each other, and neither have any other links of any kind. This is what happens:-

Step 1: Calculate page A’s PageRank from the value of its inbound links

Page A now has a new PageRank value. The calculation used the value of the inbound link from page B. But page B has an inbound link (from page A) and its new PageRank value hasn’t been worked out yet, so page A’s new PageRank value is based on inaccurate data and can’t be accurate.

Step 2: Calculate page B’s PageRank from the value of its inbound links

Page B now has a new PageRank value, but it can’t be accurate because the calculation used the new PageRank value of the inbound link from page A, which is inaccurate.

It’s a Catch 22 situation. We can’t work out A’s PageRank until we know B’s PageRank, and we can’t work out B’s PageRank until we know A’s PageRank.

Now that both pages have newly calculated PageRank values, can’t we just run the calculations again to arrive at accurate values? No. We can run the calculations again using the new values and the results will be more accurate, but we will always be using inaccurate values for the calculations, so the results will always be inaccurate.

The problem is overcome by repeating the calculations many times. Each time produces slightly more accurate values. In fact, total accuracy can never be achieved because the calculations are always based on inaccurate values. 40 to 50 iterations are sufficient to reach a point where any further iterations wouldn’t produce enough of a change to the values to matter. This is precisiely what Google does at each update, and it’s the reason why the updates take so long.

One thing to bear in mind is that the results we get from the calculations are proportions. The figures must then be set against a scale (known only to Google) to arrive at each page’s actual PageRank. Even so, we can use the calculations to channel the PageRank within a site around its pages so that certain pages receive a higher proportion of it than others.

NOTE:
You may come across explanations of PageRank where the same equation is stated but the result of each iteration of the calculation is added to the page’s existing PageRank. The new value (result + existing PageRank) is then used when sharing PageRank with other pages. These explanations are wrong for the following reasons:-

1. They quote the same, published equation – but then change it

from PR(A) = (1-d) + d(……) to PR(A) = PR(A) + (1-d) + d(……)

It isn’t correct, and it isn’t necessary.

2. We will be looking at how to organize links so that certain pages end up with a larger proportion of the PageRank than others. Adding to the page’s existing PageRank through the iterations produces different proportions than when the equation is used as published. Since the addition is not a part of the published equation, the results are wrong and the proportioning isn’t accurate.

According to the published equation, the page being calculated starts from scratch at each iteration. It relies solely on its inbound links. The ‘add to the existing PageRank’ idea doesn’t do that, so its results are necessarily wrong.

[TOP]

Bilgisayarınızın karşısına geçip bir Google araması yaptığınızda size neredeyse anında tüm web’den sonuçların bir listesi sunulur. Google, sorgunuzla eşleşen web sayfalarını nasıl bulur ve arama sonuçlarının sırasını nasıl belirler?

En basit şekliyle, web’de arama yapmayı önünüzdeki kalın mı kalın kitabın neyin nerede olduğunu size söyleyen olağanüstü bir dizin içermesine benzetebilirsiniz. Siz bir Google araması yapınca, programlarımız size döndüreceğimiz (“sunacağımız”) en alakalı arama sonuçlarını belirlemek için diziminizde arama yapar.

Kullanıcılarımıza arama sonuçlarını sunarken üç önemli işlem söz konusudur:

• Tarama: Google sitenizden haberdar mı? Sitenizi bulabilir miyiz?
• Dizine ekleme: Google, sitenizi dizine ekleyebilir mi?
• Sunum: Site, kullanıcının aramasıyla alakalı faydalı bir içerik barındırıyor mu?

Tarama

Tarama, Googlebot’un Google dizinine eklenecek yeni ve güncel sayfaları bulmasını sağlayan işlemdir.

Web’deki milyarlarca sayfayı bulup getirmek (veya “taramak”) için sayısız bilgisayardan yararlanırız. Getirme işlemini yapan programın adı Googlebot’tur (robot, bot veya örümcek olarak da bilinir). Googlebot, algoritmik işlemler kullanır: hangi sitelerin ne sıklıkta taranacağı ve her siteden kaç sayfa alınacağı bilgisayar programları tarafından belirlenir.

Google’ın tarama işlemi, önceki tarama işlemlerinde oluşturulan web sayfası URL’lerinin listesiyle başlar ve web yöneticileri tarafından sağlanan site haritası verileriyle artar. Googlebot, bu web sitelerini ziyaret ettikçe her sayfada bulunan bağlantıları alarak taranacak sayfalar listesine ekler. Yeni siteler, mevcut siteler üzerindeki değişiklikler ve geçersiz bağlantılar alınarak Google dizinini güncellemek için kullanılır.

Google ücret karşılığında herhangi bir siteyi daha sık taramaz ve çalışmalarımızda arama konusunu gelir getiren AdWords hizmetimizden ayrı tutarız.

Dizine ekleme

Googlebot, gördüğü kelimelerin tümünü ve bu kelimelerin sayfalardaki yerlerini içeren geniş bir dizin oluşturabilmek için taradığı sayfaların her birini işler. Ayrıca, Title etiketleri ve ALT öznitelikleri gibi önemli içerik etiketlerinde ve özniteliklerde bulunan bilgileri işleriz. Googlebot, hepsini olmasa da pek çok içerik türünü işleyebilir. Örneğin, çoğu Flash dosyasının veya dinamik sayfaların içeriğini işleyemeyiz.

Sonuçların sunumu

Kullanıcı bir sorgu girdiği zaman, makinelerimiz dizinde eşleşen sayfa olup olmadığını anlamak için arama yapar ve kullanıcıyla en alakalı olduğunu düşündüğümüz sonuçları döndürür. Alaka düzeyi, 200′ü aşkın etmenle belirlenir ve bu etmenlerden biri de sayfaların PageRank değeridir. PageRank, bir sayfanın, diğer sayfalardan gelen bağlantılara göre belirlenen önem derecesidir. Daha açık belirtmek gerekirse, diğer sitelerden sitenizdeki bir sayfaya götüren bağlantıların tümü sitenizin PageRank değerini artırır. Tüm bağlantılar birbirine eşit değildir: Google, spam bağlantılarını ve arama sonuçlarını olumsuz yönde etkileyen diğer uygulamaları tespit ederek kullanıcılara daha iyi bir deneyim yaşatmak için yoğun çaba harcamaktadır. En iyi bağlantı türleri, içeriğinizin kalitesine bağlı olarak verilen bağlantılardır.

Sitenizin arama sonuçları sayfalarında iyi bir sıralama elde etmesi için Google’ın sitenizi doğru bir şekilde tarayıp dizine ekleyebilmesi çok önemlidir. Web Yöneticisi Yönergelerimizde sık karşılaşılan bazı hatalara düşmeden sitenizin sıralamasını yükseltmenize yardımcı olabilecek en iyi uygulamalardan bazılarını bulabilirsiniz.

Başka Sitelere Link Verdirmek

Bu konuda aşağıdaki önerilere uymak doğru olacaktır.

• Sitenize çok çok fazla siteye link verdirmek
• Yüksek PageRank elde etmiş sitelere link verdirmek ( Bunu yaparken dikkatli olun, çünkü illegal içerik sağlayan bir sayfadan PageRank değerini çok düşürebilmektedir.)
• PageRank değeri az olan sayfalara link veriyorsanız, içinde az link olanları tercih etmek
• Google tarafından iyi arşivlenmesine rağmen pageranki sıfır olan sayfalara link vermemek, çünkü bu size hiçbirşey kazandırmayacaktır. Çünkü böyle sayfalar META’larında ya da robot.txt dosyalarında belirtmezlerse google arşivleme yapamamaktadır.
• PageRanki 6 olupta birçok link veren bir sitenin etkisi PageRank’i 4 ama çok az link veren bir siteye oranla düşük olacaktır.
• DMOZ ve Yahoo buna çok iyi iki örnektir. Bunlarla ilgili bilgileri de sizlere vereceğiz.

İç Linklerin Önemi

Dış sitelerden link almak güzel ancak kontrolü zor bir olaydır. Diğer taraftan kendi sayfalarınız arasındaki linkler de sayfaların önemini etkilemektedir.

Yani, sayfalarınız pagerankinin yükselmesi büyük oranda sizin de elinizdedir. Başta anlattığımız matematiksel formülden de anımsayacağınız gibi bir sayfa link verdiği sayfaya kendi puanlarını transfer edebilmekteydi.

Gelin şimdi bir sayfanın başka bir sayfa ile link değişimiyle nasıl PageRanklerini yükselttiğini görelim. Alt sayfalarınızın ana sayfanızın PageRank’inden nasibini almasını istiyorsanız, bu sayfalara ana sayfanızda link vermeniz gerekmektedir. Eğer gereğinden fazla link verirseniz de bu seferde etki eden PageRank değeri düşecektir.

Eğer sitenizi optimize etmek isterseniz, öncelikle pagerank değeri yüksek sitelere verdiğiniz linkleri kaldırmakla işe başlamanız gerekmektedir. Çünkü zar zor kazandığınız pagerank değerleri bu sitelere harcanmaktadır. Bu yüzden ana sayfanıza, dış linkler için links.html gibi ayrı bir sayfaya link verip, buradan o sitelere link vermek daha akıllıcadır.

Ayrıca sitenizi sadece belirli sayfaların pageranki yüksek olacak şekilde de dizayn edebilirsiniz. Örneğin bu iş için en güzel örnek sol üst köşeye koyduğunuz site logonuza ana sayfanın linkini vermektir.

Pagerank metodu Google tarafından, sitelerin birbirleriyle orantılı olarak önemlerini yani kısaca popüleritelerini tespit etmek için bulundu. Bu metod oluşturulurken siteler arasındaki linkler baz alınarak internetteki topoloji örneklendi.

Page Rank’in ana fikri şöyledir: Eğer bir A sitesi B sitesinin linkini yayınlamışsa bunun nedeni B sayfasının A sayfası ziyaretçileri tarafından dolaşılabilecek olarak düşünülmüş olmasıdır. Bu yapıya göre A sayfası B sayfasının pagerankini yükseltmiş olacaktır.

Ancak Pagerank kavramı sadece bunlarla sınırlı değildir. Aşağıda belirttiğim iki fikir de önemli başrol oynar.

• A sayfası ne kadar yüksek pageranke sahipse B sayfasının pagerank değeri de buna orantılı olarak artacaktır.
• A sayfasında ne kadar az dışarı link varsa, B sayfasının pagerank değeri o kadar yüksek olacaktır. Bu mantığa göre A sayfası sadece B sayfasını link verilecek değerde görmüşse, B sayfasının pageranki çok daha fazla artacaktır.

Mantığı açıkladıktan sonra, bu sistemi gelin formülize edelim. Başlamadan önce açıklayalım, bu formülü Google’ın iki kurucusundan aldık. Formül şu ana kadar değişilik geçirmiştir ancak temel mantığı halen aynıdır.

A 1, A 2 , …, An B sayfasına link veren sayfalar olsun. PR(Ak)’yı da A k sayfasının pageranki olarak kabul edelim. N(Ak) ise Ak sayfasının dış sayfalara verdiği link sayısı olsun. d ise 0 ile 1 arasında değişen ve genellikle 0.85 olan bir katsayı olsun.

Bu durumda PageRank’in matematiksel değeri şöyle olacaktır:

PR(B) = (1-d) + d x ( PR(A1) / N(A1) + … + PR(An) / N(An) )

Belki bu formülün hem basit hem de karmaşık olduğunu düşünebilirsiniz. Basit çünkü sadece birkaç koşula bağlı, karmaşık çünkü hesaplamak için daha önceden başka bir sitenin pagerankini hesaplamanız gerekir.

Aslında bu çok basittir, tüm pagerankleri belli bir değere sabitlerseniz olur biter. Eğer her sayfaya aynı değeri verirseniz; bu değeri kaç alırsanız alın sonuç değişmeyecektir.

Formülü tekrarlamaya başladığınızda sonuç bir önceki hesaplamaya bağlı olarak tekrar hesaplanacaktır. İşlem ilerledikçe pagerank değerleri yerine oturmaya başlayacak, ve bir hesaplamadan diğerine kadar hiçbir değişiklik olmayacaktır.

Rastgele Yürüme Modeli

PageRank değerinin hesaplanmasında formül dışında bir başka model daha vardır. Bu model de internetde dolaşan birinin simüle edilmesiyle, rastgele linkler arasında dolaşılmasıdır.

Bir düşünün, birisi bir sayfada dolaşırken bir link dikkatini çeker ve ona tıklayarak o sayfada dolaşmaya başlar. Böylece giderek birçok sayfa dolaşılır .

Page Rank değeri bir ziyaretçinin sayfada harcadığı süreye de bağlı olabilir.

Eğer gidilen bir sayfada geriye dönüş için de link bulunuyorsa olasılık daha da artacaktır. Bu da formülün ikinci terimine denk gelmektedir.

İlk terim ise sayfadan çıkılmadan içeri de ne kadar dolaşılabileceği olasılığını modeller. Formülde ifade ettiğmiz d sembolü aslında budur.

PageRank’in matematiksel formülünü elde ettikten sonra, bunları hesaplamak için şu değişkenlere ihtiyacımız vardır:

B sayfasının PageRank’i üç faktöre bağlıdır:

• B sayfasına link veren Ak sayfa sayısı;
• Her bir Ak sayfasının PageRank değeri;
• Ak sayfasındaki dış sayfalara verilen link sayısı;

Öyleyse B sayfasının pagerank değeri şunlarla alakalı değildir:

• B sayfasına gelen ziyaretçi sayısı
• Ak sayfasındaki B linkine tıklanma sayısı
• B sayfasının Google’daki tıklanma sayıs

Google algorigması sürekli olarak değişmektedir. Bu yüzden ilgili hesaplamalar sadece bununla sınırlı değildir.

Google arama sonuçlarını sıralarken bunu PageRank™ desteği ile yaparken, bu sistemin tek basına çalışması haline hatalar yaratacağını ve webmasterlar tarafından kolayca manipüle edileceğini biliyor. Bu yüzden Google arama motoru cezalandırma ve sorun önleme yöntemine yönelik ek sistemlere başvurarak Google arama sonuçlarını sorunlardan arındırmaya çalışıyor.

Ceza konusunda Google Bomb hakkında bir açıklayıcı yazı yayınlamıştık. Google Sandbox ise sorunu önlemeye yönelik başka bir Google sistemi. Google da böyle bir sistemin varlığını bu sistem fark edildikten sonra resmen kabul etti.

Bu sistemi isimlendirmek için “Google Sandbox” terimi kullanılıyor olsa da “Sandbox” sözcüğü yabancı webmaster forumlarında ortaya atılıp yaygınlaşan bir terminolojinin ürünü ve “Google Sandbox” Google çalışanları tarafından başka bir şekilde isimlendiriliyor olabilir.

Bu sitemin işleyişine gelirsek, eğer yeni bir site kurduysanız, yeni siteniz muhakkak bu sitemin çalışmasından etkilenecektir, çünkü bu sistem nedeniyle yeni kurulan sitenizin herhangi bir Google arama sonucunda üst sıralara çıkması zamana yayılmaktadır. Sitenin içeriği ve PageRank‘ı sitenin üst sıralara çıkmasını gerektirse de Google Sandbox sistemi buna mani olmak için yaratılmıştır.

Bu yüzden Google Sandbox için kısaca “yeni sitelerin arama sonuçlarında fazla yükselmesini önleyen bir sitem” diyebiliriz.
Ancak siteniz popüler olmayan ve rekabetin az olduğu bir arama sonucunda yayınlanıyorsa, bu sistemin etkisi tabiî ki daha az etki gösterecektir, çünkü sizin engellenmenizde yararlanacak başka siteler olmadığı için yinede siteniz üstlerde olacaktır.

Google açısından yeni siteleri önlemenin nedeni spam amaçlı kurulan içeriksiz sitelerin arama sonuçlarında bilgi amaçlı kurulan “gerçek” sitelerin önüne geçmemesini sağlamak.

Genelde spam amaçlı site kuranlar derhâl sonuç ve derhal nakit bekleyen anlayışa sahip olduklarından birkaç ay bir sitenin popüler olmasını bekleyemiyorlar ve site yaparken popüler bir arama teriminin üzerine yöneliyorlar. Oysa bir siteyi bilgi deneyimi ile ve bu bilgiyi paylaşma zihniyetiyle yaratan kişiler zaten sitenin popüler olması yönünde bir kaygı duymuyorlar. Site içeriği olarak seçtikleri konu da popüler bir arama teriminden değil kendi tecrübelerinden ortaya çıkıyor.

Yani Google Sandbox ile zaman kaybetmeye hazmı olmayanların ve site kurarken kazanç elde etmeyi hesaplayanların siteleri en başta önlenmiş oluyor. Gerçek içeriğe yönelik olan siteler ise bu bekleme süresi içinde hem içeriğini daha da geliştiriyor, hem de diğer içeriğe önem veren siteler tarafından fark edilip bu sitelerden ilişim (link) alıyor.
Spam olmayan siteler doğal bir gelişim gösteriyorlar. Diğer spam amaçlı siteler ise içerik açısından bu süre zarfında neredeyse aynı kalarak kendilerini zaten belli ediyorlar. Sandbox süresi sona erdikten sonra içeriğe yönelik yeni siteler hak ettikleri sıralamada çıkarken bu gereksiz spam ve kazanç amaçlı siteler de Google tarafından belirlenmiş oluyorlar.