在搜尋引擎優化（SEO）的發展歷程中，Google的PageRank演算法可說是最具革命性的突破。這個由Google創辦人Larry Page和Sergey Brin在史丹福大學時期所開發的演算法，不僅改變了搜尋引擎的運作方式，更徹底改變了網際網路的生態。

SEO第一知識PageRank介紹，PR值的價值與被惡意使用的歷史

Google的PageRank演算法是梅生在念書時接觸到的一門技術，當時我還在努力經營奇摩家族，利用這套技術，我幾乎沒在管網站排名，後來每天都在福爾摩莎BBS跟龍貓BBS拉客，就怠慢了這一個技術，回到2025年，重新溫習一下PageRank。

PageRank的基本概念

PageRank是一個用於衡量網頁重要性的演算法，其核心思想是：一個網頁的重要性取決於有多少其他重要的網頁連結到它。這個看似簡單的概念，實際上revolucionar了搜尋引擎的排名機制。

PageRank的計算方式可以用以下數學公式表示：

$$PR(A) = (1-d) + d(\frac{PR(T1)}{C(T1)} + \frac{PR(T2)}{C(T2)} + ... + \frac{PR(Tn)}{C(Tn)})$$

其中：

• PR(A)是網頁A的PageRank值
• d是阻尼係數（通常設為0.85）
• PR(Ti)是連結到網頁A的網頁i的PageRank值
• C(Ti)是網頁i對外連結的總數

PageRank的運作原理

PageRank的運作建立在以下幾個重要概念上：

1. 投票機制

每個網頁都可以視為對其他網頁的「投票」，而連結就是投票的方式。但在PageRank系統中，不是所有票都具有相同的權重。擁有較高PageRank值的網頁，其連結（投票）的影響力也較大。

2. 權重分配

一個網頁的PageRank值會平均分配給它所連結的所有網頁。例如，如果一個PR值為4的網頁有4個對外連結，則每個被連結的網頁都會得到1分的PR值。這就是為什麼在計算公式中要除以C(Ti)的原因。

來源頁面PR值
對外連結數
每個連結傳遞的PR值
4.0
2
2.0
6.0
3
2.0
9.0
6
1.5

3. 迭代計算

PageRank的計算是一個迭代的過程。初始時，所有網頁的PR值都相同，然後通過多次計算逐步收斂到最終值。這個過程通常需要多次迭代才能得到穩定的結果。

PageRank的歷史發展

早期影響

當Google在1998年推出PageRank時，立即對搜尋引擎市場產生了巨大影響。相較於當時其他搜尋引擎主要依賴關鍵字匹配，PageRank引入的鏈接分析方法能夠提供更相關、更優質的搜尋結果。

演變與改進

隨著時間推移，Google不斷改進PageRank演算法：

1. 引入主題相關性分析
2. 加入用戶行為數據
3. 整合社交信號
4. 提升對垃圾連結的防禦能力

PageRank被惡意使用的歷史

鏈接農場時代

在了解PageRank的運作原理後，許多網站開始試圖操縱這個系統。最著名的濫用方式是建立「鏈接農場」—大量創建低質量網站，互相連結以提升PageRank值。

那個時期改裝車很盛行，我經營一個改裝車網站，叫公路極獸，有需多人來信要交換連結，換阿換，改裝車關鍵字排名都是搜索第一名。

付費連結風波

另一個常見的濫用方式是購買高PR值網站的連結。這導致了一個龐大的連結買賣市場，嚴重影響了搜尋結果的公正性。

Google的反制措施

為了對抗這些濫用行為，Google採取了多項措施：

1. 引入nofollow屬性
2. 定期更新演算法打擊垃圾連結
3. 實施人工審核機制
4. 推出企鵝演算法等更新

PageRank的現代意義

雖然Google已不再公開顯示PR值，但PageRank的基本原理仍然是現代搜尋引擎排名的重要基礎。今天，PageRank已經演變成一個更複雜的綜合評分系統，結合了多個因素：

1. 網站的技術實現品質
2. 內容的相關性和新鮮度
3. 用戶體驗指標
4. 移動裝置適配性
5. 網站安全性

內部連結對PageRank的影響分析

內部連結的基本概念

內部連結（Internal Links）是指在同一網站內的網頁之間的相互連結。在PageRank的計算中，內部連結確實會影響網頁的PR值，但其影響方式和外部連結有所不同。

內部PageRank的計算方式

對於內部連結的PageRank計算，可以用以下公式表示：

$$IPR(A) = (1-d) + d\sum_{i=1}^n \frac{IPR(T_i)}{C(T_i)}$$

其中：

• IPR(A)是網頁A的內部PageRank值
• d是阻尼係數（同樣通常為0.85）
• IPR(Ti)是內部連結到網頁A的頁面i的內部PageRank值
• C(Ti)是頁面i的所有內部連結數量

內部連結對PR值的影響機制

內部連結透過以下幾個方面影響網站的整體PR值：

1. PR值的重新分配

當一個網站內部頁面相互連結時，會發生PR值的重新分配。這個過程可以用更詳細的數學公式表示：

$$TPR(A) = EPR(A) + IPR(A) \times W_{internal}$$

其中：

• TPR(A)是頁面A的總PageRank值
• EPR(A)是來自外部連結的PageRank值
• IPR(A)是內部連結貢獻的PageRank值
• W_internal是內部連結權重因子（通常小於1）

2. 連結深度的影響

內部連結的層級深度也會影響PR值的傳遞。可以用以下公式表示衰減效應：

$$PR_{depth}(A) = PR(A) \times (1-d)^n$$

其中n是從首頁到該頁面的點擊深度。

優化內部連結的策略

為了最大化內部連結對PageRank的正面影響，應考慮以下幾個關鍵因素：

1. 扁平化網站結構：確保重要頁面的點擊深度不超過3層
2. 合理分配連結權重：重要頁面應該獲得更多的內部連結
3. 避免孤立頁面：確保每個頁面都能通過內部連結被訪問到
4. 優化導航結構：建立清晰的層級關係

常見誤區與注意事項

在運用內部連結優化PageRank時，需要注意避免以下問題：

1. 過度優化：創建過多不必要的內部連結
2. 忽視用戶體驗：僅為了SEO而增加內部連結
3. 循環連結：形成封閉的連結環路
4. 斷鏈問題：存在失效的內部連結

監測與優化建議

為了確保內部連結能有效提升PageRank，建議採取以下措施：

1. 定期進行內部連結審核
2. 使用網站爬蟲工具檢查連結結構
3. 分析頁面級別的跳出率和停留時間
4. 根據用戶行為數據調整內部連結策略

內部連結確實會影響網頁的PageRank值，但其影響是相對複雜的系統效應。通過理解內部連結對PR值的影響機制，可以更好地優化網站結構，提升整體SEO效果。重要的是要在追求PR值優化的同時，始終將用戶體驗放在首位，確保內部連結的設置既有利於搜尋引擎理解網站結構，也能幫助用戶更好地訪問和理解網站內容。

網頁出站連結對PR值的影響分析

基本原理解析

當一個網頁建立出站連結（Outbound Links）時，確實會影響該網頁本身的PageRank值。這種影響主要來自於PageRank值的分配機制。根據PageRank的基本原理，一個網頁的PR值會被分配給它所連結的所有網頁。

PR值損失計算方式

對於一個具有出站連結的網頁，其PR值的損失可以用以下公式表示：

$$PR_{loss}(A) = PR(A) \times \frac{d}{C(A)}$$

其中：

• PR_loss(A)是網頁A因出站連結損失的PageRank值
• PR(A)是網頁A的原始PageRank值
• d是阻尼係數（通常為0.85）
• C(A)是網頁A的總出站連結數

實際保留的PR值計算

考慮出站連結後，網頁實際保留的PR值可以用以下公式計算：

$$PR_{retained}(A) = PR(A) \times (1 - \frac{d \times N_{ext}}{C(A)})$$

其中：

• PR_retained(A)是網頁A保留的PageRank值
• N_ext是外部出站連結的數量
• C(A)是所有出站連結的總數（包括內部和外部）

出站連結的影響因素

出站連結對PR值的影響程度取決於多個因素：

1. 出站連結的總數量：連結數越多，每個連結分配到的PR值越少
2. 外部連結與內部連結的比例：外部連結通常會導致更多的PR值流失
3. 連結目標網頁的質量：雖然不直接影響PR損失，但會影響搜索引擎對網頁的整體評價

影響控制策略

為了平衡出站連結帶來的PR值損失，可以採取以下策略：

1. 使用nofollow屬性：對於必要但不希望傳遞PR值的連結，可以添加nofollow屬性。其數學表現為：

$$PR_{nofollow}(A) = PR(A) \times (1 - d)$$

2. 優化連結結構：確保出站連結的必要性和價值
3. 平衡內外部連結比例：維持適當的內部連結比例以保持PR值
4. 定期審查出站連結：移除無效或低質量的連結

正面影響分析

雖然出站連結會造成PR值的某種程度損失，但適當的出站連結也能帶來正面影響：

1. 提升內容可信度
2. 改善用戶體驗
3. 增加被引用網站回連的機會
4. 建立行業權威性

最佳實踐建議

為了最大化出站連結的效益同時最小化PR值損失，建議：

1. 確保出站連結指向相關且高質量的網頁
2. 維持合理的出站連結密度
3. 定期監控並更新出站連結
4. 適當使用nofollow屬性平衡PR值流失

監測與評估

要有效管理出站連結對PR值的影響，需要持續監測以下指標：

1. 網頁的相對PR值變化
2. 出站連結的點擊率
3. 用戶行為指標
4. 搜尋引擎排名變化

出站連結確實會影響網頁的PR值，但這種影響是可以通過合理的策略來管理的。關鍵是要在維持PR值和提供有價值的外部資源之間取得平衡。通過理解PR值的計算機制和採取適當的優化措施，可以確保出站連結在為網站帶來價值的同時，將PR值的損失控制在可接受的範圍內。

未來展望

隨著人工智慧技術的發展，搜尋引擎排名算法必將繼續演進。但PageRank所確立的基本原則—網頁之間的連結關係可以反映其價值—這一思想依然影響著現代搜尋技術的發展方向。這表明，了解並正確運用PageRank的原理，對於未來的SEO工作仍具有重要的指導意義。