PageRank adalah algoritma yang mengukur pentingnya halaman web berdasarkan tautan yang masuk. Perhitungan PageRank dilakukan secara iteratif dan memperhitungkan faktor peluruhan.
Faktor peluruhan ( d ) adalah probabilitas bahwa seorang surfer acak akan mengikuti tautan dari halaman yang sedang dikunjungi ke halaman lain. Sebaliknya, ( 1-d ) adalah probabilitas bahwa surfer tersebut akan melompat ke halaman acak mana pun di web.
( N ) adalah total jumlah halaman dalam indeks mesin pencari. Ini berkontribusi pada distribusi PageRank awal dan memastikan bahwa semua halaman memiliki probabilitas dasar yang sama untuk dilompati.
Komponen ini adalah penjumlahan dari semua PageRank halaman yang memiliki tautan ke halaman ( P ). Setiap nilai PageRank dari halaman ( P_i ) dibagi dengan jumlah tautan keluar dari halaman ( P_i ) (L(P_i)), yang menunjukkan distribusi PageRank dari halaman ( P_i ) ke semua halaman yang ditautkannya.
Untuk menghitung PageRank, kita biasanya mengikuti beberapa langkah iteratif karena PageRank dari sebuah halaman tergantung pada PageRank halaman-halaman lain yang terhubung dengannya. Berikut adalah langkah-langkah yang lebih detail:
Langkah iterasi dilakukan berulang kali hingga perubahan PageRank antar iterasi sangat kecil (mencapai konvergensi). Ini biasanya berarti perbedaan PageRank kurang dari suatu nilai kecil yang ditentukan (misalnya, 0.0001).
PageRank adalah algoritma yang mengukur pentingnya halaman web berdasarkan tautan yang masuk. Perhitungan PageRank dilakukan secara iteratif dan memperhitungkan faktor peluruhan, jumlah total halaman, dan distribusi PageRank dari halaman-halaman yang menautkannya. Dengan memahami perhitungan PageRank, pemilik situs web atau pakar SEO bersertifikat dapat mengoptimalkan strategi SEO mereka untuk meningkatkan peringkat di hasil pencarian mesin pencari.