SEO搜索引擎排名机制，链接分析原理

在Google诞生之前，传统的搜索引擎几乎都是靠关键词匹配进行排名，但这种方法有个巨大的缺点，就是很容易被刻意操纵。例如黑帽SEO堆积关键词就能提高排名，但实际内容却毫无意义，这种情况会大大降低搜索引擎的排名结果质量。

现在的搜索引擎，都加入了链接分析，提高了排名质量。计入链接因素后，会带来很多好处：减少了垃圾，提高了结果相关性；通过链接信息，可以对图片、视频等文件进行排名；不同语言的页面可以同时参与排名。

链接因素的重要性目前已经超过了页面内容。不过链接关系比较抽象，只能定性观察分析。

下面这些典型的链接分析专利，基本能代表链接在搜索引擎排名中的使用方法。

主要用于判断页面的权威性。要判断一个人的权威性，通常有两个方面，除了看他自己怎么说，还要看其他人对他的评价如何。判断页面，也是同样的道理，除了看页面自身内容，其他页面或网站的评价（例如外链）也很重要。

李彦宏在1997年为这个超链文件检索系统和方法提交了专利申请，比谷歌创始人发明PR要早很多。

Hyperlink-Induced Topic Search，超链诱导主题搜索。该算法会对匹配页面计算两种值：枢纽值、权威值。

枢纽值，你的网站页面给别的网站链接，这些链接最好是权重高的网站，搜索引擎会根据这些链接给出枢纽值。比较典型的有雅虎目录、好123目录。

权威值，外面的链接指向你的网站，这些网站有一定的权重，搜索引擎会根据这些网站权重给你的网站权威值。权威值越高，证明你的内容越具有权威性。
这两个值给SEO带来一些启示，成为权威页面虽是优先选项但却很困难，必须获得高质量外链，如果不能成为权威，那至少打造一个枢纽页面。导出链接也是排名因素，而绝不导出链接，并不是好的SEO方法。

即信任指数。该算法基于一个基本假设：好的网站很少会链接到坏的网站，反之不成立。

计算TrustRank值时，会先选一批种子网站，人工查看后设定初始值。挑出两百左右种子网站，就可以较精确计算出所有网站的信任值。信任值会随着链接次数而衰减，离第一层网站越远，信任指数越低。该算法会按导出链接数目分配信任值。

PR是PageRank缩写，是所有链接理论中最有名的一个。PR是谷歌创始人之一的拉里佩奇发明的，用于表示页面的重要性。

简单来说，反向链接越多，页面越重要，PR值越高。

谷歌的PR类似于文献引用，你的文献被引用次数越高，证明你的文献越有权威。

PR有两个比喻模型：投票模型、随机冲浪模型。

投票模型。链接就像投票，得票（外链）数越多，PR越高。
随机冲浪模型。随机冲浪访问中被访问到的概率，概率越高，PR越高。

PR被过度宣传，其实它只是谷歌排名算法200多个因素的其中之一。不过PR仍然比较重要，它能决定网站收录深度和总页面数、访问及更新频率、重复内容判定（权重高，被当原创）、排名初始子集的选择等等。

PR的意义，也适用于其他搜索引擎。其他搜索引擎也有类似PR的算法，只不过不叫PR。

传统的PR有一个大漏洞，它计算链接关系，但与关键词或主题却毫无关系，这样就会导致一个高权重的环保主题的页面链接到儿童用品推销页面上，导致后者权重增加。

Hilltop算法解决了这个漏洞，它关注与主题相关页面的链接权重，这种页面称为专家文件。来自专家文件的链接越多，分值越高。

Hilltop算法给SEO的启示是，建设外链时要与主题相关。那如何寻找相关主题的高质量页面？最简单的办法是搜索关键词，排在前面的就是最好链接来源。