Google снижает PageRank. Как?

Прочитал новость на SeoNews: (http://www.seonews.ru/news/.search-engine/2475/). Логика понятна и ожидаема. Думаю во многом это перекликается с относительно недавним массовым снижением тИЦ у Яндекса. Но, как всегда есть но…

Интересен здесь не сам факт снижения, а скорее его механизм. Дело в том, что “фундамент” технологии PR - это моделирование переходов пользователей по ссылкам. А значит если ссылка есть, значит пользователь может перейти по ней. Т.е. просто выкинуть ссылку из обсчета нельзя, иначе нарушается внутренняя логика. Как быть? Мне представляется, что может быть 2 варианта.

1) Определять получателей покупных ссылок и, в зависимости от их доли в общем числе ссылок, накладывать на страницу-получателя соответствующий штраф. Метод топорный, но относительно простой в реализации. Годится скорее в качестве экспресс-мер, а потому считаю, что вряд-ли будет использоваться в реальности.

2) Общеизвестно, что в классическом варианте алгоритма PageRank вероятности переходов пользователя по любой ссылке на странице равны. Честно говоря, это “предположение” всегда казалось мне слишком притянутым за уши. Элементарная логика подсказывает, что вероятность перехода по внутренним ссылкам в среднем должна быть выше, т.к. пользователь пришел именно на этот сайт. Ссылки, размещенные в самом низу страницы будут менее популярны, т.к. пользователь до них может не добраться и т.д. Кроме того, вероятность перехода по тем или иным ссылкам может зависеть от типа самого сайта. И все это надо бы учитывать. Как быть? Думаю, что самое взвешеное решение в этом случае - ввести систему классификации ссылок по ряду признаков (внешняя/внутренняя, картинка/текст, местоположение на странице, меню или контекст и т.д.) Далее, для каждого класса ссылок задается повышающий или понижающий коэффициент, который означает относительное увеличение или уменьшение вероятности перехода. Получить такие коэффициенты можно, если провести соответствующее исследование. Таким образом, получаем более адекватную модель, приближенную к реальности. Далее, можно ввести одним из классов - покупные ссылки. В большинстве случаев они практически не дают переходов, а значит им можно задать большой понижающий коэффициент. Результат: снижение PR сайтов, получающих такие ссылки.

Преимущества второго варианта видны невооруженным взглядом :)

4 Responses to “Google снижает PageRank. Как?”

  1. The end пишет:

    >>внешняя/внутренняя, картинка/текст, местоположение на странице, меню или контекст и т.д.

    Алексей, с помощью css можно раскидать ссылки как угодно. Поэтому их расположение учитывать не логично.
    А другие конкретные признаки вообще каким боком подвязать к фильтру?

  2. aka352 пишет:

    Любой браузер прекрасно разбирает css и находит свое место для каждого блока. Думаете для Яндекса или Гугла проблема сделать тоже самое? :) Хотя это было просто в качестве примера. Какие признаки используются или могут использоваться на самом деле мы не знаем.
    Признаки предназначены для классификации ссылок, а вот сами классы могут уже фильтроваться или нет.

  3. РожденныйОсенью пишет:

    “Далее, можно ввести одним из классов - покупные ссылки.”
    Вот этот механизм наиболее интересен :)

  4. Кравира пишет:

    Блин, у меня на одном из сайтов счетчик какого-то фига показывает 0 пр, а вот на тулбаре в мозилле пр 4

    КОМУ ВЕРИТЬ???

Оставить комментарий