2,146
SiteAnalyzerの新しいバージョンでは、私達はあなたが頻繁に頼んだそして少数の有料プログラムだけで利用できるサイトの内部PageRankの計算を実行しました。
本日、SiteAnalyzer 1.8の新バージョンで、内部PageRankの計算がすべてのユーザーに無料で利用できることをお知らせいたします。
以下は、あなたのサイトのページのリンクを分析するときの、アルゴリズムとそのプログラムでの応用の可能性についての簡単な説明です。
PageRankとは何ですか？それは何のためにありますか？
PageRankは、Googleが入力したページの「重要度」を数値で表したもので、リンク先のページの数と品質によって異なります。言い換えれば、PageRankはページの信頼性を計算するためのアルゴリズムです。ページへのリンクが多いほど、そのページが重要で信頼性が高いと認識されます。
したがって、サイトの構造を構築するための適切なアプローチは、リソース全体とその個々のページのランク付けを成功させるための重要な条件の1つになります。この記事で概説されている内部PageRankの計算の原則は、検索エンジンに関して優れていることがあなたのサイトのアーキテクチャであるかどうかを調べるのに役立ちます。
PageRankの計算原理
PageRankを計算するためのオリジナルのアルゴリズムは、Google Lawrence PageとSergey Brinの作成者によって開発されました。アルゴリズムは次のとおりです。
PR(A) = (1-d) + d (PR(T1) / C(T1) + ... + PR(Tn) / C(Tn))
ここで、
- PR（A） - ページAのPageRank
- PR（Ti） - ページAを参照するページTiのPageRank
- C（Ti） - Tiページの外部リンクの数（他のサイトにリンクしているリンク）
- dは、0から1の範囲のダンプ係数です。これは、Tiを訪問するランダムユーザーがページAへの外部リンクをたどる確率（通常はランダム変数）を決定する「軟化」係数です。 Page and Brinのアルゴリズムによると、調光係数dは通常= 0.85です。
式についてもっと知ることができます。
- http://infolab.stanford.edu/~backrub/google.htmlおよびhttp://ilpubs.stanford.edu:8090/422/1/1999-66.pdf
- このリンクからExcelでPageRankの計算例をダウンロードする
PageRankはWebサイト全体を分類するのではなく、各ページに対して別々に決定されることを理解してください。 Tiページにある外部リンクの数が少ないほど、それらの重みは大きくなります。
PageRankを計算するための別のアルゴリズム（より近代的）もあります。
PR(A) = (1-d) / N + d (PR(T1) / C(T1) + ... + PR(Tn) / C(Tn))
- ここで、Nはすべてのインターネットページの総数です。このアルゴリズムは、以前に提案された（１ − ｄ）／ Ｎとは根本的には異なっていない - これは、ＴｉサイトのユーザがページＡに移動する可能性を決定する数学的期待値である。
SiteAnalyzerを使用して内部PageRankを計算する方法？
Googleはインターネット上のすべてのページについてPageRankを計算し、SiteAnalyzerはサイト内の各ページの重みを計算することを理解することが重要です。したがって、サイト上の内部リンクの構造を分析するには、PageRankを数えるというアイデアを参考にして、特定のWebリソース内の各ページの相対的な重要性を測定することが理にかなっています。
まず、ページランクを計算するには、サイトをスキャンして、その内部リンクと外部リンクに関する情報をすべて取得する必要があります。
これを行うには、SiteAnalyzerを起動して、私たちが興味を持っているサイト（たとえば、プログラムhttps://site-analyzer.pro/のサイト）のスキャンを開始します。 PageRankを計算するための反復回数はデフォルトで15ですが、必要に応じてプログラム設定で変更することができます（ただし、反復回数は2から50の間で変わりますが、必要な結果をすばやく得るために15が最適です）。
PageRankの計算式には、2つの選択肢のうちの1つを選択することもできます。
スキャンした後、PageRankタブに移動してコンテキストメニューから計算を実行すると、以下の結果が得られます。
この例では、サイトのメインページが他のページと比較して最も高いランクを持っていることがわかります。これは論理的で、このリソースでは完全に正常です。
得られたPageRankの値は自動的にプログラムに保存されます（私たちは不必要なデータでユーザーを混乱させないためにこれらの中間の反復の値を意図的に推論しませんでした）。
サイトYの別の例を考えてみましょう。計算の終わりに、内部PageRank統計は次のようになりました。
カタログのメインページのInternal PageRankは、サイトのメインページの同様の指標より高いことが判明しました。 バランスはサイトのメインページへの外部リンクによって維持されているので、この側面はランキングに関してマイナスの影響を伴いません。 ただし、この瞬間を考慮に入れて、カタログページがリソースのメインページよりもオーガニック出力の結果で高くなるような状況を許容しないようにすることが重要です。
結論
この記事では、SiteAnalyzerプログラムでPageRankを計算するための2つの作業オプションを検討しました。これにより、Webサイトのナビゲーション構造を完全に無料で分析できるだけでなく、内部のリソースリンクのシステムを最適化できます。
プログラムのこの機能について質問や提案がある場合は、この記事のコメント欄に記入するか、フィードバックフォームから電子メールを送信してください。
ご清聴ありがとうございました。
その他の記事
