Home Top Ad

PageRank Adalah


Pengetahuan SEO - PageRank ialah satu algoritme yang sudah dipatenkan yang berperan memastikan situs situs mana yang lebih penting/popular. PageRank adalah satu diantara feature penting mesin perayap Google serta dibuat oleh pendirinya, Larry Page serta Sergey Brin yang disebut mahasiswa Ph.D. Kampus Stanford.

Cara Kerja

Satu situs akan makin popular bila makin banyak situs lain yang menempatkan tautan yang ke arah websitenya, dengan anggapan isi/konten situs itu lebih bermanfaat dari isi/konten situs lain. Rangking halaman dihitung dengan rasio 1-10.

Contoh: Satu situs yang memiliki rangking halaman 9 akan di urutkan lebih dulu dalam daftar penelusuran Google dibanding situs yang memiliki rangking halaman 8 dan selanjutnya yang lebih kecil.

Konsep

Banyak langkah dipakai mesin pencari dalam memastikan kualitas/ranking satu halaman situs, dari mulai pemakaian META Tags, isi dokumen, penekanan pada konten serta ada banyak tehnik lain atau kombinasi tehnik yang mungkin dipakai. Link popularity, satu tehnologi yang ditingkatkan untuk melakukan perbaikan kekurangan dari tehnologi lain (Meta Kata kunci (keyword), Meta Description) yang dapat diakali dengan halaman yang spesial didesain untuk mesin pencari atau biasa disebutkan doorway pages. Dengan algoritme ‘PageRank’ ini, dalam tiap halaman akan diakui inbound link (link masuk) serta outbound link (link keuar) dari tiap halaman situs.

PageRank, mempunyai ide basic yang sama juga dengan link popularity, tapi bukan sekedar mempertimbangkan “jumlah” inbound serta outbound link. Pendekatan yang dipakai ialah satu halaman akan diangap penting bila halaman lain mempunyai link ke halaman itu. Satu halaman bisa menjadi makin penting bila halaman lain yang mempunyai ranking (pagerank) tinggi merujuk ke halaman itu.

Dengan pendekatan yang dipakai PageRank, proses berlangsung dengan rekursif dimana satu ranking akan dipastikan oleh ranking dari halaman situs yang rangkingnya dipastikan oleh ranking halaman situs lain yang mempunyai link ke halaman itu. Proses ini bermakna satu proses yang berulang-ulang (rekursif). Di dunia maya, ada juta-an serta milyaran halaman situs. Oleh karenanya satu ranking halaman situs dipastikan dari susunan link dari keseluruhnya halaman situs yang berada di dunia maya. Satu proses yang besar sekali serta komplek.

Algoritme

Dari pendekatan yang telah diterangkan pada artikel ide pagerank, Lawrence Page and Sergey Brin membuat algoritme pagerank seperti dibawah:

Algoritme awal 

 PR(A) = (1-d) + d ( ( PR(T1) / C(T1) ) + … + ( PR(Tn) / C(Tn) ) )
Satu diantara algoritme lain yang diterbitkan
 PR(A) = (1-d) / N + d ( ( PR(T1) / C(T1) ) + … + ( PR(Tn) / C(Tn) ) )
 PR(A) ialah Pagerank halaman A
 PR(T1) ialah Pagerank halaman T1 yang merujuk ke halaman A
 C(T1) ialah jumlahnya link keluar (outbound link) pada halaman T1
 d ialah damping factor yang dapat dikasih di antara 0 serta 1.
 N ialah jumlahnya keseluruhnya halaman situs (yang terindeks oleh Google)

Dari algoritme di atas bisa disaksikan jika pagerank dipastikan untuk tiap halaman anda bukan keseluruhnya situs situs. Pagerank satu halaman dipastikan dari pagerank halaman yang merujuk padanya yang jalani proses penetapan pagerank lewat cara yang sama, jadi proses ini akan berulang-ulang sampai diketemukan hasil yang pas.

Namun pagerank halaman A tidak langsung diserahkan kepada halaman yang dituju, namun awalnya dibagi dengan jumlahnya link yang ada di halaman T1 (outbound link), serta pagerank itu akan dibagi rata pada tiap link yang ada di halaman itu. Demikian pula dengan tiap halaman lain “Tn” yang merujuk ke halaman “A”.

Sesudah semua pagerank yang didapatkan dari halaman-halaman lain yang merujuk ke halaman “A” dijumlahkan, nilai itu selanjutnya dikalikan dengan damping factor yang berharga di antara 0 sampai 1. Ini dikerjakan supaya tidak keseluruhnya nilai pagerank halaman T dialokasikan ke halaman A.


Baca Juga : Cara Membuat Blogger Gratis 


Random Surfer Model

Acak surfer mode adalah pendekatan yang memvisualisasikan bagaimana sebenarnya yang dikerjakan seseorang pengunjung di muka satu halaman situs. Ini bermakna kesempatan atau kemungkinan seseorang user mengeklik satu link sesuai dengan jumlahnya link yang ada di halaman itu. Pendekatan ini yang dipakai pagerank hingga pagerank dari link masuk (inbound link) tidak langsung dialokasikan ke halaman yang dituju, tetapi dibagi dengan jumlahnya link keluar (outbound link) yang ada di halaman itu. Rasa-rasanya semua memandang ini adil. Sebab dapat anda pikirkan apa yang terjadi bila satu halaman dengan ranking tinggi merujuk ke banyak halaman, mungkin tehnologi pagerank tidak berkaitan dipakai.

Cara ini mempunyai pendekatan jika seseorang user tidak mengeklik semua link yang ada di satu halaman situs. Oleh karenanya pagerank memakai damping factor untuk mereduksi nilai pagerank yang dialokasikan satu halaman ke halaman lain. Kemungkinan seseorang user terus mengkilk semua link yang ada di satu halaman dipastikan oleh nilai damping factor (d) yang berharga di antara 0 sampai 1. Nilai damping factor yang tinggi bermakna seseorang user semakin lebih banyak mengeklik satu halaman sampai ia beralih ke halaman lain. Sesudah user beralih halaman karena itu kemungkinan diimplemntasikan ke algoritme pagerank jadi konstanta (1-d) . Dengan keluarkan variable inbound link (link masuk), karena itu peluang seseorang user untuk beralih ke halaman lain ialah (1-d), ini akan membuat pagerank tetap ada pada nilai minimal.

Dalam algoritme pagerank lainnya, ada nilai N yang disebut jumlahnya keseluruhnya halaman situs, jadi seseorang user mempunyai kemungkinan berkunjung ke satu halaman dibagi dengan keseluruhan jumlahnya halaman yang ada. Jadi contoh, bila satu halaman mempunyai pagerank 2 serta keseluruhan halaman situs 100 karena itu dalam seratus kali kunjungan ia berkunjung ke halaman itu sekitar 2 kali (catatan, ini ialah kemungkinan).

PageRank Adalah PageRank Adalah Reviewed by Tentang SEO on Kamis, September 26, 2019 Rating: 5

Tidak ada komentar

Buy Hosting Get Special Discount

DomaiNesia