Guide : PageRank

PageRank est Google's original lien-analysis algorithm — Ce que c’est, le random surfer model et le formula, le Reasonable Surfer mettre à jour, son history depuis le Toolbar à le 2024 API leak, pourquoi c’est encore a core classement système, et Ce que cela signifie pour votre liens et internal architecture.

Première publication : 27 juin 2026 · Dernière mise à jour : 3 août 2026 · Avancé

PageRank est le recursive lien-graph model Larry Page et Sergey Brin publié à Stanford: une page's score dépend on le score de lune pages linking à il, et dans le publié model chaque page splits son score à travers son outbound liens ("links are votes" est le simplified façon à dire que). Le public Toolbar score died dans 2016, mais Google's classement systèmes guide encore listes PageRank as un de son core classement systèmes, evolved depuis le original. Leak-based reporting on Google's 2024 API leak décrit au moins seven internal PageRank-related champs, though Google hasn't confirmed ce que chaque un fait; practitioners (notamment ce author) believe il aussi factors dans budget d’exploration et canonicalization, though Google hasn't documented que directement. Le Reasonable Surfer patent décrit a model où pas tout liens sont weighted equally, mais c’est a patent, pas a confirmed actuel production weighting. Nofollow sculpting a été dead since 2009, et Google dit 30x redirections ne ... plus lose PageRank. il y a aucun public score anymore; tiers metrics comme Ahrefs' URL Rating sont proxies, pas PageRank itself.

TL;DR — PageRank est a recursive graph model: une page’s score est le probability a “random surfer” lands on il par suivant liens, et que score dépend on le scores de lune pages linking à il. Dans le publié model, chaque page splits son PageRank à travers son outbound liens, et le calculation exécute iteratively jusqu’à il converges. Le original 1998 algorithm était replaced internally autour 2006, le Reasonable Surfer patent décrit a model où pas tout liens réussir equal valeur (a patent claim, pas a confirmed actuel weighting), et le public Toolbar score died dans 2016. Google encore listes PageRank as a core classement système; leak-based reporting on Google’s 2024 API leak décrit au moins seven internal PageRank-related champs, et practitioners (ce author inclus) believe PageRank aussi factors dans budget d’exploration et canonicalization — though Google hasn’t documented que lien directement. Nofollow sculpting a été dead since 2009; Google dit 30x redirections ne … plus lose PageRank.

Ce que PageRank en réalité is

PageRank is a mathematical link-analysis model, pas a public toolbar score or a complet account of modern ranking. Preuve à l’appui de cette affirmation Official or primary documentation supporting the adjacent article claim, with scope limited to the source's published description. Portée : No ranking guarantee or undisclosed system mechanics are inferred beyond the cited source. Niveau de confiance : élevé · Vérifié : Stanford: PageRank paper Google’s current documentation confirms continued utiliser sans disclosing live weights or per-page valeurs. Preuve à l’appui de cette affirmation Official or primary documentation supporting the adjacent article claim, with scope limited to the source's published description. Portée : No ranking guarantee or undisclosed system mechanics are inferred beyond the cited source. Niveau de confiance : élevé · Vérifié : Google: Ranking systems guide

PageRank est a lien-analysis algorithm Larry Page et Sergey Brin developed à Stanford entre 1996 et 1998. Le nom est a double meaning — c’est named après Larry Page, et il se classe web pages. Il treats le web as a graph et inbound hyperlinks as votes, alors assigns chaque page a score representing le probability que a random surfer — quelqu’un clicking liens à random, occasionally jumping à a random page — ends up on que page.

Ce que suit est le publié, historical model depuis le 1999 Stanford paper — c’est le model Google a confirmed evolved since (voir “Fait Google encore utiliser PageRank?” ci-dessous), donc treat le formula et le worked exemple as comment le original public algorithm worked, pas a actif description de Google’s actuel internal computation.

Le formula depuis le original paper:

PR(A) = (1-d)/N + d * (PR(B)/L(B) + PR(C)/L(C) + PR(D)/L(D) + …)
  • d — le damping factor, typically 0,85: le probability le surfer garde clicking plutôt que jumping à a random page.
  • N — total number de pages.
  • L(x) — number de outbound liens sur la page x.
  • PR(x) — lune pageRank de page x.

A quelques choses fall out de que formula. Votre pageRank dépend on lune pageRank de le pages linking à vous — qui est pourquoi c’est recursive et a à être computed iteratively jusqu’à le numbers converge. Chaque linking page divides son PageRank à travers tout son outbound liens, donc chaque supplémentaire outbound lien dilutes le share chaque lien passes. Et le damping factor — 0,85 — models a 15% chance à chaque étape que le surfer abandons le chain et commence fresh, qui est ce que garde le math depuis collapsing dans “classer sinks” (pages avec aucun outbound liens).

A simplified worked exemple (illustrative seulement — a toy graph à montrer le mechanics, pas a réel site or a Google computation): dire pages B, C, et D chaque lien seulement à page A, et chaque de B, C, et D a une pageRank de 1 avec un outbound lien apiece (donc chaque passes son complet score à A). Avec N = 4 et d = 0.85:

PR(A) = (1 - 0.85)/4 + 0.85 * (1/1 + 1/1 + 1/1) = 0.0375 + 2.55 = 2.5875

Que unique réussir montre le mechanics — chaque linking page’s score, divided par son outbound-lien count, feeds A’s score — mais a réel computation iterates ce à travers chaque page on le web jusqu’à le scores arrêter modification, qui est ce que “converges” signifie ci-dessous.

«One nuance almost nobody mentions, and that I dug into in The Evolution Of Google PageRank: the formula as published in the original paper contains a mathematical error. The leading constant is written as (1-d) when it should be (1-d)/N — divided by the total number of pages — for the probabilities to actually sum to 1. It’s a small thing, but it’s a fun reminder that even foundational papers ship with bugs. » (Traduction) (Résumé en français de la section vingt-huit, sous-partie un : le texte source est conservé pour vérification lors de la relecture francophone.)

Pas tout liens sont equal — le Reasonable Surfer

Le original model assumed a random surfer clicking chaque lien avec equal probability. Le Reasonable Surfer patent (filed 2004, granted 2010, mis à jour 2016) décrit a différent approche: a surfer qui est plus probable à click some liens que others, donc ceux liens voudrait réussir plus PageRank. A patent décrit ce que Google claimed as a méthode il pourrait utiliser — il n’est pas proof de le exact weights or logic running dans production aujourd’hui, et Google hasn’t publié a actuel, itemized liste de ce que “counts.” Treat le fonctionnalités ci-dessous as le patent’s décrit possibilities, pas verified production weights:

  • Lien position — principal contenu beats sidebar beats footer.
  • Anchor texte — plus long, plus informative, plus pertinent anchors.
  • Visual prominence — font size, styling, ci-dessus- vs. ci-dessous-le-fold.
  • Lien cible — topical alignment entre source et destination.
  • Réel click données — comment souvent utilisateurs vraiment click que lien.

Le practical takeaway, fondé on ce que le patent décrit: a lien dans le corps de a élevé-autorité page est plausibly worth plus que le même lien stuffed dans que page’s footer. Pursue editorial, dans-contenu liens — le kind a réel person voudrait en réalité click — as a reasonable hedge même sans confirmed actuel weights.

A short history

  • 1996–1998 — developed à Stanford. (Worth noting pour accuracy: Robin Li, plus tard Baidu’s founder, patented a similaire lien-classement idea, RankDex, dans 1996.)
  • 1998 — patent filed (January 9, 1998); le paper suit.
  • ~2000 — le Google Toolbar exposes a public 0–10 score (logarithmic scale).
  • ~2006 — le original algorithm est replaced internally avec a faster, moins resource-intensive version.
  • 2009 — Google changements comment nofollow fonctionne, killing PageRank sculpting (voir Myths).
  • 2013 — dernier public Toolbar PageRank mettre à jour (December).
  • 2016 — Toolbar PageRank supprimé entirely; Gary Illyes aussi confirms 30x redirections ne … plus lose PageRank.
  • 2017 — Illyes confirms c’est encore dans utiliser: “après 18 années nous sommes encore en utilisant PageRank.”
  • 2019 — le original patent expires (September 24, 2019).
  • 2024 — le Google API leak reveals au moins seven PageRank variants; le mis à jour SEO Starter Guide confirms PageRank est encore active.

Fait Google encore utiliser PageRank? Yes.

«This is the question people actually ask, and the evidence is unambiguous. Google’s ranking systems guide says PageRank is “one of our core ranking systems used when Google first launched” and that “it continues to be part of our core ranking systems.” Removing the Toolbar score in 2016 removed a display, not the algorithm. » (Traduction) (Résumé en français de la section trente-six, sous-partie un : le texte source est conservé pour vérification lors de la relecture francophone.)

Dans Peut 2024, an anonymous source leaked thousands de internal Recherche Google API documentation fichiers; SparkToro publié le original rapport et Moteur de recherche Land followed avec plus loin analysis. Google jamais confirmed or explained le leaked champ noms — ce que suit est le industry’s interpretation de ce que ceux champs sont probable à être, pas a Google-published specification:

ChampProbable meaning (per leak analysis, pas Google-confirmed)
rawPagerankLe unprocessed base valeur depuis le lien graph
pageRank2An mis à jour/modified version
pageRank_NS”Nearest seed” — distance depuis trusted seed sites; tied à document understanding; reportedly deprecated
firstCoveragePageRankLune pageRank quand Google premier découvert lune page
ToolBarPageRankLe old public toolbar score — stored, pas mis à jour

Le même leak coverage décrit a lien qualité tier système (faible / medium / élevé) que reportedly determines si PageRank et anchor signaux flow via a lien à tout, avec click données (NavBoost) feeding dans qui tier a lien lands dans — à nouveau, ce est leak-based reporting, pas quelque chose Google a documented directement. Si précis, a faible-tier lien peut réussir rien. Pour mon propre lire on le canonicalization side de ce, voir mon canonicalization guide — que piece est practitioner analysis, pas a Google specification soit.

Au-delà ranking — PageRank’s autre jobs (practitioner analysis)

PageRank probably n’est pas seulement a classement entrée, mais Je vouloir à être precise à propos de qu’est-ce que confirmed et ce que n’est pas: Google’s propre documentation ne fait pas explicitly nom PageRank as a explorer-budget or canonicalization entrée. Ce que suit est practitioner analysis — mine, dans Le Evolution De Google PageRank — inferred depuis Google’s explorer-demand et canonicalization documentation plus general statements à propos de page importance, pas a direct Google confirmation:

  • A probable explorer-budget factor. Google’s explorer-demand documentation ties exploration frequency à une page’s perceived importance/popularity dans son indexer, sans naming PageRank précisément; le courant practitioner reading est que plus pages importantes — plus élevé PageRank — obtenir exploré plus frequently. Ce connects à budget d’exploration et explorer frequency elsewhere dans ce cluster.
  • A plausible canonicalization signal. Quand Google picks a canonical depuis a cluster de duplicates, il weighs roughly 40 signaux il hasn’t entièrement enumerated publicly; lien autorité est understood à être un entrée, et le practitioner inference est que higher-PageRank pages sont plus probable à être choisi as le canonical. Que inference n’est pas independently confirmed par Google.

«## “Links are less important now” — the nuance » (Traduction) (Résumé en français de la section quarante-trois, sous-partie un : le texte source est conservé pour vérification lors de la relecture francophone.)

«In 2023, Gary Illyes said links are not in his top three ranking factors and “hasn’t been for some time.” At SERPconf 2024 he went further — “We need very few links to rank pages” — and then, as I noted from the room, immediately walked it back (“I definitely shouldn’t have said that”). John Mueller has similarly said the weight on links will drop off over time and that you shouldn’t over-focus on link counts. » (Traduction) (Résumé en français de la section quarante-quatre, sous-partie un : le texte source est conservé pour vérification lors de la relecture francophone.)

Le honest lire: liens matter moins que ils utilisé à pour well-established sites, mais ils sont encore foundational — pour establishing autorité, pour explorer priority, et pour canonicalization. “Less decisive” n’est pas “irrelevant.”

Ce que cela signifie pour votre SEO

  • Earn liens depuis genuinely authoritative, on-topic pages. Le recursive math signifie un lien depuis a strong, pertinent page beats nombreux depuis weak ones.
  • Chase editorial, dans-contenu liens. Reasonable Surfer logic: pursue liens a réel utilisateur voudrait en réalité click, dans le corps, pas le footer.
  • Treat maillage interne as PageRank plumbing. Votre architecture decides comment PageRank flows à votre money pages — garder pages importantes well-linked et shallow.
  • ne pas sculpt avec nofollow. c’est été broken since 2009 — nofollowed PageRank evaporates plutôt que redistributing.
  • ne pas fear 30x redirections. Aucun PageRank loss since 2016.
  • Éviter lien schemes. Faible-qualité liens peut être tiered “faible” et réussir aucun signal à tout — wasted effort à meilleur.

Où ce fits

PageRank est pourquoi exploration et linking matter dans le premier placer, qui est pourquoi il sits dans le exploration sub-cluster. Pour le discovery et récupérer side, voir exploration, budget d’exploration, et explorer frequency; pour comment il shapes qui URL Google garde, voir canonicalization. Pour le broader picture, voir Comment Recherche Fonctionne.

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