Rango de página

PageRank es un algoritmo de análisis que asigna un peso numérico a cada elemento de un conjunto de documentos conectados mediante hipervínculos , por ejemplo el conjunto de páginas en la World Wide Web, con el objetivo de cuantificar la importancia relativa de interior del propio conjunto .

El algoritmo se puede aplicar a todos los conjuntos de objetos conectados por citas y referencias mutuas. El peso numérico asignado a un elemento E dado también se denomina "el PageRank de E", inicializado en PR (E). El algoritmo PageRank fue patentado ( patente estadounidense 6285999 ) por la Universidad de Stanford ; también es un término que ahora ha entrado de facto en el léxico de los usuarios de los servicios ofrecidos por los motores de búsqueda. El nombre PageRank es una marca registrada de Google y su nombre se debe a Larry Page [1] , uno de los dos fundadores de la empresa.

En 2008, el vicepresidente de Google, Udi Manber, escribió que PageRank es "la parte más importante del algoritmo de clasificación de Google". [...] " Se sigue utilizando PageRank (en las evaluaciones de clasificación de sitios web), pero se ha convertido en parte de un sistema mucho más avanzado".

De hecho, desde hace algún tiempo PageRank ya no es el único parámetro con el que el algoritmo de posicionamiento de Google posiciona sitios web dentro de sus páginas de resultados , aunque sigue siendo, según los investigadores, el principal [2] (hay que tener en cuenta que el estudio en cuestión es de 2013 ). . También debemos recordar un hecho aún más importante: el algoritmo intenta definir, no determinar, el "valor" de una página web; de hecho, en general, el algoritmo identifica una correlación , por lo que no se debe hacer creer que la actividad del algoritmo genera una relación causa-efecto ("correlación no implica causalidad"). [3]

Elementos generales

Literalmente traducible como el rango de una página web (pero también un juego de palabras relacionado con el nombre de uno de sus inventores, Larry Page ), PageRank se remonta fácilmente al concepto de popularidad típico de las relaciones sociales humanas, e indica o promete para indicar las páginas o sitios de mayor relevancia en relación con los términos buscados. Los algoritmos que permiten indexar el material presente en la red también utilizan el grado de popularidad de una página web para definir su posición en los resultados de búsqueda.

Este método puede describirse como análogo a una elección en la que cualquier persona que pueda publicar una página web tiene derecho a votar, y el voto se expresa a través de los enlaces en ella. Los votos no tienen todos el mismo peso: las páginas web más populares expresarán, con sus enlaces , votos de mayor valor.

Sin embargo, la interpretación y definición de la popularidad de un sitio no solo están ligadas a estos votos , sino que también tienen en cuenta la relevancia del contenido de una página, así como de las páginas relacionadas, con los términos y criterios de búsqueda. llevado a cabo. Otro elemento importante que vincula a un sitio con su popularidad está relacionado con la difusión y popularidad del tema tratado en él. Para temas no solicitados, los sitios alcanzan fácilmente las primeras posiciones en las búsquedas, pero es igualmente probable que posean y mantengan un rango que podría ser muy bajo. Todo ello permite, o al menos tiene por finalidad, realizar un cotejo que garantice la validez de los resultados de la búsqueda.

Ver la popularidad de un sitio

Para obtener información relativa, por ejemplo, a la notoriedad de una página web en Google, es posible instalar la barra de herramientas de Google en el navegador de navegación , o puede utilizar servicios ofrecidos por terceros capaces de determinar esta información e implementar en los sitios web. Para aumentar el Page Rank puedes aprovechar algunos pequeños trucos. Una de las más utilizadas es para intentar llamar la atención de los usuarios que estén interesados en temas relacionados con tu sitio o blog.

El objetivo es ganarse a los usuarios que están realmente interesados en seguir las publicaciones. Esto se usa para confirmar una de las reglas de Google: los enlaces que pueden apuntar a un sitio deben ser "orgánicos", es decir, no requeridos ni generados por intercambio de enlaces o pagados. Si Google detecta que un sitio realiza solicitudes que no respetan las reglas del motor de búsqueda, lo penaliza inmediatamente, incluso baneando al propietario que contraviene las reglas de conducta firmadas al registrarse en el servicio del motor de búsqueda [4 ] . Para tratar de obtener enlaces orgánicos, es necesario proponer temas que estén siempre actualizados, no copiados, con información interesante para los usuarios del servicio web.

Fórmula simplificada

El algoritmo completo para calcular el PageRank hace uso de la teoría del proceso de Markov y se clasifica en la verdadera categoría de algoritmos de Ranking de Análisis de Enlaces . A partir de la fórmula inicialmente desarrollada por los fundadores de Google, Sergey Brin y Larry Page , es posible entender cómo se distribuye el PageRank entre páginas:

$PR [A] = {\ frac {1-d} {N}} + d \ izquierda (\ sum _ {{k = 1}} ^ {n} {\ frac {PR [P_ {k}]} {C [P_ {k}]}} \ derecha)$

Dónde está:

${\ estilo de visualización PR [A]}$ es el valor de PageRank de la página A que queremos calcular.
$No.$ es el número total de páginas conocidas.
$norte$ es el número de páginas que contienen al menos un enlace a A. P k representa cada una de esas páginas.
${\ estilo de visualización PR [P_ {k}]}$ son los valores de PageRank de cada página P k .
${\ estilo de visualización C [P_ {k}]}$ son el número total de enlaces contenidos en la página que ofrece el enlace.
$d$ ( factor de amortiguación ) es un factor decidido por Google y que en la documentación original asume un valor de 0,85. Google puede ajustarlo para decidir el porcentaje de PageRank que debe pasar de una página a otra y el valor mínimo de PageRank atribuido a cada página en el archivo.

De la fórmula podemos ver que a medida que aumenta el número total de enlaces de los sitios que apuntan a A, aumenta el PageRank.

Notas

^ Google Press Center: Fun Facts , en google.com , 24 de abril de 2009. Consultado el 4 de mayo de 2015 (archivado desde el original el 24 de abril de 2009) .
^ Encuesta de factores de clasificación de motores de búsqueda de 2013 y datos de correlación: Moz , en moz.com . Consultado el 4 de mayo de 2015 .
^ Correlación y causalidad , en wikiversity.org . Consultado el 27 de agosto de 2015 .
^ Esto plantearía varios problemas relacionados con el uso de servicios comerciales como la publicidad del propietario del sitio que también podría correr el riesgo de no ser incluido en el circuito de Google.

Otros proyectos

Wikimedia Commons contiene imágenes u otros archivos en PageRank

Enlaces externos

Tecnología PageRank de Google , en google.com .
Sergey Brin , Larry Page, The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine , en dbpubs.stanford.edu , 1998. Consultado el 26 de febrero de 2009 .
( ES ) Blog oficial de Google Webmaster Central, Más allá del Pagerank