Keterkaitan Page Rank untuk meningkatkan suatu Rank mempunyai keterkaitan dari beberapa faktor, dan berikut ini adalah beberapa faktor yang perlu diketahui yaitu:
Sebuah formula untuk melihat faktor yang mempengaruhi pagerank adalah:
PR(A) = (1 - d) + d * SUM ((PR(I->A)/C(I))
Dimana:
- PR(A) is the PageRank of your page A.
- d is the damping factor, usually set to 0,85.
- PR(I->A) is the PageRank of page I containing a link to page A.
- C(I) is the number of links off page I.
- PR(I->A)/C(I) is a PR-value page A receives from page I.
- SUM (PR(I->A)/C(I)) is the sum of all PR-values page A receives from pages with links to page A..
Di bawah ini adalah tabel yang bisa dijadikan referensi untuk menentukan pagerank
BL-> | PR 1 | PR 2 | PR 3 | PR 4 | PR 5 | PR 6 | PR 7 | PR 8 | PR 9 | PR 10 |
PR 2 | 101 | 18 | 3 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
PR 3 | 555 | 101 | 18 | 3 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
PR 4 | 3.055 | 555 | 101 | 18 | 3 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
PR 5 | 16.803 | 3.055 | 555 | 101 | 18 | 3 | 1 | 1 | 1 | 1 |
PR 6 | 92.414 | 16.803 | 3.055 | 555 | 101 | 18 | 3 | 1 | 1 | 1 |
PR 7 | 500.000 | 92.414 | 16.803 | 3.055 | 555 | 101 | 18 | 3 | 1 | 1 |
PR 8 | 2.8 million | 500.000 | 92.414 | 16.803 | 3.055 | 555 | 101 | 18 | 3 | 1 |
PR 9 | 15 million | 2.8 million | 500.000 | 92.414 | 16.803 | 3.055 | 555 | 101 | 18 | 3 |
PR 10 | 84 million | 15 million | 2.8 million | 500.000 | 92.414 | 16.803 | 3.055 | 555 | 101 | 18 |
Dari tabel di atas,
Pada baris pertama adalah page rank web/blog orang lain
Pada baris kolom pertama adalah page rank web/blog yang kita inginkan
Sederhananya seperti ini:
Pada baris pertama adalah page rank web/blog orang lain
Pada baris kolom pertama adalah page rank web/blog yang kita inginkan
Sederhananya seperti ini:
Jika saya menginginkan blog saya pageraknya jadi 4 maka dibutuhkan 3055 link/backlink dari halaman yang pageranknya 1, Jika saya menginginkan blog saya pageraknya jadi 4 maka dibutuhkan 555 link/backlink dari halaman yang pageranknya 2,
dst.
Yang perlu diingat google mempunyai formula sendiri yang digunakan untuk memfilter link yang dianggap berkualitas kemudian dimasukkan ke dalam database google, untuk digunakan sebagai faktor penentu pagerank. Jadi tidak semua link akan diterima oleh google. Tentunya google akan memperhitungkan relevansi backlink terhadap konten blog/website.
Backlink dari manapun asalnya akan menambah nilai Page Rank suatu Web, yang jelas jika bertambahnya dari Web yang mempunyai Page Rank besar berarti bertambah juga besar, klau kecil memberi nilai kecil, akan tetapi walaupun kecil tetap bertambah.
2. Keterkaitan Dengan Danglink
Danglink adalah link ke halaman web, tetapi halaman web yang diberi link tersebut tidak mempunyai link keluar/ outbound link. Halaman web yang mendapatkan link dari halaman web lain tetapi tidak punya link keluar/ outbound link, maka tidak akan diperhitungkan oleh Google dalam perhitungan nilai PageRank, karena diaggap halaman tersebut tidak mempunyai kontribusi apapun terhadap web lain. Sehingga saat perhitungan nilai PageRank, halaman-halaman Web yang tidak punya Link keluar tidak akan diperhitungkan atau dinggap tidak ada oleh Google.
Halaman Web yang mengandung Danglink Links biasanya berupa Lnik file download atau link ke file PDF atau bisa ke juga ke file HTML, tetapi halaman HTML tersebut tidak punya Link keluar.
3. Keterkaitan Dengan Outbound Link
Kata Pagerank bagi seorang blooger tidaklah asing. Menurut pengertian yang dikutip dari Wikipedia PageRank adalah sebuah algoritma yang telah dipatenkan yang berfungsi menentukan situs web mana yang lebih penting/populer. PageRank merupakan salah satu fitur utama mesin pencari Google.
Sebuah situs akan semakin populer jika semakin banyak situs lain yang meletakkan link yang mengarah ke situsnya, dengan asumsi isi/content situs tersebut lebih berguna dari isi/content situs lain. PageRank dihitung dengan skala 1-10. Contoh: Sebuah situs yang mempunyai Pagerank 9 akan di urutkan lebih dahulu dalam list pencarian Google daripada situs yang mempunyai Pagerank 8 dan kemudian seterusnya yang lebih kecil.
PageRank ditentukan oleh banyaknya atau berkualitasnya link yang menuju ke halaman tersebut. Jika linknya banyak dan berasal dari page ber-PageRank tinggi, maka kemungkinan PageRank halaman tersebut bisa naik. Disaat para webmaster cemas dengan berapa pagerank mereka di saat ini atau di saat yang akan datang, ada sebuah pertanyaan : Seberapa pentingkah PageRank itu?
Banyak cara digunakan search engine dalam menentukan kualitas/rangking sebuah halaman web, mulai dari penggunaan META Tags, isi dokumen, penekanan pada content dan masih banyak teknik lain atau gabungan teknik yang mungkin digunakan. Link popularity, sebuah teknologi yang dikembangkan untuk memperbaiki kekurangan dari teknologi lain (Meta Keywords, Meta Description) yang bisa dicurangi dengan halaman yang khusus di desain untuk search engine atau biasa disebut doorway pages. Dengan algoritma ‘PageRank’ ini, dalam setiap halaman akan diperhitungkan inbound link (link masuk) dan outbound link (link keuar) dari setiap halaman web.
PageRank, memiliki konsep dasar yang sama dengan link popularity, tetapi tidak hanya memperhitungkan “jumlah” inbound dan outbound link. Pendekatan yang digunakan adalah sebuah halaman akan diangap penting jika halaman lain memiliki link ke halaman tersebut. Sebuah halaman juga akan menjadi semakin penting jika halaman lain yang memiliki rangking (pagerank) tinggi mengacu ke halaman tersebut.
Dengan pendekatan yang digunakan PageRank, proses terjadi secara rekursif dimana sebuah rangking akan ditentukan oleh rangking dari halaman web yang rangkingnya ditentukan oleh rangking halaman web lain yang memiliki link ke halaman tersebut. Proses ini berarti suatu proses yang berulang (rekursif). Di dunia maya, ada jutaan bahkan milyaran halaman web. Oleh karena itu sebuah rangking halaman web ditentukan dari struktur link dari keseluruhan halaman web yang ada di dunia maya. Sebuah proses yang sangat besar dan komplek.
Cara Menentukan (Algoritma Penentuan PageRank)
Dari pendekatan yang sudah dijelaskan pada artikel konsep pagerank, Lawrence Page and Sergey Brin membuat algoritma pagerank seperti di bawah:
Algoritma awal
PR(A) = (1-d) + d ( ( PR(T1) / C(T1) ) + … + ( PR(Tn) / C(Tn) ) )
Salah satu algoritma lain yang dipublikasikan
PR(A) = (1-d) / N + d ( ( PR(T1) / C(T1) ) + … + ( PR(Tn) / C(Tn) ) )
PR(A) adalah Pagerank halaman A
PR(T1) adalah Pagerank halaman T1 yang mengacu ke halaman A
C(T1) adalah jumlah link keluar (outbound link) pada halaman T1
d adalah damping factor yang bisa diberi antara 0 dan 1.
N adalah jumlah keseluruhan halaman web (yang terindeks oleh Google)
Dari algoritma di atas dapat dilihat bahwa pagerank ditentukan untuk setiap halaman anda bukan keseluruhan situs web. Pagerank sebuah halaman ditentukan dari pagerank halaman yang mengacu kepadanya yang juga menjalani proses penentuan pagerank dengan cara yang sama, jadi proses ini akan berulang sampai ditemukan hasil yang tepat.
Akan tetapi pagerank halaman A tidak langsung diberikan kepada halaman yang dituju, akan tetapi sebelumnya dibagi dengan jumlah link yang ada pada halaman T1 (outbound link), dan pagerank itu akan dibagi rata kepada setiap link yang ada pada halaman tersebut. Demikian juga dengan setiap halaman lain “Tn” yang mengacu ke halaman “A”.
Setelah semua pagerank yang didapat dari halaman-halaman lain yang mengacu ke halaman “A” dijumlahkan, nilai itu kemudian dikalikan dengan damping factor yang bernilai antara 0 sampai 1. Hal ini dilakukan agar tidak keseluruhan nilai pagerank halaman T didistribusikan ke halaman A.
Kira-kira begitulah keterkaitan PageRank tersebut, Mohon maaf kalau ada kata-kata atau makna yang kurang cocok mohon di maafkan.
Sebuah situs akan semakin populer jika semakin banyak situs lain yang meletakkan link yang mengarah ke situsnya, dengan asumsi isi/content situs tersebut lebih berguna dari isi/content situs lain. PageRank dihitung dengan skala 1-10. Contoh: Sebuah situs yang mempunyai Pagerank 9 akan di urutkan lebih dahulu dalam list pencarian Google daripada situs yang mempunyai Pagerank 8 dan kemudian seterusnya yang lebih kecil.
PageRank ditentukan oleh banyaknya atau berkualitasnya link yang menuju ke halaman tersebut. Jika linknya banyak dan berasal dari page ber-PageRank tinggi, maka kemungkinan PageRank halaman tersebut bisa naik. Disaat para webmaster cemas dengan berapa pagerank mereka di saat ini atau di saat yang akan datang, ada sebuah pertanyaan : Seberapa pentingkah PageRank itu?
Banyak cara digunakan search engine dalam menentukan kualitas/rangking sebuah halaman web, mulai dari penggunaan META Tags, isi dokumen, penekanan pada content dan masih banyak teknik lain atau gabungan teknik yang mungkin digunakan. Link popularity, sebuah teknologi yang dikembangkan untuk memperbaiki kekurangan dari teknologi lain (Meta Keywords, Meta Description) yang bisa dicurangi dengan halaman yang khusus di desain untuk search engine atau biasa disebut doorway pages. Dengan algoritma ‘PageRank’ ini, dalam setiap halaman akan diperhitungkan inbound link (link masuk) dan outbound link (link keuar) dari setiap halaman web.
PageRank, memiliki konsep dasar yang sama dengan link popularity, tetapi tidak hanya memperhitungkan “jumlah” inbound dan outbound link. Pendekatan yang digunakan adalah sebuah halaman akan diangap penting jika halaman lain memiliki link ke halaman tersebut. Sebuah halaman juga akan menjadi semakin penting jika halaman lain yang memiliki rangking (pagerank) tinggi mengacu ke halaman tersebut.
Dengan pendekatan yang digunakan PageRank, proses terjadi secara rekursif dimana sebuah rangking akan ditentukan oleh rangking dari halaman web yang rangkingnya ditentukan oleh rangking halaman web lain yang memiliki link ke halaman tersebut. Proses ini berarti suatu proses yang berulang (rekursif). Di dunia maya, ada jutaan bahkan milyaran halaman web. Oleh karena itu sebuah rangking halaman web ditentukan dari struktur link dari keseluruhan halaman web yang ada di dunia maya. Sebuah proses yang sangat besar dan komplek.
Cara Menentukan (Algoritma Penentuan PageRank)
Dari pendekatan yang sudah dijelaskan pada artikel konsep pagerank, Lawrence Page and Sergey Brin membuat algoritma pagerank seperti di bawah:
Algoritma awal
PR(A) = (1-d) + d ( ( PR(T1) / C(T1) ) + … + ( PR(Tn) / C(Tn) ) )
Salah satu algoritma lain yang dipublikasikan
PR(A) = (1-d) / N + d ( ( PR(T1) / C(T1) ) + … + ( PR(Tn) / C(Tn) ) )
PR(A) adalah Pagerank halaman A
PR(T1) adalah Pagerank halaman T1 yang mengacu ke halaman A
C(T1) adalah jumlah link keluar (outbound link) pada halaman T1
d adalah damping factor yang bisa diberi antara 0 dan 1.
N adalah jumlah keseluruhan halaman web (yang terindeks oleh Google)
Dari algoritma di atas dapat dilihat bahwa pagerank ditentukan untuk setiap halaman anda bukan keseluruhan situs web. Pagerank sebuah halaman ditentukan dari pagerank halaman yang mengacu kepadanya yang juga menjalani proses penentuan pagerank dengan cara yang sama, jadi proses ini akan berulang sampai ditemukan hasil yang tepat.
Akan tetapi pagerank halaman A tidak langsung diberikan kepada halaman yang dituju, akan tetapi sebelumnya dibagi dengan jumlah link yang ada pada halaman T1 (outbound link), dan pagerank itu akan dibagi rata kepada setiap link yang ada pada halaman tersebut. Demikian juga dengan setiap halaman lain “Tn” yang mengacu ke halaman “A”.
Setelah semua pagerank yang didapat dari halaman-halaman lain yang mengacu ke halaman “A” dijumlahkan, nilai itu kemudian dikalikan dengan damping factor yang bernilai antara 0 sampai 1. Hal ini dilakukan agar tidak keseluruhan nilai pagerank halaman T didistribusikan ke halaman A.
Kira-kira begitulah keterkaitan PageRank tersebut, Mohon maaf kalau ada kata-kata atau makna yang kurang cocok mohon di maafkan.
0 komentar:
Posting Komentar