PR-Update und Ihre zukünftige PageRank

31. März 2009
Autor: Interaktiv-Net

Das SEO-Keller Tool

Heute möchten wir Ihnen unser neue Projekt vorstellen, auf das unsere Internet Agentur sehr stolz ist und über das ich mich auch persönlich sehr freue. Das SEO-Keller Tool. Es handelt sich um eine Intelligente zukunftige PageRank Berechnung durch 4 verschieden Algorithmen und Datenstrukturen. Dieses Tool wird mit eine von 99,9 Prozent Fehlersicherheit, das genaue Datum des nachsten PR-Updates verraten aber auch den zukünftigen Google PageRank in voraus.

Testen Sie Ihre zukunftige PageRank

Was ist PageRank

Das PageRank-Verfahren ist nach seinem Erfinder Lawrence Page benannt und bildet eine wesentliche Grundlage der Suchmaschine Google. PageRank ordnet jedem indexierten Dokument einen statischen PageRank-Wert zu, der also unabhängig von einer gestellten Suchanfrage besteht.
Das Grundprinzip lautet: Je mehr Links auf eine Seite verweisen, umso höher ist das Gewicht dieser Seite.
Je höher das Gewicht der verweisenden Seiten ist, desto größer ist der Effekt.
Der PageRank-Algorithmus bildet einen zufällig durch das Netz surfenden User nach. Die Wahrscheinlichkeit, mit der dieser auf eine Webseite stößt, korreliert mit dem PageRank.

Das PageRank-Algorithmus

Das Prinzip des PageRank-Algorithmus ist, dass jede Seite ein Gewicht (PageRank) besitzt, das umso größer ist, je mehr Seiten (mit möglichst hohem eigenem Gewicht) auf diese Seite verweisen. Das Gewicht PRi einer Seite i berechnet sich also aus den Gewichten PRj der auf i verlinkenden Seiten j. Verlinkt j auf insgesamt Cj verschiedene Seiten, so wird das Gewicht von PRj anteilig auf diese Seiten aufgeteilt. Folgende rekursive Formel kann als Definition des PageRank-Algorithmus angesehen werden:

Dabei ist N die Gesamtanzahl der Seiten und d ein Dämpfungsfaktor zwischen 0 und 1, mit dem ein kleiner Anteil des Gewichts (1 − d) einer jeden Seite abgezogen und gleichmäßig auf alle vom Algorithmus erfassten Seiten verteilt wird. Dies ist notwendig, damit das Gewicht nicht zu Seiten „abfließt“, die auf keine andere Seite verweisen. Oft wird die obige Formel auch ohne den Normierungsfaktor 1 / N angegeben.

Die Gleichung kann sowohl als Eigenvektorproblem der Matrix

als auch (für d < 1) als Lösung des linearen Gleichungssystems

interpretiert werden, wobei δij das Kronecker-Delta bezeichnet. Die Lösung des linearen Gleichungssystems

kann analytisch oder numerisch erfolgen. Für d < 1 ist die Lösung des Gleichungssystems eindeutig. Durch Verwendung der Jacobi-Iteration zur numerischen Lösung ergibt sich obige rekursive Gleichung. Andere numerische Verfahren zur Matrixinvertierung, wie das Minimale-Residuum-Verfahren oder die Gauss-Seidel-Methode, konvergieren jedoch in der Regel schneller.

Der heute von Google verwendete Algorithmus hat vermutlich nicht mehr exakt diese Form, geht aber auf diese Formel zurück.
Quelle: www.wikipedia.de

Alternative Algorithmen 3

Hubs und Authorities 1

Als Hubs und Authorities lassen sich in der Netzwerktheorie herausragende Knoten anhand ihrer Verlinkung einteilen. Vereinfacht gesagt sind Hubs und Authorities dabei Knoten, die mit vielen anderen Knoten verbunden sind – beispielsweise bekannte Persönlichkeiten in sozialen Netzwerken und Linkverzeichnisse im World Wide Web.

Berechnung

Das Konzept der Hubs und Authorities liefert ähnlich wie der PageRank-Algorithmus ein Konzept zur automatischen Beurteilung von Webseiten anhand ihrer Verlinkung, mit dem sich ein Ranking-Verfahren angeben lässt. Es wurde 1999 von Jon Kleinberg vorgeschlagen und ist unter dem Namen hypertext-induced topic selection (HITS) bekannt.

Dabei wird davon ausgegangen, dass jede Seite zum einen als Hub bewertet werden kann, der durch Hyperlinks auf andere Seiten bestimmt, welche Seiten gut sind, und zum anderen als Authority, das heißt als eine Seite, die als besonders gut angesehen wird. Hubs sind beispielsweise populäre Linksammlungen. Authorities sind Seiten, die von Hubs oft verlinkt werden. Jeder Seite i aus einer Grundmenge von
Seiten wird ein Hub-Gewicht hi und ein Authority-Gewicht ai zugeordnet. Beide Werte hängen folgendermaßen zusammen:

Dabei ist A die Verlinkungsmatrix, in der Ai,j = 1, falls die Seite i einen Link auf die Seite j besitzt, und Ai,j = 0, falls dies nicht der Fall ist. AT ist die Transponierte Matrix von A, d.h.
Es gilt also:

  • Der Hub-Wert einer Seite i ergibt sich aus der Summe aller Authority-Werte der Seiten, die von i verlinkt sind.
  • Der Authority-Wert einer Seite i ergibt sich aus der Summe aller Hub-Werte der Seiten, die auf i verlinken.

Die Werte für h und a können folgendermaßen berechnet werden. Durch gegenseitiges Einsetzen der Definitionen erhält man die Gleichungen

Mögliche Werte für h und a ergeben sich als Eigenvektoren der Matrizen AAT bzw. ATA.
Quelle: www.wikipedia.de

Jon Kleinberg Algorithmus 2

Jon Kleinberg ist Professor für Informatik an der Cornell University in Ithaca.

Seine Forschungsschwerpunkte sind Netzwerktheorie. Kleinberg ist unter Anderem Autor des hypertext-induced topic selection-Algorithmus (HITS), der mittels Berechnung von Hubs und Authorities für das Ranking von Webseiten im Internet verwendet werden kann.

Im August 2006 wurde ihm der Nevanlinna-Preis für Fortschritte in der Informatik verliehen.
Quelle: www.wikipedia.de

Hilltop-Algorithmus 3

Der Hilltop-Algorithmus ist ein Verfahren, das eine große Menge verknüpfter Dokumente (beispielsweise dem World Wide Web) nach Relevanz bezüglich von Suchbegriffen sortiert. Im Gegensatz zum PageRank-Algorithmus wird also nicht der Wert eines Dokumentes bestimmt, sondern dessen Verbindung zu einem bestimmten Suchwort.

Der Algorithmus wurde von Krishna Bharat und George A. Mihaila an der University of Toronto entwickelt. Im Jahr 2003 erwarb Google das Patent.

Der Hilltop-Algorithmus besteht aus zwei aufeinanderfolgende Phasen:

  1. Bestimmung der sogenannten Experten-Seiten zu einem Suchwort. Als Experten-Seiten werden beim Hilltop-Algorithmus Dokumente definiert, die auf eine große Anzahl unabhängiger Dokumente dieses Themas verweisen. Diese Experten-Seiten können automatisch ermittelt werden.
  2. Sortierung der Autoritäts-Seiten anhand der Häufigkeit und Relevanz der verweisenden Experten-Seiten. Autoritäts-Seiten sind definitionsgemäß Dokumente, auf die mindestens zwei unabhängige Experten-Seiten verweisen.

Quelle: www.wikipedia.de

ähnliche Beiträge:

Wenn dir dieser Artikel gefallen hat, abonniere doch den Feed (RSS oder Atom) von „Interaktiv-Net - Blog“, um keinen der zukünftigen Beiträge zu verpassen.(Hinweis schließen)

Tags: , , , ,

 

8 Reaktionen zu “PR-Update und Ihre zukünftige PageRank”

  1. Dominik Nejdl hat gesagt:

    April, April ;)

  2. PageRank-Berechnung, Google übernimmt Microsoft-Suche und das Texy-TwinBook | Basic Thinking Blog hat gesagt:

    [...] und künftig auf seinen Webseiten die Google-Suche nutzen wolle. Gut präsentiert wird auch ein neues SEO-Tool zur PageRank-Berechnung in der Zukunft. Blöd nur, dass alle getesteten URLs mit einem Google [...]

  3. April April | netbuzzr - Web 2.0 | SEO and all the social stuff hat gesagt:

    [...] ein Tool zur Berechnung des zukünftigen Pageranks vor. Betreffenderweise nennt es sich das SEO-Keller Tool, da es jeder Seite einen PR0 [...]

  4. TMaierhofer - Reisebüroforum hat gesagt:

    Ha Ha Ha, netter Aprilscherz!

  5. Alexander Klaus hat gesagt:

    hab mit einem Aprilscherz gerechnet. Aber trotzdem sehr lustig ;)

  6. C’t Aprilscherz 2009 - stefan.waidele.info hat gesagt:

    [...] Google PageRank Update vorhersagen (inkl. zukünftigem PR) – via Kommentar [...]

  7. PageRanks vorhersagen? - Aprilschauer - Aprilscherz - 1. April hat gesagt:

    [...] kann in Zukunft seine PRs vorhersagen?! Nee, leider doch nicht… wieder ein [...]

  8. reikodonner hat gesagt:

    hihi
    und ich dachte ich bekomm hier mal ei tip ;-)