PageRank は Google 創業期のリンク評価アルゴリズム、現代も基盤

なぜこれを学ぶか

PageRank は Google の原点。 今も内部実装の一部として残っており、リンク評価の基本理論を知ると被リンク戦略の理解が深まる。

中級以上の SEO 担当者で重要。

学ばないと起きること

学ぶメリット

• リンク戦略の理論的基盤
• 被リンクの質評価
• 商談で「PageRank の現代的役割」を即答

仕組み

PageRank の基本式

PR(A) = (1-d) + d × Σ(PR(T) / C(T))

PR(A): ページ A の PageRank
d: 減衰係数（0.85）
PR(T): A にリンクするページ T の PageRank
C(T): T からの発リンク総数

直感的には「権威ある多くのサイトからリンクされ、リンク先が少ない方が高評価」。

リンクグラフの評価

[A] →リンク→ [B] →リンク→ [C]
                      ↑
[D] →リンク→ [E] →リンク→

リンク構造で「投票」が伝播。 権威ある A の 1 票 > 無名 D の 1 票。

減衰係数の意味

ユーザーが偶然そのページに来る確率を表現:

• 0.85 = 85% でリンクをたどる、15% でランダム遷移
• リンクから遠いページの権威は減る

現代での扱い

公式: PageRank は Google ランキングの一要素として継続。 ただし:

• 唯一の要素ではない
• E-E-A-T / Helpful Content と組み合わせ
• 公開 PageRank（Toolbar）は廃止
• 内部のみで使用

キー概念

内部 PageRank（Internal PageRank）

サイト内のリンク構造で各ページの権威性を計算:

• 多くの内部ページからリンクされるページは権威性高
• ホームページが通常最高
• Pillar Page → Spoke 記事へ流す設計

Reasonable Surfer Model

PageRank の改良版:

• 全リンクを平等に扱わない
• 文中の自然なリンク > フッター リンク
• 「ユーザーが本当にクリックしそうなリンク」を重視

Trust Rank

PageRank の派生:

• 「信頼できるシードサイト」から距離を測定
• 政府 / 教育 / 大手メディアから近い = 信頼性高

よくある誤解

実務での適用

内部 PageRank の最適化

被リンクの質評価

数より質。

トラブル別の対処

公式ソース

• Google ランキング システム ガイド
• PageRank 元論文（1998）

自己テスト

これらの内容を採点付きで挑戦したい場合は、本ドメインのプロ試験で 5 問形式で確認できる。